CRAN - Campus Sciences
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Projet Identification et Modélisation des systèmes dynamiques (iModel)
Animateur : Hugues Garnier
Participants : Gérard Bloch, Mohamed Boutayeb, Floriane Collin, Marion Gilson, Vincent Laurain, Gilles Millérioux
Doctorants : Yussuf Michaël Bhujwalla, Quentin Grandemange, Dawid Machala, Arturo Padilla, Valentin Pascu

L'identification consiste à rechercher des modèles mathématiques d'un système dynamique à partir de données expérimentales et de connaissances disponibles a priori. Ces modèles doivent fournir une approximation fidèle du comportement du système physique sous-jacent dans le but d'estimer des paramètres physiques, de concevoir des algorithmes de simulation, de prévision, de surveillance ou de commande. Il s'agit pour l'essentiel de résoudre des problèmes d'estimation de modèles paramétriques linéaires ou non linéaires à partir de données expérimentales. Les modèles particulièrement étudiés sont les modèles à temps continu (représentés sous forme d'EDO ou d'EDP), les modèles non linéaires structurés en blocs, les modèles entrée/sortie de type LPV, les modèles hybrides, les machines d'apprentissage de type réseaux neuronaux ainsi que les machines à vecteurs de support (SVM).

Les applications concernent des domaines variés : systèmes environnementaux, motorisation, communications. L'obtention de modèles de diffusion de polluants dans les ressources en eau représente une activité importante du projet. De nombreux travaux sont également axés sur les modèles énergétiques pour le contrôle et l'optimisation de la propulsion automobile. Les modèles dynamiques exhibant des dynamiques complexes chaotiques ou les modèles définis sur les corps finis utilisés pour le chiffrement sont également étudiés.

Principaux liens :
- boîte à outils CONTSID
- Réseau de recherche européen en identification de systèmes (ernsi.s3.kth.se/)