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Identification De Syst Mes Multivariables Par Mod Le Non Entier En Utilisant La M Thode Des Sous Espaces


Identification De Syst Mes Multivariables Par Mod Le Non Entier En Utilisant La M Thode Des Sous Espaces
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Identification De Syst Mes Multivariables Par Mod Le Non Entier En Utilisant La M Thode Des Sous Espaces


Identification De Syst Mes Multivariables Par Mod Le Non Entier En Utilisant La M Thode Des Sous Espaces
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Author : Elena Ivanova
language : fr
Publisher:
Release Date : 2017

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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.



Bulletin Signal Tique Des T L Communications


Bulletin Signal Tique Des T L Communications
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Author :
language : fr
Publisher:
Release Date : 1977-07

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Bulletin Signal Tique


Bulletin Signal Tique
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Author :
language : fr
Publisher:
Release Date : 1976

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Bulletin Signal Tique


Bulletin Signal Tique
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Author : Centre national de la recherche scientifique (France). Centre de documentation
language : fr
Publisher:
Release Date : 1972

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Bulletin Signaletique


Bulletin Signaletique
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Author :
language : fr
Publisher:
Release Date : 1976

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R Pertoire Des Th Ses De Doctorat Soutenues Devant Les Universit S De Langue Fran Aise


R Pertoire Des Th Ses De Doctorat Soutenues Devant Les Universit S De Langue Fran Aise
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Author : Université Laval. Centre de documentation
language : fr
Publisher:
Release Date : 1974

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Identification Des Syst Mes Dynamiques Multi Variables


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.



Identification Des Syst Mes Multivariables Par Les M Thodes Des Sous Espaces Application Un Syst Me D Entra Nement De Bande


Identification Des Syst Mes Multivariables Par Les M Thodes Des Sous Espaces Application Un Syst Me D Entra Nement De Bande
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Author : Thierry Bastogne
language : fr
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Release Date : 1997

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Ce mémoire traite de l'identification des systèmes multivariables par les méthodes des sous-espaces (4SID : Subspace-based State-Space System IDentification). Le premier chapitre présente un état de l'art de ces méthodes d'identification. Une étude sur l'applicabilité et les intérêts de ces techniques complète cette synthèse théorique au sein du second chapitre. Elle s'appuie sur une étude comparative entre les algorithmes 4SID et ceux des méthodes fondées sur la minimisation de l'erreur de prédiction et porte essentiellement sur le cas des systèmes multivariables mal conditionnés. L'extension des méthodes des sous-espaces au cas des modèles d'état à temps continu est développée dans le troisième chapitre de ce manuscrit. Une méthodologie et un algorithme fondés sur l'utilisation combinée des filtres de moments de Poisson et des algorithmes 4SID y sont proposés. Le dernier chapitre de ce mémoire est dédié à l'application des techniques d'identification 4SID à un système d'entraînement de bande. Des modèles d'état à temps discret et continu ont été identifiés, comparés et validés sur une plage de fonctionnement local du procédé. Ces modèles ont été utilisés pour développer et implanter une commande multivariable de type LQG (Linéaire Quadratique Gaussien) des tensions d'enroulement. Dans une seconde partie de ce chapitre, une méthodologie de modélisation semi-physique fondée en partie sur les méthodes des sous-espaces est proposée et appliquée au système dans le but d'établir un modèle boîte-grise de simulation valide sur l'ensemble du procédé. Enfin, dans la dernière partie de ce chapitre, une solution est proposée au problème de l'identification de comportements asymétriques des tensions via l'utilisation de modèles linéaires par morceaux.



Contribution L Identification Et La Quantification Des Incertitudes Des Syst Mes Multivariables


Contribution L Identification Et La Quantification Des Incertitudes Des Syst Mes Multivariables
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Author : Wafa Farah
language : fr
Publisher:
Release Date : 2011

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Dans cette thèse, le problème de détermination des domaines d'incertitude et de modélisation de l'erreur du modèle de systèmes représentés à l'aide de formes d'état linéaires à temps invariant est considéré. Les solutions proposées se décomposent en deux étapes. La première consiste à identifier un modèle d’état à l’aide d'algorithmes des sous-espaces à temps continu et discret. Contrairement aux approches classiques conduisant à une représentation totalement paramétrée, les techniques considérées dans cette thèse présentent la particularité de fournir une forme canonique parcimonieuse composée d'invariants du système. Ayant accès à une estimation consistante des paramètres du système, la seconde phase cherche à caractériser les domaines d'incertitude des paramètres estimés. Une approche de type erreur bornée est plus précisément employée. Cette approche est utilisée afin de déterminer ces domaines par des régions ellipsoïdales. Dans ce contexte, pour chaque algorithme d’identification développé, nous proposons une méthode de caractérisation des domaines d’incertitude des coefficients des matrices d'état. Le problème de modélisation de l'erreur du modèle est également considéré au sein de cette thèse. Nous proposons une technique d'estimation des paramètres physiques d'un système multivariable grâce à un modèle d’ordre réduit. Lors de l'identification des paramètres de ce modèle, un biais du à l’erreur de modélisation apparaît. Pour remédier à ce problème, une méthode de réjection du biais est appliquée en approchant l'erreur de modélisation par un ensemble de modèles de types boites noires contraints. Les méthodologies développées au sein du manuscrit sont illustrées à l'aide d’exemples de simulation numérique mais également à partir de données réelles acquises sur un banc éolien accessible à l'Université Technique de Delft.



Identification Des Systemes Lineaires Multivariables Representes Sous Forme D Etat Discrete


Identification Des Systemes Lineaires Multivariables Representes Sous Forme D Etat Discrete
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Author : HOANG LUAN.. NGUYEN
language : fr
Publisher:
Release Date : 1995

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CE TRAVAIL CONCERNE L'IDENTIFICATION DES SYSTEMES LINEAIRES, MULTIVARIABLES, REPRESENTES SOUS FORME D'ETAT DISCRETE. DANS LE PREMIER CHAPITRE, NOUS DISCUTONS DE LA GENERATION DES SEQUENCES D'EXCITATION ET DES OPERATIONS DE PRE-TRAITEMENT DES SIGNAUX ISSUS DU SYSTEME. LA REPRESENTATION D'ETAT DISCRETE DES SYSTEMES MULTIVARIABLES ET LE PASSAGE DE CELLE-CI A LA REPRESENTATION PAR MATRICE POLYNOMIALE SONT ENSUITE ABORDES. DANS LE TROISIEME CHAPITRE, NOUS EVALUONS LES PERFORMANCES DE TROIS METHODES NON PARAMETRIQUES D'IDENTIFICATION STRUCTURALE A L'AIDE D'UNE SIMULATION DE MONTE CARLO SUR DEUX EXEMPLES DIDACTIQUES. DANS LE CHAPITRE SUIVANT, NOUS DEVELOPPONS DEUX NOUVEAUX ALGORITHMES D'ESTIMATION PARAMETRIQUE (VARIABLE INSTRUMENTALE SURDETERMINEE ET METHODE FONDEE SUR LE PRINCIPE DE COMPENSATION DE BIAIS). CES ALGORITHMES SONT ENSUITE COMPARES, A L'AIDE DE SIX CRITERES, A UN ENSEMBLE DE TECHNIQUES EXISTANTES DANS LA LITTERATURE. POUR CONCLURE, NOUS ETABLISSONS UN TABLEAU RECAPITULATIF DES PERFORMANCES DE SEPT METHODES ETUDIEES SUIVANT LES CRITERES FIXES. LES ALGORITHMES ETUDIES AU CHAPITRE 5 APPARTIENNENT A LA CLASSE DES METHODES, APPELEES N4SID DANS LA LITTERATURE ANGLO-SAXONNE. CES ALGORITHMES PERMETTENT D'ESTIMER DIRECTEMENT LES PARAMETRES DU MODELE D'ETAT DISCRET. DANS CETTE CATEGORIE DE METHODES, NOUS PROPOSONS UN ALGORITHME ORIGINAL ALLIANT CETTE APPROCHE AUX POLYNOMES DE LAGUERRE, QUI PERMET DE REDUIRE LE TEMPS DE CALCUL ET D'AMELIORER LES RESULTATS DE L'ESTIMATION DES PARAMETRES. DANS LE DERNIER CHAPITRE, NOUS UTILISONS LES ALGORITHMES LES PLUS PERFORMANTS DECRITS DANS LES CHAPITRES 3, 4 ET 5, POUR IDENTIFIER DEUX PROCESSUS PILOTES MULTIVARIABLES: UN PONT ROULANT SIMPLIFIE ET UN SYSTEME D'ENTRAINEMENT DE BANDE DE MATERIAUX