Identification des systèmes non linéaires PDF Download
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Book Description
Cette thèse porte sur l'identification des systèmes non linéaires. Deux approches sont considérées: l'approche multi-modèles et l'approche orientée blocs. L'approche multi-modèles consiste à représenter le système par un ensemble de modèles simples (généralement des modèles linéaires), valables dans certaines zones de fonctionnement du système. Le modèle global du système est une combinaison de ces modèles locaux. Les modèles flous de Takagi-Sugeno relèvent de cette philosophie multi-modèles. L'objectif est de rechercher une structure de multi-modèles et d'estimer ses paramètres. L'originalité de nos travaux réside dans l'application de cette approche à la modélisation et la prévision des variations de la concentration d'ozone dans l'agglomération caennaise. Dans l'approche blocs, on considère le cas de l'identification des systèmes non linéaires de type Hammerstein. La non-linéarité est une Hystérésis-Backlash , asymétrique, et flanquée par deux lignes polynômiales (les polynômes étant d'ordres connus mais quelconques). L'incertitude paramétrique porte donc sur les coefficients des polynômes, d'une part, et sur ceux de la dynamique linéaire, d'autre part. Le schéma d'identification proposé opère en deux phases. Lors de la première phase on procède à l'estimation des paramètres du sous-système linéaire moyennant une paramétrisation adéquate du système et une séquence d'entrée qui masque l'effet mémoire du gain non linéaire. Ces paramètres sont alors utilisés dans la deuxième étape pour estimer les paramètres du gain non linéaire (coefficients des deux polynômes) en utilisant à cet effet une paramétrisation et une séquence d'entrée spécifiques. Les signaux d'entrées utilisés dans les deux étapes de l'identification sont adéquate car ils sont facilement réalisables du fait de leur périodicité et assurent une excitation persistante.
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Cette thèse porte sur l'identification des systèmes non linéaires. Deux approches sont considérées: l'approche multi-modèles et l'approche orientée blocs. L'approche multi-modèles consiste à représenter le système par un ensemble de modèles simples (généralement des modèles linéaires), valables dans certaines zones de fonctionnement du système. Le modèle global du système est une combinaison de ces modèles locaux. Les modèles flous de Takagi-Sugeno relèvent de cette philosophie multi-modèles. L'objectif est de rechercher une structure de multi-modèles et d'estimer ses paramètres. L'originalité de nos travaux réside dans l'application de cette approche à la modélisation et la prévision des variations de la concentration d'ozone dans l'agglomération caennaise. Dans l'approche blocs, on considère le cas de l'identification des systèmes non linéaires de type Hammerstein. La non-linéarité est une Hystérésis-Backlash , asymétrique, et flanquée par deux lignes polynômiales (les polynômes étant d'ordres connus mais quelconques). L'incertitude paramétrique porte donc sur les coefficients des polynômes, d'une part, et sur ceux de la dynamique linéaire, d'autre part. Le schéma d'identification proposé opère en deux phases. Lors de la première phase on procède à l'estimation des paramètres du sous-système linéaire moyennant une paramétrisation adéquate du système et une séquence d'entrée qui masque l'effet mémoire du gain non linéaire. Ces paramètres sont alors utilisés dans la deuxième étape pour estimer les paramètres du gain non linéaire (coefficients des deux polynômes) en utilisant à cet effet une paramétrisation et une séquence d'entrée spécifiques. Les signaux d'entrées utilisés dans les deux étapes de l'identification sont adéquate car ils sont facilement réalisables du fait de leur périodicité et assurent une excitation persistante.
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.
Author: A.J. Fossard Publisher: Springer Science & Business Media ISBN: 1461520479 Category : Technology & Engineering Languages : en Pages : 227
Book Description
Nonlinear Systems is divided into three volumes. The first deals with modeling and estimation, the second with stability and stabilization and the third with control. This three-volume set provides the most comprehensive and detailed reference available on nonlinear systems. Written by a group of leading experts in the field, drawn from industry, government and academic institutions, it provides a solid theoretical basis on nonlinear control methods as well as practical examples and advice for engineers, teachers and researchers working with nonlinear systems. Each book focuses on the applicability of the concepts introduced and keeps the level of mathematics to a minimum. Simulations and industrial examples drawn from aerospace as well as mechanical, electrical and chemical engineering are given throughout.
Author: G. A. Bekey Publisher: Elsevier ISBN: 1483165787 Category : Technology & Engineering Languages : en Pages : 869
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Identification and System Parameter Estimation 1982 covers the proceedings of the Sixth International Federation of Automatic Control (IFAC) Symposium. The book also serves as a tribute to Dr. Naum S. Rajbman. The text covers issues concerning identification and estimation, such as increasing interrelationships between identification/estimation and other aspects of system theory, including control theory, signal processing, experimental design, numerical mathematics, pattern recognition, and information theory. The book also provides coverage regarding the application and problems faced by several engineering and scientific fields that use identification and estimation, such as biological systems, traffic control, geophysics, aeronautics, robotics, economics, and power systems. Researchers from all scientific fields will find this book a great reference material, since it presents topics that concern various disciplines.
Book Description
Cet ouvrage présente une introduction très didactique aux fondements les plus complexes des systèmes non-linéaires. Les techniques modernes de modélisation en représentation d’état ainsi que les signatures des systèmes non-linéaires sont illustrées par de nombreux exemples et applications. Chaque chapitre de l’ouvrage se termine par une série d'exercices avec des solutions détaillées. Il s’adresse aux étudiants de licence, de master ainsi qu’aux jeunes doctorants dans les domaines des sciences et techniques de l’ingénieur dont particulièrement le génie électrique, le génie mécanique, la mécatronique et l’aéronautique. Il intéresse également les futurs ingénieurs dans les mêmes domaines.
Author: Yury A. Kutoyants Publisher: Springer Science & Business Media ISBN: 9401110204 Category : Mathematics Languages : en Pages : 308
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Small noise is a good noise. In this work, we are interested in the problems of estimation theory concerned with observations of the diffusion-type process Xo = Xo, 0 ~ t ~ T, (0. 1) where W is a standard Wiener process and St(') is some nonanticipative smooth t function. By the observations X = {X , 0 ~ t ~ T} of this process, we will solve some t of the problems of identification, both parametric and nonparametric. If the trend S(-) is known up to the value of some finite-dimensional parameter St(X) = St((}, X), where (} E e c Rd , then we have a parametric case. The nonparametric problems arise if we know only the degree of smoothness of the function St(X), 0 ~ t ~ T with respect to time t. It is supposed that the diffusion coefficient c is always known. In the parametric case, we describe the asymptotical properties of maximum likelihood (MLE), Bayes (BE) and minimum distance (MDE) estimators as c --+ 0 and in the nonparametric situation, we investigate some kernel-type estimators of unknown functions (say, StO,O ~ t ~ T). The asymptotic in such problems of estimation for this scheme of observations was usually considered as T --+ 00 , because this limit is a direct analog to the traditional limit (n --+ 00) in the classical mathematical statistics of i. i. d. observations. The limit c --+ 0 in (0. 1) is interesting for the following reasons.
Author: Mohamed Bendaoud Publisher: Springer Nature ISBN: 9811900396 Category : Technology & Engineering Languages : en Pages : 174
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This book which is the second part of two volumes on ''Control of Electrical and Electronic Systems” presents a compilation of selected contributions to the 1st International Conference on Electrical Systems & Automation. The book provides rigorous discussions, the state of the art, and recent developments in the modelling, simulation and control of power electronics, industrial systems, and embedded systems. The book will be a valuable reference for beginners, researchers, and professionals interested in control of electrical and electronic systems.
Author: C. Maffezzoni Publisher: Elsevier ISBN: 1483148637 Category : Technology & Engineering Languages : en Pages : 176
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Modelling and Control of Electric Power Plants focuses on the modeling and simulation of thermal and nuclear units; the methods and technologies of advanced control systems that are applied in power stations; the design and analysis of man-machine systems; and the processes in power generation. Contained in the book are the literature of contributors who have done research on design and operation of electric power plants. The book begins with the development of models of electric power plants and nuclear power plants. Simulations, analysis, and studies are conducted to test the processes and controls that are instituted in the operations of these plants. Another part of the discussion focuses on the control mechanisms that are employed in plants. These computer control systems are deemed essential in the operations of these plants. The role that computers play in plants is noted, which is particularly observed in the operation of equipment, control of conditions, and application of operational processes in these areas. Some of the areas in which modeling is carried out include electric power plants, fossil fuel power plants, boilers, and coal plants. The discussions can be a source of information to those interested in the design, control, and operation of power plants.
Author: Elamari Elayan
Author: Elamari Elayan
Author: Jean-Paul Brienne
Author: A.J. Fossard
Author: G. A. Bekey
Author: Olfa Boubaker
Author: Richard Epailly
Author: C. Brezinski
Author: Yury A. Kutoyants
Author: Mohamed Bendaoud
Author: C. Maffezzoni