Estimation en temps fini de systèmes non ...
Document type :
Thèse
Title :
Estimation en temps fini de systèmes non linéaires et à retards avec application aux systèmes en réseau
English title :
Finite-time estimation of nonlinear and delay systems with application to networked systems
Author(s) :
Langueh, Kokou Anani Agbessi [Auteur]
Centre de Recherche en Informatique, Signal et Automatique de Lille - UMR 9189 [CRIStAL]
Centre de Recherche en Informatique, Signal et Automatique de Lille - UMR 9189 [CRIStAL]
Thesis director(s) :
Thierry Floquet
Gang Zheng
Gang Zheng
Defence date :
2018-12-06
Jury president :
Driss Boutat [Président]
Claude Moog [Rapporteur]
Qinghua Zhang [Rapporteur]
Woihida Aggoune
Claude Moog [Rapporteur]
Qinghua Zhang [Rapporteur]
Woihida Aggoune
Jury member(s) :
Driss Boutat [Président]
Claude Moog [Rapporteur]
Qinghua Zhang [Rapporteur]
Woihida Aggoune
Claude Moog [Rapporteur]
Qinghua Zhang [Rapporteur]
Woihida Aggoune
Accredited body :
Ecole Centrale de Lille
Doctoral school :
École doctorale Sciences pour l'ingénieur (Lille)
NNT :
2018ECLI0012
Keyword(s) :
Estimation en temps fini
Systèmes à retard
Identification des paramètres
Systèmes en réseau
Observateur à entrée inconnue
Systèmes à retard
Identification des paramètres
Systèmes en réseau
Observateur à entrée inconnue
English keyword(s) :
Finite-time estimation
Time-Delay systems
Parameters identification
Networked systems
Unknown input observer
Time-Delay systems
Parameters identification
Networked systems
Unknown input observer
HAL domain(s) :
Sciences de l'ingénieur [physics]/Automatique / Robotique
French abstract :
Cette thèse étudie le problème d'identification de la topologie d'un réseau de systèmes complexes dynamiques, dont les sous-systèmes sont décrits par des équations différentielles ordinaires (EDO) et/ou par des équations ...
Show more >Cette thèse étudie le problème d'identification de la topologie d'un réseau de systèmes complexes dynamiques, dont les sous-systèmes sont décrits par des équations différentielles ordinaires (EDO) et/ou par des équations différentielles à retard (EDR). La première partie de ce travail porte sur l’identification des paramètres du réseau de systèmes linéaires. Ainsi, différentes classes de systèmes linéaires ont été traitées, à savoir les systèmes sans retard, les systèmes à retard commensurable et les systèmes à entrées inconnues. Un observateur impulsif est proposé afin d'identifier à la fois les états et les paramètres inconnus de la classe de système dynamique considérée en temps fini. Afin de garantir l'existence de l'observateur impulsif proposé, des conditions suffisantes sont déduites. Des exemples illustratifs sont donnés afin de montrer l'efficacité de l'observateur en temps fini proposé.La deuxième partie de ce travail traite le problème de l'identification de la topologie d'un réseau de systèmes dynamiques non linéaires. Dans nos considérations, les coefficients interconnexions de la topologie du réseau sont considérés comme des paramètres constants. Par conséquent, l'identification de la topologie est équivalente à l'identification des paramètres inconnus. Tout d’abord, nous avons déduit des conditions suffisantes sur l’identifiabilité des paramètres, puis nous avons proposé un différenciateur uniforme avec convergence en temps fini pour estimer les paramètres inconnusShow less >
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English abstract : [en]
This thesis investigates the topology identification problem for network of dynamical complex systems, whose subsystems are described by ordinary differential equations (ODE) and/or delay differential equations (DDE). The ...
Show more >This thesis investigates the topology identification problem for network of dynamical complex systems, whose subsystems are described by ordinary differential equations (ODE) and/or delay differential equations (DDE). The first part of this work focuses on the parameters identification of the network of linear systems. Thus, different classes of linear systems have been treated namely systems without delay, systems with commensurable delay and systems with unknown inputs. An impulsive observer is proposed in order to identify both the states and the unknown parameters of the considered class of dynamic system in finite time. In order to guarantee the existence of the proposed impulsive observer, sufficient conditions are deduced. An illustrative example is given in order to show the efficiency of the proposed finite-time observer.The second part of this work treats the topology identification of the network of nonlinear dynamic systems. In our considerations, the topology connections are represented as constant parameters, therefore the topology identification is equivalent to identify the unknown parameters. A sufficient condition on parameter identifiability is firstly deduced, and then a uniform differentiator with finite-time convergence is proposed to estimate the unknown parametersShow less >
Show more >This thesis investigates the topology identification problem for network of dynamical complex systems, whose subsystems are described by ordinary differential equations (ODE) and/or delay differential equations (DDE). The first part of this work focuses on the parameters identification of the network of linear systems. Thus, different classes of linear systems have been treated namely systems without delay, systems with commensurable delay and systems with unknown inputs. An impulsive observer is proposed in order to identify both the states and the unknown parameters of the considered class of dynamic system in finite time. In order to guarantee the existence of the proposed impulsive observer, sufficient conditions are deduced. An illustrative example is given in order to show the efficiency of the proposed finite-time observer.The second part of this work treats the topology identification of the network of nonlinear dynamic systems. In our considerations, the topology connections are represented as constant parameters, therefore the topology identification is equivalent to identify the unknown parameters. A sufficient condition on parameter identifiability is firstly deduced, and then a uniform differentiator with finite-time convergence is proposed to estimate the unknown parametersShow less >
Language :
Français
Collections :
Source :
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