Contributions à l'identification ensembliste ellipsoïdale
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A la différence des méthodes " traditionnelles " en identification qui requièrent des hypothèses statistiques sur les erreurs attachées à la sortie du système, l approche ensembliste nécessite seulement la connaissance d une borne de ces erreurs. Le résultat de l identification est non plus un vecteur ponctuel de paramètres mais un ensemble englobant de manière sûre l espace admissible des paramètres, ici un ellipsoïde. En reformulant l algorithme OBE sous la forme d un problème d optimisation quadratique, on a établi une forme factorisée en exploitant la technique de factoris...
A la différence des méthodes " traditionnelles " en identification qui requièrent des hypothèses statistiques sur les erreurs attachées à la sortie du système, l approche ensembliste nécessite seulement la connaissance d une borne de ces erreurs. Le résultat de l identification est non plus un vecteur ponctuel de paramètres mais un ensemble englobant de manière sûre l espace admissible des paramètres, ici un ellipsoïde. En reformulant l algorithme OBE sous la forme d un problème d optimisation quadratique, on a établi une forme factorisée en exploitant la technique de factorisation orthogonale du type QR. Les algorithmes OBE factorisés exhibent deux avantages : les propriétés théoriques de certains coefficients et paramètres sont satisfaites ; les calculs des différents paramètres deviennent indépendants. Une méthode de choix de la borne basée sur une analyse du Kurtosis de la séquence d erreurs a été présenté. Cette démarche semble très constructive, particulièrement avec des données réelles, car elle ne nécessite pas un réglage heuristique et/ou manuel, souvent non scientifiquement justifié de la borne.
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