Représentation de systèmes discrets sur la base des filtres orthogonaux : application à la modélisation de systèmes dynamiques multi-variables

• Auteur / Autrice : Rachid Malti
• Direction : José Ragot, Didier Maquin
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Sciences appliquées
• Date : Soutenance en 1999
• Etablissement(s) : Vandoeuvre-les-Nancy, INPL
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Jean-Pierre Richard
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Jean-Claude Trigeassou, Jean-Michel Dion

Mots clés

Mots clés contrôlés

Modèles mathématiques

Résumé

La modélisation, aspect fondamental de toutes les sciences appliquées, vise à établir des relations mathématiques entre les différentes variables caractéristiques d'un système. Les travaux développés dans ce mémoire entrent dans le cadre de la modélisation par fonctions orthogonales de systèmes dynamiques discrets LTI et stables. Plus particulièrement, les fonctions Dirac delta, Laguerre, Kautz, type Meixner et celles issues de la base orthogonale généralisée y sont présentées. Elles différent entre elles par le nombre de pôles qu'elles admettent et par leur convenance à l'identification de systèmes, à partir de conditions initiales mal connues. De plus, une nouvelle base orthogonale est proposée. Elle généralise la définition de la base de type Meixner à un nombre quelconque de pôles réels et est, de ce fait, plus adaptée à la modélisation de systèmes ayant plusieurs dynamiques, a partir de conditions initiales mal connues. Pour chaque base, la convergence des coefficients de Fourier et des séries fonctionnelles a été étudiée. Elle a pour but de justifier la troncature de la représentation, initialement infinie, a un ordre fini. La décomposition d'une fonction de transfert d'un modèle surparamétrise, sur des bases orthogonales, permet, dans certains cas, d'obtenir un modèle d'ordre réduit. En effet, un choix optimal de pôles minimise le nombre de filtres nécessaires à l'approximation de la fonction de transfert originelle. Dans ce cadre, le calcul des pôles optima passe obligatoirement par la résolution d'équations algébriques connues sous le nom de conditions d'optimalité. A partir d'une étude bibliographique détaillée, un des points forts, développés dans ce mémoire, concerne la synthèse des conditions d'optimalité de la base orthogonale généralisée pour un choix de pôles réels. Ces résultats ont été utilisés, d'une part, pour la réduction d'ordre de modèles et, d'autre part, pour l'identification de systèmes linéaires par des filtres issus de la base orthogonale généralisée. Une extension aux systèmes non linéaires a également été proposée par une technique de multimodèle.