Hybrid dynamical system Identification: geometry, sparsity, and nonlinearities

Van Luong Le 1
1 CID
CRAN - Centre de Recherche en Automatique de Nancy
Résumé : En automatique, l'obtention d'un modèle du système est la pierre angulaire des procédures comme la synthèse d'une commande, la détection des défaillances, la prédiction... Cette thèse traite de l'identification d'une classe de systèmes complexes, les systèmes dynamiques hybrides. Ces systèmes impliquent l'interaction de comportements continus et discrets. Le but est de construire un modèle à partir de mesures expérimentales d'entrée et de sortie. Une nouvelle approche pour l'identification de systèmes hybrides linéaires basée sur les propriétés géométriques des systèmes hybrides dans l'espace des paramètres est proposée. Un nouvel algorithme est ensuite proposé pour le calcul de la solution la plus parcimonieuse (ou creuse) de systèmes d'équations linéaires sous-déterminés. Celui-ci permet d'améliorer une approche d'identification basée sur l'optimisation de la parcimonie du vecteur d'erreur. De plus, de nouvelles approches, basées sur des modèles à noyaux, sont proposées pour l'identification de systèmes hybrides non linéaires et de systèmes lisses par morceaux.
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Thèse
Automatic. Université de Lorraine, 2013. English
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Contributeur : Van Luong Le <>
Soumis le : jeudi 17 octobre 2013 - 14:46:41
Dernière modification le : mercredi 4 octobre 2017 - 14:12:23
Document(s) archivé(s) le : vendredi 7 avril 2017 - 12:36:13

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Van Luong Le. Hybrid dynamical system Identification: geometry, sparsity, and nonlinearities. Automatic. Université de Lorraine, 2013. English. 〈tel-00874283〉

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