Pour résoudre les problèmes associés aux effets des non-linéarités des termes de friction dans une articulation flexible, le développement d'une loi de commande est requis. Le projet consiste à concevoir une loi de commande et à évaluer son comportement en considérant la flexion et les non-linéarités des phénomènes de friction dans un système de positionnement afin d'améliorer ses performances dynamiques.

L'approche de commande utilisée est basée sur la théorie de réseau de neurones artificiels. La loi de commande comporte deux réseaux de neurones : le premier a pour rôle de générer un signal d'anticipation pour le système de façon à pouvoir représenter le plus fidèlement possible une fonction du comportement inverse de l'articulation, le deuxième réseau corrige les erreurs laissées par le premier et assure une stabilité interne ainsi que celle du signal de sortie. Pour comparer les structures conçues, on établit plusieurs modes d'apprentissage pour les deux réseaux.

La validation des résultats de simulation des modèles est faite sur le logiciel Simulink^TM sous Matlab, qui nous permet de simuler le comportement du système dans le temps. Les résultats obtenus montrent que les effets de la flexion et des non-linéarités de la friction ont été compensés.

29 avril 2003