Abstract FR:

Le but de cette these est d'etudier l'apport des techniques dites neuro-floues et tout particulierement celles utilisant des reseaux neuro-flous, dans le domaine de l'identification et du controle des processus non lineaires. Apres un rappel de ces differentes techniques, les chapitres 1 et 2 sont consacres a la presentation et a la mise en uvre du reseau neuro-flou plus specifiquement etudie qui peut etre considere, suivant le but recherche, soit comme un reseau de neurones multicouches particulier, soit comme la representation neuronale d'un systeme d'inference floue, ce second aspect etant nettement privilegie dans cette these dont les deux finalites essentielles sont la determination automatique de regles floues et l'optimisation d'un controleur flou utilisant une table de regles preexistante. Apres avoir presente au chapitre 3 une methode de reglage empirique d'un controleur flou, le chapitre 4 presente l'identification par le reseau neuro-flou d'un tel controleur et montre l'influence des univers de discours sur la table de regle apprise. Le chapitre 5 est consacre a la determination automatique de regles floues: en presence d'un processus donne, le controleur neuro-flou fabrique sa propre loi de commande par apprentissage en ligne sans qu'aucune connaissance y soit prealablement introduite. Une table de fonctionnement linguistique est extraite apres apprentissage, qui fournit une commande de type band-band tres robuste et qui presente un caractere generique interessant. Le dernier chapitre traite de l'optimisation d'un systeme d'inference floue utilisant une table de regle preexistante. Cette optimisation realisee en ligne avec contraintes porte a la fois sur les premisses et sur la conclusion des regles et permet d'obtenir un controle efficace, tout en conservant integralement l'interpretation linguistique des regles