Nonlinear system identification with an integrable continuous time nonlinear ARX model

Résumé : A côté du large succès des modèles en temps discret dans le domaine de l'automatique, certains avantages des modèles en temps continu ont également été reconnus, notamment la possibilité d'exploiter pleinement les dispositifs d'échantillonnage rapide. Le présent article propose une structure de modèles boîtes-noires pour l'identification de systèmes non linéaires, associée à une méthode d'estimation efficace des modèles. Cette structure de modèles appartient à la classe de modèles non linéaires de type ARX (Auto-Régressifs avec entrées eXogènes) en temps continu, avec la particularité d'être intégrable. En appliquant des techniques d'observateurs adaptatifs, les modèles de la structure proposée peuvent être estimés de manière efficace à partir des données d'entrée-sortie, sans nécessiter le calcul des dérivées temporelles des données. La structure de modèle proposée et la méthode d'estimation sont illustrées par l'identification d'un système d'amortisseur.
Type de document :
Article dans une revue
Journal Européen des Systèmes Automatisés (JESA), Lavoisier, 2012, 46 (6-7), pp.691-710. 〈10.3166/jesa.46.691-710〉
Liste complète des métadonnées

https://hal.inria.fr/hal-00776949
Contributeur : Qinghua Zhang <>
Soumis le : mercredi 16 janvier 2013 - 15:14:51
Dernière modification le : vendredi 25 mai 2018 - 12:02:05

Identifiants

Collections

Citation

Qinghua Zhang. Nonlinear system identification with an integrable continuous time nonlinear ARX model. Journal Européen des Systèmes Automatisés (JESA), Lavoisier, 2012, 46 (6-7), pp.691-710. 〈10.3166/jesa.46.691-710〉. 〈hal-00776949〉

Partager

Métriques

Consultations de la notice

230