On a étudié dans ce travail l'utilisation d'un réseau neuronal hybride avec des modèles basés sur les premiers principes dans le but de modéliser et contrôler un procédé de polymérisation discontinu. Au niveau méthodologique, on a d'abord mis au point des modèles anticipatifs à réseau neuronal hybride (HNN) et des modèles inverses à HNN pour le procédé, puis on a étudié la performance du modèle en stratégie de contrôle inverse directe et en stratégie de contrôle de modèle interne (IMC). À des fins de comparaison, la performance du contrôleur de réseau neuronal et de PID a été comparée au HNN proposé. Les résultats montrent que le HNN est capable de contrôler parfaitement en ce qui a trait aussi bien au suivi des points de consigne que du rejet des perturbations.
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