Discussion :

[liinna]

bonjour,
je réalise une modélisation et une commande d'un robot mobile par approche neuronale, mon système est dynamique et multivariable, ce qui me pose un problème au niveau de la commande car je n'ai pas compris le principe et comment créer un réseau de neurones dans le but de commander un système multivariable. S'il vous plait est ce que quelqu'un pourrais m'aider en me donnant un exemple de commande d'un système multivariable et dynamique par les réseaux de neurones artificiels.
Merci

[Clercq]

Salut,

C'est des jolies mots "systeme multivariable", "systeme dynamique". Mais pour des novices de la commande ce n'est pas evident.

Pour que l'on puisse t'aider dans le cadre IA, donne plus de details "moins metier".

Un rapide coup d'oeil sur google, et je vois que :

Un systeme multivariable c'est un systeme a plusieur entres et sorties -> les RdN colles bien , mais dis nous quelles sont tes entees et tes sorties (type, nombre ...).

Un systeme dynamique, un systeme non stochastique, qui ne depends que d'etats present ou passe, ca colle toujours, mais il manque des details (A tu une base d'apprentissage, en quelle quantite ...).

[liinna]

bonsoir, merci pour votre réponse
mon robot mobile se compose de deux roues reliées chacune par un moteur indépendant et une roue folle pour assurer la stabilité.

j'ai deux entrées qui sont le couple moteur droit et le couple moteur droit et j'obtiens comme sortie les coordonnées x et y qui sont les positions du robot et teta qui est l'orientation du robot par rapport à l'axe des X. donc j'ai 2 entrées et 3 sorties.
j'ai effectué la modélisation directe et inverse et ça marche j'obtient un bon suivi et la marge d'erreur est trop petite. le problème survient lorsque j'applique mon modèle inverse pour la commande par modèle inverse, dans cette phase il n ya aucun suivi entre les sorties de référence et les sorties de mon système.

est ce que vous avez un exemple d'une commande neuronale d'un système multivariable, ça m'aiderai à mieux comprendre mon problème.

merci

[Clercq]

j'ai deux entrées qui sont le couple moteur droit et le couple moteur droit et j'obtiens comme sortie les coordonnées x et y qui sont les positions du robot et teta qui est l'orientation du robot par rapport à l'axe des X.

J'ai fait peu de contrôle, mais ce que j'ai appris c'est que le modèle inverse (au niveau géométrique) lie les couples aux accélérations, et non les couples aux positions.

[...] donc j'ai 2 entrées et 3 sorties.

Avoir plus de sortie que d'entrée n'est pas très bon, ton système est mathématiquement sous-déterminé ... Il y a une infinité de solution.

j'ai effectué la modélisation directe et inverse et ça marche [...]

Peut être que c'est sur ce point que je me trompe. Parle tu d'espace opérationnel et d'espace des configurations ?

j'obtient un bon suivi et la marge d'erreur est trop petite.

Je ne comprends pas cette phrase ... Tu as de bon résultats, mais une marge d'erreur "trop" petite ?

le problème survient lorsque j'applique mon modèle inverse pour la commande par modèle inverse, dans cette phase il n ya aucun suivi entre les sorties de référence et les sorties de mon système.

La, je suis largué ... Ton modèle inverse est t'il le modèle espace opérationnel -> espace des configurations ?

est ce que vous avez un exemple d'une commande neuronale d'un système multivariable, ça m'aiderai à mieux comprendre mon problème.

Un papier parmi un foison d'autre. D'après l'abstract il a l'air intéressant.
http://www.waset.org/journals/waset/v47/v47-37.pdf

PS : Si tu n'a pas l'habitude des papiers scientifique, ne t'inquiète pas, avec quelques bases dans le domaine, et deux trois lectures c'est tout a fait compréhensible .

[liinna]

bonjour,
merci pour l'article je vais m'y pencher tout de suite, alors pour ce qui est de la modélisation je vous ai dit qu'il y a un bon suivi c a d que la fonction cout et au minimum et l'erreur est trés proche de zero donc il ya un suivi entre la variable du modèle et le variable du système.

j'ai réalisé une modélisation et une commande par approche neuronale d'un système à une entrée et une sortie et ça fonctionne, et quand j'ai changé de système en multivariable tout en suivant le même principe de modélisation et de commande du système monovariable, le problème survient dans la commande où je trouve l'erreur trés grande et donc pas de suivi.

[Clercq]

bonjour,
merci pour l'article je vais m'y pencher tout de suite [...]

Sache qu'il existe de nombreux article de ce genre dans l'état de l'art. Pour en faire une recherche je trouve que google scholar est pas mal.

j'ai réalisé une modélisation et une commande par approche neuronale d'un système à une entrée et une sortie et ça fonctionne, et quand j'ai changé de système en multivariable tout en suivant le même principe de modélisation et de commande du système monovariable, le problème survient dans la commande où je trouve l'erreur trés grande et donc pas de suivi.

Dans le cas 1 entrée/1 sortie, ton système a autant d'équation que d'inconnue. Hors, dans le cas ou ton tu as un réseaux avec plus de sortie que d'entrée ton système est sous-déterminé, c'est a dire que tu as une infinité de solutions ... Et toi tu en veux une précise ...

Et encore un fois, passer des couples aux positions me semble bizarre, mais bon, je ne suis pas spécialiste.