Contribution a l'estimation de l'etat et des parametres des systemes singuliers. Application au diagnostic PDF Download
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Author: Mohamed Boutayeb
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Author: Mohamed Boutayeb
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Author: MOHAMED.. BOUTAYEB
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CE MEMOIRE CONSTITUE UNE CONTRIBUTION A L'ESTIMATION DE L'ETAT ET DES PARAMETRES DES SYSTEMES SINGULIERS. DANS LA PREMIERE PARTIE, UN RAPPEL SUR LES DIFFERENTS ALGORITHMES D'ESTIMATION DE L'ETAT ET DES PARAMETRES DES SYSTEMES STANDARD AVEC UNE EXTENSION AU CAS DES MESURES BIAISEES EST ABORDEE. LA PARTIE DEUX EST CONSACREE AUX PROPRIETES STRUCTURELLES DES SYSTEMES SINGULIERS CARRES. UNE GENERALISATION DANS LE CAS RECTANGULAIRE EST ETABLIE, ENSUITE, EN ALGORITHME RECURRENT D'ESTIMATION DE L'ETAT ET DES DEFAUTS DANS LE CAS DES SYSTEMES STANDARD PAR L'APPROCHE DES SYSTEMES SINGULIERS EST PRESENTEE. LES CONDITIONS DE CONVERGENCE ET DE STABILITE DU FILTRE SONT ENONCEES. DANS LA DEUXIEME PARTIE DE CE MEMOIRE, L'ALGORITHME DE TYPE BOOTSTRAP D'ESTIMATION DE L'ETAT ET DES PARAMETRES EST ETENDU AU CAS SINGULIER EN UTILISANT LE FILTRE DE KALMAN GENERALISE ET DE NOUVELLES FORMES CANONIQUES
Author: Michel Zasadzinski
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CE MEMOIRE EST CONSACRE A LA VALIDATION DE DONNEES DES SYSTEMES DYNAMIQUES LINEAIRES ET AUX SYSTEMES SINGULIERS LINEAIRES DISCRETS. LA VALIDATION DE DONNEES DES SYSTEMES STATIQUES LINEAIRES EST ABORDEE DANS LA PREMIERE PARTIE. L'ETAT DE CES SYSTEMES EST ESTIME AU SENS DU MAXIMUM DE VRAISEMBLANCE, LA VARIANCE DES ERREURS DE MESURES ETANT SOIT CONNUE, SOIT INCONNUE ET DIAGONALE. LA DEUXIEME PARTIE EST CONSACREE A L'ETUDE DES SYSTEMES SINGULIERS DYNAMIQUES DONT LE NOMBRE DE VARIABLES EST SUPERIEUR OU EGAL AU NOMBRE D'EQUATIONS. CES SYSTEMES ETANT LINEAIRES ET DISCRETS, DEUX CAS SONT CONSIDERES: AVEC OU SANS BRUIT DE SYSTEME. L'ETAT DE CES SYSTEMES EST ESTIME, D'UNE MANIERE RECURRENTE, AU SENS DU MAXIMUM DE VRAISEMBLANCE. LA CONVERGENCE DE CES ALGORITHMES EST ETUDIEE. LORSQU'IL N'Y A PAS DE BRUIT DE SYSTEME, L'ALGORITHME D'ESTIMATION EST FACTORISE. LORSQU'IL Y A UN BRUIT DE SYSTEME, L'ALGORITHME D'ESTIMATION CORRESPOND A UNE GENERALISATION DU FILTRE DE KALMAN ET EST ETENDUE AUX SYSTEMES A PARAMETRES VARIABLES. DANS LA DERNIERE PARTIE, LES ALGORITHMES D'ESTIMATION SONT UTILISES POUR DES SYSTEMES DECRITS PAR DES EQUATIONS DE BILAN DYNAMIQUES LINEAIRES ET POUR ESTIMER SIMULTANEMENT LES VARIABLES D'ETAT ET LES ENTREES DES SYSTEMES D'ETAT STANDARD
Author: Yang Tian
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Pages : 114
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Ce mémoire est dédié à l'étude de la synthèse de l'estimation d'état en temps fini par une approche algébrique (les techniques développées au sein de l'équipe ALIEN) pour les systèmes linéaires à paramètres invariant dans le temps (LTI) sujets à des perturbations extérieures inconnues, les systèmes linéaires à paramètres variant dans le temps (LTV) et les systèmes linéaires à commutation en temps continu (SLC). Pour les systèmes LTI et LTV, une expression formelle de l'état en fonction des intégrales itérées des sorties et de l'entrée a été donnée. Pour les systèmes linéaires à commutation, en combinant les résultats de l'estimation d'état pour les systèmes LTI et de la détection de l'instant de commutation en temps réel présentée dans le chapitre 4, nous donnons la démarche principale de l'estimation en temps réel du mode courant et l'état continu du système. Pour ce faire, on applique certains outils mathématiques : la transformation de Laplace, les outils issus du calcul opérationnel et la théorie des distributions.
Author: Rodolfo Orjuela
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Pages : 234
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Nombreux sont les problèmes classiquement rencontrés dans les sciences de l'ingénieur dont la résolution fait appel à l'estimation d'état d'un système par le biais d'un observateur. La synthèse d'un observateur n'est envisageable qu'à la condition de disposer d'un modèle à la fois exploitable et représentatif du comportement dynamique du système. Or, la modélisation du système et la synthèse de l'observateur deviennent des tâches difficiles à accomplir dès lors que le comportement dynamique du système doit être représenté par un modèle de nature non linéaire. Face à ces difficultés, l'approche multimodèle peut être mise à profit. Les travaux présentés dans cette thèse portent sur les problèmes soulevés par l'identification, l'estimation d'état et le diagnostic de systèmes non linéaires représentés à l'aide d'un multimodèle découplé. Ce dernier, composé de sous-modèles qui peuvent être de dimensions différentes, est doté d'un haut degré de généralité et de flexibilité et s'adapte particulièrement bien à la modélisation des systèmes complexes à structure variable. Cette caractéristique le démarque des approches multimodèles plus conventionnelles qui ont recours à des sous-modèles de même dimension. Après une brève introduction à l'approche multimodèle, le problème de l'estimation paramétrique du multimodèle découplé est abordé. Puis sont présentés des algorithmes de synthèse d'observateurs d'état robustes vis-à-vis des perturbations, des incertitudes paramétriques et des entrées inconnues affectant le système. Ces algorithmes sont élaborés à partir de trois types d'observateurs dits à gain proportionnel, à gain proportionnel-intégral et à gain multi-intégral. Enfin, les différentes phases d'identification, de synthèse d'observateurs et de génération d'indicateurs de défauts sont illustrées au moyen d'un exemple académique de diagnostic du fonctionnement d'un bioréacteur.
Author: Qiaochu Li
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Dans ce travail de thèse, nous nous focalisons sur le problème de l'intégration d'incertitude à erreurs bornées pour les systèmes dynamiques, dont les entrées et les états initiaux doivent être optimaux afin de réaliser certaines fonctionnalités.Le document comporte 5 chapitres: le premier est une introduction présentant le panorama du travail. Le deuxième chapitre présente les outils de base de l'analyse par intervalle. Le chapitre 3 est dédié à l'estimation d'états et de paramètres. Nous décrivons d'abord une procédure pour résoudre un système d'équations différentielles ordinaires avec l'aide de cet outil. Ainsi, une estimation des états à partir des conditions initiales peut être faite. Les systèmes différentiels considérés dépendent de paramètres qui doivent être estimés. Ce problème inverse pourra être résolu via l'inversion ensembliste. L'approche par intervalle est une procédure déterministe naturelle sans incertitude, tous les résultats obtenus sont garantis. Néanmoins, cette approche n'est pas toujours efficace, ceci est dû au fait que certaines opérations ensemblistes conduisent à des temps de calcul important. Nous présentons quelques techniques, par cela, nous nous plaçons dans un contexte à erreurs bornées permettant d'accélérer cette procédure. Celles-ci utilisent des contracteurs ciblés qui permettent ainsi une réduction de ce temps. Ces algorithmes ont été testés et ont montré leur efficacité sur plusieurs applications: des modèles pharmacocinétiques et un modèle du vol longitudinal d'avion en atmosphère au repos.Le chapitre 4 présente la recherche d'entrées optimales dans le cadre analyse par intervalle, ce qui est une approche originale. Nous avons construit plusieurs critères nouveaux permettant cette recherche. Certains sont intuitifs, d'autres ont nécessité un développement théorique. Ces critères ont été utilisés pour la recherche d'états initiaux optimaux. Des comparaisons ont été faites sur plusieurs applications et l'efficacité de certains critères a été mise en évidence.Dans le chapitre 5, nous appliquons les approches présentées précédemment au diagnostic via l'estimation de paramètres. Nous avons développé un processus complet pour le diagnostic et aussi formulé un processus pour le diagnostic actif avec une application en aéronautique. Le dernier chapitre résume les travaux réalisés dans cette thèse et essaye de donner des perspectives à la recherche.Les algorithmes proposés dans ce travail ont été développés en C++ et utilisent l'environnement du calcul ensembliste.
Author: Ahmed Amer
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Languages : fr
Pages : 322
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Une méthode d'identification des éléments des covariances de bruit de système et d'observation est effectuée. Nous nous sommes rendus compte d'éviter autant que possible les inconvénients de certaines méthodes ; notamment la divergence éventuelle et la dégradation du comportement de filtre faute de contrôle du pas de correction. C'est ainsi que notre méthode d'identification est achevée à partir des variations incrémentales permettant de contrôler en permanence le pas de correction de sorte qu'une fonction cout quadratique d'erreur soit minimisée. durant l'analyse d'erreur et de sensibilité d'un système stochastique. Quelques fois il est perçu que certaines composantes de la sortie du processus sont très faiblement atteintes ou parfaitement mesurées. Ceci nous oblige de trouver une solution pour tel problème, à savoir, le problème de filtrage singulier d'autre moyen que le filtre de Kalman car celui-ci ne peut plus être utilisé à cause des matrices mal-conditionnées et problèmes de calculs. C'est dans cet esprit qu'une partie de notre travail s'est consacrée pour la conception d'un observateur à un ordre réduit pour des systèmes stochastiques ayant des mesures singulières de bruit. Enfin, le problème des systèmes stochastiques dont les propriétés statistiques sont plus ou moins connues mais qui manquent d'information concernant ses paramètres structuraux a été abordé. C'est évident, dans telle situation, qu'il nous faut un identifieur-observeur adaptif pour estimer les paramètres structuraux du système et en même temps en reconstruire le vecteur d'état. c'est ce qui a été effectué dans la dernière partie de la thèse
Author: Gabriela Iuliana Bara
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Languages : fr
Pages : 129
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La reconstruction, partielle ou entière, de l'état d'un système à l'aide d'un observateur est une étape importante qui intervient dans les domaines de la commande, du diagnostic et de la surveillance des systèmes. Notre travail de recherche porte sur l'estimation d'état de systèmes linéaires à paramètres variants dans le temps (LPV). Lorsque nous souhaitons élaborer une stratégie d'estimation d'état pour des systèmes LPV, l'utilisation d'observateurs linéaires à temps invariant n'est pas appropriée et les résultats de synthèse correspondant sont trop pessimistes. Afin de réduire ce conservatisme, notre travail est centré sur la synthèse d'observateurs de type LPV. En effet, en plus des signaux de mesure, ce type d'observateur tire profit d'une information supplémentaire sur la dynamique du processus à savoir les paramètres du système supposés mesurables. Dans cette thèse, nous avons privilégié plus particulièrement deux types d'approche: La première approche fait partie des méthodes par séquencement de gain et plus particulièrement des méthodes de séquencement de gain par une technique à base d'interpolation. La deuxième approche fait partie des techniques LPV. Les solutions que nous avons proposées dans le cadre de ces deux approches utilisent le concept de fonctions de Lyapunov dépendant des paramètres pour étudier la stabilité de l'erreur d'estimation. Cette notion nous a permis de disposer de degrés de liberté supplémentaires pour la synthèse d'observateurs LPV. Les conditions de synthèse d'observateurs sont formulées comme un problème de résolution d'inégalités matricielles linéaires (LMI) sous contrainte de rang ou comme un problème LMI. En effet, l'utilisation d'une technique de découplage permet de réduire la complexité du problème de synthèse à un problème de faisabilité LMI. Par ailleurs, l'application du concept de multi-convexité nous a permis de ramener le nombre infini d'inégalités matricielles à un nombre fini.
Author: BESMA.. GADDOUNA
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Languages : fr
Pages : 189
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L'OBJECTIF DE CE MEMOIRE DE THESE EST LE DIAGNOSTIC DE L'ETAT DE FONCTIONNEMENT DES SYSTEMES INVARIANTS AFFECTES DE PERTURBATIONS. DANS LE PREMIER CHAPITRE NOUS AVONS PRESENTE DES METHODES DE RECONSTRUCTION COMPLETE ET PARTIELLE D'ETAT DES SYSTEMES REGULIERS LINEAIRES MONO ET MULTI-SORTIES. NOUS AVONS MONTRE QUE LES OBSERVATEURS D'ORDRE COMPLET ET D'ORDRE REDUIT, COMPRENANT LES OBSERVATEURS PREDICTEURS, CORRECTEURS ET INTEGRAUX, SONT TOUS ISSUS D'UNE STRUCTURE GENERALE QUE NOUS AVONS APPELEE OBSERVATEUR GENERALISE. AU COURS DU DEUXIEME CHAPITRE, NOUS AVONS DEVELOPPE DES METHODES DE RECONSTRUCTION D'ETAT DES SYSTEMES LINEAIRES AFFECTES DE PERTURBATIONS SUR LA COMMANDE ET LA SORTIE. DANS LE CAS OU CES PERTURBATIONS AFFECTENT LA COMMANDE DU SYSTEME, APPELE AINSI SYSTEME A ENTREES INCONNUES, NOUS AVONS DEVELOPPE DEUX METHODES DE CALCUL DES MATRICES D'UN OBSERVATEUR DE LUENBERGER DESTINE A CE TYPE DE SYSTEME. LE TROISIEME CHAPITRE PRESENTE UNE ANALOGIE ENTRE UN SYSTEME SINGULIER A ENTREES INCONNUES ET UN SYSTEME REGULIER A ENTREES INCONNUES. CETTE ANALOGIE PERMET DE GENERALISER LA TECHNIQUE DE DETERMINATION DES MATRICES D'UN OBSERVATEUR A ENTREES INCONNUES (UIO), PRESENTEE DANS LE DEUXIEME CHAPITRE, A UN OBSERVATEUR DESTINE A LA RECONSTRUCTION D'ETAT D'UN SYSTEME SINGULIER CARRE. DANS LE CADRE DU DIAGNOSTIC DES SYSTEMES SINGULIERS, NOUS AVONS ETENDU LA METHODE DE GENERATION D'EQUATIONS DE PARITE A CE TYPE DE SYSTEME. DANS LE QUATRIEME CHAPITRE, NOUS AVONS APPLIQUE LA METHODE DE DETERMINATION DES MATRICES D'UN OBSERVATEUR UIO DANS LE BUT DE RECONSTRUIRE L'ETAT DU PROCEDE REEL ET D'EFFECTUER SON DIAGNOSTIC. L'OBSERVATEUR MIS EN UVRE POSSEDE LA QUALITE D'ETRE PEU SENSIBLE AUX PERTURBATIONS
Author: JEAN-YVES.. KELLER
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CE MEMOIRE EST CONSACRE A LA VALIDATION DE DONNEES DES SYSTEMES STATIQUES ET DYNAMIQUES. LA PREMIERE PARTIE SUR L'EQUILIBRAGE DE BILANS DES SYSTEMES STATIQUES ISSUS DE LOIS DE CONSERVATION DE LA MATIERE ET DE L'ENERGIE. NOUS PROPOSONS D'ANALYSER L'OBSERVABILITE ET LA REDONDANCE DE CES SYSTEMES EN UTILISANT LES CYCLES DU RESEAU. NOUS DEVELOPPONS ENSUITE UN ESTIMATEUR OPTIMAL, AU SENS DU MAXIMUM DE VRAISEMBLANCE, DE LA VARIANCE DES ERREURS DE MESURES. UNE UNIFICATION DES TECHNIQUES DE DETECTION DE DEFAUTS ACCIDENTELS EST PRESENTEE AINSI QU'UN ALGORITHME D'ESTIMATION DE L'ETAT DES SYSTEMES STATIQUES LINEAIRES EN PRESENCE DE DEFAUTS MULTIPLES. LE DERNIER CHAPITRE DE LA THESE PRESENTE UNE EXTENSION DE CES TECHNIQUES A L'EQUILIBRAGE DE BILANS DYNAMIQUES. L'ESTIMATION DE LA VARIANCE DES BRUITS DE MESURES EST ETUDIEE. LA TRANSPOSITION DU PROBLEME DE L'ESTIMATION DE L'ETAT DES SYSTEMES SINGULIERS EN PROBLEME D'EQUILIBRAGE DE BILANS PERMET L'OBTENTION D'UN ALGORITHME DE FILTRAGE GENERALISANT LE FILTRE DE KALMAN. L'ANALYSE DE LA SEQUENCE D'INNOVATION DE CE FILTRE PERMET LE TRAITEMENT DES DEFAUTS ACCIDENTELS. UNE APPLICATION DE CET ALGORITHME EST PROPOSEE DANS LE CADRE DES SYSTEMES DECRITS PAR DES LOIS DE CONSERVATION DYNAMIQUES. LE FILTRAGE ROBUSTE DES MESURES D'ENTREES-SORTIES EST ETUDIE POUR TERMINER
