SUR LES OBSERVATEURS NON LINÉAIRES À HORIZON GLISSANT
6 mai 2010, à l'Ecole des Mines, Paris. Salle à préciser
14h00 : Mazen ALAMIR, Directeur de recherche CNRS, Laboratoire Gipsa-lab, Université de Grenoble.
Download PDF
La classe des observateurs non linéaires à horizon glissant (MHO, pour l’anglais "Moving-Horizon Observer") est une famille d’algorithmes visant à reconstruire le vecteur d’état et éventuellement de paramètres inconnus d’un système dynamique non linéaire en utilisant les techniques de l’optimisation.
Les principaux avantages de cette approche résident dans la large classe de systèmes concernés (pas d’hypothèses structurelles ou d’hypothèses constructives) et la possibilité de prendre en compte explicitement les contraintes sur le vecteur d’inconnus. Le prix à payer se trouve dans la nécessité d’effectuer en ligne des itérations coûteuses en temps de calcul rendant parfois cette solution incompatible avec une utilisation pour des systèmes extrêmement rapides. Un autre problème réside dans l’existence de minima locaux qui empêcheraient la reconstruction correcte des inconnus.
Cet exposé commence par une description formelle de ces observateurs avant de s’attarder plus spécifiquement sur les techniques développées en vue de contourner les deux difficultés majeures, à savoir, le temps de calcul et la présence de minima locaux.
14h00 : Mazen ALAMIR, Directeur de recherche CNRS, Laboratoire Gipsa-lab, Université de Grenoble.
Download PDF
La classe des observateurs non linéaires à horizon glissant (MHO, pour l’anglais "Moving-Horizon Observer") est une famille d’algorithmes visant à reconstruire le vecteur d’état et éventuellement de paramètres inconnus d’un système dynamique non linéaire en utilisant les techniques de l’optimisation.
Les principaux avantages de cette approche résident dans la large classe de systèmes concernés (pas d’hypothèses structurelles ou d’hypothèses constructives) et la possibilité de prendre en compte explicitement les contraintes sur le vecteur d’inconnus. Le prix à payer se trouve dans la nécessité d’effectuer en ligne des itérations coûteuses en temps de calcul rendant parfois cette solution incompatible avec une utilisation pour des systèmes extrêmement rapides. Un autre problème réside dans l’existence de minima locaux qui empêcheraient la reconstruction correcte des inconnus.
Cet exposé commence par une description formelle de ces observateurs avant de s’attarder plus spécifiquement sur les techniques développées en vue de contourner les deux difficultés majeures, à savoir, le temps de calcul et la présence de minima locaux.