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Identification, validation et diagnostic

Problématiques et contexte scientifiques

Les notions de validation et de garantie de résultat sont importantes pour assurer crédibilité et confiance dans tous les domaines où la prise de décision s'appuie sur la simulation d'un modèle. Ainsi, c'est le cas dans les domaines de la commande de processus, du diagnostic et de l'estimation de grandeurs à partir de données expérimentales. Il en est de même lors de l'évaluation de risque et les études de viabilité pour le nucléaire, le stockage des déchets radioactifs ou le calcul des ouvrages d'arts etc ...

La validation de résultat consiste à prouver l'existence ou non de solution pour tout problème mathématique traduisant des hypothèses au sens physiques et prenant en compte de manière rigoureuse toutes les sources d'incertitudes qu'elles soient induites par la modélisation, les données expérimentales utilisées ou l'implémentation numérique.

La garantie de résultat signifie "apporter une preuve mathématique aux résultats obtenus bien que les calculs soient effectués avec une précision finie sur ordinateur". En plus d'algorithmes spécifiques de résolution globale, cela nécessite une implémentation numérique stable et robuste. En particulier, il est nécessaire de procéder à un contrôle rigoureux des arrondis lors des calculs avec les nombres codés en virgule flottante.

Les travaux de recherche effectués durant ces dernières années au sein du CERTES ont principalement consisté à développer et évaluer des méthodes permettant de réaliser ces deux objectifs pour des problèmes réels d'ingénierie. 

- Validation uniquement par le biais de méthodes statistiques mais sans garantie (avant l'année 2000)

- Validation et garantie en développant des méthodes ensemblistes, c'est-à-dire des méthodes qui permettent de manipuler directement des sousensembles de nombres réels (après l'année 2000).

Propagation des incertitudes et validation expérimentale

 

Validation de modèles par analyse spectrale de l’erreur de sortie

Propagation des incertitudes sur les sorties de modèles

Outil logiciel dédié à la validation et à la propagation d’incertitude

 

Solutions globales et garanties pour l'estimation et l'observation

 

Identification de paramètre en présence d’incertitudes de modèle

Identification et observation de systèmes à temps continu dans un contexte à erreurs bornées

Étalonnage

Identification robuste de paramètres dynamiques de robots

Méthodes ensemblistes pour la commande en locomotion artificielle

 

Collaborations

 

T. Raissi, LAPS, Bordeaux I

I. Braems et E. Walter, Laboratoire des Signaux et Systèmes, CNRS, Gif-sur-Yvette

L. Autrique, Groupe des Hauts Flux, Odeillo. DGA, CTA

M. Tayakout-Fayolle et C. Jallut, Laboratoire d’Automatique et de Génie des Procédés, Lyon

T. Poinot, Laboratoire d’Automatique et d’Informatique Industrielle, Poitiers

Ph. Poignet et B. Telle, Laboratoire d’Informatique, Robotique et Microélectronique, Montpellier

P. Aknin, INRETS

 

Personnes impliquées

 

Nacim Ramdani, Yves Candau, Nacim Meslem

 

Principales publications

 

T.RAISSI, N.RAMDANI, Y.CANDAU, Set membership parameter estimation for non-linear complex-valued models, Control Engineering Practice, in press 2006.

I.BRAEMS, N.RAMDANI, M.KIEFFER, L.JAULIN, E.WALTER & Y.CANDAU,Guaranteed characterization of thermal conductivity and diffusivity in presence of model uncertainty, Inverse Problems in Science and Engineering, in press 2006.

Y.CANDAU, T.RAISSI, N.RAMDANI, L.IBOS, Complex interval arithmetic using polar form, Reliable Computing 12(1):1–20, 2006.

T.RAISSI, N.RAMDANI, Y.CANDAU, Bounded-error moving horizon state estimator for non-linear continuous-time systems : application to a bioprocess system, J. of Control Process 15(5):537-545, 2005.

T.RAISSI, L.IBOS, N.RAMDANI, Y.CANDAU, Analyse de spectres de relaxation diélectrique par arithmétique d’intervalles, Revue Internationale de Génie Electrique 8(1):97-117, 2005.

N.RAMDANI & P.POIGNET : Robust dynamic experimental identification of robots with set membership uncertainty, IEEE/ASME Transactions on Mechatronics 10(2):253-256, 2005.

N.RAMDANI, Y.CANDAU, G.GUYON & C.DALIBART : Sensitivity analysis of dynamic models to uncertainties in inputs data with time-varying variances, Technometrics 2006, 14 pages, à paraître.

T.RAISSI, N.RAMDANI & Y.CANDAU : Set membership state and parameter estimation for systems described by nonlinear differential equations, Automatica 40(10):1771-1777, 2004.

P.POIGNET, N.RAMDANI & A.VIVAS : Approche ellipsoïdale factorisée pour l’estimation de paramètres dynamiques physiques de robots parallèles, APII-JESA 37(9):1111-1127, 2003.

I. BRAEMS, N.RAMDANI, M. KIEFFER & E. WALTER, Caractérisation garantie d'un dispositif de mesure de grandeurs thermiques, APII-JESA 37(9) :1129-1143, 2003.

N.RAHNI, N.RAMDANI, Y.CANDAU & G.GUYON, Application of exact differential screening analysis to dynamic building energy simulation models, in J.Henriette, P.Lybaert, & M.El Hayeck (Eds.), Advanced Concepts and Techniques in Thermal Modelling, pp. 99-106, Elsevier, 1998.

N.RAHNI, N.RAMDANI, Y.CANDAU & P.DALICIEUX, Application Of Group Screening To Dynamic Buildings Energy Simulation Models, J. of Statistical Computation & Simulation 57(1-4): 285-304, 1997.

N.RAMDANI, Y.CANDAU, S.DAUTIN, S.DELILLE, N.RAHNI & P.DALICIEUX, How to improve building thermal simulation program by use of spectral analysis, Energy & Buildings 25(3): 223-242, 1997.

N.RAMDANI & Y.CANDAU, A new methodology to improve the accuracy of dynamic thermal modelling by comparison to experiment, in D.Lemonnier, JB.Saulnier & M.Fiebig, (Eds.), Advanced Concepts and Techniques in Thermal Modelling, pp. 291-297, Elsevier, 1996.