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Syllabus en e 5am Course Syllabus Department Electronics Semester AM Automatics Mechatronics - CCourse Syllabus Electronics Semester AM - Automatics - Mechatronics MODULE AU AU AU AU AU AU AU AU AU AU AU AU AU TS AU AU TS CE LC CE UV E AM-A E AM-B E AM-C

Course Syllabus Department Electronics Semester AM Automatics Mechatronics - CCourse Syllabus Electronics Semester AM - Automatics - Mechatronics MODULE AU AU AU AU AU AU AU AU AU AU AU AU AU TS AU AU TS CE LC CE UV E AM-A E AM-B E AM-C E AM-D E AM-E E AM-F INTITULÉ INTERVENANTS Identi ?cation et diagnostic Identi ?cation des systèmes dynamiques Détection et localisation de défauts Analyse et commande des systèmes non linéaires Systèmes à dérivées non entières Espace état - Commandes robustes multivariables Commande dans l'espace d'état Synthèse fréquentielle de commandes robustes Synthèse de commandes robustes par optimisation Systèmes à évènements discrets - Robotique Synthèse de lois de commande Systèmes à évènements discrets Commande des actionneurs Modélisation et commande des procédés robotisés Plani ?cation de trajectoire Dynamique du véhicule Dynamique du véhicule Personnalisation Analyse de données Optimisation Modélisation par Bond Graph Processus aléatoire et théorie de l'information Culture de l'ingénieur Tournoi de gestion LV Anglais S Qualité COEF P ECTS p p p p p p p p p p p p p p p p p p p p - CCourse Syllabus AU Identi ?cation des systèmes dynamiques Shared by UV s E AM-A Identi ?cation et diagnostic p Crédits ECTS Number of hours Course Travaux Dirigés Travail Individuel Title Identi ?cation des systèmes dynamiques Abstract La problématique abordée concerne la détermination à partir de la connaissance de signaux entrée sortie d ? un modèle analytique appartenant à une classe donnée Le comportement dynamique prédit par le modèle doit être le plus voisin possible de celui du processus considéré au sens d ? un critère On distingue deux grandes classes de méthodes d ? identi ?cation les méthodes dites non paramétriques et les approches dites paramétriques Dans ce cours nous abordons les méthodes paramétriques Toute procédure d ? identi ?cation se déroule de la façon suivante Choix d ? un protocole d ? expérimentation choix d ? une structure de modèle choix d ? une méthode d ? estimation validation du modèle estimé L ? objectif de ce cours est d ? aborder ces di ?érentes étapes Plus particulièrement nous commençons par une présentation et une analyse critique des di ?érentes structures en estimation paramétrique Puis parmi les di ?érentes méthodes d ? estimation existant dans la littérature scienti ?que la méthode d ? estimation dite des moindres carrés ordinaires basée sur la minimisation d ? un critère quadratique est abordée Les di ?érents test de validation sont alors présentés En ?n le cours se termine par un chapitre sur la méthode dite de l ? erreur de prédiction Plan Le contenu du cours est le suivant Introduction et motivation Présentation des objectifs Rappels sur les méthodes non paramétriques sur les dé ?nitions des fonctions d ? auto et d ? inter-correlation des densités spectrales de puissance et sur la théorie des variables aléatoires Structure de modèle en identi ?cation Présentation des structures ARX ARMA ARMAX OE et Box-Jenkins Analyse des avantages et inconvénients La méthode