Contribution à l'estimation de paramètres physiques à l'aide de modèles d'ordre réduit

par Céline Baron

Thèse de doctorat en Automatique

Sous la direction de Jean-Claude Trigeassou.


  • Résumé

    Les travaux de recherche relatés dans ce mémoire concernent une méthodologie permettant à la fois de déterminer un domaine d'incertitude paramétrique et d'estimer les paramètres physiques d'un système à l'aide d'un modèle d'ordre réduit. La méthodologie permettant de déterminer un domaine d'incertitude paramétrique a été développée dans une hypothèse d'erreur bornée et s'apparentée à l'approche identification globale, définie par J. RICHALET. Ce domaine est en fait un ellipsoi͏̈de isocritère résultant de la minimisation d'un critère quadratique. Nous avons également développé une méthodologie permettant d'estimer les paramètres physiques d'un système à l'aide d'un modèle d'ordre réduit. L'erreur de modélisation, génératrice d'un biais déterministe de l'estimateur, est prise en compte à l'aide d'un modèle boîte noire contraint. Ces contraintes sont introduites à l'aide des moments temporels et fréquentiels. Des exemples d'applications permettent de tester et de valider ces méthodologies.

  • Titre traduit

    Contribution to the estimation of physical parameters using reduced order models


  • Résumé

    The works presented in the thesis dissertation deal with a methdology for the determination of uncertainty parametric domains and for the estimation of physical parameters using reduced order models. Firstly, we present a methodology for the determination of uncertainty parametric domains with a hypothesis of bounded error. This method is based on global identification approach defined by J. RICHALET. Uncertainty domains correspond to iso-criterion curves given by the minimization of the quadratic criterion. We also present a methodology for the estimation of physical parameters using reduced order models. Modelling error, responsible of a deterministic bias of the estimator, is taken into account using a constrained black box model. These constraints are introduced using time moments or frequency ones. Application examples are used to validate this methodology.

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Informations

  • Détails : xvi-182 p.
  • Notes : Publication autorisée par le jury
  • Annexes : Bibliogr. 57 réf.

Où se trouve cette thèse ?

  • Bibliothèque : Université de Poitiers. Service commun de la documentation. Section Sciences, Techniques et Sport.
  • Disponible pour le PEB
  • Cote : 03/POIT/2349-B
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