Commande et identification d’un bras de robot à deux degrés de liberté par les réseaux de neurones

Abstract

Le bras manipulateur flexible étudié dans le présent mémoire est un système non linéaire, du fait que sa modélisation dynamique abouti à des équations différentielles obtenues sous forme d’équations d’état en utilisant la théorie d’Euler-Lagrange, dont les coefficients sont variables suivant les paramètres mécaniques du bras et les configurations des mouvements désirés. Malgré ces complexités, on a pu implémenter un modèle pour une simulation de commande et identification intelligente sous l’environnement Matlab. L’identification par réseaux de neurones du bras manipulateur nécessite une bonne adaptation des poids du réseau d’identification afin de bien approximer le système. La commande intelligente basée sur les réseaux de neurones pour le modèle identifié du bras manipulateur nécessite un entraînement en ligne permettant une adaptation des poids des neurones des différentes couches du contrôleur neuronal pour une position donnée de l’organe effecteur.