Conception de multi modèles non linéaires basée sur les rna pour la commande prédictive de procédés industriels

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L'approche proposée généralise l'approche par secteur non linéaire afin de modéliser notre système, ce qui va nous permettre d'utiliser les atouts des systèmes linéaires et de les exploiter pour notre système non linéaire. le poids de la non-linéarité du système ou du modèle va être exprimé dans les fonctions de pondération y. plusieurs formes multi-modèles équivalentes au modèle initial peuvent être obtenues, en raison des différentes formes quasi-lpv. ainsi certains critères sont spécifiés notamment l'observabilité/contrôlabilité du système, en utilisant l'inégalité matricielle linéaire (lmt), afin de choisir le multi-modèle le plus approprié à des fins d'analyse ou de contrôle. ces dernières années, l'exigence de plus de performances, de meilleures qualités ainsi qu'une réduction des coûts de production de la part des industriels ne cesse de croître. l'objectif principal de la commande d'un système de production est de maintenir les sorties proches d'une valeur désirée ou alors de poursuivre une référence, donnée par la température d'un produit, le débit d'une vanne, le courant d'une machine électrique, etc. bien que la commande classique pid (proportional integrate derivative) suffise à répondre aux exigences de la plupart des systèmes régulés en industrie, malgré sa simplicité d'utilisation et de compréhension, et qui se résume en majorité à la régulation d'un débit. toutefois, le fonctionnement toujours plus proche des contraintes de production, les temps morts et les systèmes à phases non minimales ou oxcillatoires ne sont respectivement pas pris en charge par le pid.