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Cours fl call Ecole Nationale d ? Ingénieurs de Tarbes année - Systèmes Mécatroniques Régulation Floue Version - Pascale Chiron C Introduction ? Un peu d ? histoire ?? L A Zadeh Fuzzy sets ? ?? E H Mandani Expérimentation d ? un régulateur ou ?? M Sugeno

Ecole Nationale d ? Ingénieurs de Tarbes année - Systèmes Mécatroniques Régulation Floue Version - Pascale Chiron C Introduction ? Un peu d ? histoire ?? L A Zadeh Fuzzy sets ? ?? E H Mandani Expérimentation d ? un régulateur ou ?? M Sugeno Applications industrielles possibles ?? J S R Jang Logique oue élargie aux systèmes à réseaux de neurones et à l ? Intelligence Arti ?cielle ? Les ensembles ous extension des ensembles classiques ? crisp set C Introduction ? Structure classique d ? un régulateur ou c e Régulateur ou u Système y - Opérateurs de logique oue Variables d ? entrée ee em Ensembles Base de règles ous oues Méthode d ? inférence oue Fuzzi ?cation Raisonnement ou Défuzzi ?cateur Variables de sortie Défuzzi ?cation uu un CIntroduction ? Exemple déplacement du robot le long du mur ?? ?? Si la distance est petite tourner à gauche angle négatif ?? Si la distance est autour de cm garder la direction actuelle ?? Si la distance est grande tourner à droite angle positif d Distance cm - angle de rotation C Introduction ? Des exemples d ? applications dans le domaine industriel ?? Cimenterie au Danemark ?? Métro de Sendai Hitachi ?? Conduite de hauts-fourneaux Dunkerque ?? Usine de papier au Portugal ?? Produits de consommation courante ? Autocuiseurs de riz aspirateurs machines à laver système de climatisation ? ? Appareils photos autofocus autoexposition autozoom Canon Minolta ? Caméras autofocus autoexposition stabilisateur d ? image Sanyo Canon Matsushita ? Photocopieurs qualité d ? image distribution d ? encre Sanyo Canon Ricoh ?? Industrie automobile ? régulation du moteur système de transmission système de suspension ABS climatisation ?? Ascenseur temps d ? attente réduit ascension et arrêt plus régulier Hitachi ?? C Introduction ? Quand utiliser un régulateur ou ?? Di ?culté ou incapacité de modéliser le processus processus complexes processus non linéaires ?? Coût de la modélisation en terme de temps moyens ? trop élevé ?? Amélioration des performances de régulateurs linéaires ? ? Points forts ?? Structure simple coût de la synthèse et de l ? implémentation faible ? ?? Proche du langage courant facilité de modi ?cation ? Idées fausses ?? Permet de réguler un processus sans aucune notion de régulation ? Il faut des bases ?? Permet de traiter de connaissances imprécises ? régulateur déterministe exprime une relation déterministe entre ses entrées et ses sorties ? fonction non linéaire dé ?nie de façon intuitive intelligible ayant une signi ?cation précise C Ensembles ous - Introduction Opérateurs de logique oue Variables d ? entrée ee em Ensembles Base de règles ous oues Méthode d ? inférence oue Fuzzi ?cation Raisonnement ou Défuzzi ?cateur Variables de sortie Défuzzi ?cation uu un C Les ensembles ous - Dé ?nitions ? Dé ?nitions ?? Un ensemble ou A est dé ?ni sur un univers de discours U ensemble d ? éléments discrets ou continus par sa fonction d ? appartenance ??A La grandeur ??A x dé ?nit