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Niveau: Supérieur, Doctorat, Bac+8
No d'ordre : 2371 Annee 2006 THESE presentee pour obtenir le titre de DOCTEUR DE L'INSTITUT NATIONAL POLYTECHNIQUE DE TOULOUSE Specialite : Genie Electrique et Automatique par Jerome FAUCHER Ingenieur de l'Ecole Nationale Superieure d'Electrotechnique, d'Electronique, d'Informatique et des Telecommunications DEA Systemes Automatiques de l'INPT Les plans d'experiences pour le reglage de commandes a base de logique floue soutenue le 26 septembre 2006 devant le jury compose de : Mr. Daniel Hissel President Mr. Laurent Foulloy Rapporteur Mr. Benoit Robyns Rapporteur Mr. Jean Faucher Examinateur Mr. Cyril Vaucoret Examinateur Mr. Pascal Maussion Directeur de these These preparee au Laboratoire d'Electrotechnique et d'Electronique Industrielle de l'ENSEEIHT UMR CNRS No 5828

  • base de la logique floue

  • plans d'experiences pour le reglage de commandes

  • structures reposant sur la logique floue et commandant des convertis- seurs statiques de natures distinctes


Publié le : mardi 19 juin 2012
Lecture(s) : 89
Source : ethesis.inp-toulouse.fr
Nombre de pages : 198
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o N d’ordre : 2371
THÈSE
présentée pour obtenir le titre de
Année 2006
DOCTEUR DE L’INSTITUT NATIONAL POLYTECHNIQUE DE TOULOUSE Spécialité:GénieÉlectriqueetAutomatique
par Jérôme FAUCHER Ingénieur de l’naioSuleolÉcateNcertdlÉueerépirÉleue,dhniqotecofnId,euqinortcueiqatrm et des Télécommunications DEA Systèmes Automatiques de l’INPT
Les plans d’expériences pour le réglage de commandes à base de logique floue
soutenue le 26 septembre 2006 devant le jury composé de :
Mr.
Mr. Mr.
Mr. Mr. Mr.
DanielHissel
Laurent Benoit
Jean Cyril Pascal
Foulloy Robyns
Faucher Vaucoret Maussion
Président
Rapporteur Rapporteur
Examinateur Examinateur Directeur de thèse
ThèsepréparéeauLaboratoiredÉlectrotechniqueetdÉlectroniqueIndustriellede l’ENSEEIHT o UMR CNRS N 5828
Résumé
Les commandes à base de logique floue ont connu un succès croissant depuis la fin du siècle dernier, notamment dans le domaine du génie électrique. Celles ci apportent en effet une amélioration significative des performances par rapport à des commandes linéaires plus classiques. Cependant, les paramètres de ce type de commande sont nombreux et délicats à régler. Le fil conducteur de ces travaux consiste alors à proposer des méthodologies de réglage simples pour des commandes à base de logique floue dédiées à des systèmes électrotechniques.
La procédure de réglage proposée repose sur l’utilisation de la méthodologie des plans d’expériences. Celleci permet d’étudier un ou plusieurs critères en organisant un minimum d’essais. De ce fait, en réalisant une étude sur le système expérimental ou en simulation, il est possible d’obtenir des informations conduisant à la définition d’un réglage simple du correcteur étudié. De plus, l’existence de logiciels dédiés permet de mettre en œuvre rapidement et simplement cet outil sans passer par une phase de formation importante.
Àndevalidationexpérimentale,cetteméthodologieaétéutiliséepourrégler différentes structures reposant sur la logique floue et commandant des convertis seurs statiques de natures distinctes répondant à des cahiers des charges spécifiques pour des objectifs multiples ou non et prenant en compte la notion de robustesse :
hacheur buck de type DC/DC ayant une réponse indicielle de type sous amortie pour un objectif temporel monocritère, redresseur boost à absorption sinus de type AC/DC pour un objectif temporel multicritère, hacheur mode courant de type DC/DC ayant une réponse indicielle de type suramortie pour un objectif fréquentiel multicritère.
L’application de la procédure de réglage proposée à ces trois systèmes a donné des résultats remarquables montrant ainsi l’intérêt de cette approche méthodolo gique.
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Motsclefs
Commande floue Surfaces de réponses Réglage fréquentiel Convertisseurs statiques
Plans d’experiences Commande robuste Réglage multicritères Méthodologie de réglage
Abstract
Fuzzylogicbased controllers are widely used in various applications, mainly because of advantages such as the dynamic performances or the robustness. Ne vertheless, the control parameters are numerous and rather delicate to tune. The objective of this study is then to propose a simple methodology to tune fuzzy controllers dedicated to electromechanical systems. This methodology relies on ex perimental designs. The principle consists in scheduling experiments so as to obtain for a specific issue the most accurate information with a minimum number of ex periments, leading to the tuning of the controller. This methodological tool is easy to use through specific software. The experimental validation of the methodology is realised on three different systems (DC/DC or AC/DC converters with under or over damped behaviour) with the following specifications : mono or multi objective criteria, temporal or frequential properties, taking into account robustness.
Keywords
Fuzzy control Response surface Robustness frequency domain
Experimental designs Tuning methodology Power converters Multicriteria objective
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Remerciements
Les travaux de recherche présentés dans ce mémoire ont été réalisés au sein de léquipeCommandeetDiagnosticdesSystèmesÉlectriques(CODIASE)duLaboratoiredÉlectrotechniqueetdÉlectroniqueIndustrielle(LEEI)situéàlÉcole NationaleSupérieuredÉlectrotechnique,dÉlectronique,dInformatiqueetdesTélécommunications (ENSEEIHT) de l’Institut National Polytechnique de Toulouse (INPT). Ces travaux ont pu aboutir au présent manuscrit de par les nombreuses contributions que j’ai pu recevoir.
En premier teurs du LEEI, du LEEI.
lieu, je remercie Messieurs Yvon pour m’avoir permis de réaliser
Cherron et Maurice Fadel, direc mes travaux de recherche au sein
Je remercie également les membres du jury : Monsieur Daniel Hissel, Professeur des Universités à l’Université de Franche Comté, pour avoir accepté de présider ce jury, Monsieur Laurent Foulloy, Professeur des Universités à l’Université de Savoie etdirecteurdelÉcoleSupérieuredIngénieursdAnnecy(ESIA),pouravoir accepté d’être rapporteur de cette thèse, MonsieurBenoitRobyns,ProfesseurdesUniversitésàlÉcoledesHautes EtudesdIngénieur(HEI)etresponsabledeléquipeRéseauxÉlectriqueset SystèmesÉlectroénergétiques,pouravoirégalementacceptédêtrerapporteur de cette thèse, Monsieur Cyril Vaucoret, Ingénieur chez LiebherrAerospace Toulouse SA, pour avoir accepté de participer à ce jury, Monsieur Jean Faucher, Professeur des Universités à l’ENSEEIHT, pour avoir accepté de participer à ce jury et pour les échanges fructueux que nous avons pu avoir, Monsieur Pascal Maussion, Mâıtre de Conférences au LEEI et à l’IUFM, res ponsable du groupe de recherche CODIASE, pour avoir dirigé mes travaux de thèse. Je lui suis très reconnaissant pour la confiance qu’il m’a témoi gnée. Ces trois années passées à travailler à ses cotés ont été extrêmement enrichissantes.
Ce travail n’aurait pu aboutir expérimentalement sans l’aide précieuse d’Olivier Durrieu, à qui j’exprime ma gratitude ainsi qu’à l’équipe technique et informatique et à tout le personnel administratif.
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Les travaux présentés ont travaillé avec moi. Je Tonero et Damien Bidart
sont largement tributaires des nombreux stagiaires qui remercie notamment Abderrahmane MAMI, Alexandre pour le travail remarquable qu’ils ont produit.
Je salue l’aide et la disponibilité de Bruno Sareni, qui m’a guidé à travers les méandres des méthodologies d’optimisation.
Je tiens à saluer plus globalement toutes les personnes du laboratoire qui ont contribué à créer une ambiance de travail agréable tout en prenant du temps pour apporter leur aide quand elle était nécessaire ; plus spécialement le bureau magique F302,AnneMarieLienhardt,FrédéricAlvarez,Franc¸oisPigache,JérômeMavier, Vincent Baheux, Radoslova Mitova, Afef Ben Abdeghani, Vincent phlippoteau, Cédric Baumann et Julien SaintAraille, mais aussi Martin Blödt, Gianluca Posti glione, Lauric Garbuio, Nicolas Roux, Guillaume Fontes, Bayram Tounsi, l’équipe des Mignons et tous les autres.
Enfin, un grand merci à mes parents pour toutes infligées et qu’ils ont effectuées avec plaisir ainsi qu’à soutient.
les relectures que toute ma famille
Si gandurile mele se indreapta pentru totdeauna spre Monica...
je leur ai pour leur
Table
des
matières
Introduction générale
1 Commande floue et méthodologies de réglage Introduction. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Contrôle flou. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1.2.1 Logique floue et ensembles flous. . . . . . . . . . 1.2.2 Principe d’une commande floue. . . . . . . . . . 1.2.3 Moteur d’inférences floues. . . . . . . . . . . . . 1.2.4 Choix des éléments du moteur d’inférences floues 1.2.5 Correcteurs flous de typeP IetP ID. . . . . . . 1.2.5.1 Correcteurs flous de typeP I. . . . . . 1.2.5.2 Correcteurs flous de typeP ID. . . . . 1.2.5.3 Réalisation numérique et équivalence. . Méthodologies de réglage. . . . . . . . . . . . . . . . . . 1.3.1 Algorithmes d’optimisation. . . . . . . . . . . . 1.3.2 Systèmes experts à base de logique floue. . . . . 1.3.3 Réseaux de neurones. . . . . . . . . . . . . . . . 1.3.4 MéthodesHetLM I. . . . . . . . . . . . . . . 1.3.5 Plans d’expériences. . . . . . . . . . . . . . . . . Conclusion. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
1.1 1.2 1.3 1.4
2.1 2.2 2.3 2.4
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2 Plans d’expériences Introduction. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Présentation des plans d’expériences. . . . . . . . . . . . . 2.2.1Aperc¸uhistorique. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2.2.2 Principe. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Étudedeseetsdesfacteurs. . . . . . . . . . . . . . . . . . 2.3.1 Plans factoriels complets. . . . . . . . . . . . . . . . 2.3.2 Modèle mathématique. . . . . . . . . . . . . . . . . 2.3.3 Plans factoriels fractionnaires. . . . . . . . . . . . . 2.3.4 Générateurs d’aliases. . . . . . . . . . . . . . . . . . 2.3.5 Analyse de la variance. . . . . . . . . . . . . . . . . 2.3.6 Estimation de l’erreur expérimentale sur un effet. . . 2.3.7 Estimation de l’erreur expérimentale. . . . . . . . . Surfaces de réponses. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2.4.1 Définition du modèle. . . . . . . . . . . . . . . . . .
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23 23 24 24 24 25 25 28 30 31 36 36 37 39 40
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2.5 2.6
2.4.2 Les plans composites centrés. . . . . . . . . . . . . . . . . . 2.4.3 Analyse des résultats. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2.4.4 Analyse statistique des résultats. . . . . . . . . . . . . . . . 2.4.5 Recherche de l’optimum. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Désirabilité. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Conclusion. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
Réglage temporel mono critère pour des systèmes sousamortis 3.1 Introduction. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3.2 Structure du système. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3.2.1 Système étudié. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3.2.2 Critère de réglage. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3.3 Correcteurs linéaires. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3.3.1 Correcteur PID linéaire. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3.3.2 Commande par retour d’état. . . . . . . . . . . . . . . . . . 3.4 Retour proportionnel dérivé et commande PID floue. . . . . . . . . 3.4.1 Retour proportionnel dérivé. . . . . . . . . . . . . . . . . . 3.4.2 Structure complète de la commande. . . . . . . . . . . . . . 3.4.3 Réglage des paramètres de la commande. . . . . . . . . . . 3.4.4 Extension du domaine de validité des réglages par les plans d’expériences. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3.4.5 Domaine de validité. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3.4.6 Surfaces de réponses. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3.5 Retour d’état flou. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3.5.1 Structure de la commande. . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3.5.2 Plans d’expériences. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3.5.3 Augmentation du nombre de fonctions d’appartenance. . . 3.6 Comparaisons des différentes commandes. . . . . . . . . . . . . . . 3.7 Conclusion. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
Réglage temporel multi critères pour des systèmes sur amortis 4.1 Introduction. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4.2 Structure du système. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4.2.1 Système étudié. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4.2.2 Critères de réglage. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4.3 Correcteurs commandant le système. . . . . . . . . . . . . . . . . . 4.3.1 Correcteurs linéaires. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4.3.2 Structure du correcteur flou. . . . . . . . . . . . . . . . . . 4.4 Méthodologie des plans d’expériences pour l’étude des effets des fac teurs. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4.4.1 Plan factoriel fractionnaire. . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4.4.2 Plan de ”dégrossissage”. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4.4.3 Plan d’étude des effets. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4.4.4 Pondération des critères. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4.5 Surfaces de réponse. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4.5.1 Plan composite centré. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
41 46 48 51 56 58
59 60 61 61 62 63 63 65 68 69 71 72
73 75 77 82 82 84 88 93 96
99 99 101 101 103 105 105 107
108 108 110 111 112 115 117
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