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Journal Européen des Systèmes Automatisés

1269-6935
Revues des Systèmes
 

 ARTICLE VOL 46/6-7 - 2012  - pp.585-585
TITRE
INTRODUCTION

RÉSUMÉ

incontournables de nombreuses disciplines scientifiques et technologiques (physique, chimie, biologie, économie…). La modélisation permet en effet de formaliser le comportement du processus étudié à l’aide d’une représentation, baptisée « modèle », à partir de laquelle il est possible de comprendre, commander ou améliorer le fonctionnement du procédé analysé. Il est important de noter que ce champ thématique à caractère pluridisciplinaire (automatique, traitement du signal, statistique, analyse numérique, génie des procédés…) trouve ses applications dans des domaines très variés allant des processus de fabrication aux systèmes de transport, en passant par les processus environnementaux.

L’objectif de ce numéro est de rendre compte des travaux récents dans le domaine de la modélisation et de l’identification des systèmes. Il est constitué de dix articles sélectionnés par le comité scientifique parmi les 43 communications présentées lors des troisièmes Journées Identification et Modélisation Expérimentale (JIME’2011) organisées sous l’égide du groupe de travail Identification de Systèmes du GdR MACS à l’École des Mines de Douai en avril 2011. Ces journées avaient pour objectifs de rassembler les acteurs francophones du domaine de l’identification des systèmes et de proposer une image de la recherche en identification et en modélisation expérimentale, grâce à des présentations orales, des sessions posters et des démonstrations logicielles.

Les dix articles sélectionnés ont été retravaillés par les auteurs puis ont suivi le processus de relecture de JESA afin de constituer ce numéro. Les articles ainsi réunis permettent de mettre en lumière les derniers développements théoriques dans le domaine de l’identification des systèmes, ainsi que leurs nombreuses applications et interactions avec d’autres communautés scientifiques. Les avancées récentes concernent notamment, le choix optimal du signal d’excitation, l’identification de systèmes non linéaires, l’identification de systèmes bouclés, l’identification de modèles à temps continu pour des domaines variés tels que la robotique ou les bassins versants.



AUTEUR(S)
Marion GILSON, Laurent BAKO, Francisco CARRILLO, Stéphane LECOEUCHE, Guillaume MERCÈRE

LANGUE DE L'ARTICLE
Français

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GRATUIT
   
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