Optimisation de la commande robuste par les m�taheuristiques - Couverture souple

Name: Optimisation de la commande robuste par les m�taheuristiques
Author: Feyel, Philippe
ISBN: 9781784052638

Feyel, Philippe

9781784052638: Optimisation de la commande robuste par les m�taheuristiques

Couverture souple

ISBN 10 : 1784052639 ISBN 13 : 9781784052638

Editeur : Hermes Science Publishing Ltd, 2017

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De EUR 88,76

Dans l'industrie, l'automaticien doit concevoir une loi de commande unique pour satisfaire un cahier des charges complexe sur un grand nombre de syst�mes. Pour cela, en fonction de son exp�rience, il emploie un processus it�ratif chronophage bas� sur le r�glage et l'exp�rimentation (ou la simulation). Il s'agit de la phase d'essai-erreur. Dans cet ouvrage, une m�thodologie de synth�se des correcteurs des asservissements plus efficace et moins co�teuse est d�velopp�e. Les probl�mes de commande robuste sont reformul�s pour l'optimisation stochastique � travers la synth�se des correcteurs structur�s � partir de probl�matiques de type synth�se LPV. L'int�r�t de l'approche formul�e r�side dans sa flexibilit� et la prise en compte de contraintes "exotiques" complexes. Une m�thode originale de synth�se de correcteurs structur�s et robustes vis-�-vis d'exigences de haut niveau de forme quelconque est propos�e sur la base d'algorithmes �volutionnaires tr�s performants et comp�titifs. Cette m�thodologie donne lieu � la mise en oeuvre d'un outil num�rique de synth�se de correcteur. La validation de ces travaux a �t� r�alis�e sur des probl�mes industriels tels que celui de la stabilisation inertielle de ligne de vis�es.

Les informations fournies dans la section � Synopsis � peuvent faire r�f�rence � une autre �dition de ce titre.

� propos de l'auteur

Philippe Feyel est expert en automatique appliqu�e � la stabilisation inertielle de ligne de vis�e chez Safran Electronics and Defense (groupe Safran). II travaille en partenariat avec le monde acad�mique sur la mise en oeuvre industrielle de la commande robuste par les techniques d'optimisation modernes (optimisation stochastique par les m�taheuristiques, optimisation non lisse, etc.).

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