Identification boîte noire et simulation de systèmes non-linéaires à temps continu par prédiction linéaire de processus aléatoires

Résumé : Cet article propose des méthodes de prédiction linéaire de processus aléatoires pour l'identification boîte noire et la simulation de systèmes dynamiques non-linéaires à temps continu. La méthode d'identification proposée utilise des observations bruitées du vecteur d'état à des instants quelconques. Elle comporte deux étapes distinctes. La première est l'estimation des dérivées temporelles de l'état et la deuxième est l'approximation du champ de vecteurs gouvernant la dynamique. Pour la simulation du système, nous proposons un nouveau schéma d'intégration numérique permettant de prendre en compte de manière consistante l'erreur d'approximation du champ de vecteur.
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https://hal-supelec.archives-ouvertes.fr/hal-00273818
Contributor : Karine El Rassi <>
Submitted on : Wednesday, April 16, 2008 - 2:05:41 PM
Last modification on : Thursday, March 29, 2018 - 11:06:03 AM
Long-term archiving on : Friday, May 21, 2010 - 1:47:36 AM

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  • HAL Id : hal-00273818, version 1

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Sylvain Vinet, Emmanuel Vazquez. Identification boîte noire et simulation de systèmes non-linéaires à temps continu par prédiction linéaire de processus aléatoires. CIFA - Conférence Internationale Francophone d'Automatique, Sep 2008, Bucarest, Roumanie. pp.N.A. ⟨hal-00273818⟩

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