Applications en génie électrique des techniques d'identification récursive des modèles dynamiques à temps continu, non-linéaires et incertains

Ce mémoire a pour objectif de comparerles méthodes d estimation de paramètres parfiltrage de Kalman étendu et par la méthode dumodèle, ainsi que d en améliorer les performancesdans une optique d une application en temps réelsur des modèles dynamiques non-linéaires et àtemps continus. Dans le cas du...

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Détails bibliographiques
Auteurs principaux : Guihal Jean-Marie (Auteur), Auger François (Directeur de thèse), Schaeffer Emmanuel (Directeur de thèse), Bernard Nicolas (Directeur de thèse), Champenois Gérard (Président du jury de soutenance), Razik Hubert (Rapporteur de la thèse), Hilairet Mickaël (Rapporteur de la thèse)
Collectivités auteurs : Université de Nantes 1962-2021 (Organisme de soutenance), École doctorale Mathématiques et sciences et technologies de l'information et de la communication Rennes (Ecole doctorale associée à la thèse), Institut de Recherche en Énergie Électrique de Nantes-Atlantique (Laboratoire associé à la thèse)
Format : Thèse ou mémoire
Langue : français
Titre complet : Applications en génie électrique des techniques d'identification récursive des modèles dynamiques à temps continu, non-linéaires et incertains / Jean-Marie Guihal; sous la direction de François Auger et de Emmanuel Schaeffer et de Nicolas Bernard
Publié : 2021
Accès en ligne : Accès Nantes Université
Note sur l'URL : Accès au texte intégral
Note de thèse : Thèse de doctorat : Génie électrique : Nantes : 2021
Sujets :
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214 1 |d 2021 
230 |a Données textuelles 
304 |a Titre provenant de l'écran-titre 
314 |a Ecole(s) Doctorale(s) : École doctorale Mathématiques et sciences et technologies de l'information et de la communication (Rennes) 
314 |a Partenaire(s) de recherche : Institut de Recherche en Énergie Électrique de Nantes-Atlantique (Laboratoire) 
314 |a Autre(s) contribution(s) : Gérard Champenois (Président du jury) ; Hubert Razik, Mickaël Hilairet (Rapporteur(s)) 
328 0 |b Thèse de doctorat  |c Génie électrique  |e Nantes  |d 2021 
330 |a Ce mémoire a pour objectif de comparerles méthodes d estimation de paramètres parfiltrage de Kalman étendu et par la méthode dumodèle, ainsi que d en améliorer les performancesdans une optique d une application en temps réelsur des modèles dynamiques non-linéaires et àtemps continus. Dans le cas du filtre de Kalman,on utilise sa version étendue continu-discrète, où laprédiction s appuie sur une modélisation à tempscontinu. Plusieurs implémentations sont proposéesavec un soin particulier donné à leur précisionainsi que leur coût calculatoire. Pour la méthode dumodèle, la version hors ligne donnant de bons résultats,une version de celle-ci mise sous forme récursivepour l adapter au temps réel est présentée.Les méthodes proposées ont d abord été validéespour de l estimation de paramètres sur des modèlesdynamiques non-linéaires de nature variée,puis pour l estimation de paramètres de supercondensateursainsi que de machines synchrones àhaute vitesse, pour lesquels on tiendra compte despertes fer. Les résultats montrent que les implémentationsde Kalman proposées sont particulièrementadaptées aux systèmes avec de fortes nonlinéaritéset de grandes dynamiques comme pourles machines synchrones rapides. La version récursivede la méthode du modèle donne quant àelle une bonne précision des paramètres des supercondensateurset un meilleur rejet des erreursd initialisation, ainsi qu un temps de calcul soutenablepour une utilisation en temps réel. 
330 |a The goal of this thesis is to comparethe parameter estimation of Kalman filters and outputerror methods, and to enhance their performancesin a perspective of real time application oncontinuous time nonlinear dynamic systems. Forthe Kalman filter, its extended continuous-discreteversion is used, where the prediction is based ona continuous-time model. Several implementationsare proposed, for which the main care is the accuracyand the computation time. For the output errormethod, the offline version giving good results, acompletely recursive version that is more suited toreal-time applications is presented. The proposedmethods are first validated on the parameter estimationof various nonlinear dynamic models, andthen for the parameter estimation of supercapacitorsand high speed synchronous machines, forwhich the iron losses are taken into account. Resultsshow that the Kalman filter are particularly relevantfor systems with high nonlinearities and dynamicslike the high speed synchronous machines.The recursive output error offers a good accuracyof the estimated parameters for supercapacitorsand a better rejection of the initialization errors, aswell as a sustainable computation time for a realtime use. 
337 |a Configuration requise : un logiciel capable de lire un fichier au format : PDF 
541 | |a Application in electrical engineering of recursive identification techniques to continuoustime, non-linear and uncertain dynamic models  |z eng 
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610 0 |a Modélisation non-linéaire 
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