Identification de la non-linéarité d'un système de contrôle de vibration par des modèles basés sur les réseaux de neurones

Abstract

De nos jours, les technologies d'actuateurs et de capteurs piézo-électriques offrent des solutions intéressantes dans le contrôle actif des vibrations. Pour ce type d'actuateur et de capteur, l'efficacité d'un contrôle actif est limitée par la non-linéarité de l'arrangement actuateur/colle/système mécanique/colle/capteur. L'identification de cet arrangement est une étape très importante dans le développement des contrôleurs. Pour tenir compte de la non-linéarité du système dans l'identification, des modèles non linéaires sont requis. Dans ce projet, on commence par utiliser des excitations en régime harmonique pour évaluer l'importance quantitative et le comportement général de la non-linéarité. Ensuite, on évalue les performances des identifications basées sur des modèles linéaires. Finalement, on fait des identifications du système par des modèles non linéaires basés sur les réseaux de neurones. D'après les expérimentations faites, ces derniers sont des meilleurs candidats que les modèles linéaires, pour l'identification de la branche de contrôle.