Ce livre est une contribution au thème de la commande prédictive non linéaire référencée modèle et dans lequel sont adressées les problématiques de l''identification par réseaux neuroniques, de la stabilité et de la poursuite des trajectoires dans l''espace d''état. Concernant la modélisation des systèmes dynamiques non linéaires, un algorithme basé sur les réseaux de neurones à fonctions gaussiennes est présenté et une technique pratique est proposée pour l''identification des modèles NARX et d''autres structures neuroniques à rétroaction externe, capables de restituer les propriétés dynamiques et de stabilité du système nonlinéaire identifié. les caractéristiques dynamiques de ces structures neuroniques permettent leur intégration dans des schémas de commande prédictive non linéaire assurant la stabilité en boucle fermée. La stabilisation de la poursuite des trajectoires dans l''espace d''état est assurée par une architecture de commande à caractère hybride: prédictive-neuronique.
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