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Adaptative high-gain extended Kalman filter and applications / Le filtre de Kalman étendu à grand-gain adaptatif et ses applications

Boizot, Nicolas 30 April 2010 (has links)
Le travail porte sur la problématique de l’observation des systèmes — la reconstruction de l’état complet d’un système dynamique à partir d'une mesure partielle de cet état. Nous considérons spécifiquement les systèmes non linéaires. Le filtre de Kalman étendu (EKF) est l’un des observateurs les plus utilisés à cette fin. Il souffre cependant d’une performance moindre lorsque l'état estimé n’est pas dans un voisinage de l'état réel. La convergence de l’observateur dans ce cas n’est pas prouvée. Nous proposons une solution à ce problème : l’EKF à grand gain adaptatif. La théorie de l’observabilité fait apparaître l’existence de représentations caractérisant les systèmes dit observables. C’est la forme normale d’observabilité. L’EKF à grand gain est une variante de l’EKF que l’on construit à base d’un paramètre scalaire. La convergence de cet observateur pour un système sous sa forme normale d’observabilité est démontrée pour toute erreur d’estimation initiale. Cependant, contrairement à l’EKF, cet algorithme est très sensible au bruit de mesure. Notre objectif est de combiner l’efficacit´e de l’EKF en termes de lissage du bruit, et la r´eactivit´e de l’EKF grand-gain face aux erreurs d’estimation. Afin de parvenir à ce résultat nous rendons adaptatif le paramètre central de la méthode grand gain. Ainsi est constitué l’EKF à grand gain adaptatif. Le processus d’adaptation doit être guidé par une mesure de la qualité de l’estimation. Nous proposons un tel indice et prouvons sa pertinence. Nous établissons une preuve de la convergence de notre observateur, puis nous l’illustrons à l’aide d’une série de simulations ainsi qu’une implémentation en temps réel dur. Enfin nous proposons des extensions au résultat initial : dans le cas de systèmes multi-sorties et dans le cas continu-discret. / The work concerns the “observability problem”—the reconstruction of a dynamic process’s full state from a partially measured state— for nonlinear dynamic systems. The Extended Kalman Filter (EKF) is a widely-used observer for such nonlinear systems. However it suffers from a lack of theoretical justifications and displays poor performance when the estimated state is far from the real state, e.g. due to large perturbations, a poor initial state estimate, etc. . . We propose a solution to these problems, the Adaptive High-Gain (EKF). Observability theory reveals the existence of special representations characterizing nonlinear systems having the observability property. Such representations are called observability normal forms. A EKF variant based on the usage of a single scalar parameter, combined with an observability normal form, leads to an observer, the High-Gain EKF, with improved performance when the estimated state is far from the actual state. Its convergence for any initial estimated state is proven. Unfortunately, and contrary to the EKF, this latter observer is very sensitive to measurement noise. Our observer combines the behaviors of the EKF and of the high-gain EKF. Our aim is to take advantage of both efficiency with respect to noise smoothing and reactivity to large estimation errors. In order to achieve this, the parameter that is the heart of the high-gain technique is made adaptive. Voila, the Adaptive High-Gain EKF. A measure of the quality of the estimation is needed in order to drive the adaptation. We propose such an index and prove the relevance of its usage. We provide a proof of convergence for the resulting observer, and the final algorithm is demonstrated via both simulations and a real-time implementation. Finally, extensions to multiple output and to continuous-discrete systems are given.
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Contribution to the development of Aitken Restricted Additive Schwarz preconditioning and application to linear systems arising from automatic differentiation of compressible Navier-Stokes solutions with respect to the simulation’s parameters / Contribution au développement du préconditionnement Aitken Schwarz Additif Restreint et son application aux systèmes linéaires issus de la différentiation automatique des solutions de Navier-Stokes dépendant des paramètres de la simulation

Dufaud, Thomas 25 November 2011 (has links)
Un préconditionneur à deux niveaux, reposant sur la technique d’accélération d’Aitken d’une suite de q vecteurs solutions de l’interface d’un pro- cessus itératif de Schwarz Additif Restreint, est conçu. Cette nouvelle technique, dénomée ARAS(q), utilise une approximation grossière de la solution sur l’interface. Différentes méthodes sont proposées, aboutissant au développement d’une tech- nique d’approximation par Décomposition en Valeures Singulières de la suite de vecteurs. Des implémentations parallèles des méthodes d’Aitken-Schwarz sont pro- posées et l’étude conduit à l’implémentation d’un code totalement algébrique, sur un ou deux niveaux de parallélisation MPI, écrit dans l’environnement de la biblio- thèque PETSc. Cette implémentation pleinement parallèle et algébrique procure un outil flexible pour la résolution de systèmes linéaires tels que ceux issus de la dif- férentiation automatique des solutions de Navier-Stokes dépendant des paramètres de la simulation / A two level preconditioner, based on the Aitken acceleration technique of a sequence of q interface’s solution vectors of the Restricted Additive Schwarz iterative process, is designed. This new technique, called ARAS(q), uses a coarse approximation of the solution on the interface. Different methods are discussed, leading to the development of an approximation technique by Singular Value De- composition of the sequence of vectors. Parallel implementations of Aitken-Schwarz methods are proposed, and the study leads to a fully algebraic one-level and two- level MPI implementation of ARAS(q) written into the PETSc library framework. This fully parallel and algebraic code gives an adaptive tool to solve linear systems such as those arising from automatic differentiation of compressible Navier-Stokes solution with respect to the simulation’s parameters
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Lutter contre la dualisation socio-spatiale dans les quartiers défavorisés de Bruxelles et de Montréal: changements et convergences à l'épreuve des logiques d'acteurs et des dynamiques institutionnelles / Struggling against social and urban polarization in popular neighbourhoods of Brussels and Montreal :bchanges and convergences framed by logics of actors and institutionnal dynamics

Sacco, Muriel 10 December 2011 (has links)
Notre recherche doctorale porte sur les politiques de lutte contre la dualisation socio-spatiale menées à Bruxelles et Montréal. Ces politiques publiques ont été introduites à la fin des années 1980 dans un très grand nombre de villes occidentales (Equal Opportunity Policies et Urban Regeneration Policies dans le cadre du programme Action for Cities en Grande-Bretagne, Soziale Stadt en Allemagne, la politique de la ville en France, Urban et Objectif 2 au niveau européen, etc.) en raison de la montée de l’exclusion et de menace pesant sur la cohésion sociale urbaine. Ces politiques publiques se fondent sur la logique de ciblage territorial, de mobilisation locale et sur une approche intégrée mêlant des actions sur le bâti, les équipements collectifs et des actions sociales. C’est pourquoi elles introduisent plusieurs ruptures par rapport aux modes d’intervention publique à l’œuvre jusqu’alors. La diffusion de ces politiques publiques nous a incitée à interroger la standardisation et les transformations de l’action publique véhiculées par ce type de politiques publiques. Notre démarche se caractérise non seulement par la comparaison de deux villes, mais aussi de deux politiques publiques et de trois quartiers dans chacune des deux villes. <p>1.\ / Doctorat en Sciences politiques et sociales / info:eu-repo/semantics/nonPublished

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