Commande optimale robuste d’un drone.

dc.contributor.authorBounini Farid
dc.contributor.otherTouat Mohand Achour
dc.date.accessioned2019-11-12T13:05:09Z
dc.date.available2019-11-12T13:05:09Z
dc.date.issued2012
dc.description75 f. : ill. ; 30 cm. (+ CD-Rom)en
dc.description.abstractCe mémoire est bâti comme suit : Nous l’avons entamé par une brève introduction pour mettre en évidence les divers difficultés rencontrées lors de la synthèse d’une loi de commande d’un Drone, puis une modélisation à été faite sur la dynamique de vol du Drone et deux modèles d’interaction de l’environnement ont été présentés par suite. L’obtention du modèle linéaire nécessite une que les modèles non linéaires (de la dynamique du vol et ceux de l’environnement) soient linéarisés autour de trois points de fonctionnement à V={25, 30, 35} m/s , c’est ainsi que le mouvement se dévise en deux canaux longitudinal et latiral, et pour optimimiser le poids et le nombre de capteurs du Drone, une synthèse de loi de commande LQG (Linear Quadratic Gaussian) a été appliquée sur le modèle nominaux. Pour robustifier le correcteur obtenu, un critère de performance est posé (fonction objectif) grâce à la procédure d’optimisation des normes H2/H8, et une fonction de pénalité est ajoutée pour garder le système en boucle fermée stable durant la procédure d’optimisation. Le problème d’optimisation est résolu grâce aux algorithmes génétiques, puisque la discontinuité, la non-dérivabilité … ne sont pas unobstacle pour rechercher l’optimum globa.en
dc.identifier.citationCommande Des Systemes
dc.identifier.otherMAST.AUTO.09-12en
dc.identifier.urihttps://dspace.ummto.dz/handle/ummto/7706
dc.language.isofren
dc.publisherUniversité Mouloud Mammerien
dc.subjectAlgorithemes génétiquesen
dc.subjectFonction objectifen
dc.subjectCritére d'optimisation.en
dc.titleCommande optimale robuste d’un drone.en
dc.typeThesisen

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