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Identification des systèmes : aspects théoriques et pratiques

Objectifs : Obtenir un modèle fiable d'un procédé industriel à partir de mesures, concevoir les essais, estimer et valider des modèles paramétriques, puis les exploiter pour la commande, avec MATLAB ou Python.

Contenu et thèmes abordés
  • Démarche d'identification et classification des modèles
  • Méthodes graphiques sur la réponse indicielle
  • Signaux d'excitation et acquisition des données
  • Structures de modèles et prédicteur
  • Moindres carrés simples : estimateur, biais, covariance
  • Moindres carrés récursifs, facteur d'oubli, variable instrumentale
  • Validation, choix de l'ordre et du retard
  • Méthode du modèle : erreur de sortie, gradient et Newton
  • Ouvertures : boucle fermée, commande adaptative, réseaux de neurones
Ressources pédagogiques
Support de cours 9 fichiers
Support de TD 9 fichiers

Volume horaire

CM 18h
TP 8h
Total 26h

Prérequis

  • Transformées de Laplace et en z
  • Systèmes du premier et du deuxième ordre
  • Notions de probabilités : moyenne, variance, corrélation
  • Calcul matriciel

Logiciels & matériels utilisés

MATLAB R2026b System Identification Toolbox Python 3.13 NumPy SciPy Matplotlib GNU Octave 8.4

Ressources complémentaires

Vidéos de cours et projets académiques liés à cette thématique.

Vidéos Projets PFE
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