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Computation of barrier certificates for dynamical hybrids systems using interval analysis

2017· dissertation· W7148464110 sur OpenAlexaboutno aff
Adel Djaballah

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typedissertation
Langue
DomaineEngineering
ThématiqueStability and Control of Uncertain Systems
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAgrégationInterval dataStatistical analysis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Calcul par analyse intervalle de certificats de barrière pour les systèmes dynamiques hybrides Cette thèse développe des outils permettant de prouver qu’un système dynamique est sûr. En supposant qu’une partie de l’espace d’état est dangereuse, un système dynamique est dit sûr lorsque son état n’atteint jamais cette partie dangereuse au cours du temps, quel que soit l’état initial appartenant à un ensemble d’états initiaux admissibles et quel que soit le niveau de perturbation restant dans un domaine admissible. Les outils proposés cherchent à établir des preuves de sûreté pour des systèmes décrits par des modèles dynamiques non-linéaires et des modèles dynamiques hybrides. Prouver qu’un système dynamique est sûr en calculant explicitement l’ensemble des trajectoires possibles du système lorsque le modèle dynamique est non-linéaire et perturbé reste une tâche très difficile. C’est pourquoi cette thèse aborde ce problème à l’aide de fonctions barrières paramétrées. Une barrière, lorsqu’elle existe, permet de partitionner l’espace d’état et d’isoler l’ensemble des trajectoires possibles de l’état du système de la partie dangereuse de l’espace d’état. La fonction paramétrique décrivant la barrière doit satisfaire un certain nombre de contraintes impliquant la dynamique du modèle, l’ensemble des états initiaux possibles, et l’ensemble dangereux. Ces contraintes ne sont pas convexes en général, ce qui complique la recherche de fonctions barrières satisfaisantes. Précédemment, seules des fonctions barrières polynomiales ont été considérées pour des modèles dynamiques polynomiaux. Cette thèse considère des systèmes dynamiques relativement généraux avec des barrières paramétriques quelconques. Les solutions présentées exploitent des outils de satisfaction de contraintes sur des domaines continus et des outils issus de l’analyse par intervalles. Dans un premier temps, cette thèse considère des systèmes dynamiques non-linéaires à temps continu. Le problème de conception d’une barrière paramétrique est formulé comme un problème de satisfaction des contraintes sur des domaines réels avec des variables quantifiées de manière existentielle et universelle. L’algorithme CSC-FPS a été adapté afin de résoudre le problème de synthèse de barrière. Cet algorithme combine une exploration de l’espace des paramètres de la barrière et une phase de vérification des propriétés de la barrière. A l’aide de contracteurs, il est possible de significativement accélérer la recherche de solutions. Dans un second temps, ces résultats sont étendus au cas de systèmes décrits par des modèles dynamiques hybrides. La propriété de sûreté doit être prouvée lors de l’évolution à temps continu du système dynamique, mais aussi pendant les transitions du système. Ceci nécessite l’introduction de contraintes supplémentaires qui lient les fonctions barrières associées à chaque mode à temps continu entre elles. Réaliser la synthèse de toutes les fonctions barrières pour les différents modes simultanément n’est envisageable que pour des systèmes de très petite dimension avec peu de modes. Une approche séquentielle a été proposée. Les contraintes liées aux transitions sont introduites progressivement entre les modes pour lesquels une barrière a déjà été obtenue. Lorsque certaines contraintes de transition ne sont pas satisfaites, une méthode de backtracking doit être mise en œuvre afin de synthétiser des barrières offrant une meilleure prise en compte des contraintes de transition non satisfaites. Ces approches ont été évaluées et comparées avec des techniques de l’état de l’art sur des systèmes décrits par des modèles à temps continu et des modèles hybrides.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,642
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,002
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,038
Tête enseignante GPT0,311
Écart entre enseignants0,273 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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