Identification des systemes dynamiques multi-variables PDF Download
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Author: Mustapha Ouladsine
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Author: Mustapha Ouladsine
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Author: Mustapha Ouladsine
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Languages : fr
Pages : 169
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L'objectif de cette thèse est l'étude et le développement des méthodes d'identification des systèmes dynamiques multi-variables. Dans le premier chapitre, nous nous sommes intéressés au cas des systèmes multi-entrées/multi-sorties, dynamiques, discrets, invariants et représentés sous forme de relation entrées/sorties. Dans ce contexte, nous avons développé deux méthodes: MCA (moindres carres alternes) et MCMV (moindres carres multi-variables). La première est une méthode itérative à plusieurs étages. La deuxième, plus générale, est une méthode récurrente qui identifie les systèmes multi-variables interconnectes. Ces deux méthodes comportent certains avantages par rapport à celles existantes dans la littérature. Ceux-ci sont discutés lors d'une étude de la robustesse des deux méthodes par rapport aux différentes perturbations. Dans la pratique, l'hypothèse d'invariance n'est pas toujours vérifiée. Pour pallier ce problème, nous avons étendu, au cas des systèmes linéaires dont les paramètres varient aux cours du temps, la méthode MCMV en utilisant une technique multi-modèle. Dans le deuxième chapitre, nous nous sommes intéressés au cas des systèmes linéaires discrets modélisés par une représentation d'état. Dans un premier temps, nous avons développé une méthode basée sur la minimisation d'une distance de structure. Dans un second temps, nous avons développé une nouvelle méthode basée sur la technique multi-modèle qui permet de poursuivre les éventuelles variations des paramètres d'un système évolutif modélisé par une représentation d'état. Dans le troisième chapitre, nous présentons une extension des deux nouvelles méthodes MCA et MCMV au cas d'un modèle d'Hammerstein dont la partie non linéaire est approximée par une fonction polynomiale.
Author: Komi Gasso
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Languages : fr
Pages : 212
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Le mémoire traite de l'identification de systèmes dynamiques non-linéaires par l'approche multi-modèle. Cette approche consiste à représenter le système par un ensemble de modèles simples (modèles affines ou linéaires) valables dans certaines zones de fonctionnement du système. Le modèle global du système est une interpolation des modèles locaux par l'intermédiaire de fonctions de validité associées à ces modèles. La problématique soulevée par cette approche comprend : la caractérisation de l'espace de fonctionnement du système, le découpage de cet espace en zones de fonctionnement, le choix de la structure des modèles locaux, l'estimation des paramètres et la validation du multi-modèle. Le travail porte essentiellement sur l'optimisation paramétrique et structurelle d'un multi-modèle. Des algorithmes d'optimisation paramétrique sont proposés. Ce sont des méthodes à deux niveaux qui alternent entre l'estimation des paramètres des modèles locaux, ceux des fonctions de validité étant fixés et l'estimation des paramètres des fonctions de validité pour ceux des modèles locaux fixés. Au titre de l'identification structurelle, des techniques de simplification de la structure des modèles locaux ont été développées. Elles permettent de supprimer les paramètres superflus des modèles locaux. Des méthodes de réduction du nombre de modèles locaux sont présentées : elles consistent en l'élimination de modèles locaux peu explicatifs et/ou la fusion de modèles voisins redondants. Ces développements théoriques ont été appliqués à un problème de modélisation des variations du taux d'ozone en milieu urbain à différents pas de temps. Un modèle de prévision des niveaux maxima quotidiens d'ozone a été identifié. L'autre aspect de l'application a porté sur la détermination de modèle descriptif des variations horaires de la concentration d'ozone.
Author: Rolf Isermann
Publisher: Springer Science & Business Media
ISBN: 3540788794
Category : Technology & Engineering
Languages : en
Pages : 705
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Book Description
Precise dynamic models of processes are required for many applications, ranging from control engineering to the natural sciences and economics. Frequently, such precise models cannot be derived using theoretical considerations alone. Therefore, they must be determined experimentally. This book treats the determination of dynamic models based on measurements taken at the process, which is known as system identification or process identification. Both offline and online methods are presented, i.e. methods that post-process the measured data as well as methods that provide models during the measurement. The book is theory-oriented and application-oriented and most methods covered have been used successfully in practical applications for many different processes. Illustrative examples in this book with real measured data range from hydraulic and electric actuators up to combustion engines. Real experimental data is also provided on the Springer webpage, allowing readers to gather their first experience with the methods presented in this book. Among others, the book covers the following subjects: determination of the non-parametric frequency response, (fast) Fourier transform, correlation analysis, parameter estimation with a focus on the method of Least Squares and modifications, identification of time-variant processes, identification in closed-loop, identification of continuous time processes, and subspace methods. Some methods for nonlinear system identification are also considered, such as the Extended Kalman filter and neural networks. The different methods are compared by using a real three-mass oscillator process, a model of a drive train. For many identification methods, hints for the practical implementation and application are provided. The book is intended to meet the needs of students and practicing engineers working in research and development, design and manufacturing.
Author: Laurent Bako
Publisher:
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Languages : fr
Pages : 231
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Book Description
Dans de nombreuses applications modernes, l’interaction de plus en plus importante entre les systèmes numériques (ordinateurs, logiciels, composants logiques, etc.) et les processus physiques (relations entre signaux continus) a conduit, en Automatique, à l’émergence et à la formalisation des systèmes dits hybrides. Formellement, les systèmes hybrides peuvent être définis comme des systèmes mixtes où interagissent des phénomènes de nature à la fois continue et événementielle. L’analyse et la conduite de tels systèmes comme de tout autre type de système dynamique nécessitent bien souvent que l’on dispose d’un modèle mathématique de ces systèmes. Ainsi, nous nous intéressons dans ce travail, à l’identification de systèmes hybrides linéaires à partir de mesures entrée-sortie. Après avoir fait le point sur les méthodes disponibles dans la littérature récente en relation avec ce sujet, nous mettons en évidence la nécessité de développer des méthodes d’identification de systèmes hybrides multivariables dans le contexte très délicat où ni le nombre de sous-modèles constitutifs du système hybride, ni les ordres de ces sous-modèles, ni leurs paramètres ne sont connus a priori.
Author: T. Söderström
Publisher: Springer
ISBN:
Category : Computers
Languages : en
Pages : 258
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Author: Jean-Marie Souriau
Publisher:
ISBN:
Category : Geometry, Differential
Languages : fr
Pages : 456
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Author:
Publisher: European Control Association
ISBN: 9782866012809
Category : Control theory
Languages : en
Pages : 834
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Proceedings of the European Control Conference 1991, July 2-5, 1991, Grenoble, France
Author:
Publisher:
ISBN:
Category : Mechanical engineering
Languages : en
Pages : 338
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Author: Puneet Singla
Publisher: CRC Press
ISBN: 1584887702
Category : Mathematics
Languages : en
Pages : 316
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Unifying the most important methodology in this field, Multi-Resolution Methods for Modeling and Control of Dynamical Systems explores existing approximation methods as well as develops new ones for the approximate solution of large-scale dynamical system problems. It brings together a wide set of material from classical orthogonal function
