Foreword Identification and Control in Biomedical Applications

Control engineering (in the broad sense of the term) has become an important enabling technology in many areas of medicine. Prominent examples include the artificial pancreas, closed-loop anesthesia, and personalized drug dosing strategies in neurology, oncology, endocrinology, and psychiatry. It is a testament to the power of control systems that allow individualizing treatment by providing mechanisms for linking treatment goals to treatment regimens, thus achieving a desired therapeutic effect. Consequently, the arrival of control systems engineering to the clinic enables the visionary concept of "treat the patient, not the disease" technologically and economically feasible

LPV System Identification of a Flexible Manipulator: A Grey-Box Approach

In this presentation, Mercère will introduce a new approach for identifying the dynamical model of flexible manipulators. The structure of the identified model, chosen as a descriptor LPV model, is derived from the original, non-linear equations governing the behavior of the system. A set of experiments around different configurations is involved, which is suitable for an accurate measurement of the tip of the manipulator by video camera. The final estimation step is global, allowing the direct identification of the global model based on the collection of local experimental data. One of the shortcomings of the developed approach, however, is the use of genetic algorithm for the minimization of the identification criterion. This technique has been chosen because of the complexity of the identification cost function. As part of the talk, Mercère will also discuss the initialization of non-convex optimization algorithms, paying specific attention to linear, time-invariant grey-box models. The talk will also include a discussion about an extension to LPV structure

Subspace Algorithms for Identifying Separable-In-Denominator 2-D Systems with Deterministic-Stochastic Inputs

In this paper, we present an algorithm for identifying two-dimensional (2D) causal, recursive and separable-in-denominator (CRSD) state-space models in the Roesser form with deterministic–stochastic inputs. The algorithm implements the N4SID, PO-MOESP and CCA methods, which are well known in the literature on 1D system identification, but here we do so for the 2D CRSD Roesser model. The algorithm solves the 2D system identification problem by maintaining the constraint structure imposed by the problem (i.e. Toeplitz and Hankel) and computes the horizontal and vertical system orders, system parameter matrices and covariance matrices of a 2D CRSD Roesser model. From a computational point of view, the algorithm has been presented in a unified framework, where the user can select which of the three methods to use. Furthermore, the identification task is divided into three main parts: (1) computing the deterministic horizontal model parameters, (2) computing the deterministic vertical model parameters and (3) computing the stochastic components. Specific attention has been paid to the computation of a stabilised Kalman gain matrix and a positive real solution when required. The efficiency and robustness of the unified algorithm have been demonstrated via a thorough simulation example

Image Modeling Based on a 2-D Stochastic Subspace System Identification Algorithm

Fitting a causal dynamic model to an image is a fundamental problem in image processing, pattern recognition, and computer vision. In image restoration, for instance, the goal is to recover an estimate of the true image, preferably in the form of a parametric model, given an image that has been degraded by a combination of blur and additive white Gaussian noise. In texture analysis, on the other hand, a model of a particular texture image can serve as a tool for simulating texture patterns. Finally, in image enhancement one computes a model of the true image and the residuals between the image and the modeled image can be interpreted as the result of applying a de-noising filter. There are numerous other applications within the field of image processing that require a causal dynamic model. Such is the case in scene analysis, machined parts inspection, and biometric analysis, to name only a few. There are many types of causal dynamic models that have been proposed in the literature, among which the autoregressive moving average and state-space models (i.e., Kalman filter) are the most commonly used. In this paper we introduce a 2-D stochastic state-space system identification algorithm for fitting a quarter plane causal dynamic Roesser model to an image. The algorithm constructs a causal, recursive, and separable-in-denominator 2-D Kalman filter model. The algorithm is tested with three real images and the quality of the estimated images are assessed

Contribution à l'identification de systèmes dynamiques hybrides

Dans de nombreuses applications modernes, l interaction de plus en plus importante entre les systèmes numériques (ordinateurs, logiciels, composants logiques, etc.) et les processus physiques (relations entre signaux continus) a conduit, en Automatique, à l émergence et à la formalisation des systèmes dits hybrides. Formellement, les systèmes hybrides peuvent être définis comme des systèmes mixtes où interagissent des phénomènes de nature à la fois continue et événementielle. L analyse et la conduite de tels systèmes comme de tout autre type de système dynamique nécessitent bien souvent que l on dispose d un modèle mathématique de ces systèmes. Ainsi, nous nous intéressons dans ce travail, à l identification de systèmes hybrides linéaires à partir de mesures entrée-sortie. Après avoir fait le point sur les méthodes disponibles dans la littérature récente en relation avec ce sujet, nous mettons en évidence la nécessité de développer des méthodes d identification de systèmes hybrides multivariables dans le contexte très délicat où ni le nombre de sous-modèles constitutifs du système hybride, ni les ordres de ces sous-modèles, ni leurs paramètres ne sont connus a priori. Nous considérons d abord des modèles d état à commutations. Pour estimer ces modèles par les méthodes des sous-espaces, il est indispensable de contrôler dans l espace d état, les bases de représentation des matrices de paramètres associées aux différents sous-modèles à estimer. Cela nous a conduit au développement de nouvelles techniques d identification structurée de modèles linéaires d état qui possèdent cette propriété. Nous généralisons ensuite les techniques ainsi développées à l identification de systèmes multivariables commutants, représentés par des modèles d état. Cependant, dans le cas général, l identification de modèles d état hybrides est limitée par de sévères problèmes de complexité numérique. De ce fait, nous étudions le cas particulier où les instants de commutation sont séparés par un certain temps de séjour minimum dans les différents modes du système. Afin de nous affranchir de cette contrainte, nous investiguons l identification de modèles MIMO commutants de type Auto-Regressif à entrée eXogène (ARX). Nous généralisons alors la méthode algébro-géométrique (GPCA) à l identification de systèmes multivariables, discutons quelques problèmes de complexité numérique et suggérons des alternatives. La dernière partie du travail est consacrée à la validation de nos méthodes sur des exemples de simulation.In many modern applications, the increasing interaction between digital systems (computers, software, logical components, etc.) and continuous physical processes (relations between continuous signals) have given rise to the formalisation of the so-called hybrid systems. Formally, hybrid systems can be regarded as models that exhibit both continuous and discrete-event phenomena. The analysis and the control of such systems requires generally that one has a mathematical model of them. To this purpose, we consider in this work the identification of linear hybrid systems from input-output data. First, we briefly review the recent literature on the subject and then pointed out the need of developing new methods for hybrid multivariable systems identification in the very challenging context where neither the number of submodels of the hybrid system, nor the respective orders of these submodels, nor their parameters are known a priori. We first focus on the case of switched linear state space models. In order to estimate these models using subspace methods, it is necessary to control the state space basis in which the model matrices will be estimated. This aspect of the problem leads us to the development of new structured subspace identification methods for linear state space models. We then extend these methods to the estimation of switched linear state space models. However, in a general framework, the identification of such models is severely restricted by the issues of numerical complexity. Consequently, we turn to the particular case where the switching times are separated by a certain minimum dwell time. We then propose an algorithm that estimates online the orders and the parameters of the differents submodels. Finally, to escape the constraint of dwell time we consider the identification of MIMO switched ARX models. We hence generalized the GPCA algorithm to the identification to multivariable systems, discussed some issues of numerical complexity and suggested some alternatives.LILLE1-Bib. Electronique (590099901) / SudocSudocFranceF

Contribution à l'identification et à la quantification des incertitudes des systèmes multivariables

Dans cette thèse, le problème de détermination des domaines d'incertitude et de modélisation de l'erreur du modèle de systèmes représentés à l'aide de formes d'état linéaires à temps invariant est considéré. Les solutions proposées se décomposent en deux étapes. La première consiste à identifier un modèle d état à l aide d'algorithmes des sous-espaces à temps continu et discret. Contrairement aux approches classiques conduisant à une représentation totalement paramétrée, les techniques considérées dans cette thèse présentent la particularité de fournir une forme canonique parcimonieuse composée d'invariants du système. Ayant accès à une estimation consistante des paramètres du système, la seconde phase cherche à caractériser les domaines d'incertitude des paramètres estimés. Une approche de type erreur bornée est plus précisément employée. Cette approche est utilisée afin de déterminer ces domaines par des régions ellipsoïdales. Dans ce contexte, pour chaque algorithme d identification développé, nous proposons une méthode de caractérisation des domaines d incertitude des coefficients des matrices d'état. Le problème de modélisation de l'erreur du modèle est également considéré au sein de cette thèse. Nous proposons une technique d'estimation des paramètres physiques d'un système multivariable grâce à un modèle d ordre réduit. Lors de l'identification des paramètres de ce modèle, un biais du à l erreur de modélisation apparaît. Pour remédier à ce problème, une méthode de réjection du biais est appliquée en approchant l'erreur de modélisation par un ensemble de modèles de types boites noires contraints. Les méthodologies développées au sein du manuscrit sont illustrées à l'aide d exemples de simulation numérique mais également à partir de données réelles acquises sur un banc éolien accessible à l'Université Technique de Delft.This work deals with uncertainty domain determination and error model modeling for linear time-invariant state-space systems. The developed solutions are based on a two-step approach. The first step consists in estimating the state-space models using discrete-time and a continuous-time subspace-based algorithms. Contrary to the classic subspace-based approaches which lead to over-parameterized state-space representations, the considered identification techniques estimate state matrices in a canonical state-space coordinates basis which are composed of the invariant parameters. From these consistent estimates, the second step consists in determining the uncertainty domains related to the estimated parameters. A hard error bounding approach is considered. This approach is used in order to determine specific ellipsoidal surfaces. More precisely, for each developed identification algorithm, a specific method is introduced in order to build the uncertainty domains of the estimated state-space matrices coefficients. The model error modeling problem is also considered in this manuscript. To solve this problem, a technique is introduced in order to estimate the physical parameters of system thanks to a reduced order model. During the estimation of these parameters, a bias created by the modelling errors appears. This work proposes a solution to remove this bias. Its principle is to characterize the model errors by constrained black box models. All these developments are illustrated with the help of numerical examples as well as real data acquired on a wind turbine test-bed available at Delft University of Technology.POITIERS-BU Sciences (861942102) / SudocSudocFranceF

Contribution à l'identification récursive des systèmes par l'approche des sous-espaces

Le travail présenté dans ce mémoire concerne l'étude et le développement de méthodes d'identification récursive. Le chapitre 2 présente une synthèse des principaux algorithmes adaptatifs fondés sur les moindres carrés. Les difficultés rencontrées lors de l'utilisation de telles techniques dans certaines situations pratiques motivent la création de techniques récursives employant la forme d'état. Ce type de représentation a démontré son efficacité en identification grâce à l'émergence de méthodes hors ligne des sous-espaces. Le chapitre 3 propose une description détaillée des algorithmes MOESP. Ces derniers sont en effet considérés comme le point de départ des techniques récursives des sous-espaces. Bien que robuste, la décomposition en valeurs singulières (DVS) employée par ces méthodes les rend inapplicables en ligne de par sa charge calculatoire. Le chapitre 4 est dédié à un état de l'art des algorithmes récursifs des sous-espaces énoncés jusqu'en 2003. Ces méthodes ont en commun d'adapter un critère particulier de traitement d'antennes conduisant à des techniques alternatives à la DVS. Une description de ces algorithmes dans un contexte unifié est plus précisément présentée. Ces techniques présentent néanmoins un certain nombre de limitations de par l'ordre élevé de la fonction coût utilisée. Afin de remédier à ces inconvénients, nous développons, au sein du chapitre 5, sept nouvelles méthodes récursives des sous-espaces. L'approche proposée consiste à adapter un opérateur particulier du traitement d'antennes jusqu'alors inexploité en identification : le propagateur. L'ajustement de ce dernier au problème d'identification récursive permet d'obtenir des critères quadratiques sans approximation et sans contrainte. Le problème des perturbations est traité en introduisant une variable instrumentale. L'étude expérimentale sur des données réelles et simulées est réalisée dans le chapitre 6.LILLE1-BU (590092102) / SudocTARBES-ENIT (654402301) / SudocSudocFranceF