Chapitre 6. Méthodes d'identification

6.1 Méthodes d'identification basées sur le blanchissement de l'erreur de prédiction (type I)

6.1.1 Moindres carrés récursifs (M.C.R.)

6.1.2 Moindres carrés étendus (M.C.E.)

6.1.3 Maximum de vraisemblance récursif (M.V.R.)

6.1.4 Erreur de sortie avec modèle de prédiction étendu (E.S.M.P.E.)

6.1.5 Moindres carrés généralisés (M.C.G.)

6.2 Validation des modèles identifiés avec les méthodes de type I

6.3 Méthodes d'identification basées sur la décorrélation du vecteur des observations et de l'erreur de prédiction (type II)

6.3.1 Variable instrumentale à entrées retardées

6.3.2 Variable instrumentale à modèle auxiliaire

6.3.3 Erreur de sortie à compensateur fixe

6.3.4 Erreur de sortie avec filtrage (adaptif) des observations

6.4 Validation des modèles identifiés avec les méthodes de type II

6.5 Estimation de la complexité d'un modèle

6.5.1 Un exemple

6.5.2 Cas idéal (sans bruit)

6.5.3 Cas avec bruit

6.5.4 Critère d'estimation de complexité

6.6 Conclusion

6.7 Notes et indications bibliographiques