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Nait ap Activite pratique Identi ?cation de la BLA du Benchmark de Wiener - Hammerstein E Karmani Y Edahbi N Mabrouk C Essadqi S El Aabed M El Habachi ENSET RABAT Electrical Engineering Departement Abstract ??Ce document papier est réalisé dans le cadre d

Activite pratique Identi ?cation de la BLA du Benchmark de Wiener - Hammerstein E Karmani Y Edahbi N Mabrouk C Essadqi S El Aabed M El Habachi ENSET RABAT Electrical Engineering Departement Abstract ??Ce document papier est réalisé dans le cadre de l ? activité pratique encadre par notre professeur A Naitali pour l ? identi ?cation de la BLA du Benchmark de WienerHammerstein Keywords ??identi ?cation BLA MATLAB WienerHammerstein model I INTRODUCTION On ne peut parler de l ? identi ?cation sans invoquer la science de la construction des modèles mathématiques décrivant la dynamique du process souvent il n ? est pas évident d ? obtenir le model due à la carence de sa dynamique ou encore sa complexité même en ayant le modèle l ? intrication rend son control une tache délicate largeur de dimensions non linéarité etc a ?n d ? obvier il est indispensable de réaliser la réduction du modèle ceci nécessitant de commencer par le modèle linéaire ce qui fait la raison de ce présent document d ? o? on aura le soin de réaliser ou plutôt d ? appliquer les disciplines d ? identi ?cation interrogées durant les séances d ? activité pratique en identi ?ant la plus proche approximation linéaire du Benchmark de WienerHammerstein à ce titre nous tirons l ? attention a remercié notre cher professeur A Naitali qui sans lui cet opuscule n ? aurait vu le jour II ANALYSE TEMPORELLE ET FREQUENTIELLE A Analyse temporelle Dans cette partie on adresse le problème de la non linéarité du système dans la structure de Wiener-Hammerstein il consiste d ? un block statique non linéaire f entourée par deux composantes linéaires dynamiques avec leurs réponses impulsionnelles respectivement G G La structure Wiener-Hammerstein est considerablement utilisée pour ses di ?érentes applications dans plusieurs domaines science et technologie Figure Histogramme I O En visualisant les résultats obtenus en peut constater la non linéarité du système ce qui se manifeste par la distorsion sur l ? histogramme de la sortie en temps que la sortie c ? est une gaussienne lissée Figure Systeme de Wiener-Hamerstein Le système Wiener-Hammerstein est excite par une excitation gaussienne ?ltrée de fréquence de coupure fc kHz B Analyse frequentielle A ?n de visualiser clairement le comportement du système nous somme menée à poursuivre son comportement dans le domaine fréquentiel ce qui donne les résultats suivants Identi ?cation BLA du systeme Wiener Hammerstein ? ENSET Rabat CB Black-box identi ?cation Avant d ? entamer la réalisation et le choix du model pour notre benchmark on aura le soin de dé ?nir la procédure d ? identi ?cation en boite noire via la régression linéaire on considère pour notre exemple le model ARX AutoRegressive eXogenous Figure Reponse fréquentielle d'entree sortie La repense fréquentielle du signal d ? entrée représente un comportement passe bas ce qui e ?ectivement illustre dans la ?gure Or la sortie représente clairement un zéro III PROCEDURE D ? IDENTIFICATION A Types d ? identi ?cation Ou e k est