• Langue : Français
• Discipline : Productique
• Identifiant : Inconnu
• Type de thèse : Doctorat
• Date de soutenance : 01/01/1992

Résumé en langue originale

Le fonctionnement d'un process dynamique est souvent caractérisé par un ensemble de performances externes évoluant dans le temps. Ces performances observées fournissent certaines informations permettant d'analyser la structure statistique du processus. Ces informations permettent également de modifier la structure interne du processus afin d'obtenir une sortie imposée sans établir de modèle mathématique. Dans la première partie de ce mémoire, on analyse le fonctionnement du processus et développe les approches pour l'estimation des paramètres statistiques caractérisant les modes de fonctionnement de ce processus. L'estimation de ces paramètres permet alors de développer des critères de fusion et de scission des modes de fonctionnement au cours de l'évolution du processus. Dans la deuxième partie, deux algorithmes de commande adaptative fonctionnant sur le principe de l'auto-organisation par apprentissage sont proposés. Le premier algorithme utilise un automate stochastique et le deuxième s'organise autour de réseaux neuronaux artificiels