Commande intelligente d’un système industriel au laboratoire (FESTO MPS PA)
| dc.contributor.author | NABET Nassim, DORBI Tarek | |
| dc.date.accessioned | 2025-03-10T11:02:29Z | |
| dc.date.available | 2025-03-10T11:02:29Z | |
| dc.date.issued | 2023-07-10 | |
| dc.description.abstract | Ce mémoire de recherche se concentre sur l'utilisation des algorithmes génétiques, de la logique floue et du glissement flou pour améliorer le contrôle d'un système complexe, en l'occurrence le système contrôlé FESTO. Les algorithmes génétiques permettent d'optimiser les paramètres de contrôle, tandis que la logique floue et le glissement flou permettent de modéliser l'incertitude et d'ajuster les gains de contrôle de manière adaptative. L'étude présente les fondements théoriques de ces approches, décrit la méthodologie de recherche et analyse les résultats obtenus. Les résultats démontrent que l'intégration de ces techniques améliore l'adaptabilité et les performances du système de contrôle FESTO dans des conditions complexes et incertaines. Cette recherche ouvre de nouvelles perspectives pour l'amélioration du contrôle des systèmes complexes. | |
| dc.identifier.uri | http://dspace.univ-skikda.dz:4000/handle/123456789/4336 | |
| dc.language.iso | fr | |
| dc.publisher | UNIVERSITE DU 20 AOUT 1955 SKIKDA | |
| dc.title | Commande intelligente d’un système industriel au laboratoire (FESTO MPS PA) | |
| dc.type | Thesis |