Thèse soutenue

Detection de ruptures de modeles et identification parametrique hybride de systemes non stationnaires

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Auteur / Autrice : RABEA RAMDANI LOUNI
Direction : Kouider Nacer M'Sirdi
Type : Thèse de doctorat
Discipline(s) : Sciences appliquées
Date : Soutenance en 1993
Etablissement(s) : Paris 6

Résumé

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Une contribution a la detection de ruptures de modele hybride (operateurs q# et delta) pour signaux et systemes non stationnaires, est proposee: elle est basee sur un test d'hypotheses construit sur un intervalle de confiance fonction des distributions chi2, fisher et student, et, de la deviation du rapport de vraisemblance recursif. Une procedure complete d'identification adaptative hybride de parametres variant brusquement dans le temps, pilotee par le diagnostic obtenu, de rupture ou de non rupture, est etablie suivant 4 phases: 1) construction a partir de l'algorithme des moindres carres hybride du signal information porteur de la signature de la rupture; 2) choix de l'un des 4 tests statistiques decidant de l'occurrence de la rupture, independamment d'un seuil; 3) estimation de l'instant de rupture; 4) phase de compensation indirecte du gain d'adaptation, faite seulement lorsqu'une rupture est detectee, et fonction soit de la matrice information de fisher, soit de la covariance de l'incrementation du filtre. L'etude des 8 variantes d'algorithmes obtenues par operateur est focalisee sur la qualite de l'estimation estimee par leur capacite de poursuivre les variations parametriques. Les resultats de l'application a des signaux de synthese autoregressifs, a des signaux reels de chaussee (diagnostic), puis a l'identification des parametres variables de l'axe d'un robot, permettent une etude comparative des algorithmes d'estimation adaptative pilotee par test statistique de detection de rupture et illustrent leur comportement: 1) leur capacite de poursuite est souvent superieure a celle des moindres carres avec facteur d'oubli constant et 2) la superiorite de l'operateur delta en presence de surechantillonnage est mise en evidence