Bibliographie & annexes
Présentation
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RÉSUMÉ
L'identification de systèmes consiste à déterminer un modèle mathématique d'un système dynamique sur la base de données expérimentales. L'objectif est de reproduire au mieux le comportement entrée-sortie du système, pour cela le choix de la structure et des paramètres de ce modèle est évidemment primordial. Cet article présente la méthodologie d'identification des modèles à temps continu : exploitation des connaissances disponibles, méthodes d'estimation paramétrique, jusqu'à traiter des aspects plus avancés comme l'identification des systèmes en boucle fermée.
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Lire l’articleAuteur(s)
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Hugues GARNIER : Professeur à l’Université Henri Poincaré, Nancy 1 - Centre de Recherche en Automatique de Nancy
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Marion GILSON : Maître de Conférences à l’Université Henri Poincaré, Nancy 1 - Centre de Recherche en Automatique de Nancy
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Thierry BASTOGNE : Maître de Conférences à l’Université Henri Poincaré, Nancy 1 - Centre de Recherche en Automatique de Nancy
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Alain RICHARD : Professeur à l’Université Henri Poincaré, Nancy 1 - Centre de Recherche en Automatique de Nancy
INTRODUCTION
L’identification de systèmes consiste à rechercher un modèle mathématique d’un système dynamique à partir de données expérimentales et de connaissances disponibles « a priori ». Ce modèle macroscopique est caractérisé par une structure et par des paramètres qu’il convient de choisir et d’ajuster, afin de reproduire au mieux le comportement entrée-sortie du système.
Traditionnellement, les méthodes d’identification de systèmes sont employées pour déterminer des modèles permettant la synthèse de lois de commande. Ce domaine d’utilisation conventionnel n’est toutefois pas le seul et les méthodes sont aussi utilisées pour :
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l’estimation de paramètres physiques non directement mesurables ;
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le diagnostic de systèmes à base de modèle ;
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la simulation, utilisée à des fins de conception, de prévision ou de formation ;
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l’interprétation d’essais.
Bien que les méthodes soient essentiellement développées par les automaticiens et les mathématiciens appliqués, elles peuvent être utilisées dans des domaines très variés allant des processus de fabrication à l’économétrie, en passant par la biologie, les moyens de transport ou les processus environnementaux.
Ce dossier a pour objectif de mieux faire connaître les méthodes d’identification de modèles à temps continu dont les algorithmes sont, à présent, également regroupés dans des bibliothèques logicielles , de faire un tour d’horizon des développements récents et de présenter quelques résultats d’applications de ces méthodes.
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Aspects plus avancés
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6. Outil logiciel et avantages
Ce paragraphe est dédié à la bibliothèque logicielle CONTSID qui rassemble divers algorithmes d’identification de modèles paramétriques à temps continu. Après la présentation succincte de celle-ci, les principaux avantages de ces approches sont résumés.
6.1 Bibliothèque logicielle CONTSID
Alors que de nombreux logiciels rassemblant les différentes techniques d’identification de modèles à temps discret sont disponibles, aucun outil n’existait dans le cas de l’identification de modèles à temps continu. C’est à partir de ce constat que nous avons décidé de réaliser une boîte à outils Matlab appelée CONTSID (CONtinuous-Time System IDentification) . L’objectif est de mettre à disposition des utilisateurs potentiels le plus grand nombre de méthodes permettant d’identifier des systèmes linéaires (SISO, MISO et MIMO) représentés sous la forme de modèles à temps continu, directement à partir des données échantillonnées. Cette boîte à outils Matlab rassemble la plupart des méthodes développées au cours des trente dernières années et est conçue comme une extension de la boîte à outils commerciale System Identification de Matlab développée par L. Ljung.
La boîte à outils CONTSID est téléchargeable à l’adresse suivante : http://www.cran.uhp-nancy.fr/contsid/
Les programmes disponibles dans la boîte à outils CONTSID couvrent les différentes étapes de la méthodologie complète de l’identification. Un grand nombre de fonctions sont cependant dédiées à l’étape d’estimation paramétrique et peuvent être distinguées selon le type de modèle à identifier :
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le modèle à identifier se présente sous la forme d’une fonction de transfert . Ces approches sont...
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BIBLIOGRAPHIE
-
(1) - BESANÇON-VODA (A.), GENTIL (S.) - Régulateurs PID analogiques et numériques. - Techniques de l’ingénieur, , Informatique industrielle (1999).
-
(2) - LJUNG (L.) - System identification. Theory for the user. - Prentice Hall, Upper Saddle River, 2nd edition (1999).
-
(3) - WALTER (E.), PRONZATO (L.) - Identification de modèles paramétriques à partir de données expérimentales. - Masson (1994).
-
(4) - UNBEHAUEN (H.), RAO (G.P.) - Continuous-time approaches to system identification - a survey. - Automatica, 26(1) : 23-35 (1990).
-
(5) - SINHA (N.K.), RAO (G.P.) - Identification of continuous-time systems. Methodology and computer implementation. - Kluwer Academic Publishers, Dordrecht (1991).
-
(6) - GARNIER (H.), MENSLER (M.), RICHARD (A.) - Continuous-time model identification from sampled...
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