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Identification De Systemes Dynamiques Non Lineaires A Laide De Representations Multi Modeles
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Book Synopsis Identification de systèmes dynamiques non-linéaires à l'aide de représentations multi-modèles by : Corinne Loverini
Download or read book Identification de systèmes dynamiques non-linéaires à l'aide de représentations multi-modèles written by Corinne Loverini and published by . This book was released on 1999 with total page 133 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: 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.
Book Synopsis Modélisation et identification de systèmes non-linéaires à l'aide de modèles de volterra à complexité réduite by : Anis Khouaja
Download or read book Modélisation et identification de systèmes non-linéaires à l'aide de modèles de volterra à complexité réduite written by Anis Khouaja and published by . This book was released on 2005 with total page 197 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: L'identification des systèmes dynamiques non linéaires à partir d'un ensemble de données entrée/sortie est d'une importance fondamentale pour les applications pratiques puisque beaucoup de systèmes physiques possèdent des caractéristiques non linéaires. La structure du modèle de Volterra peut être utilisée pour représenter une classe générale de systèmes non linéaires. Cependant, l'usage pratique d'une telle représentation est souvent limité à cause du grand nombre de paramètres associé à une telle structure. Pour pallier à cet inconvénient, plusieurs solutions sont proposées dans cette thèse. La première utilise des développements en série des différents noyaux sur des bases de fonctions orthogonales. La deuxième est basée sur l'utilisation de techniques faisant appel à des décompositions d'ordre réduit des tenseurs relatifs aux noyaux d'ordre supérieur ou égal à trois. Diverses bases de fonctions (Laguerre, Kautz et Bases Orthogonales Généralisées (BOG)) sont tout d'abord étudiées en vue de leur utilisation pour la modélisation des systèmes linéaires puis pour la représentation des noyaux de modèle de Volterra. Le problème d'identification comporte plusieurs volets : détermination des pôles caractéristiques des bases de fonctions orthogonales, de l'ordre des développements des différents noyaux, des coefficients de Fourier du développement et de l'incertitude relative à ces coefficients. Une représentation d'état associée à un développement sur une base de fonctions orthogonales généralisées est développée puis utilisée pour la construction de prédicteurs de la sortie du système ainsi modélisé. Ensuite, plusieurs décompositions tensorielles sont étudiées. La décomposition PARAFAC est plus particulièrement considérée. Des modèles de Volterra à complexité réduite inspirés de cette technique sont proposés. En considérant le noyau quadratique de Volterra comme une matrice et les autres noyaux comme des tenseurs d'ordres supérieurs à deux, nous utilisons une décomposition à l'aide des valeurs singulières (SVD) pour le noyau quadratique et la décomposition PARAFAC pour les noyaux d'ordres supérieurs à deux afin de construire le modèle réduit de Volterra appelé SVD-PARAFAC-Volterra. Un nouvel algorithme appelé ARLS (Alternating Recursive Least Squares) est présenté. Cet algorithme essentiellement basé sur la technique RLS appliquée d'une manière alternée estime les paramètres de tels modèles de Volterra. Enfin, de nouvelles méthodes d'identification robuste dites à erreur bornée sont présentées. Elles sont utilisées pour l'identification de modèles linéaires issus des BOG, travail qui vise à étendre au cas des systèmes non linéaires incertains des résultats obtenus récemment pour des systèmes linéaires incertains. Parmi les techniques d'identification à erreur bornée présentées, l'approche polytopique est plus particulièrement considérée. Cette approche nous permet d'estimer les intervalles d'incertitude des coefficients de Fourier du développement sur les différentes bases orthogonales étudiées. Ces mêmes méthodes d'identification sont utilisées aussi afin d'identifier les intervalles d'incertitude des paramètres du modèle SVD-PARAFAC-Volterra. Les méthodes proposées permettent de réaliser une importante réduction de complexité numérique et un gain en temps de calcul considérables.
Book Synopsis Identification des systèmes dynamiques non-linéaires by : Komi Gasso
Download or read book Identification des systèmes dynamiques non-linéaires written by Komi Gasso and published by . This book was released on 2000 with total page 212 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: 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.
Book Synopsis Identification des systèmes dynamiques multi-variables by : Mustapha Ouladsine
Download or read book Identification des systèmes dynamiques multi-variables written by Mustapha Ouladsine and published by . This book was released on 1993 with total page 169 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: L'objectif de cette thèse est l'étude et le développement des méthodes d'identification des systèmes dynamiques multi-variables. Dans le premier chapitre, nous nous sommes intéressés au cas des systèmes multi-entrées/multi-sorties, dynamiques, discrets, invariants et représentés sous forme de relation entrées/sorties. Dans ce contexte, nous avons développé deux méthodes: MCA (moindres carres alternes) et MCMV (moindres carres multi-variables). La première est une méthode itérative à plusieurs étages. La deuxième, plus générale, est une méthode récurrente qui identifie les systèmes multi-variables interconnectes. Ces deux méthodes comportent certains avantages par rapport à celles existantes dans la littérature. Ceux-ci sont discutés lors d'une étude de la robustesse des deux méthodes par rapport aux différentes perturbations. Dans la pratique, l'hypothèse d'invariance n'est pas toujours vérifiée. Pour pallier ce problème, nous avons étendu, au cas des systèmes linéaires dont les paramètres varient aux cours du temps, la méthode MCMV en utilisant une technique multi-modèle. Dans le deuxième chapitre, nous nous sommes intéressés au cas des systèmes linéaires discrets modélisés par une représentation d'état. Dans un premier temps, nous avons développé une méthode basée sur la minimisation d'une distance de structure. Dans un second temps, nous avons développé une nouvelle méthode basée sur la technique multi-modèle qui permet de poursuivre les éventuelles variations des paramètres d'un système évolutif modélisé par une représentation d'état. Dans le troisième chapitre, nous présentons une extension des deux nouvelles méthodes MCA et MCMV au cas d'un modèle d'Hammerstein dont la partie non linéaire est approximée par une fonction polynomiale.
Book Synopsis MODELISATION ET COMPARAISON DE SYSTEMES DYNAMIQUES NON LINEAIRES A L'AIDE D'ARBRES DE REGRESSION by : ANNE EMMANUELLE.. BADEL
Download or read book MODELISATION ET COMPARAISON DE SYSTEMES DYNAMIQUES NON LINEAIRES A L'AIDE D'ARBRES DE REGRESSION written by ANNE EMMANUELLE.. BADEL and published by . This book was released on 1998 with total page 258 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: CE TRAVAIL S'INSCRIT DANS LE CADRE DE LA MODELISATION NON LINEAIRE DES SYSTEMES DYNAMIQUES, EVENTUELLEMENT CHAOTIQUES. LA DIVERSITE DES COMPORTEMENTS NON LINEAIRES ET LES LIMITES DES OUTILS EXISTANTS POUR CHOISIR UN MODELE ONT CONDUIT A PROPOSER UNE ALTERNATIVE NON PARAMETRIQUE : L'ESPACE DES PHASES, QUI REPRESENTE LA DYNAMIQUE DU SYSTEME, EST SEGMENTE PAR UN ALGORITHME RECURSIF SE TRADUISANT PAR UN ARBRE DE REGRESSION. CETTE PARTITION PERMET D'ESTIMER LA DENSITE DE PROBABILITE D-DIMENSIONNELLE DE SE TROUVER DANS UN VOISINAGE DONNE DE L'ESPACE. CETTE METHODE EST JUSTIFIEE DANS LE CADRE DE LA THEORIE DE L'INFORMATION OU EN LIEN AVEC LA QUANTIFICATION VECTORIELLE. DES VARIANTES UTILISANT UN CHANGEMENT DE BASE PERMETTENT D'ESTIMER UN MODELE LINEAIRE LOCAL SUR CHAQUE CELLULE DE LA PARTITION. LES DEUX CHAPITRES SUIVANTS PRESENTENT DEUX APPLICATIONS DE CETTE APPROCHE. LA PREMIERE CONCERNE LA PREDICTION QUANTIFIEE DES SERIES TEMPORELLES A PARTIR DES ARBRES DE REGRESSION. LA QUALITE DE CETTE METHODE DE PREDICTION EST ETUDIEE EN COMPARAISON AVEC LA METHODE DES PLUS PROCHES VOISINS. DIFFERENTS ASPECTS SONT TRAITES : ROBUSTESSE AU BRUIT, EVOLUTION DES CRITERES DE COMPARAISON AVEC LES PARAMETRES DE RECONSTRUCTION, LIEN AVEC LES EXPOSANTS DE LYAPUNOV ET LE TAUX DE GENERATION D'ENTROPIE ASSOCIE A L'ARBRE (UNE CELLULE DE LA PARTITION CORRESPOND A UN ETAT DU PROCESSUS DE MARKOV). ENFIN LE DERNIER CHAPITRE PROPOSE UNE COMPARAISON DES SYSTEMES A PARTIR DES ARBRES DE REGRESSION : LES DIFFERENCES DYNAMIQUES SONT QUANTIFIEES PAR UNE MESURE DE DISTANCE ENTRE DENSITES DE PROBABILITE. VALIDEE SUR LA DETECTION DE RUPTURES DANS UNE SERIE TEMPORELLE, CETTE METHODE EST APPLIQUEE A LA DETECTION DE STRUCTURES LOCALISEES SPATIALEMENT ET TEMPORELLEMENT DANS UNE CHAINE D'OSCILLATEURS (SOUMISE A UN POTENTIEL DE MORSE, CETTE CHAINE MODELISE LA DENATURATION THERMIQUE DE L'ADN) ET A LA COMPARAISON D'ELECTROCARDIOGRAMMES DE PATIENTS SOUMIS A DIVERS TRAITEMENTS.
Book Synopsis Identification de systèmes dynamiques non linéaires par une approche locale by : Richard Epailly
Download or read book Identification de systèmes dynamiques non linéaires par une approche locale written by Richard Epailly and published by . This book was released on 2002 with total page 316 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt:
Book Synopsis Identification modale des systemes dynamiques multi-dimensionnels faiblement non lineaires par une methode de lineraisation stochastique a parametres aleatoires by : Olivier Le Fur
Download or read book Identification modale des systemes dynamiques multi-dimensionnels faiblement non lineaires par une methode de lineraisation stochastique a parametres aleatoires written by Olivier Le Fur and published by . This book was released on 1995 with total page 132 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt:
Book Synopsis Méthodes numériques pour les systèmes dynamiques non linéaires by : Sami Karkar
Download or read book Méthodes numériques pour les systèmes dynamiques non linéaires written by Sami Karkar and published by . This book was released on 2012 with total page 0 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: Ces travaux s'articulent autour du calcul des solutions périodiques dans les systèmes dynamiques non linéaires, au moyen de méthodes numériques de continuation. La recherche de solutions périodiques se traduit par un problème avec conditions aux limites périodiques, pour lequel nous avons implémenté deux méthodes d'approximation : - Une méthode spectrale dans le domaine fréquentiel, l'équilibrage harmonique d'ordre élevé, qui repose sur une formulation quadratique des équations. Nous proposons en outre une extension de cette méthode aux cas de non-linéarités non rationnelles. - Une méthode pseudo-spectrale dans le domaine temporel, la collocation à l'aide fonctions polynômiales par morceaux. Ces méthodes transforment le problème continu en un système d'équations algébriques non linéaires, dont les solutions sont calculées par continuation à l'aide de la méthode asymptotique numérique. L'ensemble de ces outils, complétés d'une analyse linéaire de stabilité, sont intégrés au code de calcul MANLAB. Applications : Un modèle physique non-régulier de clarinette est étudié en détail : à partir de la branche de solutions statiques et ses bifurcations, on calcule les différentes branches de solutions périodiques, ainsi que leur stabilité et leurs bifurcations. Ce modèle est ensuite adapté au cas du saxophone, pour lequel on intègre une caractérisation acoustique expérimentale, afin de mieux tenir compte de la géométrie complexe de l'instrument. Enfin, nous étudions un modèle physique simplifié de violon, avec une non-régularité liée frottement de Coulomb.
Book Synopsis Emergent Properties in Natural and Artificial Dynamical Systems by : Moulay Aziz-Alaoui
Download or read book Emergent Properties in Natural and Artificial Dynamical Systems written by Moulay Aziz-Alaoui and published by Understanding Complex Systems. This book was released on 2006-08-09 with total page 300 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: An important part of the science of complexity is the study of emergent properties arising through dynamical processes in various types of natural and artificial systems. This is the aim of this book, which is the outcome of a discussion meeting within the first European conference on complex systems. It presents multidisciplinary approaches for getting representations of complex systems and using different methods to extract emergent structures. This carefully edited book studies emergent features such as self organization, synchronization, opening on stability and robustness properties. Invariant techniques are presented which can express global emergent properties in dynamical and in temporal evolution systems. This book demonstrates how artificial systems such as a distributed platform can be used for simulation used to search emergent placement during simulation execution.
Download or read book Neural Networks written by Gérard Dreyfus and published by Springer Science & Business Media. This book was released on 2005-11-25 with total page 509 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: Neural networks represent a powerful data processing technique that has reached maturity and broad application. When clearly understood and appropriately used, they are a mandatory component in the toolbox of any engineer who wants make the best use of the available data, in order to build models, make predictions, mine data, recognize shapes or signals, etc. Ranging from theoretical foundations to real-life applications, this book is intended to provide engineers and researchers with clear methodologies for taking advantage of neural networks in industrial, financial or banking applications, many instances of which are presented in the book. For the benefit of readers wishing to gain deeper knowledge of the topics, the book features appendices that provide theoretical details for greater insight, and algorithmic details for efficient programming and implementation. The chapters have been written by experts and edited to present a coherent and comprehensive, yet not redundant, practically oriented introduction.
Book Synopsis Practical Time Series Analysis by : Aileen Nielsen
Download or read book Practical Time Series Analysis written by Aileen Nielsen and published by O'Reilly Media. This book was released on 2019-09-20 with total page 500 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: Time series data analysis is increasingly important due to the massive production of such data through the internet of things, the digitalization of healthcare, and the rise of smart cities. As continuous monitoring and data collection become more common, the need for competent time series analysis with both statistical and machine learning techniques will increase. Covering innovations in time series data analysis and use cases from the real world, this practical guide will help you solve the most common data engineering and analysis challengesin time series, using both traditional statistical and modern machine learning techniques. Author Aileen Nielsen offers an accessible, well-rounded introduction to time series in both R and Python that will have data scientists, software engineers, and researchers up and running quickly. You’ll get the guidance you need to confidently: Find and wrangle time series data Undertake exploratory time series data analysis Store temporal data Simulate time series data Generate and select features for a time series Measure error Forecast and classify time series with machine or deep learning Evaluate accuracy and performance
Book Synopsis Modeling, Identification and Control of Robots by : W. Khalil
Download or read book Modeling, Identification and Control of Robots written by W. Khalil and published by Butterworth-Heinemann. This book was released on 2004-07-01 with total page 503 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: Written by two of Europe’s leading robotics experts, this book provides the tools for a unified approach to the modelling of robotic manipulators, whatever their mechanical structure. No other publication covers the three fundamental issues of robotics: modelling, identification and control. It covers the development of various mathematical models required for the control and simulation of robots. · World class authority· Unique range of coverage not available in any other book· Provides a complete course on robotic control at an undergraduate and graduate level
Book Synopsis Dynamique Non-linéaire Et Le Chaos by :
Download or read book Dynamique Non-linéaire Et Le Chaos written by and published by . This book was released on 1993 with total page 130 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt:
Book Synopsis Government Reports Announcements & Index by :
Download or read book Government Reports Announcements & Index written by and published by . This book was released on 1994 with total page 636 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt:
Author :Alexandre Sanfelice Bazanella Publisher :Springer Science & Business Media ISBN 13 :9400723008 Total Pages :222 pages Book Rating :4.4/5 (7 download)
Book Synopsis Data-Driven Controller Design by : Alexandre Sanfelice Bazanella
Download or read book Data-Driven Controller Design written by Alexandre Sanfelice Bazanella and published by Springer Science & Business Media. This book was released on 2011-11-16 with total page 222 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: Data-Based Controller Design presents a comprehensive analysis of data-based control design. It brings together the different data-based design methods that have been presented in the literature since the late 1990’s. To the best knowledge of the author, these data-based design methods have never been collected in a single text, analyzed in depth or compared to each other, and this severely limits their widespread application. In this book these methods will be presented under a common theoretical framework, which fits also a large family of adaptive control methods: the MRAC (Model Reference Adaptive Control) methods. This common theoretical framework has been developed and presented very recently. The book is primarily intended for PhD students and researchers - senior or junior - in control systems. It should serve as teaching material for data-based and adaptive control courses at the graduate level, as well as for reference material for PhD theses. It should also be useful for advanced engineers willing to apply data-based design. As a matter of fact, the concepts in this book are being used, under the author’s supervision, for developing new software products in a automation company. The book will present simulation examples along the text. Practical applications of the concepts and methodologies will be presented in a specific chapter.
Book Synopsis Nonlinear Time Series Analysis with R by : Ray Huffaker
Download or read book Nonlinear Time Series Analysis with R written by Ray Huffaker and published by Oxford University Press. This book was released on 2017-10-20 with total page 312 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: Nonlinear Time Series Analysis with R provides a practical guide to emerging empirical techniques allowing practitioners to diagnose whether highly fluctuating and random appearing data are most likely driven by random or deterministic dynamic forces. It joins the chorus of voices recommending 'getting to know your data' as an essential preliminary evidentiary step in modelling. Time series are often highly fluctuating with a random appearance. Observed volatility is commonly attributed to exogenous random shocks to stable real-world systems. However, breakthroughs in nonlinear dynamics raise another possibility: highly complex dynamics can emerge endogenously from astoundingly parsimonious deterministic nonlinear models. Nonlinear Time Series Analysis (NLTS) is a collection of empirical tools designed to aid practitioners detect whether stochastic or deterministic dynamics most likely drive observed complexity. Practitioners become 'data detectives' accumulating hard empirical evidence supporting their modelling approach. This book is targeted to professionals and graduate students in engineering and the biophysical and social sciences. Its major objectives are to help non-mathematicians — with limited knowledge of nonlinear dynamics — to become operational in NLTS; and in this way to pave the way for NLTS to be adopted in the conventional empirical toolbox and core coursework of the targeted disciplines. Consistent with modern trends in university instruction, the book makes readers active learners with hands-on computer experiments in R code directing them through NLTS methods and helping them understand the underlying logic (please see www.marco.bittelli.com). The computer code is explained in detail so that readers can adjust it for use in their own work. The book also provides readers with an explicit framework — condensed from sound empirical practices recommended in the literature — that details a step-by-step procedure for applying NLTS in real-world data diagnostics.
Book Synopsis Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention -- MICCAI 2012 by : Nicholas Ayache
Download or read book Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention -- MICCAI 2012 written by Nicholas Ayache and published by Springer. This book was released on 2012-08-28 with total page 645 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: The three-volume set LNCS 7510, 7511, and 7512 constitutes the refereed proceedings of the 15th International Conference on Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention, MICCAI 2012, held in Nice, France, in October 2012. Based on rigorous peer reviews, the program committee carefully selected 252 revised papers from 781 submissions for presentation in three volumes. The third volume includes 79 papers organized in topical sections on diffusion imaging: from acquisition to tractography; image acquisition, segmentation and recognition; image registration; neuroimage analysis; analysis of microscopic and optical images; image segmentation; diffusion weighted imaging; computer-aided diagnosis and planning; and microscopic image analysis.
