Bibliographie & annexes
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English
Auteur(s)
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Fabrice SORIN : Chef du Service Contrôle et Régulation Procédés - ALSTOM Power Conversion France
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Lionel BROUSSARD : Ingénieur Développement Service Contrôle et Régulation Procédés - ALSTOM Power Conversion France
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Pierre ROBLIN : Directeur Technique Technologie et Systèmes Standards - ALSTOM Power Conversion France
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Lire l’articleINTRODUCTION
Le souci d’améliorer les performances des processus industriels et de réduire les coûts sont des raisons déterminantes pour l’introduction de nouvelles stratégies de régulation dans les techniques d’automatisme. Dans son calculateur d’automatisme temps réel rapide, ALSTOM intègre la technique de modélisation et d’apprentissage en ligne de processus par des réseaux artificiels neuronaux. Ceux-ci permettent de représenter des relations fonctionnelles complexes difficiles à décrire sous une forme analytique de systèmes non linéaires ou de systèmes variables en fonction du temps.
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Description du procédé et phénomène à contrôler
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2. Réseaux artificiels neuronaux adaptés à la technique d’automatisme
Les réseaux artificiels neuronaux sont des outils permettant de représenter les relations fonctionnelles complexes nécessitées par les systèmes de régulation modernes. Les informations enregistrées sont envoyées aux neurones d’un réseau et mémorisées grâce à des facteurs de pondération. L’apprentissage des réseaux s’effectue sur la base d’exemples réels et si possible en ligne.
Étant donné que l’on peut entraîner ces réseaux de neurones à acquérir le comportement souhaité, ils constituent des modules universels faits pour être utilisés là où il s’avère nécessaire de décrire par l’exemple, un comportement complexe et de l’illustrer à l’aide d’une représentation fonctionnelle.
Aussi les réseaux trouvent-ils leur utilisation dans l’élaboration de modèles décrivant les caractéristiques de transfert pour des systèmes non linéaires, très difficiles à décrire. Ils assurent des tâches de prédiction de signaux, de régulation adaptative, de filtrage adaptatif, de classification, de surveillance et de diagnostic des systèmes.
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Réseaux artificiels neuronaux adaptés à la technique d’automatisme
BIBLIOGRAPHIE
-
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(2) - HARDY (J.-M.), STRASSERA (A.) - Les réseaux de neurones. - 1998.
-
(3) - ROSSI (F.) - Introduction aux réseaux de neurones. - 1997. http://www.ceremade.dauphine.fr/~rossi/work.html
-
(4) - HAMBRECHT (A.) - Requirements for Integration of Neural Control in Automation Systems. - Third European Congress on Intelligent Techniques and Soft Computing. EUFIT ’95 Proceedings Vol. 3, p. 1861, Aachen, Germany, August 1995.
-
(5) - FECHNER (T.H.), NEUMERKEL (D.), KELLER (I.) - Neural Network Filter for Steel Rolling. - ICNN ’94 IEEE International Conference on Neural Network, June 1994 in Orlando, USA.
-
(6) - HUNT (K.), SBARBARO (D.), ZBIKOWSKI (R.) - Neural Network for Control Systems – A Survey, Automatica. - ...
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