Abstract:
Résumé : Cette thèse présente le développement d’une nouvelle stratégie de commande supervisée
appliquée au système de chauffage bâtiment capable de s’adapter aux différentes conditions de
fonctionnement dans le but de réduire la consommation d’énergie et d’assurer un bon confort thermique aux occupants. L’idée principale derrière cette approche est d’utiliser multi-contrôleurs et multi-modèles pour surmonter les limites de l’utilisation d’un seul contrôleur et de faire face aux non linéarités, aux incertitudes paramétriques et à la constante de temps du système de chauffage. La méthodologie proposée est basée sur les réseaux de neurones ainsi que l’utilisation de l’hystérésis dans le superviseur afin d’éviter les commutations fréquentes entre les différents contrôleurs. Le cas étudié est un bureau de travail dans un bâtiment qui est considéré comme un processus complexe non linéaire tiré de la boîte à outils SIMBAD intégrée dans Matlab. La stratégie développée dans ce travail permet de réguler la température ambiante à l’intérieur de ce bureau en assurant un bon suivi de la consigne (température souhaitée), tout en réduisant la consommation d’énergie, malgré la présence de différentes perturbations et contraintes. Les résultats obtenus ont montré l’importance et l’efficacité du schéma proposé en termes de stabilité et de robustesse.
