Etude et Commande des Systèmes Non-Linéaires : Système Twin Rotor

Abstract

On peut dire qu’un système est constitué afin d’accomplir une tâche prédéfinie. Son état est affecté par une ou plusieurs variables, les entrées du système. Le résultat de l’action des entrées est la réponse du système qui peut être caractérisée par le comportement d’une ou plusieurs variables de sorties. Malgré les méthodes d’études des systèmes linéaires très variées, se borner aux systèmes linéaires présente plusieurs limitations en vue de domaines de fonctionnement restreint et du modèle. Cependant, certains phénomènes ne peuvent pas être décrits par des modèles et méthodes linéaires. Ce projet de mémoire représente une étude et commande d’un Twin Rotor. C’est un système non linéaire, fortement instable et couplé avec un temps de réponse très long. L’objectif de ce mémoire est de chercher un régulateur PID capable de stabiliser ce système et ensuite d’identifier ce système par des méthodes basées sur les algorithmes génétiques et la technique d’ARMAX (Autoregressive–Moving-Average Model). Cela dans l’objectif de stabiliser et linéariser ce système. L’étude est basée sur trois étapes principaux qui sont l’étude des systèmes linéaires aux systèmes non linéaires, Les algorithmes génétiques et le système TRMS et enfin le travail expérimental.Abstract We can say that a system is established in order to perform a predefined task. Its condition is affected by one or more variables, system inputs. The result of the action of the inputs is the system response that may be characterized by the behavior of one or more output variables. Despite the study methods of linear systems, linear systems have several limitations to restricted areas of operation and model. However, certain phenomena can’t be described by linear models and methods. This project is a study and control of Twin Rotor. This is a nonlinear system, highly unstable and coupled with a very long response time. The objective of this paper is to find a PID controller capable of stabilizing the system and then identify the system by methods based on genetic algorithms and the ARMAX technique (Autoregressive-Moving-Average Model). This with the aim to stabilize and linearize this system. The study is based on three main steps that are the study of linear systems to nonlinear systems, Genetic algorithms and TRMS system and finally the experimental work.