System Identification

Enseignants

Hendrickx Julien;

Langue
d'enseignement

Anglais

Préalables

Ce cours suppose acquise la notion de fonction de transfert telle
qu'enseignée dans le cours LINMA1510 (Automatique linéaire) ou LFSAB1106
(Mathématiques appliquées : signaux et systèmes).

Thèmes abordés

Ce cours est une introduction à l'identification des systèmes dynamiques, qui consiste à trouver une représentation d'un système sur base de mesures et d'expériences effectuées sur celui-ci. On y analysera quelques grandes méthodes d'identification paramétriques et non paramétriques, y compris en boucle fermée. On s'intéressera également aux propriétés des signaux et des modèles qui sont pertinentes pour l'identification. Les concepts et techniques vus seront mis en oeuvre dans un projet réel d'identification.

Acquis
d'apprentissage

A la fin de cette unité d’enseignement, l’étudiant est capable de :
1	Eu égard au référentiel AA, ce cours contribue au développement, à l'acquisition et à l'évaluation des acquis d'apprentissage suivants : AA1.1, AA1.2, AA1.3 AA2.1, AA2.4 AA3.2 AA5.3, AA5.5 Plus précisément, au terme du cours, l'étudiant sera capable de : reconnaître un problème d'identification proposer et implémenter des solutions à des problèmes d'identification simples : identifier un système dynamique sur base de données entrées-sorties valider un modèle de système dynamique précédemment identifié, et comparer différents modèles simples. construire une expérience pour parvenir à identifier un système simple approfondir par lui-même ses connaissances en identification en vue de résoudre des problèmes plus complexes Acquis d'apprentissage transversaux : faire face aux problèmes techniques qui surgissent dans les problèmes issus du monde réels. poser des hypothèses raisonnables par rapport à un problème donné, et évaluer l'impact de ces décisions a posteriori. participer à un cours technique en anglais.

Contenu

Le cours aborde les thèmes suivants:

• Méthodes non paramétriques : analyse temporelle, analyse fréquentielle, y compris analyse de Fourier et analyse spectrale
• Les grandes classes de systèmes LTI et leurs propriétés, y compris les notions de classes identifiables, et la notion de prédicteur
• Certaines méthodes paramétriques : régression linéaire, méthode des variables instrumentales, méthode d'erreur de prédiction, et méthodes statistiques, y compris le maximum de vraisemblance et les méthodes a posteriori
• L'analyse des signaux d'entrée : notion de contenu d'information suffisant (informative enough) et d'excitation persistante  
• L'analyse de la convergence et de la variance des estimateurs, appliquée aux méthodes paramétriques mentionnées  ci-dessus
• Les méthodes d'identification en boucle fermée
• La méthodologie à destination des problèmes d'identification réels, y compris la construction d'expérience.

Méthodes d'enseignement

En raison de la crise du COVID-19, les informations de cette rubrique sont particulièrement susceptibles d’être modifiées.

• Séances de cours selon les modalités fixées par l'EPL.
• Séances d'exercices sous la supervision d'assistants pour apprendre à manipuler les concepts nouveaux.
• Devoirs à réaliser individuellement par petits groupes afin de pousser la compréhension et la réflexion plus loin (len pratique les devoirs remplacent une partie des séances d'exercices).
• Un projet complet mettant les étudiants dans les conditions réelles d'identification

Les cours et exercices ont lieu en présentiel, mais peuvent passer en co-modal ou distanciel si la situation sanitaire ou les contraintes pratiques l’exigent.

Modes d'évaluation
des acquis des étudiants

En raison de la crise du COVID-19, les informations de cette rubrique sont particulièrement susceptibles d’être modifiées.

Les étudiants seront évalués sur base

• D'un examen en fin de semestre. L’examen est a priori écrit et en présentiel, mais pourra être remplacé par un examen oral à distance si les circonstances pratiques et sanitaires l’exigent.
• D'un ou plusieurs devoirs faisant intervenir des problèmes de base liés à la théorie vue au cours
• D'un projet d'identification dans des conditions du monde réel. Ce projet peut donner lieu à une discussion avec l'équipe enseignante.

En cas de grosse disparité entre les évaluations individuelles et groupées, l’enseignant peut attribuer une note reflétant le niveau de compétence individuel. Un oral de complément d’information (obligatoire) peut également être organisé pour certains étudiants en cas de doute sur la note à attribuer.
De plus amples informations sur les modalités d'évaluation sont fournies dans le plan de cours rendu disponible sur Moodle au début de l'enseignement.

Autres infos

Les séances de cours et d'exercices ont lieu en anglais, et tous les documents sont en anglais également. Les étudiants ont le choix de la langue pour leur devoirs, examens, rapports de projet et questions au cours.
Les étudiants sont supposés avoir une compréhension des systèmes dynamiques et des fonctions de transferts.
Les détails d'organisation sont spécifiés chaque année dans le plan de cours, disponible sur Moodle.

Ressources
en ligne

https://moodleucl.uclouvain.be/course/view.php?id=9007

Bibliographie

Le cours s'appuie sur un syllabus disponible sur Moodle
Des livres de références sont également proposés :

1. L. Ljung System Identification - Theory for the user Prentice Hall, 1999. (disponible en bibliothèque)
2. T. Soderstorm and P Stoica, System Identification (http://user.it.uu.se/~ts/sysidbook.pdf)

Faculté ou entité
en charge

MAP