Descriptif
Le calcul d’une loi de commande permettant de piloter un processus physique nécessite l’utilisation d’un modèle de ce processus. Ce modèle, qu’il soit issu des équations de la physique ou d’une approche boîte noire, dépend d’un certain nombre de paramètres. Ce cours aborde les concepts et les méthodes permettant la détermination de ces paramètres. Le cours présente tout d’abord les concepts généraux liés aux techniques d’identification : modélisation des systèmes, compromis représentativité / temps de calcul, but de la modélisation, information a priori… Les liens avec le filtrage et la commande sont explicités. Les principales classes de méthodes et techniques d’identification sont ensuite exposés. L’étudiant devra être capable à l’issue du cours et face à un problème concret de définir une stratégie d’identification permettant d’obtenir un modèle du processus satisfaisant aux critères demandés. Organisation: Ce module est organisé autour de cours magistraux permettant de donner les fondements théoriques des principale méthodes d’identification et de mise application en salle informatique sur des exemples issus du monde industriel (automobile, aéronautique, biomédical, finance…).Objectifs pédagogiques
Etre capable d'analyser des problèmes de type moindres carrés pour en identifier les paramètres.
21 heures en présentiel
33 heures de travail personnel estimé pour l’étudiant.
Diplôme(s) concerné(s)
Parcours de rattachement
Format des notes
Numérique sur 20Littérale/grade américainPour les étudiants du diplôme M2 DS - Data Science
Le rattrapage est autorisé (Note de rattrapage conservée)- le rattrapage est obligatoire si :
- Note initiale < 7
- le rattrapage peut être demandé par l'étudiant si :
- Note initiale < 7
- Crédits ECTS acquis : 3 ECTS
La note obtenue rentre dans le calcul de votre GPA.
