System Identification

linma2875  2022-2023  Louvain-la-Neuve

System Identification
5.00 crédits
30.0 h + 30.0 h
Q2
Enseignants
Bianchin Gianluca;
Langue
d'enseignement
Anglais
> Facilités pour suivre le cours en français
Préalables
Ce cours suppose acquise la notion de fonction de transfert telle
qu'enseignée dans le cours LINMA1510 (Automatique linéaire) ou LEPL1106
(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
  • 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.
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
L'évaluation sera basée sur
  • Épreuve écrite. L'examen peut être remplacé par un examen oral à distance en cas de situation sanitaire ou de contraintes pratiques.
  • Projets et ensembles de problèmes attribués au cours de l'année. Celles-ci sont notées en fonction de la démonstration par l'élève de sa compréhension du problème et de sa solution.
Pour constituer la l'évaluation finale, la pondération donnée aux appréciations est :
• 75 % à l'examen écrit ;
• 25 % au(x) projet(s) et/ou devoir(s).
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)
  3. P. van Overschee and B. de Moor  - Subspace Identification for Linear Systems: Theory, Implementation, Applications, Springer, 2011.
Faculté ou entité
en charge
MAP


Programmes / formations proposant cette unité d'enseignement (UE)

Intitulé du programme
Sigle
Crédits
Prérequis
Acquis
d'apprentissage
Master [120] : ingénieur civil biomédical
GBIO2M
5
Master [120] : ingénieur civil mécanicien
MECA2M
5
Master [120] : ingénieur civil électricien
ELEC2M
5
Master [120] : ingénieur civil électromécanicien
ELME2M
5
Master [120] : ingénieur civil en mathématiques appliquées
MAP2M
5
Master [120] : ingénieur civil en science des données
DATE2M
5
Master [120] en science des données, orientation technologies de l'information
DATI2M
5