Adaptive fuzzy control for a multivariable system

With a Takagi Sugeno model

 

Commande adaptative floue d’un système multivariable

à base d’un modèle Takagi Sugeno

 

M. Massour El Aoud1*, M. Franceschi2, M. Maher1

1 LTI, Faculté des Sciences Ben M’Sik, B.P 7955, Casablanca, Maroc

2 SIS/AI, University of Toulon - Var, B.P 132, La Garde (83957) cedex, France

* Corresponding author. E-mail: massoure@gmail.com

Received: 14 September 2007; revised version accepted: 15 February 2008

 

Abstract

     The methodology proposed in this work applies fuzzy logic algorithm to the control of greenhouse, the tuning of such algorithm by a procedure of type tries - mistakes is very long. A strategy of reduction and optimization are adopted to facilitate the tuning and to reduce the complexity of the controller. The obtained fuzzy controller is initialized with two types of membership functions: triangular and gaussian. To represent the evolution of the internal climate of the greenhouse we use a linear model. The results of simulation show the performances of this method.

 

 

Keywords: Greenhouse ; Fuzzy logic ; Optimization ; Gradient descent.

 

Résumé

     Dans ce travail on se propose de tester un algorithme de logique floue pour le contrôle de la serre agricole, la mise au point d’un tel algorithme par une procédure de type essaie – erreur est très fastidieuse d’où l’utilisation d’une stratégie de réduction et d’optimisation pour faciliter la mise au point de ce contrôleur flou et pour réduire sa complexité. Le contrôleur flou obtenu est initialisé avec deux types de fonction d’appartenance triangulaire et gaussienne. On utilise un modèle de commande linéaire à coefficients constants pour représenter l’évolution du climat interne de la serre. Les résultats de simulation montrent les performances de cette méthode.

 

Mots clés : Serre agricole ; Logique floue ; Optimisation ; Descente du gradient.

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