Contribution à la détermination de méthodes d'estimation et d'identification des systèmes non linéaires PDF Download
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Book Description
Le travail présenté traite des problèmes de la modélisation et de l'identification des systèmes non linéaires. En faisant référence à un processus (système entraîné par un moteur pas à pas), nous avons élaboré, en s'appuyant sur les équations décrivant son fonctionnement, une représentation dans l'espace d'état permettant de définir ses grandeurs d'entrées, de sorties ainsi que de son état. Cette description nous conduisant à un modèle fortement non linéaire, nous déterminons, à partir d'hypothèses simplificatrices faites sur les non linéarités du système, un modèle linéarise. En s'appuyant sur cette nouvelle représentation, nous avons élaboré des méthodes d'identification, basées sur la réponse du processus pour une consigne d'entrée donnée. Elles consistent, à partir d'informations reçues sur le système, à choisir des points particuliers dont les caractéristiques conduisent de façon rapide et précise à la connaissance des paramètres du modèle linéarisé. Les algorithmes d'identification étant très sensibles aux bruits, nous déterminons une méthode de filtrage nécessaire à l'élimination de ces parasites après avoir présenté auparavant le dispositif nécessaire à l'obtention et à la mémorisation des informations recueillies sur le processus. Ensuite, nous sélectionnons, en fonction du filtre choisi, l'algorithme d'identification le mieux adapté à la détermination des paramètres du modèle décrivant l'actionneur.
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Le travail présenté traite des problèmes de la modélisation et de l'identification des systèmes non linéaires. En faisant référence à un processus (système entraîné par un moteur pas à pas), nous avons élaboré, en s'appuyant sur les équations décrivant son fonctionnement, une représentation dans l'espace d'état permettant de définir ses grandeurs d'entrées, de sorties ainsi que de son état. Cette description nous conduisant à un modèle fortement non linéaire, nous déterminons, à partir d'hypothèses simplificatrices faites sur les non linéarités du système, un modèle linéarise. En s'appuyant sur cette nouvelle représentation, nous avons élaboré des méthodes d'identification, basées sur la réponse du processus pour une consigne d'entrée donnée. Elles consistent, à partir d'informations reçues sur le système, à choisir des points particuliers dont les caractéristiques conduisent de façon rapide et précise à la connaissance des paramètres du modèle linéarisé. Les algorithmes d'identification étant très sensibles aux bruits, nous déterminons une méthode de filtrage nécessaire à l'élimination de ces parasites après avoir présenté auparavant le dispositif nécessaire à l'obtention et à la mémorisation des informations recueillies sur le processus. Ensuite, nous sélectionnons, en fonction du filtre choisi, l'algorithme d'identification le mieux adapté à la détermination des paramètres du modèle décrivant l'actionneur.
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Cette thèse est dédiée à la synthèse de techniques d'approximation ellipsoïdale pour l'identification et l'observation des systèmes multivariables linéaires et non linéaires. Une méthode récursive est d'abord présentée pour l'identification de modèles linéaires sujets à des bruits confinés dans des ellipsoïdes connus. Un paramétrage permet de caractériser l'ellipsoïde bornant toutes les valeurs possibles des paramètres inconnus en assurant la cohérence des estimées avec les données et les contraintes de bornitude. Une généralisation au cas non linéaire est effectuée en linéarisant le modèle tout en prenant en compte les erreurs de linéarisation. Une méthode d'estimation d'état pour les modèles linéaires et non linéaires comportant des bruits affectant les sorties et le modèle dynamique d'état est ensuite proposée. Une étape de prédiction prend en compte l'évolution dynamique du modèle et une étape de correction intègre l'information contenue dans les mesures bruitées.
Author: Paul Van Den Hof Publisher: Elsevier ISBN: 0080913156 Category : Technology & Engineering Languages : en Pages : 2092
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The scope of the symposium covers all major aspects of system identification, experimental modelling, signal processing and adaptive control, ranging from theoretical, methodological and scientific developments to a large variety of (engineering) application areas. It is the intention of the organizers to promote SYSID 2003 as a meeting place where scientists and engineers from several research communities can meet to discuss issues related to these areas. Relevant topics for the symposium program include: Identification of linear and multivariable systems, identification of nonlinear systems, including neural networks, identification of hybrid and distributed systems, Identification for control, experimental modelling in process control, vibration and modal analysis, model validation, monitoring and fault detection, signal processing and communication, parameter estimation and inverse modelling, statistical analysis and uncertainty bounding, adaptive control and data-based controller tuning, learning, data mining and Bayesian approaches, sequential Monte Carlo methods, including particle filtering, applications in process control systems, motion control systems, robotics, aerospace systems, bioengineering and medical systems, physical measurement systems, automotive systems, econometrics, transportation and communication systems*Provides the latest research on System Identification*Contains contributions written by experts in the field*Part of the IFAC Proceedings Series which provides a comprehensive overview of the major topics in control engineering.
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Le sujet de cette thèse concerne l'identification des paramètres physiques pour des systèmes non-linéaires dans différents contextes d'étude de l'automatique. Dans un premier temps, nous nous sommes intéressés à l'estimation des états du système étudié ainsi qu'à l'identification de ses paramètres physiques en vue d'une connaissance en temps réel du comportement global du système. Nous avons proposé deux approches différentes qui sont basées respectivement sur une loi d'estimation algébrique convergeant en temps fini et sur une loi dynamique convergeant quant à elle de manière exponentielle sous condition de Persistence d'Excitation. Toutes deux sont robustes par rapport aux incertitudes paramétriques grâce à l'utilisation de la théorie de la Structure Variable. Dans un deuxième temps, nous avons introduit une loi de commande (à retour d'états) dynamique et robuste par rapport aux incertitudes paramétriques variant dans le temps, combinée avec une identification paramétrique. La robustesse est prouvée mathématiquement en considérant des propriétés spécifiques à la Structure Variable. Une comparaison de la méthode proposée avec d'autres méthodes issues de la littérature est présentée. Dans un souci d'applications industrielles et de réduction du nombre de capteurs mis en jeu, nous avons étendu la commande à retour d'états à une commande à retour de sortie en se basant sur des arguments de type backstepping, tout en conservant des propriétés de robustesse. Finalement, nous avons abordé le problème de l'identification pour des systèmes pour lesquels les paramètres entrent non-linéairement au sein des équations décrivant le modèle. Nous avons proposé une méthode d'identification valable localement dans l'espace des paramètres et convergeant exponentiellement sous condition de Persistence d'Excitation. Cette loi d'estimation est couplée à une commande adaptative basée sur la théorie de la Structure Variable.
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EN VU DE LA MODELISATION D'UN SOUS-SYSTEME D'UNE MACHINE A PAPIER ET DE DEUX SYSTEMES NON LINEAIRES SIMULES, TROIS APPROCHES SONT EXPERIMENTEES: UNE APPROCHE LINEAIRE, LA METHODE DE TRAITEMENTS DES DONNEES PAR GROUPES (GMDH) ET LA LOGIQUE FLOUE. POUR L'APPROCHE LINEAIRE, NOUS AVONS UTILISE LA CLASSIQUE REGRESSION PAS A PAS ET UN ALGORITHME DE RECHERCHE DES MEILLEURES VARIABLES EXPLICATIVES (LAMOTTE ET HOCKING). LA METHODE DE TRAITEMENT DES DONNEES PAR GROUPES (IVAKHNENKO) FOURNIT DES RESULTATS INTERESSANTS. CET ALGORITHME RECURSIF PERMET D'ENGENDRER UN POLYNOME RENFERMANT UN GRAND NOMBRE DE MONOMES POUR REPRESENTER LE SYSTEME MODELISE. NOUS PROPOSONS D'UTILISER LA REGRESSION PAS A PAS POUR NE RETENIR QUE LES TERMES LES PLUS SIGNIFICATIFS. LA LOGIQUE FLOUE PERMET DE REPRESENTER SIMPLEMENT LES NON-LINEARITES, MAIS LES EQUATIONS DE RELATION FLOUE, CLASSIQUEMENT UTILISEES EN IDENTIFICATION, NE FOURNISSENT PAS DE BONS RESULTATS LORSQU'ON NE FUZZIFIE PAS CORRECTEMENT LES VARIABLES. NOUS AVONS DEVELOPPE UN ALGORITHME (SUGENO) QUI INTEGRE TOUTES LES ETAPES D'UNE IDENTIFICATION FLOUE POUR FOURNIR UN MODELE LINGUISTIQUE A CONCLUSIONS PROCEDURALES: DETERMINATION DES VARIABLES DE PREMISSE ET DES ENSEMBLES FLOUS ASSOCIES, PUIS CALCUL DE LA CONSEQUENCE POUR CHACUNE DES REGLES. CET ALGORITHME COMPLEXE FOURNIT DES MODELES UN PEU MOINS PRECIS QUE CEUX ELABORES PAR MTDG, MAIS PLUS SIMPLES ET, CERTAINEMENT, PLUS ROBUSTES
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Ce mémoire porte sur le diagnostic de systèmes non linéaires. Dans le but de déterminer le type et l'apparition de défauts, des résidus structurés sont générés en respectant les étapes suivantes : la première étape est le découplage d'une partie de l'état du système de l'effet des perturbations à l'aide d'une méthode qui permet de diminuer la dimension du sous-espace d'état sensible à la perturbation ; la seconde étape est l'étude des sous-espaces d'état sensibles aux défauts dans le but de proposer une alternative au FPRG ; la troisième étape est la synthèse de filtres d'isolation des défauts qui intègre une étude de la convergence des estimations de l'état du filtre vers l'état réel du système. Des simulations d'un système hydraulique mettent en relief l'apport des méthodes proposées. Un formalisme algébrique du diagnostic pour les systèmes linéaires qui semble être une perspective intéressante pour les systèmes non linéaires est proposé.
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CE MEMOIRE DE THESE EST PRESENTE EN DEUX PARTIES DISTINCTES AYANT POUR THEME COMMUN L'IDENTIFICATION. LA PREMIERE PARTIE TRAITE DE L'IDENTIFICATION DES SYSTEMES DISCRETS PAR SURPARAMETRISATION. TROIS ALGORITHMES D'IDENTIFICATION SONT PROPOSES ET UNE ETUDE THEORIQUE DE LA CONVERGENCE EST REALISEE PAR L'INTERMEDIAIRE DES MOMENTS DISCRETS. LA TROISIEME TECHNIQUE PROPOSEE EST BASEE SUR L'ESTIMATEUR DES MOINDRES CARRES ETENDUS. ELLE REALISE UN BON COMPROMIS ENTRE LA PRECISION DE L'ESTIMATION ET LA CHARGE DE CALCUL INDUITE PAR LA SURPARAMETRISATION. PAR LA SUITE, ON S'INTERESSE A LA REDUCTION D'UN MODELE SURPARAMETRISE EN UTILISANT LE PRINCIPE D'INVARIANCE DES MOMENTS. DANS LE CAS DES SYSTEMES D'ORDRE FINI, UNE TECHNIQUE EST DEVELOPPEE POUR DETERMINER UN MODELE D'ORDRE MINIMAL EN MINIMISANT UN CRITERE QUADRATIQUE PONDERE, CALCULE SUR LES MOMENTS. DANS LE CAS DES SYSTEMES D'ORDRE ELEVE, L'OBJECTIF EST D'OBTENIR UN MODELE REDUIT D'ORDRE INFERIEUR A CELUI DU SYSTEME. UNE METHODOLOGIE D'IDENTIFICATION PAR SURPARAMETRISATION ET DE REDUCTION DE MODELE EST PROPOSEE AVEC UNE QUANTIFICATION DE L'ERREUR DE MODELISATION. LA SECONDE PARTIE DU MEMOIRE PRESENTE DEUX CAS D'APPLICATION DE TECHNIQUES D'IDENTIFICATION EN CHIMIE ET EN GENIE DES PROCEDES. ON S'INTERESSE TOUT D'ABORD A L'IDENTIFICATION D'UN PARAMETRE INACCESSIBLE A L'EXPERIMENTATION DANS UN SYSTEME OXYDANT UTILISE EN TRAITEMENT DE L'EAU. ON PRESENTE EGALEMENT UNE METHODE BASEE SUR LES MOMENTS ET SUR LES TECHNIQUES D'IDENTIFICATION PAR SURPARAMETRISATION, PERMETTANT DE CARACTERISER L'ECOULEMENT D'UN LIQUIDE DANS UN REACTEUR
Author: Rene Husson Publisher: John Wiley & Sons ISBN: 1118617479 Category : Science Languages : en Pages : 286
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The type of control system used for electrical machines depends on the use (nature of the load, operating states, etc.) to which the machine will be put. The precise type of use determines the control laws which apply. Mechanics are also very important, because they affect performance. Another factor of essential importance in industrial applications is operating safety. Finally, the problem of how to control a number of different machines, whose interactions and outputs must be coordinated, is addressed and solutions are presented. These and other issues are addressed here by a range of expert contributors, each of whom are specialists in their particular field. This book is primarily aimed at those involved in complex systems design, but engineers in a range of related fields such as electrical engineering, instrumentation and control, and industrial engineering, will also find this a useful source of information.
Author: Jean-Paul Brienne
Author: Jean-Paul Brienne
Author: Yasmina Becis-Aubry
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Author: Paul Van Den Hof
Author: Fabienne Floret
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Author: JALIL.. HIHI
Author: Cédric Join
Author: Thierry Poinot
Author: Rene Husson