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<FONT SIZE="3">Le modèle d’un système permet non seulement une meilleure compréhension de son comportement mais sa bonne utilisation et sa surveillance afin d’apporter des actions correctives à temps lors de défauts ou de défaillance du système.
 
<FONT SIZE="3">Le modèle d’un système permet non seulement une meilleure compréhension de son comportement mais sa bonne utilisation et sa surveillance afin d’apporter des actions correctives à temps lors de défauts ou de défaillance du système.
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<FONT SIZE="3">I- L’identification : consiste à déterminer un modèle numérique d’un système qui reflète fidèlement son comportement
 
  
II- Les méthodes de d’identification :
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Consiste à déterminer un modèle numérique d’un système qui reflète fidèlement son comportement
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       • Boîte blanche : utilise les lois de la physique uniquement
 
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       • Boîte grise : utilise les lois de la physique et les mesures recueillies sur le système
 
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<FONT SIZE="3"><FONT color="#6600FF">•</FONT> La prise en main du Robotino
  
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Identification boite noire d’un modèle linéaire du système :
 
 
       - Etude des méthodes d’identification des sous-espaces
 
       - Etude des méthodes d’identification des sous-espaces
 
       - Prise en main de la Toolbox Identification de Matlab
 
       - Prise en main de la Toolbox Identification de Matlab
 
       - Application à l’identification du robot
 
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• Validation en simulation
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• Validation sur le robot
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• Identification boîte noire d’un modèle non linéaire du robot :
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       - Etude des méthodes d’optimisation non linéaires
 
       - Etude des méthodes d’optimisation non linéaires
 
       - Prise en main de la Toolbox optimisation non linéaire de Matlab
 
       - Prise en main de la Toolbox optimisation non linéaire de Matlab
 
       - Application à l’identification du robot
 
       - Application à l’identification du robot
  
• Validation sur le robot
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<FONT color="#6600FF"></FONT> Validation sur le robot
  
• Comparaison des deux modèles
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• Création d’une interface avec l’outil GUI de Matlab</FONT>
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<FONT color="#6600FF"></FONT> Création d’une interface avec l’outil GUI de Matlab</FONT>

Version du 18 décembre 2016 à 20:51

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Projet 47 : Modélisation d’un robot mobile __________________________________________________________________________________________________________________________________________




Encadrant : Mr. MIDZODZI Pekpe

Etudiants : MOHAMMED Djamil & KERROUM Hamza




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INTRODUCTION :

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Objectif du projet :


La modélisation à base de données d’un robot mobile.




Description :


Le modèle d’un système permet non seulement une meilleure compréhension de son comportement mais sa bonne utilisation et sa surveillance afin d’apporter des actions correctives à temps lors de défauts ou de défaillance du système. Ce projet a pour but la modélisation d’un robot à trois roues omnidirectionnelles à savoir le Robotino. Cette modélisation se fera à partir des données recueillies sur ce robot. Ce projet se déroulera suivant les phases suivantes :

      •	Choix du modèle du robot
      •	Choix de l’algorithme d’optimisation
      •	Estimation du modèle
      •	Validation du modèle

La validation consistera à comparer le comportement du modèle à celui du robot en appliquant les mêmes commandes aux deux.




Ce qu’il faut savoir avant de commencer :


I- L’identification :

Consiste à déterminer un modèle numérique d’un système qui reflète fidèlement son comportement


II- Les méthodes de d’identification :

      •	Boîte blanche : utilise les lois de la physique uniquement
      •	Boîte grise : utilise les lois de la physique et les mesures recueillies sur le système
      •	Boîte noire : se base uniquement sur les données recueillies sur le système



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CAHIER DES CHARGES :

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La prise en main du Robotino

Identification boite noire d’un modèle linéaire du système :

      -	Etude des méthodes d’identification des sous-espaces
      -	Prise en main de la Toolbox Identification de Matlab
      -	Application à l’identification du robot

Validation en simulation

Validation sur le robot

Identification boîte noire d’un modèle non linéaire du robot :

      -	Etude des méthodes d’optimisation non linéaires
      -	Prise en main de la Toolbox optimisation non linéaire de Matlab
      -	Application à l’identification du robot

Validation sur le robot

Comparaison des deux modèles

Création d’une interface avec l’outil GUI de Matlab