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Estimation non biaisée et robuste de l'état et des défauts des systèmes stochastiques linéaires incertains
| Content Provider | Semantic Scholar |
|---|---|
| Author | Khémiri, Karim |
| Copyright Year | 2013 |
| Abstract | Cette these traite le probleme de filtrage non biaise et a minimum de variance par deux techniques : le filtrage proportionnel integral et le filtrage robuste a minimum de variance. Dans la premiere, le developpement d'un observateur multi-integral ($PI^p$) a permi une estimation non biaisee de l'etat pour les systemes lineaires a temps discret en presence d'entrees inconnues. Deux nouveaux filtres ont etait egalement developpes tels que les filtres PITSKF et PIThSKF pour resoudre le probleme d'estimation robuste et jointe d'etat et des defauts en presence d'entrees inconnues et des incertitudes sur les matrices de covariance des differents bruits d'etat, des mesures, des defauts et des entrees inconnues. Une autre technique de filtrage est egalement envisagee pour s'affranchir de la connaissance des modeles a priori des defauts et des entrees inconnues, on a donc developpe le filtre ARThSKF. De plus, nous avons concu deux nouveaux filtres EUMVF et ORFSF pour resoudre le probleme pose par le rang arbitraire de la matrice directe d'injection des defauts sur les mesures. |
| File Format | PDF HTM / HTML |
| Alternate Webpage(s) | https://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00957033/document |
| Language | English |
| Access Restriction | Open |
| Content Type | Text |
| Resource Type | Article |