Symbolic-Numeric Methods for Nonlinear Integro-Differential Modeling

International audienceThis paper presents a proof of concept for symbolic and numeric methods dedicated to the parameter estimation problem for models formulated by means of nonlinear integro-differential equations (IDE). In particular, we address: the computation of the model input-output equation and the numerical integration of IDE systems

Au Sujet des Approches Symboliques des Équations Intégro-Différentielles

International audienceRecent progress in computer algebra has opened new opportunities for the parameter estimation problem in nonlinear control theory, by means of integro-differential input-output equations. This paper recalls the origin of integro-differential equations. It presents new opportunities in nonlinear control theory. Finally, it reviews related recent theoretical approaches on integro-differential algebras, illustrating what an integro-differential elimination method might be and what benefits the parameter estimation problem would gain from it.Un résultat récent en calcul formel a ouvert de nouvelles opportunités pour l'estimation de paramètres en théorie du contrôle non linéaire, via des équations entrée-sortie intégro-différentielles. Ce chapitre rappelle les origines des équations intégro-différentielles. Il présente de nouvelles opportunités en théorie du contrôle non linéaire. Finalement, il passe en revue des approches théoriques récentes sur les algèbres intégro-différentielles, illustrant ce qu'une méthode d'élimination intégro-différentielle pourrait être et les bénéfices que le problème de l'estimation de paramètres pourrait en tirer

A new method for estimating derivatives based on a distribution approach

International audienceIn many applications, the estimation of derivatives has to be done from noisy measured signal. In this paper, an original method based on a distribution approach is presented. Its interest is to report the derivatives on infinitely differentiable functions. Thus, the estimation of the derivatives is done only from the signal. Besides, this method gives some explicit formulae leading to fast calculus. For all these reasons, it is an efficient method in the case of noisy signals as it will be confirmed in several examples