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AUT213 - Identification et estimation des systèmes [ 6 crédits ]
| Public Concerné |
Avoir obtenu les UE de cours Automatisme industriel AUT104 et AUT106 ou posséder des connaissances équivalentes.
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Finalité de l'unité d'enseignement |
| Objectifs pédagogiques |
| L'analyse ou la commande d'un système continu nécessite un modèle dont l'identification est réalisée à partir de mesures expérimentales sur le système en fonctionnement, généralement soumis à des perturbations. Ce cours permet de maîtriser les techniques modernes de l'automatique pour l'identification et l'estimation des modèles des systèmes, sur les plans des principes théoriques et de la mise en oeuvre pratique à l'aide de nombreux exemples. L'utilisation des outils de CAO du logiciel Matlab pour l'identification d'un exemple réel en travaux pratiques permet d'acquérir un savoir-faire concret. |
| Capacité et compétences acquises |
| Maîtrise des techniques permettant l'automatisation des procédés industriels. |
Organisation |
| 6 Crédits |
Contenu de la formation |
Introduction à l'identification :
Principes généraux de l'identification.
Rappel des méthodes élémentaires d'identification : méthodes d'analyse temporelle, harmonique, méthodes graphiques indicielles, fréquentielles.
Systèmes et modèles :
Rappels sur les systèmes linéaires déterministes.
Notions de probabilité, corrélation, spectre.
Systèmes stochastiques. Prédiction, estimation. Filtre de Kalman.
Identification non paramétrique :
Méthodes de corrélation temporelle, fréquentielle, méthodes de l'analyse de Fourier, de l'analyse spectrale.
Identification paramétrique :
Optimisation paramétrique : méthodes directes, des moindres carrés, analytiques (gradient, Newton).
Identification en présence de perturbations : méthodes de l'erreur de prédiction, du maximum de vraisemblance, de la variable instrumentale.
Cas des systèmes en représentation d'état.
Cas de l'identification fréquentielle.
Identification en temps réel.
Etudes de cas d'identification dans différents domaines industriels.
Travaux pratiques :
Mise en oeuvre des différentes techniques d'identification sur un moteur électrique à l'aide des outils d'identification du logiciel Matlab. |
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