AUTOMATISATION
Rôle de la logique floue et des réseaux de neurones
À la fin des années 1980, les travaux scientifiques aboutissant au concept d'une logique « non classique », la logique floue, d'une part, et au concept des réseaux de neurones, adaptés à la modélisation et à la commande des processus non linéaires, d'autre part, trouvèrent des applications dans l'automatisation (le vocable neurone ainsi que celui de synapse qui lui est associé sont issus d'une tentative d'identification de l'opérateur mathématique dit « neurone formel » à la cellule nerveuse biologique ; ce rapprochement, peu opportun, n'a plus aujourd'hui qu'une connotation historique). Ainsi se sont ouvertes de nouvelles perspectives dans la commande des procédés.
Pour situer de telles applications, on peut se référer à un problème de tri d'objets en fonction de critères qui ne peuvent pas être formulés avec précision. Imaginons, par exemple, une machine à classer des fruits. Elle doit non seulement les répartir en trois classes différentes, en fonction du calibre, mais aussi extraire les fruits trop ou insuffisamment mûrs qui seront destinés à des industries de transformation et éliminer ceux qui sont nettement tachés. Soit sept classes au total.
Les fruits ont une forme incertaine et la coloration, signe de maturité, va du vert au rouge en passant par le jaune, avec d'éventuelles taches marron.
Les critères de tri sont flous et il est convenu que la machine puisse se référer à des lots types préparés intentionnellement par l'entreprise qui l'exploite, lesquels ont été « présentés » à la machine avant la campagne d'exploitation.
La machine comporte un dispositif qui immobilise chaque fruit dans le champ d'une caméra qui enregistre son image dans un champ de 512 × 512 pixels (29 × 29). L'analyse de l'image doit permettre, par un traitement approprié, de déterminer la classe dimensionnelle et l'état de maturité du sujet, voire son rejet. Le système ainsi constitué est caractérisé par :
– le manque de précision de l'information de commande qui est exprimée en termes linguistiques (gros, moyens, petits ; pas mûrs, mûrs, trop mûrs, tachés) ;
– la richesse potentielle de l'information d'état, puisque celle-ci forme un ensemble de 218 éléments distincts (29 × 29) ;
– le manque de rigueur des critères de sélection ; il est demandé simplement d'apporter une réponse plausible au problème posé.
Cet exemple permet d'introduire les notions :
– de logique floue appliquée à la commande de processus ;
– de classement à partir d'un processus de reconnaissance des formes ;
– d'apprentissage, la machine devant optimiser elle-même ses réglages au cours d'un nombre approprié de passages des éléments des lots types (appelés exemples, dans ce contexte).
La reconnaissance des formes peut faire appel à des réseaux de neurones comprenant des moyens d'apprentissage. Ces réseaux sont généralement des logiciels, mais ils peuvent être, au besoin, « gravés » matériellement sur le silicium en circuits V.L.S.I. (circuits à très large intégration). Cette forme électronique n'est justifiée que dans des cas spécifiques (grande répétitivité, miniaturisation en technique spatiale).
L'exposé qui suit se réfère aux applications de la logique floue à la commande, aux applications des réseaux de neurones en automatisation et à l'association éventuelle des deux. Il faut préciser que l'association de la logique floue et des réseaux de neurones n'est pas systématique : il existe de nombreux exemples de pure logique floue ou de réseaux de neurones indépendants de toute logique floue. Mais la promotion commerciale de certaines applications grand public, et aussi de systèmes de commande industriels, a donné lieu à une médiatisation[...]
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Écrit par
- Jean VAN DEN BROEK D'OBRENAN : ingénieur conseil
Classification
Médias
Variable linguistique
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Processus d'action : structure
Encyclopædia Universalis France
Circuit logique : représentation symbolique
Encyclopædia Universalis France
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