Filtres Bayésiens parcimonieux - Application à l'identification d'effort

Abstract

Les filtres Bayésiens de type Kalman sont utilisés depuis quinzaine d'années en dynamique des structures pour estimer conjointement ou séquentiellement l'état d'un système, ainsi que les efforts qui lui sont appliqués. Lorsque l'on s'intéresse uniquement au problème d'identification d'effort, les filtres faisant références dans la littérature présentent deux défauts majeurs. Le premier concerne le lissage des champs d'efforts reconstruits lorsque la densité de points d'identification devient importante. Le second défaut est lié au phénomène de dérive qui apparaît lorsque seules des mesures d'accélération sont utilisées pour la reconstruction. Pour pallier ces problèmes, nous avons développé dans le cadre de la thèse de Julian GHIBAUDO, un filtre Bayésien parcimonieux introduisant une contrainte sur la distribution spatiale du champ d'effort à reconstruire. Pour cela, nous nous sommes appuyés sur le paradigme Bayésien pour obtenir une formulation unifiée du problème d'estimation de l'état et de la commande d'un système, permettant d'introduire de manière rigoureuse l'hypothèse de parcimonie spatiale du champ d'effort à identifier. Une comparaison du filtre Bayésien parcimonieux développé avec les filtres "état de l'art" sera proposée sur un exemple fil rouge.

Mathieu Aucejo

Associate Professor

My research interests include inverse problems, vibration control and vibro-acoustics.