Modélisation et commande floues de type Takagi-Sugeno appliquées à un bioprocédé de traitement des eaux usées - TEL - Thèses en ligne Accéder directement au contenu
Thèse Année : 2007

Modélisation et commande floues de type Takagi-Sugeno appliquées à un bioprocédé de traitement des eaux usées

Résumé

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.
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.
Fichier principal
Vignette du fichier
GRISALES_V_H_These_UPS_22-02-2007.pdf (3.85 Mo) Télécharger le fichier
Loading...

Dates et versions

tel-00136382 , version 1 (13-03-2007)

Identifiants

  • HAL Id : tel-00136382 , version 1

Citer

Victor Hugo Grisales Palacio. Modélisation et commande floues de type Takagi-Sugeno appliquées à un bioprocédé de traitement des eaux usées. Automatique / Robotique. Université Paul Sabatier - Toulouse III, 2007. Français. ⟨NNT : ⟩. ⟨tel-00136382⟩
2599 Consultations
7696 Téléchargements

Partager

Gmail Facebook X LinkedIn More