Download or read book Contribution la d termination de m thodes d estimation et d identification des syst mes non lin aires written by Jean-Paul Brienne and published by . This book was released on 1990 with total page 236 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: Le travail présenté traite des problèmes de la modélisation et de l'identification des systèmes non linéaires. En faisant référence à un processus (système entraîné par un moteur pas à pas), nous avons élaboré, en s'appuyant sur les équations décrivant son fonctionnement, une représentation dans l'espace d'état permettant de définir ses grandeurs d'entrées, de sorties ainsi que de son état. Cette description nous conduisant à un modèle fortement non linéaire, nous déterminons, à partir d'hypothèses simplificatrices faites sur les non linéarités du système, un modèle linéarise. En s'appuyant sur cette nouvelle représentation, nous avons élaboré des méthodes d'identification, basées sur la réponse du processus pour une consigne d'entrée donnée. Elles consistent, à partir d'informations reçues sur le système, à choisir des points particuliers dont les caractéristiques conduisent de façon rapide et précise à la connaissance des paramètres du modèle linéarisé. Les algorithmes d'identification étant très sensibles aux bruits, nous déterminons une méthode de filtrage nécessaire à l'élimination de ces parasites après avoir présenté auparavant le dispositif nécessaire à l'obtention et à la mémorisation des informations recueillies sur le processus. Ensuite, nous sélectionnons, en fonction du filtre choisi, l'algorithme d'identification le mieux adapté à la détermination des paramètres du modèle décrivant l'actionneur.

Download or read book M thodes D Identification Pour Des Syst mes Non Lin aires written by Godpromesse Kenne and published by Omniscriptum. This book was released on 2010-12 with total page 136 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: Ce livre pr sente des m thodes d'identification simples implanter en temps r el pour des syst mes non lin aires avec param tres variant dans le temps. Les algorithmes d velopp s sont destin s l'identification des param tres afin de permettre leurs mises jour "en ligne" dans un sch ma de commande. Deux types d'approche sont d velopp s: La premi re approche est bas e sur les observateurs structure variable. Dans cette approche, deux types de sch ma d'identification des param tres lectriques et du flux rotorique d'un moteur asynchrone (MAS) sont propos s. Le premier et le deuxi me sch ma sont bas s respectivement sur une loi dynamique et une loi d'estimation alg brique convergeant en temps fini. La deuxi me approche est bas e sur un pr dicteur neuronal base radiale. Une m thode bas e sur ce type de pr dicteur pour une classe de syst mes non lin aires plus large est propos e. Une application de cette deuxi me approche l'identification des param tres lectriques et la vitesse rotorique d'un MAS triphas a t galement tudi e. Les r sultats exp rimentaux permettent de valider les deux approches en termes de rapidit de convergence et de robustesse.

Download or read book EVALUATION DE METHODES D IDENTIFICATION DE SYSTEMES NON LINEAIRES EN REGIME PERMANENT written by JALIL.. HIHI and published by . This book was released on 1993 with total page pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: EN VU DE LA MODELISATION D'UN SOUS-SYSTEME D'UNE MACHINE A PAPIER ET DE DEUX SYSTEMES NON LINEAIRES SIMULES, TROIS APPROCHES SONT EXPERIMENTEES: UNE APPROCHE LINEAIRE, LA METHODE DE TRAITEMENTS DES DONNEES PAR GROUPES (GMDH) ET LA LOGIQUE FLOUE. POUR L'APPROCHE LINEAIRE, NOUS AVONS UTILISE LA CLASSIQUE REGRESSION PAS A PAS ET UN ALGORITHME DE RECHERCHE DES MEILLEURES VARIABLES EXPLICATIVES (LAMOTTE ET HOCKING). LA METHODE DE TRAITEMENT DES DONNEES PAR GROUPES (IVAKHNENKO) FOURNIT DES RESULTATS INTERESSANTS. CET ALGORITHME RECURSIF PERMET D'ENGENDRER UN POLYNOME RENFERMANT UN GRAND NOMBRE DE MONOMES POUR REPRESENTER LE SYSTEME MODELISE. NOUS PROPOSONS D'UTILISER LA REGRESSION PAS A PAS POUR NE RETENIR QUE LES TERMES LES PLUS SIGNIFICATIFS. LA LOGIQUE FLOUE PERMET DE REPRESENTER SIMPLEMENT LES NON-LINEARITES, MAIS LES EQUATIONS DE RELATION FLOUE, CLASSIQUEMENT UTILISEES EN IDENTIFICATION, NE FOURNISSENT PAS DE BONS RESULTATS LORSQU'ON NE FUZZIFIE PAS CORRECTEMENT LES VARIABLES. NOUS AVONS DEVELOPPE UN ALGORITHME (SUGENO) QUI INTEGRE TOUTES LES ETAPES D'UNE IDENTIFICATION FLOUE POUR FOURNIR UN MODELE LINGUISTIQUE A CONCLUSIONS PROCEDURALES: DETERMINATION DES VARIABLES DE PREMISSE ET DES ENSEMBLES FLOUS ASSOCIES, PUIS CALCUL DE LA CONSEQUENCE POUR CHACUNE DES REGLES. CET ALGORITHME COMPLEXE FOURNIT DES MODELES UN PEU MOINS PRECIS QUE CEUX ELABORES PAR MTDG, MAIS PLUS SIMPLES ET, CERTAINEMENT, PLUS ROBUSTES

Download or read book M thodes Ensemblistes Pour L Estimation D tat Et de Param tres written by Tarek Raissi and published by Omniscriptum. This book was released on 2018-02-28 with total page 192 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: Ce document est d di au d veloppement de m thodes ensemblistes pour l'estimation d' tat et de param tres pour des syst mes non-lin aires. Deux types de mod les sont consid r s: mod les donn s par des fonctions explicites variables complexes et mod les d crits par des quations diff rentielles ordinaires (EDOs). L'identification de param tres de mod les d crits par des fonctions explicites est r alis e l'aide des techniques d'inversion ensembliste. Par ailleurs, les mod les utilis s sont variables complexes; dans ce cas l' valuation de la sortie se fait l'aide d'intervalles complexes. Dans ce document, nous avons d velopp une arithm tique des intervalles complexes bas e sur la repr sentation polaire. Dans la deuxi me partie, des algorithmes d'estimation d' tat pour des syst mes d crits par des quations diff rentielles sont pr sent s. Ils permettent de fournir, chaque instant, un ensemble contenant d'une mani re garantie, toutes les valeurs du vecteur d' tat compatibles avec les mesures et avec les bornes d'erreurs. Ces estimateurs sont bas s sur des m thodes d'int gration garantie d'EDOs et sur l'inversion ensembliste.

Download or read book Diagnostic des syst mes non lin aires written by Cédric Join and published by . This book was released on 2002 with total page 177 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: Ce mémoire porte sur le diagnostic de systèmes non linéaires. Dans le but de déterminer le type et l'apparition de défauts, des résidus structurés sont générés en respectant les étapes suivantes : la première étape est le découplage d'une partie de l'état du système de l'effet des perturbations à l'aide d'une méthode qui permet de diminuer la dimension du sous-espace d'état sensible à la perturbation ; la seconde étape est l'étude des sous-espaces d'état sensibles aux défauts dans le but de proposer une alternative au FPRG ; la troisième étape est la synthèse de filtres d'isolation des défauts qui intègre une étude de la convergence des estimations de l'état du filtre vers l'état réel du système. Des simulations d'un système hydraulique mettent en relief l'apport des méthodes proposées. Un formalisme algébrique du diagnostic pour les systèmes linéaires qui semble être une perspective intéressante pour les systèmes non linéaires est proposé.

Download or read book Identification par les techniques des sous espaces written by Komi Midzodzi Pekpe and published by . This book was released on 2004 with total page 165 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: Dans ce document, les problèmes d'identification, de détection et d'isolation de défauts de capteurs des systèmes dynamiques MIMa sont abordés à l'aide des méthodes des sous-espaces : Dans un premier temps, l'identification des systèmes dynamiques linéaires est abordé. Après une présentation des méthodes classiques des sous-espaces basées sur l'estimation de la matrice d'observabilité étendue et/ou : l'estimation de la matric.e des séquences d'état, une nouvelle approche basée sur l'utilisation d'un modèle FIR est proposée. Cette approche s'appuie sur l'estimation des paramètres de Markov ce qui permet d'obtenir une réalisation minimale et équilibrée à l'aide de l'algorithme ERA. Trois méthodes d'identification basées sur cette approche sont établies pour l'identification des systèmes linéaires en présence de bruits colorés : En ce qui concerne l'identification des systèmes à commutations, une modélisation multimodèle avec des modèles locaux complètement découplés et des fonctions de pondération binaires est utilisée. Deux méthodes sont proposées pour résoudre le problème d'identification non supervisé: la première réalise la classification des données à l'aide des techniques de détection de ruptures de modèle tandis que cette classification est réalisée dans la seconde méthode par la détermination d'hyperplans représentant les modèles locaux dans l'espace des sorties et des entrées. Après estimation des fonctions de pondération, une réalisation minimale et équilibrée de chaque modèle local est déterminée dans l'une ou l'autre méthode à l'aide de la méthode des moindres carrés pondérés. Le problème d'identification des systèmes non-linéaires est ensuite abordé avec l'approche multi-modèle et une méthode supposant les fonctions de pondération connues est proposée pour identifier une réalisation minimale et équilibrée de chaque modèle local. Finalement, le problème de détection et d'isolation de défauts de capteurs sur les systèmes linéaires dans le cas où le modèle de ce dernier n'est pas connu est traité. Une méthode basée uniquement sur la connaissance des entrées et sorties est proposée. La méthode proposée s'affranchit des incertitudes paramétriques du fait qu'aucun modèle explicite ou implicite n'est estimé. Pour obtenir un résidu structuré, la méthode supprime l'influence de l'état par une pondération à l'aide des puissances élevées de la matrice d'état stable, puis annule l'influence des entrées par une projection orthogonale. Les conditions d'existence et de sensibilité du résidu aux défauts de capteurs sont établies.

Download or read book Techniques d immersion pour l estimation non lin aire written by Alexandru Țiclea and published by Presses Academiques Francophones. This book was released on 2013 with total page 180 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: La thematique dans laquelle ce travail s'inscrit est l'estimation des systemes non lineaires. En general, le probleme d'observation non lineaire oblige - faute d'une solution systematique - a une transformation du systeme a observer sous une forme pour laquelle la synthese d'un observateur soit possible. Nos contributions concernent principalement les transformations par immersion, qui generalisent les transformations par diffeomorphisme au sens ou la dimension de l'espace d'etat n'est pas forcement preservee. Dans une premiere partie on en appelle a l'injection de sortie dans le but d'elargir la classe des systemes qui peuvent s'immerger dans une forme affine en l'etat et on propose des facons heuristiques de construire l'immersion. Puis, dans une deuxieme partie on montre qu'une possibilite d'obtenir une caracterisation precise des conditions d'immersion, meme en presence de l'injection de sortie, est de tolerer d'une certaine facon les non linearites. La procedure d'immersion qui s'obtient est systematique si l'on n'utilise pas l'injection de sortie. L'applicabilite des resultats est verifiee sur des exemples dans le domaine des systemes electriques de puissance."

Download or read book Estimation en temps fini de syst mes non lin aires et retards avec application aux syst mes en r seau written by Kokou Anani Agbessi Langueh and published by . This book was released on 2018 with total page 0 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: Cette thèse étudie le problème d'identification de la topologie d'un réseau de systèmes complexes dynamiques, dont les sous-systèmes sont décrits par des équations différentielles ordinaires (EDO) et/ou par des équations différentielles à retard (EDR). La première partie de ce travail porte sur l'identification des paramètres du réseau de systèmes linéaires. Ainsi, différentes classes de systèmes linéaires ont été traitées, à savoir les systèmes sans retard, les systèmes à retard commensurable et les systèmes à entrées inconnues. Un observateur impulsif est proposé afin d'identifier à la fois les états et les paramètres inconnus de la classe de système dynamique considérée en temps fini. Afin de garantir l'existence de l'observateur impulsif proposé, des conditions suffisantes sont déduites. Des exemples illustratifs sont donnés afin de montrer l'efficacité de l'observateur en temps fini proposé.La deuxième partie de ce travail traite le problème de l'identification de la topologie d'un réseau de systèmes dynamiques non linéaires. Dans nos considérations, les coefficients interconnexions de la topologie du réseau sont considérés comme des paramètres constants. Par conséquent, l'identification de la topologie est équivalente à l'identification des paramètres inconnus. Tout d'abord, nous avons déduit des conditions suffisantes sur l'identifiabilité des paramètres, puis nous avons proposé un différenciateur uniforme avec convergence en temps fini pour estimer les paramètres inconnus.

Download or read book Identification de syst mes multivariables par mod le non entier en utilisant la m thode des sous espaces written by Elena Ivanova and published by . This book was released on 2017 with total page 0 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: L'identification des systèmes par modèle non entier a été initiée dans les années 1990 et de nombreux résultats ont été obtenus depuis. Néanmoins, la plupart de ces résultats utilise les méthodes de la famille des méthodes à erreur de prédiction, basées sur la minimisation de la norme l2 de l'erreur d'estimation. Apparues en 1996, les méthodes des sous-espaces sont relativement nouvelles dans la théorie de l'identification de systèmes linéaires. Basées sur des projections géométriques et l'algèbre linéaire, elles présentent une alternative intéressante aux méthodes classiques basées sur la régression linéaire ou non linéaire. Elles permettent d'estimer les matrices d'un modèle à base d'une représentation d'état. Dans le contexte des systèmes non entiers, la notion de pseudo-représentation d'état généralise la notion de représentation d'état en introduisant un paramètre supplémentaire qui est l'ordre commensurable.Actuellement, la méthode des sous-espaces pour des systèmes non entiers n'a cependant été appliquée que dans le domaine temporel. Elle est alors développée dans cette thèse pour une telle classe de systèmes dans le domaine fréquentiel. De plus, comme les systèmes non entiers sont des systèmes à temps continu, un filtrage des données est nécessaire pour respecter la causalité des signaux et pour pouvoir réaliser l'identification. Une étude comparative des différentes méthodes de filtrage dans le contexte de l'identification pour déduire leurs avantages et inconvénients est réalisée dans le domaine temporel. Enfin,les méthodes développées ont été appliquées à un système réel en diffusion thermique.Les modèles obtenus sont généralisés à des matériaux soumis à plusieurs flux de chaleur en entrée tout en considérant leur température en plusieurs points de mesures.

Download or read book Analyse et tude comparative de m thodes d identification des syst mes repr sentation continue written by and published by . This book was released on 1999 with total page 231 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: Le travail présenté dans cette thèse a pour thème l'identification des systèmes par les modèles continus linéaires, à paramètres invariants au cours du temps. Il concerne plus précisément l'analyse, la mise en ouevre et l'étude comparative de 17 méthodes d'estimation paramétrique d'une représentation continue directement à partir des données d'entrées/sorties échantillonnées. Ce travail est divisé en quatre parties principales. La première présente la problématique de l'identification continue et illustre l'intérêt de cette approche par rapport à l'identification classique de modèles discrêts à l'aide d'exemples simples et didactiques. La deuxième est dédiée à l'analyse des 17 méthodes. Celles-ci sont classées en 3 grandes familles que sont les méthodes des filtres linéaires, des fonctions modulatrices et intégrales. Ces techniques consistent à s'affranchir du problème mié à la dérivation des signaux d'entrées/sorties en leur appliquant des transformations linéaires. La troisième traite des aspects liés à la mise en ouvre numérique ainsi qu'au choix des paramètres de synthèse de chaque approche. Cette étude menée sur des exemples de simulation, a permis non seulement de proposer une méthodologie de choix de ceux-ci, d'exposer clairement les avantages et les limitations de chaque technique, mais aussi de concevoir une série de fonctions formant une boite à outils originale pour le logiciel Matlab. Enfin, la dernière partie présente l'étude comparative des 17 méthodes sur un exemple simulé et sur des signaux réels issus de manipulations de laboratoire. Les conditions de simulation ou d'expérimentation ont été définies afin de mettre en évidence les influences des paramètres suivants : nature du signal d'entrée, valeur de la période d'échantillonnage, rapport signal sur bruit, spectre du bruit, ordre estimé du système. Cette étude aboutit à un tableau de synthèse présentant une classification des 17 approches selon des critères d'ordre quantitatif et qualitatif.

Download or read book Identification des syst mes en boucle ferm e written by Marion Gilson and published by . This book was released on 2000 with total page 176 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: Le travail présenté dans ce mémoire a pour thème l'identification en boucle fermée des systèmes monovariables et multivariables représentés par des modèles linéaires invariants, sous forme de transfert ou sous forme d'état. Ce travail se compose de trois parties. La première introduit la problématique de l'identification des systèmes bouclés et présente une synthèse bibliographique des différentes méthodes disponibles, classées en approche directe, indirecte et simultanée. La deuxième est dédiée à une méthode d'identification d'une fonction de transfert par approche indirecte, utilisant une technique de compensation de biais. Le principe consiste à estimer puis à retrancher le biais introduit par l'algorithme des moindres carrés. La contribution apportée dans ce chapitre est double. La première proposition vise à clarifier l'interprétation des techniques de compensation de biais en montrant leur appartenance à la classe des techniques de variable instrumentale. La deuxième propose une extension de la méthode précédente au cas de l'identification de modèles bouclés à temps continu, à partir de données d'entrée/sortie échantillonnées. La dernière partie de ce manuscrit a pour cadre les techniques d'identification en boucle fermée de type sous-espace. Elle aborde le problème de l'analyse et de l'évaluation de la qualité d'un modèle nominal sous forme d'une minimisation de critère. Ceci a permis d'une part d'améliorer l'algorithme d'estimation du modèle nominal, et d'autre part de proposer plusieurs méthodes d'estimation de régions d'incertitude des paramètres invariants de ce modèle nominal.

Download or read book Estimation de la densit de probabilit d une mesure dans un cadre non lin aire non gaussien written by José Ismäel de la Rosa Vargas and published by . This book was released on 2002 with total page 189 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: Mettre en oeuvre une procédure de mesure passe par la modélisation préalable du phénomène observé. Modéliser devient alors un objectif à part entière même s'il ne faut pas le décorréler de l'objectif de mesure. Au-delà de la construction et du choix de modèle, persiste le problème, à la fois théorique et pratique, de l'évaluation de la densité de probabilité (DDP) des paramètres du modèle retenu. Une fois cette DDP estimée, il faut pouvoir propager cette information statistique jusqu'à la grandeur d'intérêt appelée mesure. Cette mesure étant une fonction non-linéaire des paramètres du modèle. Ainsi, notre travail de recherche porte sur l'estimation de la DDP de la mesure. Pour ce faire, nous proposons une première approche fondée sur les méthodes de type bootstrap. Ces méthodes de simulation comme les méthodes traditionnelles de type Monte-Carlo, requièrent un temps de calcul significatif, cependant elles aboutissent à une très bonne précision sur la caractérisation statistique des systèmes de mesure. Par ailleurs, nous avons pu vérifier que la convergence de ce type de méthodes est plus rapide que celle de la méthode de Monte-Carlo Primitive (MCP). Un avantage certain du bootstrap est sa capacité à déterminer la nature des erreurs agissant sur le système de mesure, grâce à l'estimée de la DDP empirique des erreurs. En outre, l'optimisation de la convergence peut se atteindre en utilisant des schémas de pondération sur les erreurs ou bien, un schéma modifié du bootstrap itéré. Nous proposons aussi l'utilisation d'un schéma d'estimation robuste au cas des données aberrantes. Une deuxième approche est fondée sur l'échantillonnage par les méthodes de Monte-Carlo par chaînes de Markov (MCMC), la caractérisation statistique selon ce point permet d'utiliser toute l'information a priori connue sur le système de mesure, en effectuant une reformulation du problème selon la règle de Bayes. L'échantillonnage de Gibbs et les algorithmes de Metropolis-Hastings ont été exploités dans ce travail. En ce qui concerne l'optimisation de la convergence du MCMC, on a adapté des algorithmes tels que le rééchantillonnage pondéré et le couplage de chaînes dans le temps rétrograde. En particulier, nous avons proposé un échantillonneur de Gibbs par simulation parfaite et un algorithme hybride par simulation parfaite. Une dernière approche au problème d'estimation de la mesure est construite à l'aide des méthodes d'estimation par noyaux. L'idée principale est fondée sur la caractérisation non-paramétrique de la DDP des erreurs, sachant qu'elle est inconnue...

Download or read book tude comparative de m thodes d analyse de syst mes chelles de temps multiples written by Abdelali Bouayad and published by . This book was released on 1990 with total page 186 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: Dans le cadre d'un projet de réalisation d'un système à base de connaissances, d'aide à la simplification de modèles, utilisant des techniques d'intelligence artificielle (IA) associées à un langage de représentation centrée objet, les travaux présentés dans ce mémoire constituent une contribution à la définition de l'expertise au point de vue de la simplification de modèles et du développement des outils de synthèse nécessaires à l'élaboration de la base de connaissances. Ce mémoire comporte, dans la première partie, une synthèse bibliographique des différentes techniques de réduction des systèmes continus linéaires stationnaires modélisés par une matrice de transfert ou une équation d'état. Des critères de choix d'une méthode de simplification sont définis pour mieux guider l'utilisateur dans sa démarche. La deuxième partie, par une analyse numérique et graphique, traite plus particulièrement de l'identification des dynamiques, nécessaire à tout découplage ou réduction. Sans calcul des valeurs propres ni des vecteurs propres, cette identification est réalisée par des méthodes géométriques permettant ainsi un étiquetage des dynamiques du système étudié. L'introduction d'une nouvelle méthode, associée aux cercles de gershgorin, permet par un changement de base diagonal optimal, de mieux localiser les valeurs propres de la matrice d'état du système. La aussi, des critères de choix portant sur le bon ou le mauvais conditionnement d'une matrice sont établis. Lorsqu'ils sont vérifiés, ces critères nous renseignent sur l'utilisation directe des méthodes géométriques de mise en évidence des dynamiques. Dans la troisième partie, nous proposons trois méthodes qui, par une transformation linéaire, permettent la bloc-diagonalisation de la matrice d'état du système, quel que soit son conditionnement, tout en regroupant dans chaque bloc les dynamiques considérées. Cette technique est basée sur le calcul de la signature de matrice et ne nécessite pas non plus la connaissance du spectre de celle-ci.

Download or read book Identification par surparam trisation et commande de processus par placement de moments written by Pascal Marques Da Costa and published by . This book was released on 1995 with total page 220 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: BIEN QU'ILS NE PERMETTENT PAS DE DECRIRE LA REPONSE FREQUENTIELLE D'UN SYSTEME LINEAIRE, LES MOMENTS, INVARIANTS PAR RAPPORT A UNE REPRESENTATION PARAMETRIQUE DE CELUI-CI, PERMETTENT DE COMPARER DEUX TRANSMITTANCES. CETTE PROPRIETE D'INVARIANCE A ETE MISE A PROFIT EN IDENTIFICATION PAR SURPARAMETRISATION. CE PRINCIPE CORRESPOND A LA REACTUALISATION D'UNE ANCIENNE TECHNIQUE OU L'APPORT DES MOMENTS A PERMIS DE REALISER LA REDUCTION DU MODELE SANS SE PREOCCUPER DES POLES ET DES ZEROS COMMUNS. DE PLUS, LES MOMENTS ONT SERVI D'INTERMEDIAIRE A L'ETUDE THEORIQUE DE LA CONVERGENCE DE L'ESTIMATEUR. GRACE AU PRINCIPE DES MOINDRES CARRES GENERALISES, IL A ETE POSSIBLE DE REDUIRE L'ORDRE DE SURPARAMETRISATION PAR UN FILTRAGE EXPLICITE DES DONNEES. OUTRE LES PROBLEMES NUMERIQUES CONSIDERABLEMENT REDUITS, CET ALGORITHME ASSURE UNE CONVERGENCE PLUS RAPIDE QUE CELLE DE MOINDRES CARRES GENERALISES AVEC UNE PRECISION AVOISINANT CELLE DU MAXIMUM DE VRAISEMBLANCE. CETTE METHODOLOGIE A ETE GENERALISEE AU CAS DES SYSTEMES AVEC RETARD PUR ; BASE SUR LES MOMENTS, UN CRITERE PERMET LA DETERMINATION DE L'ORDRE ET DES PARAMETRES D'UNE REPRESENTATION MINIMALE DU SYSTEME. UNE APPLICATION DE L'IDENTIFICATION PAR SURPARAMETRISATION CONCERNE L'IDENTIFICATION EN BOUCLE FERMEE: GRACE AUX RELATIONS LINEAIRES ENTRE MOMENTS DE LA BOUCLE OUVERTE ET DE LA BOUCLE FERMEE, ON OBTIENT UNE ESTIMATION NON BIAISEE D'UNE REPRESENTATION PARAMETRIQUE MINIMALE DU SYSTEME. LE PRINCIPE D'INVARIANCE DES MOMENTS CONSTITUE LE FONDEMENT DE LA METHODE DE SYNTHESE DE CORRECTEUR. UNE METHODOLOGIE GENERALE A ETE PROPOSEE, ELLE PERMET LA PRISE EN COMPTE EXPLICITE DES SINGULARITES DU SYSTEME ET DES POLES DU CORRECTEUR DANS LE MODELE EN BOUCLE FERMEE. PAR AILLEURS, POUR SATISFAIRE AU PRINCIPE D'INVARIANCE PAR LA PRISE EN COMPTE D'UN TRES GRAND NOMBRE DE MOMENTS, UN CORRECTEUR D'ORDRE FINI EST SYNTHETISE PAR MINIMISATION D'UN CRITERE QUADRATIQUE. CETTE TECHNIQUE A ETE TESTEE EN SIMULATION SUR UN SYSTEME FLEXIBLE NON STATIONNAIRE: DES PROPRIETES DE ROBUSTESSE ONT ETE MISES EN EVIDENCE. LES ALGORITHMES D'IDENTIFICATION EN BOUCLE OUVERTE ET EN BOUCLE FERMEE, ONT ETE TESTES SUR UN PILOTE DE LABORATOIRE ; LES MODELES OBTENUS ONT PUS ETRE VALIDES GRACE AUX LOIS DE COMMANDE SYNTHETISEES SELON LA METHODE DE PLACEMENT DE MOMENTS

Download or read book Government reports annual index written by and published by . This book was released on 199? with total page 1190 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt:

Download or read book ANALYSE DES SYSTEMES NON LINEAIRES PAR LES METHODES DE DEVELOPPEMENTS FONCTIONNELS written by Moustanir Lamnabhi and published by . This book was released on 1986 with total page 157 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: CETTE THEORIE EST BASEE SUR L'UTILISATION DES SERIES GENERATRICES EN VARIABLE NON COMMUTATIVES. ON A DEVELOPPE LE LOGICIEL FAMEC (FUNCTIONNAL ANALYSIS OF NON LINEAR ELECTRONIC CIRCUITS). ON MONTRE QU'EN UTILISANT LE LISP IL EST POSSIBLE DE DEVELOPPER UN CALCUL OPERATIONNEL PRATIQUE POUR LES CIRCUITS NON LINEAIRES. ON MONTRE COMMENT EFFECTUER SYSTEMATIQUEMENT L'ANALYSE TRANSITOIRE ET PERMANENTE LORSQUE DES ENTREES TYPIQUES DETERMINISTES SONT INTRODUITES. CE TRAVAIL CONSTITUE UNE ALTERNATIVE AUX TECHNIQUES D'ASSOCIATION DE VARIABLES QUI SONT DIFFICILES A METTRE EN OEUVRE

Download or read book Identification de syst mes par mod le non entier partir de signaux d entr e sortie bruit s written by Manel Chetoui and published by . This book was released on 2013 with total page 0 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: Les principales contributions de cette thèse concernent l'identification à temps continu des systèmes par modèles non entiers dans un contexte à erreurs en les variables. Deux classes de méthodes sont développées : la première classe est fondée sur les statistiques d'ordre trois et la deuxième est fondée sur les statistiques d'ordre quatre. Dans chaque classe, deux cas différents sont distingués : le premier cas suppose que tous les ordres de dérivation non entiers sont connus a priori et seuls les coefficients de l'équation différentielle non entière sont estimés en utilisant les estimateurs fondés sur les statistiques d'ordre supérieur. Le deuxième cas suppose que les ordres de dérivation sont commensurables à un ordre nu estimé au même titre que les coefficients de l'équation différentielle non entière par des techniques d'optimisation non linéaire combinées aux estimateurs fondés sur les cumulants d'ordre trois et quatre. Des exemples de simulation numérique illustrent les développements théoriques. Des applications pratiques sur la modélisation du phénomène de diffusion de chaleur dans un barreau d'Aluminium et sur la modélisation d'un système électronique ont montré la pertinence des méthodes développées.