Identification des systèmes dynamiques par l’optimisation globale

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Date

2019-10-07

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Publisher

UNIVERSITE MOULOUD MAMMERI TIZI-OUZOU

Abstract

L'automatique est un domaine basé sur l'utilisation d'un modèle mathématique qui est obtenu par la modélisation du système. Ce dernier consiste à représenter les différentes relations existantes entre les variables caractéristiques du système par des équations mathématiques. Cependant plusieurs inconvénients sont rencontrés dans l'obtention d'un modèle complet des processus par la modélisation. En effet, il est très difficile voir impossible, pour certains systèmes, d'écrire toutes les équations mathématiques (lois de la physique). C'est dans l'optique de surmonter cette difficulté que l'identification est apparut pour simplifier l'obtention d'un modèle acceptable. Identifier un système consiste à proposer une structure entre son entrée et sa sortie, ainsi de déterminer à partir du couple (entrée/sortie) les valeurs des paramètres de son modèle .Ainsi, différentes méthodes d'identification peuvent être utilisées. Les différentes méthodes développées peuvent être classées en trois catégories : les méthodes graphiques (Strejc, Broida,…..), les méthodes non récursives (méthodes des moindres carrés) et méthodes récursives (méthodes des moindre carrés récursifs). De manière générale, le principe des méthodes d'identification consiste à minimiser l'écart observé entre la sortie prédite par le modèle et celle mesurée en définissant un critère. Ce principe est connu par la méthode du modèle qui est utilisée en pratique car le problème d'identification est formulé sous forme d'un problème d'optimisation dont les paramètres à identifier sont les variables de décision. La méthode du modèle reste l'une des méthodes d'identification les plus efficaces. Après avoir transformé le problème d'identification à un problème d'optimisation, plusieurs méthodes d'optimisation peuvent être appliquées pour résoudre le problème. Pour avoir la solution globale du problème d'optimisation on doit choisir une méthode d'optimisation globale afin d'avoir les optimums globaux qui sont les paramètres du système. Afin de surmonter ce problème, nous utilisons dans notre travail une étude pour L'identification d'une manière précise des paramètres d'un système dynamique basée sur la méthode d'Aliénor. Le but de cette dernière consiste à ramener le problème d'optimisation à plusieurs variables de décision ( paramètres à identifier) à un problème d'optimisation à une seule variable de décision (facile à résoudre) à l'aide d'une transformation réductrice, ce qui permet de simplifier la résolution du problème d'optimisation et de localiser la solution globale du problème d'optimisation. Donc le travail représenté dans ce mémoire porte sur l'identification paramétrique d'un système par la méthode du modèle basé sur la minimisation d'un critère en fonction de l'écart entre la sortie réelle du procédé et celle prédite par le modèle. La résolution du problème d'optimisation est réalisée par la méthode d'optimisation globale d'Aliénor. Ainsi, après avoir donné quelques généralités sur l'identification, on a présente les différentes méthodes d'identification. par la suite on s'est intéressé aux méthodes d'optimisation en particulier la méthodes d'optimisation globale Aliénor.

Description

54 p. : ill. ; 30 cm. (+ CD-Rom)

Keywords

Identification, Optimisation globale, Méthodes d'optimisation, Méthode du modèle, Méthode d'aliénor, Systèmes dynamiques, Méthodes numériques

Citation

Departement: Automatique