Identification De Syst Mes Dynamiques Non Lin Aires L Aide De Repr Sentations Multi Mod Les

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Identification De Syst Mes Dynamiques Non Lin Aires L Aide De Repr Sentations Multi Mod Les

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Author : Corinne Loverini
language : fr
Publisher:
Release Date : 1999

Identification De Syst Mes Dynamiques Non Lin Aires L Aide De Repr Sentations Multi Mod Les written by Corinne Loverini and has been published by this book supported file pdf, txt, epub, kindle and other format this book has been release on 1999 with categories.

La modélisation de systèmes est un problème classique en automatique. Elle a pour objectif de représenter, avec une précision satisfaisante, le comportement d'un processus. Généralement, les processus réels sont non-linéaires, multi-variables et variant dans le temps. Il est donc difficile d'obtenir une représentation globale de tels systèmes qui soit valide pour l'ensemble de ses points de fonctionnement. L'approche multi-modèles repose sur l'établissement de plusieurs modèles simples, encore appelés modèles locaux. Chaque modèle local est valable autour d'un point de fonctionnement, dont la zone d'influence est définie au moyen d'une fonction poids. Ces modèles locaux sont ensuite agrégés au moyen d'une expression barycentrique, afin de fournir une forme algébrique permettant de lier les entrées du processus à ses sorties et d'obtenir ainsi une représentation globale. Différentes architectures multi-modèles sont envisageables en vue de représenter le comportement réel de processus complexes. Néanmoins, le problème commun à l'ensemble de ces structures est lié au nombre important de paramètres qu'il est nécessaire d'identifier. C'est pourquoi, nous avons développé une structure multi-modèles de type« Hammerstein généralisé», qui permet d'obtenir une représentation plus « parcimonieuse » du système considéré. Les paramètres caractéristiques d'une structure multi-modèles interviennent de manière non linéaire. Nous avons donc proposé différents algorithmes permettant d'obtenir une estimation de ces paramètres. En particulier, nous avons développé une méthode itérative globale basée sur le calcul de fonctions de sensibilité, qui permet d'estimer l'ensemble des paramètres caractéristiques du modèle, c'est-à-dire les paramètres des fonctions poids. Ces modèles locaux et de la partie dynamique. Nous avons comparé les performances et la robustesse de ces algorithmes d'identification sur un exemple de simulation. Nous nous sommes également intéressés à la recherche de la structure optimale multi-modèles. Pour cela, nous avons cherché à déterminer les entrées les plus représentatives du comportement du système, le nombre de modèles locaux, ainsi que l'ordre de la partie dynamique du modèle, en étendant les outils statistiques disponibles en linéaire.

Identification Des Syst Mes Dynamiques Non Lin Aires

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Author : Komi Gasso
language : fr
Publisher:
Release Date : 2000

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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.

Mod Lisation Et Identification De Syst Mes Non Lin Aires L Aide De Mod Les De Volterra Complexit R Duite

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Author : Anis Khouaja
language : fr
Publisher:
Release Date : 2005

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L'identification des systèmes dynamiques non linéaires à partir d'un ensemble de données entrée/sortie est d'une importance fondamentale pour les applications pratiques puisque beaucoup de systèmes physiques possèdent des caractéristiques non linéaires. La structure du modèle de Volterra peut être utilisée pour représenter une classe générale de systèmes non linéaires. Cependant, l'usage pratique d'une telle représentation est souvent limité à cause du grand nombre de paramètres associé à une telle structure. Pour pallier à cet inconvénient, plusieurs solutions sont proposées dans cette thèse. La première utilise des développements en série des différents noyaux sur des bases de fonctions orthogonales. La deuxième est basée sur l'utilisation de techniques faisant appel à des décompositions d'ordre réduit des tenseurs relatifs aux noyaux d'ordre supérieur ou égal à trois. Diverses bases de fonctions (Laguerre, Kautz et Bases Orthogonales Généralisées (BOG)) sont tout d'abord étudiées en vue de leur utilisation pour la modélisation des systèmes linéaires puis pour la représentation des noyaux de modèle de Volterra. Le problème d'identification comporte plusieurs volets : détermination des pôles caractéristiques des bases de fonctions orthogonales, de l'ordre des développements des différents noyaux, des coefficients de Fourier du développement et de l'incertitude relative à ces coefficients. Une représentation d'état associée à un développement sur une base de fonctions orthogonales généralisées est développée puis utilisée pour la construction de prédicteurs de la sortie du système ainsi modélisé. Ensuite, plusieurs décompositions tensorielles sont étudiées. La décomposition PARAFAC est plus particulièrement considérée. Des modèles de Volterra à complexité réduite inspirés de cette technique sont proposés. En considérant le noyau quadratique de Volterra comme une matrice et les autres noyaux comme des tenseurs d'ordres supérieurs à deux, nous utilisons une décomposition à l'aide des valeurs singulières (SVD) pour le noyau quadratique et la décomposition PARAFAC pour les noyaux d'ordres supérieurs à deux afin de construire le modèle réduit de Volterra appelé SVD-PARAFAC-Volterra. Un nouvel algorithme appelé ARLS (Alternating Recursive Least Squares) est présenté. Cet algorithme essentiellement basé sur la technique RLS appliquée d'une manière alternée estime les paramètres de tels modèles de Volterra. Enfin, de nouvelles méthodes d'identification robuste dites à erreur bornée sont présentées. Elles sont utilisées pour l'identification de modèles linéaires issus des BOG, travail qui vise à étendre au cas des systèmes non linéaires incertains des résultats obtenus récemment pour des systèmes linéaires incertains. Parmi les techniques d'identification à erreur bornée présentées, l'approche polytopique est plus particulièrement considérée. Cette approche nous permet d'estimer les intervalles d'incertitude des coefficients de Fourier du développement sur les différentes bases orthogonales étudiées. Ces mêmes méthodes d'identification sont utilisées aussi afin d'identifier les intervalles d'incertitude des paramètres du modèle SVD-PARAFAC-Volterra. Les méthodes proposées permettent de réaliser une importante réduction de complexité numérique et un gain en temps de calcul considérables.

Identification Et Commande Adaptative Des Syst Mes Non Lin Aires

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Author : Chafaa Kheireddine
language : fr
Publisher: Omniscriptum
Release Date : 2011-02

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Les travaux de recherche pr sent s dans ce livre portent essentiellement sur deux axes: 1) d veloppement d''un algorithme d''identification floue bas sur la logique floue type-1, capable de mod liser et d''identifier des processus non lin aires. 2) d veloppement de deux structures de commande, directe et indirecte bas es sur la th orie de la logique floue type-2. Dans la premi re partie, et dans le but de r soudre le probl me de la mod lisation d''un syst me non lin aire, une d composition de ce dernier en un ensemble de sous syst mes lin aires a t r alis e, et chacun d''eux un mod le flou local a t attribu . Dans la deuxi me partie, nous avons introduit pour la premi re fois la logique floue type-2 dans la commande adaptative des syst mes dynamiques non lin aires inconnus o nous avons propos deux structures de commande adaptative, directe et indirecte.

Identification Des Syst Mes Dynamiques Multi Variables

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Author : Mustapha Ouladsine
language : fr
Publisher:
Release Date : 1993

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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.

Diagnostic Des Syst Mes Dynamiques Hybrides Modes Non Lin Aires

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Author : Talel Zouari
language : fr
Publisher:
Release Date : 2013

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Cette thèse concerne le diagnostic des systèmes à commutations (classe particulière de systèmes dynamiques hybrides) à modes non linéaires. Certains modes correspondent au fonctionnement normal, sans défaut ; d'autres modes représentent le comportement du système en présence de défauts capteurs, actionneurs ou composants internes. Une représentation générale multi-mode/multimodèle est proposée. Chaque mode non linéaire est modélisé sous la forme multimodèle de type Takagi-Sugeno. Cette modélisation permet de représenter un système non linéaire par une agrégation de modèles locaux linéaires. Une fonction de pondération est utilisée pour déterminer la contribution de chaque modèle local linéaire. Une conception robuste de résidus, basée sur des techniques de projection matricielle est proposée. Cette méthode utilise uniquement les données d'entrées/sorties et la connaissance des fonctions de pondération. En premier lieu, la méthode de projection des données permet de détecter et de localiser les défauts affectant les capteurs dans un mode non linéaire. En deuxième lieu, elle permet de détecter les défauts actionneurs ou les défauts internes en détectant les commutations et en reconnaissant, à chaque instant, le mode actif. Des conditions de discernabilité entre les modes sont établies et un indice de discernabilité calculé en-ligne est utilisé pour réduire la complexité de la méthode d'identification du mode courant. Des exemples académiques sont traités tout au long de la thèse afin d'illustrer en simulation, les différentes méthodes proposées.

Stabilit Des Multimod Les

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Author : Chekib Ghorbel
language : fr
Publisher: Omniscriptum
Release Date : 2011-10

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Les travaux pr sent s dans ce m moire concernent l'analyse et la synth se de syst mes dynamiques continus complexes d crits par des approches multimod les. Pour mener ces tudes, il est souvent n cessaire d' tablir un mod le math matique repr sentatif du syst me tudi qui doit, par d finition, refl ter le mieux possible de sa r alit physique, tre valide pour les situations possibles et prendre en consid ration la plupart de ses comportements. Une telle mod lisation de processus non lin aires, de grande dimension ou lin aires variant dans le temps est, en g n ral, difficile exploiter compte tenu de la complexit de la r solution math matique ou num rique n cessaire leur tude. Pour surmonter ces difficult s, plusieurs approches ont t propos es dans la litt rature. Une premi re approche simplificatrice est bas e sur la description d'un syst me complexe par un mod le lin aire d fini autour d'un point d' quilibre. Celle-ci est d'application limit e parce qu'un tel mod le ne couvre pas suffisamment le comportement global du syst me tudi .

Identification De Syst Mes Dynamiques Non Lin Aires Par Une Approche Locale

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Author : Richard Epailly
language : fr
Publisher:
Release Date : 2002

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Identification De Systemes Multi Entrees Dynamiques Lineaires A Partir De Mesures In Situ Applications A La Thermique Des Contenants Et Des Composants Electroniques

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Author : THIERRY.. LE MAGUERESSE
language : fr
Publisher:
Release Date : 1992

Identification De Systemes Multi Entrees Dynamiques Lineaires A Partir De Mesures In Situ Applications A La Thermique Des Contenants Et Des Composants Electroniques written by THIERRY.. LE MAGUERESSE and has been published by this book supported file pdf, txt, epub, kindle and other format this book has been release on 1992 with categories.

UNE METHODE D'IDENTIFICATION DE SYSTEMES MULTI-ENTREES DYNAMIQUES LINEAIRES A PARTIR DE MESURES IN SITU A ETE DEVELOPPEE. CELLE-CI EST PARTICULIEREMENT BIEN ADAPTEE AUX MODELES DE COMPORTEMENT DE SYSTEMES THERMIQUES. LA TECHNIQUE UTILISEE REPOSE SUR LA MINIMISATION D'UN CRITERE D'ERREUR QUADRATIQUE. L'INTERET DE CETTE METHODE EST MIS EN RELIEF PRINCIPALEMENT PAR LES POINTS SUIVANTS: LA CONNAISSANCE DES PROPRIETES DES BRUITS N'EST PAS REQUISE, LE CARACTERE TRES AMORTI DES REPONSES PERMET D'OBTENIR UNE MODELISATION DE QUALITE AVEC PEU DE PARAMETRES ET LE MODELE PEUT RESPECTER CERTAINES CONTRAINTES LINEAIRES DE TYPE EGALITE. LA TECHNIQUE DEVELOPPEE S'AVERE ROBUSTE ET CONDUIT A DES MODELES SIMPLES DU COMPORTEMENT DE SYSTEMES THERMIQUES CONCERNANT LE DOMAINE DES CONTENANTS ET CELUI DES COMPOSANTS ELECTRONIQUES. L'ANALYSE DYNAMIQUE PAR LE PROCESSUS D'IDENTIFICATION PERMET L'EVALUATION DES CARACTERISTIQUES (STATIQUES ET DYNAMIQUES) DU SYSTEME REEL, CE QUI CONSTITUE UNE AIDE PRECIEUSE A LA COMPREHENSION DES PHENOMENES THERMIQUES EN JEU. NOTRE METHODE PEUT ETRE UTILISEE AVEC SUCCES A DES FINS D'IDENTIFICATION, DE MODELISATION ET DE REDUCTION DE SYSTEMES DANS D'AUTRES DOMAINES QUE CELUI DE LA THERMIQUE POURVU QUE LES SYSTEMES PHYSIQUES AUXQUELS ELLE EST APPLIQUEE SOIENT REGIS PAR DES EQUATIONS DE FONCTIONNEMENT D'UN TYPE ANALOGUE

Identification Modale Des Systemes Dynamiques Multi Dimensionnels Faiblement Non Lineaires Par Une Methode De Lineraisation Stochastique A Parametres Aleatoires

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Author : Olivier Le Fur
language : fr
Publisher:
Release Date : 1995

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