Modélisation et commande floues de type Takagi-Sugeno appliquées à un bioprocédé de traitement des eaux usées
"Ce travail de thèse s'inscrit au carrefour de l'Automatique, de l'Intelligence Artificielle et des Biotechnologies. Il cherche à développer une méthodologie de modélisation et de commande qui repose sur une approche par logique floue. La première partie du travail présente une i...
- Autores:
-
Grisales Palacio, Víctor Hugo
- Tipo de recurso:
- Doctoral thesis
- Fecha de publicación:
- 2007
- Institución:
- Universidad de los Andes
- Repositorio:
- Séneca: repositorio Uniandes
- Idioma:
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- OAI Identifier:
- oai:repositorio.uniandes.edu.co:1992/41222
- Acceso en línea:
- http://hdl.handle.net/1992/41222
- Palabra clave:
- Biodegradación de aguas residuales - Investigaciones - Métodos de simulación
Modelo Takagi-Sugeno (Matemática) - Aplicaciones - Investigaciones
Sistemas difusos - Aplicaciones - Investigaciones
Sistemas dinámicos no lineales - Aplicaciones - Investigaciones
Ingeniería
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- openAccess
- License
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"Ce travail de thèse s'inscrit au carrefour de l'Automatique, de l'Intelligence Artificielle et des Biotechnologies. Il cherche à développer une méthodologie de modélisation et de commande qui repose sur une approche par logique floue. La première partie du travail présente une introduction aux principes et techniques mises en Suvre dans les stations d'épuration actuelles, et met en évidence la difficulté de modélisation des différents phénomènes mis en jeu. A partir de ce constat, dans une deuxième partie, focalisée sur la modélisation et la commande floues, nous développons d'abord l'identification de modèles flous affines de type Takagi-Sugeno (TS) à partir de données entrées-sorties. Nous considérons différentes méthodes de coalescence floue et une méthode d'agglomération compétitive, robuste en présence de bruit. Ce type d'approche ± boîte grise » permet une représentation à base de règles qui approxime la dynamique non linéaire comme une concaténation de sous-modèles localement linéaires sous la forme d'auto-régression non-linéaire (NARX). De plus, nous avons développé une version graphique de la boîte à outils pour la modélisation floue des systèmes (FMIDg). Ensuite, nous proposons une commande floue TS sous-optimale linéaire quadratique adaptée à la structure du modèle flou identifié, en utilisant la philosophie de commande du type compensation parallèle distribuée (PDC). La méthodologie globale est finalement testée et validée en simulation sur un bioprocédé aérobie de dépollution des eaux usées."--Tomado del CNRS. |
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La première partie du travail présente une introduction aux principes et techniques mises en Suvre dans les stations d'épuration actuelles, et met en évidence la difficulté de modélisation des différents phénomènes mis en jeu. A partir de ce constat, dans une deuxième partie, focalisée sur la modélisation et la commande floues, nous développons d'abord l'identification de modèles flous affines de type Takagi-Sugeno (TS) à partir de données entrées-sorties. Nous considérons différentes méthodes de coalescence floue et une méthode d'agglomération compétitive, robuste en présence de bruit. Ce type d'approche ± boîte grise » permet une représentation à base de règles qui approxime la dynamique non linéaire comme une concaténation de sous-modèles localement linéaires sous la forme d'auto-régression non-linéaire (NARX). De plus, nous avons développé une version graphique de la boîte à outils pour la modélisation floue des systèmes (FMIDg). Ensuite, nous proposons une commande floue TS sous-optimale linéaire quadratique adaptée à la structure du modèle flou identifié, en utilisant la philosophie de commande du type compensation parallèle distribuée (PDC). La méthodologie globale est finalement testée et validée en simulation sur un bioprocédé aérobie de dépollution des eaux usées."--Tomado del CNRS."Este trabajo de tesis se enmarca en un punto de encuentro de la Automática, la Inteligencia Artificial y la Biotecnología. El propósito es el desarrollo de una metodología de modelado y control basados en el enfoque de la lógica difusa. La primera parte del trabajo presenta una introducción a los principios y técnicas usados en las plantas actuales de tratamiento de aguas residuales y resalta la dificultad del modelado de los múltiples fenómenos presentes. A partir de este hecho, la segunda parte centrada en el modelado y control difusos, desarrolla inicialmente la identificación a partir de datos de entrada-salida de modelos difusos afines de tipo Takagi-Sugeno (TS). Se consideran distintos métodos de agrupamiento difuso (clustering) así como un método de aglomeración competitiva, robusto en presencia de ruido. Este tipo de enfoque "caja gris" permite una representación basada en reglas que aproxima la dinámica no lineal como la concatenación de submodelos localmente lineales bajo la forma de autoregresión no lineal (NARX). También se ha desarrollado una versión gráfica de la caja de herramientas FMID para el modelado difuso de sistemas. Así mismo, utilizando la filosofía de control de compensación paralela distribuida (PDC), se ha propuesto un control difuso subóptimo lineal cuadrático adaptado a la estructura del modelo difuso identificado. Finalmente la metodología general es probada y validada en simulación en un bioproceso aerobio de tratamiento de aguas residuales."--Tomado del Formato de Documento de Grado."This thesis work is placed at the crossroad of Automatic control, Artificial Intelligence and Biotechnology. It aims at developing a modelling and control methodology based on a fuzzy logic approach. The first part of the work presents an introduction to the principles and techniques used in current wastewater treatment plants. It highlights the difficulty in modelling the multiple phenomena involved. From this fact, in the second part, focused on fuzzy modelling and control, we develop initially the identification of affine fuzzy models of Takagi-Sugeno (TS) type from input-output data. We used several fuzzy clustering methods as well as an agglomerative-competitive method which is robust in presence of noise. This type of "grey box" approach allows a rule-based representation which approximates the nonlinear dynamics as a concatenation of locally linear sub-models in the nonlinear autoregressive form (NARX). Moreover, we have developed a graphical version of the FMID toolbox for the fuzzy modelling of systems. Then, we propose a suboptimal linear-quadratic TS fuzzy control relevant to the structure of the identified fuzzy model, by using the parallel distributed compensation (PDC) technique. Finally, the whole methodology is tested and validated in simulation on an aerobic wastewater treatment bioprocess."--Tomado del Formato de Documento de Grado.Doctor en IngenieríaDoctorado230 hojasapplication/pdffreUniandesLaboratoire d'analyse et d'architecture des systèmes, CNRSDoctorado en IngenieríaFacultad de Ingenieríainstname:Universidad de los Andesreponame:Repositorio Institucional SénecaModélisation et commande floues de type Takagi-Sugeno appliquées à un bioprocédé de traitement des eaux uséesTrabajo de grado - Doctoradoinfo:eu-repo/semantics/doctoralThesishttp://purl.org/coar/resource_type/c_db06http://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85Texthttp://purl.org/redcol/resource_type/TDBiodegradación de aguas residuales - Investigaciones - Métodos de simulaciónModelo Takagi-Sugeno (Matemática) - Aplicaciones - InvestigacionesSistemas difusos - Aplicaciones - InvestigacionesSistemas dinámicos no lineales - Aplicaciones - InvestigacionesIngenieríaPublicationhttps://scholar.google.es/citations?user=EtDvTUUAAAAJvirtual::3176-10000-0001-5739-781Xvirtual::3176-1https://scienti.minciencias.gov.co/cvlac/visualizador/generarCurriculoCv.do?cod_rh=0000054054virtual::3176-197da933e-bd0b-4849-ad09-1cd7271fc5ecvirtual::3176-197da933e-bd0b-4849-ad09-1cd7271fc5ecvirtual::3176-1TEXTu830276.pdf.txtu830276.pdf.txtExtracted texttext/plain638365https://repositorio.uniandes.edu.co/bitstreams/92a52490-72ee-4ecc-badc-d45fbc804c60/download4a2746ad942e4c384af184f39c546dafMD54ORIGINALu830276.pdfapplication/pdf3617311https://repositorio.uniandes.edu.co/bitstreams/75d82be6-3228-4180-ab8f-27516da9eaa6/downloadc12d73e53b49f4901234f9f76d63674dMD51THUMBNAILu830276.pdf.jpgu830276.pdf.jpgIM Thumbnailimage/jpeg13954https://repositorio.uniandes.edu.co/bitstreams/923293b5-2617-4267-a546-240c1f56b806/download4d2560df4a75cd2c26ffd5979b0d7b11MD551992/41222oai:repositorio.uniandes.edu.co:1992/412222024-03-13 12:22:25.361https://repositorio.uniandes.edu.co/static/pdf/aceptacion_uso_es.pdfopen.accesshttps://repositorio.uniandes.edu.coRepositorio institucional Sénecaadminrepositorio@uniandes.edu.co |