Application des réseaux de neurones à l'identification d'un axe de machine-outil
Résumé
The machining-tools hâve been studied according to the évolution of the manufacturing process requirements. Nowadays, new construction materials and structures are being evaluated as well as the optimisation of the numeric control. This thesis tries to answer whether the use of the Artificial Neural Networks to compensate the résonances and to adapt itself to the variations in the machine is feasible. To be accurate, we have studied the modelling of the axis, mechanical and electrical parts included, with its imperfections and the application of the Artificial Neural Networks to identify those nonlinear effects. We hâve also made the comparison with the traditional linear identification methods.
Les machines-outils ont été l'objet des études au fur et à mesure que les entreprises voulaient augmenter la productivité. De nos jours, les aspects qui sont traités sont les nouveaux matériaux pour la partie mécanique d'une part et l'amélioration du contrôle numérique d'autre part. Cette thèse essaie de répondre à la question sur la viabilité de l'usage des Réseaux de Neurones Artificiels à la compensation des résonances et l'autoréglage. Plus exactement nous avons étudié la modélisation de l'axe, la mécanique aussi comme l'électrique, avec ses imperfections et l'application des réseaux de neurones pour identifier ces phénomènes non linéaires. Nous avons aussi profité pour faire le parallèle avec les méthodes traditionnelles d'identification linéaire.