Identification des Systèmes Linéaires

De nos jours, la construction et l'utilisation des modèles constituent des étapes incontournables pour des nombreuses disciplines scientifiques et technologiques (physique, chimie, biologie, économie ...). La modélisation permet, en effet, de formaliser, au moins dans un certain domaine de fonctionnement, le comportement du processus étudié à l'aide d'un modèle, à partir duquel il est possible de comprendre, commander ou améliorer le fonctionnement du procédé analysé. A partir du type de modèle utilisé, on dispose de plusieurs méthodes d'identification qui ont été développées telles que les méthodes d'erreur de prédiction et les méthodes des sous-espaces. Le présent travail constitue une base bibliographique pour les techniques d'identification et mettant en évidence l'intérêt de l'utilisation des méthodes des sous-espaces pour l'identification des systèmes linéaires.

Autorentext

Diplômé en Génie Electrique-Automatique de l'ENIG, Université de Gabès, il entame une carrière professionnelle en tant que responsable de département électrique au sein de la société TUNISACIER-ILVA. En 2009, il a obtenu la Mastère en Automatique et Techniques Intelligentes. Doctorant au laboratoire de recherche ACS à l'ENIT, Université EL Manar.

Klappentext

De nos jours, la construction et l'utilisation des modèles constituent des étapes incontournables pour des nombreuses disciplines scientifiques et technologiques (physique, chimie, biologie, économie ...). La modélisation permet, en effet, de formaliser, au moins dans un certain domaine de fonctionnement, le comportement du processus étudié à l'aide d'un modèle, à partir duquel il est possible de comprendre, commander ou améliorer le fonctionnement du procédé analysé. A partir du type de modèle utilisé, on dispose de plusieurs méthodes d'identification qui ont été développées telles que les méthodes d'erreur de prédiction et les méthodes des sous-espaces. Le présent travail constitue une base bibliographique pour les techniques d'identification et mettant en évidence l'intérêt de l'utilisation des méthodes des sous-espaces pour l'identification des systèmes linéaires.