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

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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.

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 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.

Modelisation Et Commande Sous Optimale Des Systemes Multivariables A L Aide De Modeles Reduits Agreges Avec Retard

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Author : Adam Gruca
language : fr
Publisher:
Release Date : 1977

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MODELISATION: DEFINITION DU SYSTEME A REDUIRE, REDUCTION DE SYSTEMES STABLES, DE SYSTEMES INSTABLES, IDENTIFICATION PAR FILTRE DE KALMAN ETENDU. COMMANDE SOUS-OPTIMALE: COMMANDE OPTIMALE DES SYSTEMES AVEC RETARD, REGULATEUR LINEAIRE, CRITERE EQUIVALENT POUR LES MODELES SIMPLIFIES, SYSTEMES A SORTIES RETARDEES, SYSTEMES AVEC RETARD SUR L'ENTREE, EQUIVALENCE DES SYSTEMES DECRITS PAR CES DIFFERENTS MODELES, STABILITE, RESULTATS DE SIMULATION, REALISATION PRATIQUE DE LA COMMANDE.

Validation De Mod Le De Syst Mes Incertains

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Author : Omar Mouhib
language : fr
Publisher: Omniscriptum
Release Date : 2011-08

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Ce livre porte sur l'analyse th orique de l'approche fr quentielle de validation de mod le de syst mes incertains qui consiste caract riser les carts objet/mod le par l'introduction non seulement de bruit perturbateur, mais aussi d'op rateurs d'incertitude dans la relation fonctionnelle associ e au mod le choisi. En supposant que les incertitudes et le bruit sont de norme born e, nous avons d fini la notion de l'ensemble de mod les. Ceux que nous avons consid r s sont form s partir d'une repr sentation lin aire fractionnaire. La question g n rique du probl me de validation de mod le ainsi tudi e est la suivante: Etant donn es des mesures exp rimentales et un ensemble de mod les, existe-t-il un mod le dans l'ensemble de mod les qui pourrait produire les donn es entr es/sorties observ es? Le probl me de trouver un tel membre a t formul selon deux strat gies, et nous avons montr que la solution apport e par la valeur singuli re structur e g n ralis e permet non seulement de r pondre la question g n rique pour une classe plus g n rale des ensembles de mod les mais aussi de prendre en compte la nature structur e du bloc d'incertitude.

Les Techniques De La Commande Floue Type 1 Et Type 2

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Author : Abdelghani El Ougli
language : fr
Publisher: Omniscriptum
Release Date : 2010-06

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Le livre concerne le d veloppement des structures de commande floues pour une classe de syst mes non lin aires inconnus. La strat gie de contr le pour les syst mes SISO consiste synth tiser une loi de commande compos e d''un terme nominal et d''un terme de robustesse. Le terme nominal est destin assurer la performance en poursuite. Sa d termination est bas e sur les techniques de mod lisation floue de Takagi-Sugeno. Quant au terme de robustesse, il a pour r le la compensation des erreurs de mod lisation et des perturbations. Il est calcul travers la synth se de Lyapunov ou en combinant cette derni re aux approches de robustesse telle que le mode glissant, LMI, etc. Pour la r gulation des syst mes MIMO, la strat gie de commande consiste d''abord d composer le syst me MIMO en un ensemble de syst mes MISO et ensuite utiliser un PID classique ou un PI flou. Les deux r gulateurs sont utilis s avec un compensateur en cascade. La compensation est r alis e par la projection de la fonction contenant les non lin arit s, le couplage crois , les perturbations et les dynamiques n glig es sur la base orthogonale de Chebychev.

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 Des Syst Mes D Ordre Non Entier

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Author : Jun Lin
language : fr
Publisher:
Release Date : 2001

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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

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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

Aide Informatique La Mod Lisation De Syst Mes Non Lin Aires Dans L Espace D Tat

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Author : Sylvie Dimster
language : fr
Publisher:
Release Date : 1985

Aide Informatique La Mod Lisation De Syst Mes Non Lin Aires Dans L Espace D Tat written by Sylvie Dimster and has been published by this book supported file pdf, txt, epub, kindle and other format this book has been release on 1985 with categories.

L'étude des systèmes non linéaires pose encore plus que dans le cas linéaire, le problème du choix de la représentation. En effet, les résultats obtenus différent selon qu'un même critère (de stabilité, par exemple) est appliqué à une modélisation plutôt qu'à une autre. D'autre part, sur une même modélisation, deux critères différents peuvent conduire à des conditions de stabilité différentes. Il n'existe pas, à ce jour, de méthode générale déterminant "le meilleur modèle" à choisir afin d'obtenir une synthèse optimale d'un processus. Il est donc nécessaire de définir plusieurs modèles du système et d'essayer sur chacun les critères existants. Pour les systèmes d'ordre élevé, une telle démarche nécessite alors l'utilisation d'un programme fournissant les différents modèles de représentation et les conditions de stabilité associées au modèle choisi. Ce programme, appelé LIMA (Logiciel Interactif de Modélisation et d'Analyse), a été implanté sur VAX 11/750. Les résultats fournis sont les suivants : il calcule le polynôme symbolique de tout système à non linéarités de rang 1 ; il conduit rapidement à toute représentation matricielle du système de type forme en flèche ; il réalise l'application de critères usuels de stabilité, à partir de cette représentation.