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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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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.
Author: Peter van Overschee Publisher: Springer Science & Business Media ISBN: 1461304652 Category : Technology & Engineering Languages : en Pages : 263
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Subspace Identification for Linear Systems focuses on the theory, implementation and applications of subspace identification algorithms for linear time-invariant finite- dimensional dynamical systems. These algorithms allow for a fast, straightforward and accurate determination of linear multivariable models from measured input-output data. The theory of subspace identification algorithms is presented in detail. Several chapters are devoted to deterministic, stochastic and combined deterministic-stochastic subspace identification algorithms. For each case, the geometric properties are stated in a main 'subspace' Theorem. Relations to existing algorithms and literature are explored, as are the interconnections between different subspace algorithms. The subspace identification theory is linked to the theory of frequency weighted model reduction, which leads to new interpretations and insights. The implementation of subspace identification algorithms is discussed in terms of the robust and computationally efficient RQ and singular value decompositions, which are well-established algorithms from numerical linear algebra. The algorithms are implemented in combination with a whole set of classical identification algorithms, processing and validation tools in Xmath's ISID, a commercially available graphical user interface toolbox. The basic subspace algorithms in the book are also implemented in a set of Matlab files accompanying the book. An application of ISID to an industrial glass tube manufacturing process is presented in detail, illustrating the power and user-friendliness of the subspace identification algorithms and of their implementation in ISID. The identified model allows for an optimal control of the process, leading to a significant enhancement of the production quality. The applicability of subspace identification algorithms in industry is further illustrated with the application of the Matlab files to ten practical problems. Since all necessary data and Matlab files are included, the reader can easily step through these applications, and thus get more insight in the algorithms. Subspace Identification for Linear Systems is an important reference for all researchers in system theory, control theory, signal processing, automization, mechatronics, chemical, electrical, mechanical and aeronautical engineering.
Author: Philippe de Larminat Publisher: John Wiley & Sons ISBN: 1118613856 Category : Science Languages : en Pages : 443
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Automation of linear systems is a fundamental and essential theory. This book deals with the theory of continuous-state automated systems.
Author: Jean-Claude Commerçon
Author: Jean-Claude Commerçon
Author: Gilles Rodde
Author: Yves Tanguy
Author: 
Author: Jean-Paul Brienne
Author: Bernard Pradin
Author: Patrick GABOT
Author: Peter van Overschee
Author: Philippe de Larminat
Author: Paul Caspi