Abstract FR:

L'etude presentee dans cette these est une tentative de formulation du choix des parametres de controleurs flous. Pour accomplir une telle formulation, nous avons mene nos travaux de recherche sur trois niveaux de complexite differents, traites sous le cadre theorique des systemes flous approximateurs universels de fonctions numeriques. Nos opinions sur ces questions constituent la fondation de notre projet de recherche. Notre vision de dimension universelle est rarement integree dans les travaux de recherche sur la commande floue. C'est pourquoi nous avons elabore cinq etapes differentes dans leurs conceptions, mais constituant une methodologie generique applicable a n'importe quel systeme de second ordre. La premiere etape, propose un codage des lois de commande sous forme de regles floues suivie d'une phase d'optimisation des partitions de sous-ensembles flous a l'aide des algorithmes genetiques. Dans la seconde etape, en reduisant l'espace du choix, nous avons effectue un apprentissage a l'aide d'un reseau de neurones sur les parametres preconises par le processus de reduction. Bien que la greffe des techniques d'intelligence artificielle soit au detriment d'une certaine lisibilite, ces outils nous ont servi a la construction d'une multitude de controleurs flous pour la simulation, d'autre part, a la mise en evidence de l'interdependance de parametres, notamment entre les partitions des sous-ensembles flous et les implications, en utilisant une defuzzification par centre de gravite. La troisieme etape etablit un lien entre ces deux parametres. Du point de vue du controle, ce lien fournit des justifications theoriques sur le choix des implications, une caracterisation des bases de regles specifiques a l'optimisation des criteres de rapidite et de precision, des resultats precises sur le comportement des t-implications et des s-implications en regime transitoire et en regime permanent et une methode procedurale pour le calcul du centre de gravite. La quatrieme etape se focalise sur un passage de la forme topologique d'une base de regles floue en sa forme numerique. Du point de vue informatique, ce passage met en relation des informations symboliques et des informations numeriques afin d'evaluer numeriquement une base de connaissances floue, notamment la partition des sous-ensembles flous. La specificite de notre demarche est l'elaboration d'une structure d'espace vectoriel de relations entres ces sous-ensembles flous. Compte tenu de ce resultat, nous proposons en derniere etape une methode permettant de decouvrir les principaux regroupements de controleurs flous ayant le meme comportement vis-a-vis de certains criteres de performances. Cette methode utilisant algorithme de regroupement neuro-flou offre une meilleure lisibilite pour juger de la pertinence et l'interet relatif de chaque parametre vis-a-vis des criteres de performances. Finalement, nous dirons que la commande floue se cherche encore une identite et que ce travail pourrait servir de support a l'analyse et a la recherche d'une methodologie de conception.