Year: 2011
Type: dissertation
Abstract: Les travaux de cette thèse portent sur l'identification des systèmes dynamiques hybrides. Nous nous intéressons plus précisément à l'identification d'une classe particulière des systèmes hybrides qui est la classe des modèles dynamiques affines par morceaux (PWA). Nous faisons tout d'abord un état de l'art sur d'identification des modèles PWA. Nous proposons ensuite de nouvelles méthodes d'identification des modèles PWA basées sur des techniques innovantes de classification non supervisée combinées avec des techniques de régression pour grouper les données selon leurs sous-modèles respectifs. Puis nous procédons à l'estimation des régions de validité des sous-modèles. Nous proposons ensuite un algorithme récursif d'identification de modèles dynamiques affines par morceaux (PWA) et de modèles dynamiques non linéaires par morceaux dont les paramètres des sous-modèles et des régions peuvent varier dans le temps. Une technique de régression par des LS-SVM récursifs permettant l'adaptation des fonctions de régression est ainsi proposée. L'adaptation des paramètres des régions de validité est assurée par un nouvel algorithme de classification incrémentale et décrémentale multi-classe à vecteurs de support. La dernière partie de ce travail est consacrée à la validation de nos méthodes sur des exemples réels. Nous appliquons nos méthodes à l'identification d'un système hydraulique à surface libre puis à la modélisation d'une machine de montage de composants électroniques sur circuit imprimé. Nous montrons aussi comment la segmentation temporelle de vidéos en différentes scènes peut être effectuée en se basant sur une estimation de sous-modèles linéaires locaux.
Source: theses.fr (ABES)
Author: Khaled Boukharouba
Institution: Université Lille 1
Language: French
Subfield: Control and Systems Engineering
Field: Engineering
Domain: Physical Sciences
Open Access status: green
OpenAlex ID: W7143449669