Mod Lisation Comportementale De Syst Mes Non Lin Aires Multivariables Par M Thodes Noyaux Et Application

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Design Of Experiments In Nonlinear Models

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Author : Luc Pronzato
language : en
Publisher: Springer Science & Business Media
Release Date : 2013-04-10

Design Of Experiments In Nonlinear Models written by Luc Pronzato and has been published by Springer Science & Business Media this book supported file pdf, txt, epub, kindle and other format this book has been release on 2013-04-10 with Medical categories.

Design of Experiments in Nonlinear Models: Asymptotic Normality, Optimality Criteria and Small-Sample Properties provides a comprehensive coverage of the various aspects of experimental design for nonlinear models. The book contains original contributions to the theory of optimal experiments that will interest students and researchers in the field. Practitionners motivated by applications will find valuable tools to help them designing their experiments. The first three chapters expose the connections between the asymptotic properties of estimators in parametric models and experimental design, with more emphasis than usual on some particular aspects like the estimation of a nonlinear function of the model parameters, models with heteroscedastic errors, etc. Classical optimality criteria based on those asymptotic properties are then presented thoroughly in a special chapter. Three chapters are dedicated to specific issues raised by nonlinear models. The construction of design criteria derived from non-asymptotic considerations (small-sample situation) is detailed. The connection between design and identifiability/estimability issues is investigated. Several approaches are presented to face the problem caused by the dependence of an optimal design on the value of the parameters to be estimated. A survey of algorithmic methods for the construction of optimal designs is provided.

Mod Lisation Comportementale De Syst Mes Non Lin Aires Multivariables Par M Thodes Noyaux Et Application

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Author : Emmanuel Vazquez
language : fr
Publisher:
Release Date : 2005

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Mod Lisation Comportementale De Syst Mes Non Lin Aires Multivariables Par M Thodes Noyaux Et Applications

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Author : Emmanuel Vazquez
language : fr
Publisher:
Release Date : 2005

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Les méthodes de prédiction de processus aléatoires, ou krigeage, et les méthodes de régression régularisée par une norme d'espace hilbertien à noyau reproduisant (splines, approximation par fonctions de base radiales, régression à vecteurs de support, etc.) constituent deux approches fondamentales de modélisation comportementale de systèmes non-linéaires multivariables. Les liens mathématiques entre ces deux approches ont été mentionnés à plusieurs reprises dans le passé. Ce travail de thèse présente une synthèse originale de ces liens, puisés dans la littérature de la théorie de l'approximation, de l'apprentissage, des séries chronologiques, de la géostatistique, etc. Fort peu exploités, ces liens n'en restent pas moins fondamentaux puisqu'ils permettent par exemple de comprendre comment formuler le problème de régression régularisée pour l'approximation de fonctions à valeurs vectorielles (cas des systèmes à plusieurs sorties). Dans les deux approches, le choix du noyau est essentiel car il conditionne la qualité des modèles. Les principaux résultats théoriques sont issus de travaux en statistiques. Bien que de type asymptotique, ils ont des conséquences pratiques importantes rappelées et illustrées dans cette étude. Les noyaux considérés habituellement forment une famille restreinte offrant relativement peu de souplesse. Des méthodes assemblant un noyau à partir d'un grand nombre de noyaux élémentaires ont été envisagées. Elles ont permis d'obtenir des résultats satisfaisants notamment sur la prédiction de séries chronologiques.Enfin, ce travail s'attache à montrer comment utiliser les méthodes de régression à noyaux à travers la présentation de problèmes réels. Le choix de noyau est abordé en pratique. La prise en compte d'informations disponibles a priori par utilisation du krigeage intrinsèque (régression semi-régularisée) est illustrée. Finalement, des éléments de planification d'expériences sont discutés.

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.

M Thodes Automatiques De R Glage Des Syst Mes Monovariables Et Multivariables

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Author : Refat Boushra Riskalla Karas (auteur d'une thèse de sciences.)
language : fr
Publisher:
Release Date : 1981

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Identification Des Syst Mes Non Lin Aires

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Author : Dominique Ronval
language : fr
Publisher:
Release Date : 2003

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Contribution L Analyse Et La Commande Avanc E Des Syst Mes Multivariables

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Author : Amine Trabelsi
language : fr
Publisher:
Release Date : 2006

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Cette thèse de doctorat traite de la modélisation et de la commande optimale adaptative de systèmes complexes, en utilisant les concepts de (a logique floue et des réseaux de neurones. L'accent est mis sur la classe des systèmes dynamiques, non linéaires, stochastiques et m ulti varia blés. Dans ce contexte, nous avons proposé une méthode de modélisation de ces systèmes pasée sur la technique des cfusters flous. En effet, à partir d'une base de données disponible du système à étudier, un modèle flou global de commande, formé par la pondération d'un ensemble de modèles linéaires locaux flous de type Tafcagi-Sugeno, est établi. Les paramètres de ce modèle global sont ensuite adaptés par l'algorithme récursif des moindres carrés, avec facteur d'oubli. La méthode de commande proposée est de type optimale par critère quadratique. Elle est basée sur un modèle neuronal de simulation et un modèle flou de commande de type Takagi-Sugeno. L'erreur résultante entre les sorties de ces deux modèles servira pour adapter les paramètres du modale flou et par conséquent les paramètres du correcteur. Cette méthode a été appliquée avec succès pour la commande de là température et de l'humidité internes de l'air d'une serre agricole

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

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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.

Mod Lisation Et Simulation Des Syst Mes Dynamiques Non Lin Aires Par La M Thode Du Fichier Mod Le

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Author : Bertrand Kientz
language : fr
Publisher:
Release Date : 1981

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ETUDE DE L'UTILISATION D'UN GRAND FICHIER DE STOCKAGE DES DONNEES POUR LA MODELISATION D'UN SYSTEME COMPLEXE. ETUDE DE LA VALIDITE THEORIQUE ET DE LA FAISABILITE PRATIQUE D'UN TEL FICHIER-MODELE, ET MISE EN OEUVRE D'UN LOGICIEL OPERATIONNEL. UTILISATION DE LA METHODE POUR EFFECTUER UNE SIMULATION DE SYSTEMES DYNAMIQUES NON LINEAIRES. APPLICATION PRATIQUE AU TRAITEMENT D'UNE BASE DE DONNEES ISSUE D'UN ANION EVOLUANT DANS UN DOMAINE NON LINEAIRE

Contribution A La Modelisation Et A L Identification Des Systemes Mecaniques Non Lineaires

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Author : Claude-Henri Lamarque
language : fr
Publisher:
Release Date : 1992

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CE TRAVAIL SE PROPOSE D'ETUDIER DES OUTILS PERMETTANT DE MODELISER ET D'IDENTIFIER DES SYSTEMES MECANIQUES NON LINEAIRES. NOUS CONSIDERONS AU DEPART DES NON-LINEARITES ANALYTIQUES. LA THEORIE DE LA FORME NORMALE SERA UN OUTIL PRIVILEGIE DE CETTE ETUDE. NOUS MONTRERONS COMMENT GRACE A ELLE, NOUS POUVONS RETROUVER LES RESULTATS CLASSIQUES OBTENUS AILLEURS PAR D'AUTRES METHODES ANALYTIQUES OU NUMERIQUES: LIEN ENTRE FREQUENCE ET CONDITIONS INITIALES, PRISE EN COMPTE DES RESONANCES, DEFINITIONS DE NOMBREUSES FAMILLES DE MODES NON LINEAIRES (DES MODES NORMAUX NON LINEAIRES (NNM), DES MODES NORMAUX A L'UNISSON (SNM)...) ANALYSE DE LEUR STABILITE PAR LA TRANSFORMATION DE POINCARE, ANALYSE DES PHENOMENES DE BIFURCATION SERONT POSSIBLES POUR DES SYSTEMES AUTONOMES A NOMBRE FINI DE DEGRES DE LIBERTE, DANS UN CADRE HAMILTONIEN OU PLUS GENERAL. LE CALCUL NUMERIQUE EFFECTIF DE SOLUTIONS PERIODIQUES SERA MENE POUR DES SITUATIONS NON REGULIERES: EQUATIONS AVEC RETARD, EQUATIONS AVEC DISCONTINUITES. LE PROBLEME DU CALCUL APPROCHE ET DE LA GESTION DE L'ERREUR SERA ABORDE AVEC LE PROBLEME DES GRANDES AMPLITUDES. NOUS VERRONS ENSUITE COMMENT L'ON PEUT PRENDRE EN COMPTE L'AMORTISSEMENT ET LES PHENOMENES DE FORCING PERIODIQUE D'UN SYSTEME DISCRET. NOUS GENERALISERONS LA SYNTHESE MODALE AU CAS DE STRUCTURES NON LINEAIRES DE FACON NATURELLE. NOUS TRAITERONS LE CAS D'EXCITATIONS PARAMETRIQUES DE TELS SYSTEMES, EN METTANT EN AVANT LE TRAITEMENT DES EQUATIONS DE MATHIEU, ET DE HILL. NOUS INTRODUISONS ENSUITE LA NOTION DE MODES COMPLEXES NON LINEAIRES. LA TRANSFORMATION NORMALE SERA ADAPTEE AU TRAITEMENT D'EQUATIONS AUX DERIVEES PARTIELLES DE LA MECANIQUE (EQUATION DE POUTRES VIBRANTES, VIBRATION DE PLAQUES SELON LE MODELE DE VON KARMAN); NOUS PROPOSERONS D'UTILISER CET OUTIL POUR MODELISER LES PHENOMENES NON LINEAIRES SUR DES SYSTEMES CONNUS, APRES UTILISATION DES TECHNIQUES DE DISCRETISATION OU NOUS TENTERONS UNE APPROCHE DE LA THEORIE DE LA FORME NORMALE DIRECTEMENT SUR LES EQUATIONS AUX DERIVEES PARTIELLES MODELISANT LA STRUCTURE. NOUS EVOQUERONS POUR TERMINER LES COMPORTEMENTS COMPLEXES DE SYSTEMES DISCRETS A PETIT NOMBRE DE DEGRES DE LIBERTE, ET NOUS MONTRERONS QUE SI LA TRANSFORMATION NORMALE EST UN OUTIL ADAPTE A LA DESCRIPTION (DE TRANSITIONS VERS DES COMPORTEMENTS COMPLEXES) A LA CONSTRUCTION DE GRANDEURS INTRODUISANT UNE MANIERE D'ORDRE DANS CES COMPORTEMENTS COMPLEXES (EXPOSANTS DE LYAPUNOV, NOMBRE DE ROTATION) D'UN POINT DE VUE THEORIQUE, LE CALCUL EFFECTIF DES CYCLES DANS LA TRANSITION EST BIAISE PAR LE PROBLEME POSE PAR LE CALCUL EN GRANDES AMPLITUDES. NOUS PROPOSONS ALORS DES METHODES NUMERIQUES ET L'ETUDE D'EXEMPLES SIMPLES D'OSCILLATEURS DANS L'OPTIQUE DE LA CONTROLABILITE DE SYSTEMES CHAOTIQUES. NOUS SIGNALERONS L'EXISTENCE DE TRAVAUX PERMETTANT D'OUVRIR UNE VOIE VERS LA CONSTRUCTION DE LA THEORIE DANS LE CAS D'EXCITATIONS ALEATOIRES OU DISCONTINUES. TOUT AU LONG DE CE TRAVAIL DES ELEMENTS DE COMPARAISON AVEC DES METHODES TANT ANALYTIQUES QUE NUMERIQUES, PERMETTRONT UN PASSAGE EN REVUE DE NOMBREUSES METHODES UTILES DANS L'ETUDE DE SYSTEMES MECANIQUES DYNAMIQUES ET NON LINEAIRES. NOUS SIGNALERONS LES PERSPECTIVES DE DEVELOPPEMENT DE CE TRAVAIL