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Journal Européen des Systèmes Automatisés

1269-6935
Revues des Systèmes
 

 ARTICLE VOL 46/6-7 - 2012  - pp.691-710  - doi:10.3166/jesa.46.691-710
TITRE
Identification de systèmes non linéaires avec un modèle ARX non linéaire intégrable en temps continu

TITLE
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.


ABSTRACT
Beside the wide success of discrete time models in system identification, some advantages of continuous time models have also been acknowledged, in particular, the ability of fully benefiting from fast sampling devices. This paper proposes a continuous time black-box model structure for nonlinear system identification, together with an efficient model estimation method. This model structure belongs to the class of continuous time nonlinear ARX (AutoRegressive with eXogenous input) models, with the particularity of being integrable. By applying techniques of adaptive observer, models of the proposed structure can be efficiently estimated from input-output data, without requiring computing the time derivatives of the data. The proposed model structure and estimation method are illustrated through the identification of a magneto-rheological fluid damper system.


AUTEUR(S)
Qinghua ZHANG

MOTS-CLÉS
identification de système non linéaire, identification de système en temps continu, modèle de type ARX, observateur adaptatif.

KEYWORDS
nonlinear system identification, continuous time system identification, ARX model, adaptive observer.

LANGUE DE L'ARTICLE
Anglais

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