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Monday, 15 July 2024

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46), afin d'estimer Θk+1 à partir des mesures Yk+1, la régression Xk+1et Θk. En fait, ρkreprésente un vecteur de bruit blanc de moyenne nulle. Il est défini par la fonction d'auto-corrélation: E[ρ(t)ρ∗(t − τ)] = σ2 ρ, τ = 0, Concernant la matrice Pk, elle représente la matrice des variances covariances de l'erreur d'estimation: Pk= cov[ek] = E[( ˆΘk− Θ)T( ˆΘk− Θ)]. Les développements qui suivent, sont basés sur l'algorithme de Kalman-Bucy avec un écart fixe, par exemple, pour tout k ≥ m, rk−m= σ2%. De ce fait, en appliquant la propriété de linéarité de la variance, on obtient l'expression suivante à partir de (2. 49): V ar( ˆΘk) = σ ρ 2 k P i=m+1 λ2α(i)X i 2 k λα(i) X 2 i 2. 54) La relation (2. 54) peut être exprimée en utilisant la solution explicite (2. Système masse ressort amortisseur 2 ddl 2018. 51), comme suit: A2 1 K(Z, λ, ω0, Te, m, k), (2. 55) où K(Z, λ, ω0, Te, m, k) = (ω 0 2(Z2− 1))2 Pk λ2α(i)(Z sin(ω0ti) − w0sin(Zω0ti))2 λα(i) (Z sin(ω 0ti) − ω0sin(Zω0ti))2 2. 56) La minimisation de la variance de l'estimateur récursif asymptotique peut être obtenue en augmentant l'amplitude A1 de la force en entrée.

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(2. 47) 4. 3 Estimation par le filtre de Kalman-Bucy 63 Notons: α(i) = k − max{i − m, k}pour i ∈ {m + 1,..., k}. (2. 48) Après k ≥ m échantillons empilés, en appliquant les récurrences (2. 46) initialisées par (2. 47), on peut obtenir l'estimation suivante: Θk= Pk i=m+1λα(i)XiYi i=m+1λα(i)Xi2, (2. 49) avec Kk = Xk i=m+1λα(i)Xi2 et Pk = σ% 2 i=m+1λα(i)Xi2. 50) 4. 1 Analyse de la variance Dans ce paragraphe, nous nous intéressons à l'analyse de la variance de l'estimateur donné par la relation (2. 49), dans le but de trouver la trajectoire de référence u(t), à savoir les valeurs de (A1)optet (ω1)opt, qui permettent de minimiser la variance de (2. Système masse ressort amortisseur 2 ddl de la. 49). Dans ce cas, la valeur de (ω1)optest étudiée en fonction de la pulsation optimale Zopt = (ω1)opt ω0. L'expérience montre que pour des systèmes industriels, les structures sont très faiblement amorties. Ainsi, en vue de simplifier l'étude de variance, le paramètre θ1 = 2ζω0est supposé nul. Cette hypothèse permettra de simplifier l'étude de la variance du filtre de Kalman-Bucy.

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45) où Xk= [( ˙xi)e xi]i=m+1,..., kest la matrice de régression et Yk= [ui− (¨xi)e]i=m+1,..., kreprésente le vecteur des signaux observés. Par ailleurs [ ˙xi]eet [¨xi]edésignent respectivement une estimation de vitesse et d'accélération à chaque instant ti= iTe. Nous supposons que ρkest une suite de variables gaussiennes indépendantes de moyenne nulle et de variance connue σ% 2due à la fois aux bruits de mesure $ et aux erreurs d'estimation de la dérivée. Système masse ressort 2 ddl exercice corrigé. L'entier m est égal à la valeur minimale nécessaire pour calculer [ ˙xi]eet [¨xi]e. Habituellement, l'estimation des dérivées est calculé grâce à un filtre de differentiation fini. La problématique revient à estimer Θ en se basant sur les mesures et les observations. Nous considérons la situation lorsque les observations sont obtenues au fur et à mesure. Dans ce qui suit, une estimation récursive est développée. Au lieu de recalculer les estimations avec toutes les données disponibles, les paramètres issus de l'estimation précédente sont mis à jour avec le nouvel échantillon.

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