| dc.contributor.author | AYAD, Mahieddine | |
| dc.date.accessioned | 2023-10-03T13:40:20Z | |
| dc.date.available | 2023-10-03T13:40:20Z | |
| dc.date.issued | 2023-07-03 | |
| dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/STDB_UNAM/467 | |
| dc.description.abstract | Dans ce mémoire, nous proposons une approche basée sur les réseaux de neurones artificiels pour contrôler le mouvement du pendule inversé rotatif et le stabiliser en position verticale. Nous allons présenter une analyse du système et une étude des différentes techniques de commande existantes pour ce type de pendule. Nous expliquerons également les principes de base des réseaux de neurones et les différentes architectures utilisées pour la commande de systèmes dynamiques. Ensuite, Nous détaillerons les différentes étapes de conception des réseaux de neurones. Nous évaluerons la performance des réseaux de neurones en comparant les résultats obtenus. Enfin, Nous analyserons également la robustesse du système face à des perturbations externes. En somme, ce travail de recherche contribue à l’amélioration de la commande des systèmes dynamiques instables tels que le pendule inversé rotatif, en utilisant les réseaux de neurones comme outil de commande. | en_US |
| dc.language.iso | fr | en_US |
| dc.publisher | Directeur: Mr MERAD Lotfi / Co-Directeur: Mr ARICHI Fayssal | en_US |
| dc.subject | Pendule inversé rotatif, Réseau de neurones artificiels, Apprentissage supervisé, Apprentissage par renforcement, Deep Learning. | en_US |
| dc.title | Stabilisation d’un pendule inversé rotatif par approche neuronale | en_US |
| dc.type | Thesis | en_US |