No d'ordre Annee

Jerome Faucher

Description

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

Sujets

• Faucher
• Frans Hubert Edouard Arthur Walter Robyns

Informations

• Publié par: profil-zyak-2012
• Nombre de lectures: 98
• Langue: Français
• Poids de l'ouvrage: 3 Mo

Extrait

o N d’ordre : 2371

TH È SE

présentée pour obtenir le titre de

Année 2006

DOCTEUR DE L’INSTITUT NATIONAL POLYTECHNIQUE DE TOULOUSE Spécialité:Génie É lectriqueetAutomatique

par Jérôme FAUCHER Ingénieur de l’naioSuleol É cateNcert’dl É ueerépir’ É leue,dhniqotecofnI’d,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

ThèsepréparéeauLaboratoired’ É lectrotechniqueetd’ É lectroniqueIndustriellede 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.

À findevalidationexpérimentale,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 :

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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 l’équipeCommandeetDiagnosticdesSystèmes É lectriques(CODIASE)duLa boratoired’ É lectrotechniqueetd’ É lectroniqueIndustrielle(LEEI)situéàl’ É cole NationaleSupérieured’ É lectrotechnique,d’ É lectronique,d’InformatiqueetdesTé lécommunications (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.

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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 etdirecteurdel’ É coleSupérieured’Ingénieursd’Annecy(ESIA),pouravoir accepté d’être rapporteur de cette thèse, MonsieurBenoitRobyns,ProfesseurdesUniversitésàl’ É coledesHautes Etudesd’Ingénieur(HEI)etresponsabledel’équipeRéseaux É lectriqueset Systèmes É lectroénergétiques,pouravoirégalementacceptéd’êtrerappor teur 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 MéthodesH ∞ etLM 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. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . É tudedeseffetsdesfacteurs. . . . . . . . . . . . . . . . . . 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. . . . . . . . . . . . . . . . . .

iii

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