Résumé:
Au cours des trois dernières décennies, la commande des systèmes répétitifs a suscité énormément d’intérêt. En fait, l’utilisation d’un régulateur classique pour de tels systèmes fournira la même erreur à chaque cycle. D’où, la nécessité de trouver un mécanisme capable d’utiliser les informations des cycles précédents pour exécuter progressivement mieux le nouveau cycle. Ceci caractérise la commande par apprentissage itératif (CAI).
Cette thèse porte sur la conception et le développement de nouveaux schémas de CAI des systèmes non linéaires répétitifs. En effet, lors de l’analyse de stabilité et l’implémentation pratique de ce type de commande, nous avons constaté qu’elle souffre de nombreux problèmes. Parmi ces difficultés, la nécessité de satisfaire la condition de continuité globale de Lypschitz. Dans ce sens, nous avons pu synthétiser un schéma de CAI sans utiliser cette hypothèse. Un autre problème rencontré est la connaissance du signe de la matrice de commande. Dans cette thèse, une loi de CAI sans la connaissance de ce signe a été proposée. De plus, dans la pratique, l’existence des non-linéarités de type zone-morte et saturation en entrées peuvent déstabiliser et détériorer les performances des systèmes. Dans le but de donner des solutions à ces problèmes, nous avons développé deux lois de commande CAI en tenant compte ces deux contraintes. La première est appliquée sur un robot manipulateur avec la contrainte de la zone-morte en entrée, alors que la deuxième est appliquée sur un système non linéaire avec la contrainte de saturation en entrée. En outre, d’autres contributions ont été proposées, telles que, loi de commande à gain variable et loi de CAI avec estimateur de perturbations répétitives et non répétitives
