(untitled) (REVUE ROUMAINE DES SCIENCES TECHNIQUES — SÉRIE ÉLECTROTECHNIQUE ET ÉNERGÉTIQUE, 2024)
Les modèles fractionnaires de Hammerstein représentent divers processus non linéaires, tels que thermiques et mécaniques. Leur inconvénient majeur est le problème d’optimisation non convexe dans un schéma de contrôle prédictif de modèle non linéaire en raison de sa non-linéarité statique. En effet, un algorithme d’optimisation efficace est nécessaire. Ce travail propose un algorithme d’optimisation hybride combinant la méthode d’optimisation de Nelder Mead et celle de Honey Badger pour synthétiser un algorithme de contrôle prédictif basé sur des modèles fractionnaires de Hammerstein. Comme l’illustrent les résultats de simulation, la méthode proposée offre de nettes améliorations des performances de convergence et de suivi.