Identification des systèmes non linéaires : Application au processus de génération d'ozone
Year: 2008
Type: dissertation
Abstract: 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.
Author: Elamari Elayan
Language: French
Subfield: Control and Systems Engineering
Field: Engineering
Domain: Physical Sciences
Open Access status: green
OpenAlex ID: W66226428