Couplage entre filtre de Kalman, erreur en relation de comportement modifiée, et réduction de modèle pour le recalage en temps réel de modèles dynamiques
Résumé
Dans ce travail on propose une nouvelle approche pour l'identification et le recalage en temps réel de modèle évolutif. L'idée principale est d'introduire l'erreur en relation de comportement modifiée dans une méthode d'assimilation de données basée sur le filtre de Kalman. L'intérêt est alors que l'on peut reformuler le filtre de Kalman afin d'en réduire la complexité tout en introduisant une méthode de réduction de modèle, la Proper Generalized Decomposition. Les performances de cette nouvelle approche sont illustrées sur diverses applications en Mécanique.
Origine : Fichiers produits par l'(les) auteur(s)
Loading...