Optimization Of Control Laws Using Artificial Intelligence Techniques
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Date
2025-06-26
Authors
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
University 20 out 1955-skikda
Abstract
L'automatisation industrielle exige une précision de contrôle élevée pour assurer l'efficacité
et l'efficience des processus. La technique de contrôle par mode glissant (SMC) est efficace
dans ce contexte, mais elle nécessite des améliorations continues pour répondre aux exigences
des systèmes modernes. Les techniques d'intelligence artificielle, telles que les algorithmes
d'optimisation par essaim de particules (PSO) et les algorithmes génétiques (GA), peuvent
être utilisées pour améliorer les performances du SMC. Ces techniques permettent d'explorer
de vastes espaces de recherche et de trouver des solutions optimales, contribuant ainsi à
améliorer l'efficacité et la précision des systèmes industriels. L'étude se concentre sur
l'utilisation de ces algorithmes pour renforcer les performances du SMC, offrant ainsi des
améliorations significatives et des perspectives sur les meilleures applications pour chaque
technique