System Identification

5.00 crédits

30.0 h + 30.0 h

> Horaire

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 :

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'dentification;
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

Les thèmes suivants seront abordés:

Méthodes non paramétriques : analyse temporelle, analyse fréquentielle, y compris l'analyse de Fourier et l'analyse spectrale
Principales classes de systèmes LTI et leurs propriétés, y compris les notions d'identifiabilité et de prédicteurs
Certaines méthodes paramétriques : régression linéaire, variables instrumentales, erreurs de prédiction et certaines méthodes statistiques, y compris la méthode du maximum de vraisemblance
Les propriétés du signal (d'entrée), y compris la notion de contenu d'information des signaux et le niveau de persistance de l'excitation.
La convergence de la méthode considérée
Techniques d'identification pour les systèmes contrôlés en boucle fermée

Méthodes d'enseignement

Séances de cours
Résolution de problèmes sous la supervision d'un assistant d'enseignement
Séances de laboratoire à réaliser dans la salle de laboratoire en utilisant l'équipement disponible et Matlab ou Python

Les activités se dérouleront principalement en présentiel mais pourront être organisées partiellement ou totalement à distance si la situation sanitaire ou des contraintes pratiques l'exigent.

Modes d'évaluation
des acquis des étudiants

Examen final (écrit ou oral)
Évaluation de laboratoire (rapport) réalisée pendant le quadrimestre
Devoirs réalisés pendant le quadrimestre
Soit F la note de l’examen final, D la note combinée (moyenne arithmétique) des devoirs, et L la note
combinée (moyenne arithmétique) des laboratoires (sur 20). La note finale sera calculée selon la formule:
Si L<10 : Note finale = L
Si L>=10 : Note finale = 50%F + 25%D + 25%L
Vu la nécessité de maîtriser de façon individuelle les acquis d'apprentissage à un niveau minimum et
correspondant à 10/20.

Les expériences de laboratoire, les évaluations de laboratoire et les quiz/devoirs ne seront pas organisés en
2me session (et ne peuvent pas être réalisés en dehors du quadrimestre). En cas de deuxième inscription (en
août), les notes des évaluations de laboratoire et devoirs seront conservées. Par conséquent, la formule de calcul en 2me session reste identique à celle de la 1re session (avec D et L conservés).
En 2me session, seule la note obtenue à l’examen écrit de 2me session est prise en compte pour la note finale.
En cas de réinscription une autre année, les expériences de laboratoire et les devoirs devront
être à nouveau réalisées (sauf cas exceptionnels et uniquement avec l’accord de l’enseignant).
D’autres activités, comme des évaluations orales ou des devoirs, peuvent être utilisées en remplacement
d’autres évaluations dans des cas particuliers.
La langue de l'examen écrit et des évaluations continues est la même que la langue de l'enseignement (anglais).

L'utilisation de l'IA, et la diffusion ou l'échange de (parties de) solutions sont évidemment interdits pour toute activité certificative.

Autres infos

Les étudiants sont supposés avoir une compréhension des systèmes dynamiques et des fonctions de transfert.
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

The course will mainly use notes made available on Moodle. Suggested readings are listed below.

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

Master [120] : ingénieur civil mécanicien

MECA2M

Master [120] : ingénieur civil électricien

ELEC2M

Master [120] : ingénieur civil électromécanicien

ELME2M

Master [120] : ingénieur civil en mathématiques appliquées

MAP2M

Master [120] : ingénieur civil en science des données

DATE2M

Master [120] en science des données, orientation technologies de l'information

DATI2M

Master [120] : ingénieur civil en génie de l'énergie

NRGY2M