Application de l’algorithme de chauve-souris pour le contrôle intelligent d’une lévitation magnétique

Abstract

Ce mémoire présente une nouvelle approche pour la conception d'une base de règles floues pour un contrôleur flou en utilisant l'algorithme d'optimisation de chauve-souris. L'algorithme de chauve-souris est une méta-heuristique récemment proposée pour la résolution de problèmes d'optimisation. Il se base sur la simulation du comportement d'écholocation des chauves-souris et vise à optimiser la base de règles floues du contrôleur flou pour les systèmes dynamiques, complexes et hautement non linéaires, tout en respectant les performances souhaitées. Pour illustrer l'efficacité de l'approche suggérée, un système de lévitation magnétique a été choisi comme exemple de contrôle. Les résultats de la simulation ont montré que l'approche proposée peut être utilisée comme une méthode d'optimisation simple et efficace pour obtenir une détermination optimale des paramètres de base de règles floues.