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Descriptif :
L'identification consiste à rechercher des modèles mathématiques d'un système dynamique à partir de données expérimentales et de connaissances disponibles a priori. Ces modèles doivent fournir une approximation fidèle du comportement du système physique sous-jacent dans le but d'estimer des paramètres physiques, de concevoir des algorithmes de simulation, de prévision, de surveillance ou de commande. Il s'agit pour l'essentiel de résoudre des problèmes d'estimation de modèles paramétriques linéaires ou non linéaires à partir de données expérimentales. Les modèles particulièrement étudiés sont les modèles à temps continu, les modèles entrée/sortie de type LPV, les modèles hybrides, les machines d'apprentissage à vecteurs de support (SVM).
Les applications concernent des domaines variés : l'aéronautique (en collaboration avec le CNES, l'ONERA et l'ISL), l'aviation (en partenariat avec Dassault), l'eau potable (en partenariat avec IRH), l'automobile (en partenariat avec Bosch en Allemagne) et les réseaux informatiques (en partenariat avec POST au Luxembourg). Les modèles dynamiques exhibant des dynamiques complexes chaotiques ou les modèles définis sur les corps finis utilisés pour le chiffrement sont également étudiés.
Principaux liens :
- boîte à outils CONTSID
- Réseau de recherche européen en identification de systèmes (ernsi.s3.kth.se/)
