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 :
Communication dans un congrès
3èmes Journées Identification et Modélisation Expérimentale, Apr 2011, Douai, France. 2011
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https://hal.inria.fr/hal-00777268
Contributeur : Qinghua Zhang <>
Soumis le : jeudi 17 janvier 2013 - 11:32:11
Dernière modification le : jeudi 4 janvier 2018 - 12:20:03

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  • HAL Id : hal-00777268, version 1

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Qinghua Zhang. Nonlinear System Identification with an Integrable Continuous Time Nonlinear ARX Model. 3èmes Journées Identification et Modélisation Expérimentale, Apr 2011, Douai, France. 2011. 〈hal-00777268〉

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