Th?se de Master de l'ann?e 2005 dans le domaine Ing?nierie - G?n?ralit?s, note: -, langue: Fran?ais, r?sum? Le but de l'identification est la d?termination des param?tres d'un mod?le ? partir de donn?es exp?rimentales pour obtenir des comportements identiques entre le syst?me et le mod?le ?tabli . De nos jours, l'?volution des moyens de calcul a permis le d?veloppement des algorithmes d'identification et leur application avec succ?s pour diverses applications industrielles. Les techniques d'identification peuvent ?tre class?es en m?thodes conventionnelles et non conventionnelles. Les m?thodes d'identification conventionnelles sont chronologiquement, les premi?res techniques utilis?es pour l'identification des syst?mes dynamiques. Elles permettent la description d'un syst?me par un mod?le math?matique en se basant, soit sur une analyse th?orique, soit sur une analyse exp?rimentale ou sur les deux. Les m?thodes d'identification non conventionnelles, et en particulier, celles qui sont bas?es sur le concept des R?seaux de Neurones Artificiels (RNA), sont de nos jours de plus en plus utilis?es. Les RNA sont des approximateurs universels, constitu?s d'un grand nombre d'unit?s de traitements ?l?mentaires op?rant en parall?le. Les RNA sont ?galement connus par leur robustesse au bruit provenant du fait que chaque information est r?partie sur plusieurs neurones ? la fois. Ce m?moire, qui a comme th?matique la mise en oeuvre de m?thodes d'identification conventionnelles et non conventionnelles, est organis? en deux chapitres. Dans le premier chapitre, des g?n?ralit?s sur les techniques d'identification sont pr?sent?s. Dans une premi?re partie, les principales techniques d'identification conventionnelles, r?pertori?es en m?thodes non param?triques et param?triques sont cit?s. Dans la deuxi?me partie de ce chapitre, le concept des RNA est introduit et les diff?rentes m?thodes d'identification sont mentionn?es. Le deuxi?me chapitre est consacr? ? la mise en oeuvre de deux m?t
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