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Contribution à l'Identification et à la Commande des Robots Parallèles / A. VIVAS 

Public ISBD Titre : Contribution à l'Identification et à la Commande des Robots Parallèles Type de document : texte imprimé Auteurs : A. VIVAS, Auteur Année de publication : 2004 Langues : Français (fre) Tags : ROBOT PARALLELE  IDENTIFICATION DES PARAMETRES DYNAMIQUES  MOINDRES CARRES PONDERES  ESTIMATION ELLIPSOIDALE  ESTIMATION PAR INTERVALLES  COMMANDE DYNAMIQUE  COMMANDE PREDICTIVE  ROBOTS PARALLELES  IDENTIFICATION DES PARAMETRES DYNAMIQUES  MOINDRES CARRES PONDERES  ESTIMATION ELLIPSOIDALE  ESTIMATION PAR INTERVALLES  COMMANDE DYNAMIQUE  COMMANDE PREDICTIVE CONTRIBUTION TO THE PARALLEL ROBOTS IDENTIFICATION AND CONTROL  PARALLEL ROBOTS  DYNAMIC PARAMETER ESTIMATION  WEIGHTED LEAST SQUARES  ELLIPSOIDAL ESTIMATION  INTERVAL ESTIMATION  COMPUTED TORQUE CONTROL  PREDICTIVE CONTROL  GENIE INFORMATIQUE, AUTOMATIQUE ET TRAITEMENT DU SIGNAL Index. décimale : THE Thèses de doctorat Résumé : Cette thèse est consacrée à l'identification et à la commande d'une machine parallèle (robot H4 du LIRMM). L'identification des paramètres dynamiques est menée en utilisant deux approches : approche par moindres carrés pondérés et approche dans un contexte à erreur bornée. Dans ce dernier cas, les estimations ellipsoïdales et par intervalles sont développées. Les paramètres du robot sont estimés avec des résultats équivalents pour les trois méthodes. La synthèse d'une commande prédictive est alors réalisée avec une démarche originale pour l'identification du modèle interne sur la base du processus linéarisé. Cette commande est comparée à deux commandes classiques (commande PID et commande dynamique). Les performances de ces commandes ont été testées lors de divers mouvements complexes. La stratégie prédictive montre de meilleurs résultats en précision et en robustesse. This thesis is concerned with the identification and control of a parallel machine (H4 robot from LIRMM). Dynamic parameter identification is performed using two methods: weighted least square estimation and bounded error context estimation. Bounded error approaches are developped with ellipsoidal estimation and intervals estimation. Parameter estimation shows equivalent results for the three methods. Then, the synthesis of a predictive controller is made with an original work for the identification of the internal model, based on the linearized process. Predictive control is compared to two classical strategies (PID and computed torque control). Experimental tracking performance on complex trajectories are tested. The predictive controller shows better results on tracking error and robustness. Directeur(s) de thèse : DOMBRE E. Co-directeur(s) de thèse : POIGNET P. Président du jury : FOURNIER A. Rapporteur(s) : KHALIL W.;MARTINET P. Examinateur(s) : RAMDANI N. Date de soutenance : 10/11/2004 Contribution à l'Identification et à la Commande des Robots Parallèles [texte imprimé] / A. VIVAS, Auteur . - 2004. Langues : Français (fre) Tags : ROBOT PARALLELE  IDENTIFICATION DES PARAMETRES DYNAMIQUES  MOINDRES CARRES PONDERES  ESTIMATION ELLIPSOIDALE  ESTIMATION PAR INTERVALLES  COMMANDE DYNAMIQUE  COMMANDE PREDICTIVE  ROBOTS PARALLELES  IDENTIFICATION DES PARAMETRES DYNAMIQUES  MOINDRES CARRES PONDERES  ESTIMATION ELLIPSOIDALE  ESTIMATION PAR INTERVALLES  COMMANDE DYNAMIQUE  COMMANDE PREDICTIVE CONTRIBUTION TO THE PARALLEL ROBOTS IDENTIFICATION AND CONTROL  PARALLEL ROBOTS  DYNAMIC PARAMETER ESTIMATION  WEIGHTED LEAST SQUARES  ELLIPSOIDAL ESTIMATION  INTERVAL ESTIMATION  COMPUTED TORQUE CONTROL  PREDICTIVE CONTROL  GENIE INFORMATIQUE, AUTOMATIQUE ET TRAITEMENT DU SIGNAL Index. décimale : THE Thèses de doctorat Résumé : Cette thèse est consacrée à l'identification et à la commande d'une machine parallèle (robot H4 du LIRMM). L'identification des paramètres dynamiques est menée en utilisant deux approches : approche par moindres carrés pondérés et approche dans un contexte à erreur bornée. Dans ce dernier cas, les estimations ellipsoïdales et par intervalles sont développées. Les paramètres du robot sont estimés avec des résultats équivalents pour les trois méthodes. La synthèse d'une commande prédictive est alors réalisée avec une démarche originale pour l'identification du modèle interne sur la base du processus linéarisé. Cette commande est comparée à deux commandes classiques (commande PID et commande dynamique). Les performances de ces commandes ont été testées lors de divers mouvements complexes. La stratégie prédictive montre de meilleurs résultats en précision et en robustesse. This thesis is concerned with the identification and control of a parallel machine (H4 robot from LIRMM). Dynamic parameter identification is performed using two methods: weighted least square estimation and bounded error context estimation. Bounded error approaches are developped with ellipsoidal estimation and intervals estimation. Parameter estimation shows equivalent results for the three methods. Then, the synthesis of a predictive controller is made with an original work for the identification of the internal model, based on the linearized process. Predictive control is compared to two classical strategies (PID and computed torque control). Experimental tracking performance on complex trajectories are tested. The predictive controller shows better results on tracking error and robustness. Directeur(s) de thèse : DOMBRE E. Co-directeur(s) de thèse : POIGNET P. Président du jury : FOURNIER A. Rapporteur(s) : KHALIL W.;MARTINET P. Examinateur(s) : RAMDANI N. Date de soutenance : 10/11/2004

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THE-04 / 11550	Papier	THESES	NON CLASSES		Disponible

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