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DANS UNE PREMIERE PARTIE ON DEGAGE LES RELATIONS FORMELLES EXISTANT ENTRE DES SYSTEMES D'ECHANGE A STRUCTURES MARKOVIENNES OU STOCKASTIQUES, ET LE MODELE DETERMINISTE REGI PAR UNE EQUATION DIFFERENTIELLE LINEAIRE. LA DEUXIEME ET LA TROISIEME PARTIES EXPOSENT UN ENSEMBLE DE METHODES DIRECTES D'IDENTIFICATION PEU COUTEUSES MAIS SENSIBLES AUX ERREURS D'ORIGINE EXPERIMENTALE. UNE PROCEDURE ITERATIVE D'IDENTIFICATION DEVELOPPEE SUR LES BASES THEORIQUES DU "PROBLEME ADJOINT", FAIT L'OBJET DE LA QUATRIEME PARTIE. LA CINQUIEME PARTIE PRESENTE UN PROTOCOLE D'EXPERIMENTATION ADOPTE A L'IDENTIFICATION DE PARAMETRES DANS LE PROBLEME D'ORIGINE BIOLOGIQUE CONNU SOUS LE NOM DE FOLLICULOGENESE
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LES RESULTATS ENONCES PORTENT PRINCIPALEMENT SUR: L'IDENTIFICATION CORRECTE DE LA REPONSE IMPULSIONNELLE D'UN SYSTEME EXCITE PAR DES SEQUENCES DE LONGUEUR MAXIMALE; L'IDENTIFICATION PAR COMPARAISON DE LA REPONSE D'UN SYSTEME DU MONDE AVEC UN ENSEMBLE DE SYSTEMES DU MODELE; LA RESOLUTION DE SYSTEMES LINEAIRES ET LA SOLUTION DE PROBLEME AUX VALEURS/VECTEURS PROPRES DE MATRICES SYMETRIQUES QUAND LES DONNEES SONT DES INTERVALLES
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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.
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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
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.
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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.
Author: Yves Caumel
Author: Jean-Claude Commerçon
Author: Jean-Paul Brienne
Author: 
Author: Pieter Eykhoff
Author: Yasmina Becis-Aubry
Author: Claude-Henri Lamarque
Author: Rene Husson
Author: International Association for Analog Computation
Author: Wafa Farah