Programme d’études 2022-2023 | English | ||
Nonlinear system modeling and data-driven techniques applied to biological systems | |||
Unité d’enseignement du programme de Master : ingénieur civil électricien , à finalité spécialisée en Data Science for Dynamical Systems (MONS) (Horaire jour) à la Faculté Polytechnique |
Code | Type | Responsable | Coordonnées du service | Enseignant(s) |
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UI-M2-IRELBS-003-M | UE Obligatoire | VANDE WOUWER Alain | F107 - Systèmes, Estimation, Commande et Optimisation |
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Langue d’enseignement | Langue d’évaluation | HT(*) | HTPE(*) | HTPS(*) | HR(*) | HD(*) | Crédits | Pondération | Période d’enseignement |
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| Anglais, Français | 36 | 24 | 0 | 0 | 0 | 5 | 5.00 | 1er quadrimestre |
Code(s) d’AA | Activité(s) d’apprentissage (AA) | HT(*) | HTPE(*) | HTPS(*) | HR(*) | HD(*) | Période d’enseignement | Pondération |
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I-SECO-108 | Nonlinear system modeling and data-driven techniques applied to biological systems | 36 | 24 | 0 | 0 | 0 | Q1 | 100.00% |
Unité d'enseignement | ||
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UI-M2-IRELBS-002-M Optimal Control and Estimation |
Objectifs par rapport aux acquis d'apprentissage du programme
Acquis d'apprentissage de l'UE
découvrir des modèles dynamiques non linéaires utilisés en écologie et en biotechnologie;
concevoir des simulateurs numériques de systèmes dynamiques;
approfondir l'étude des techniques d'identification de paramètres, avec le souci de prendre en compte les différentes sources d'incertitude;
utiliser des réseaux de neurones pour construire des modèles boites noires et des modèles hybrides de systèmes biologiques;
apprendre à utiliser des observateurs asymptotiques;
découvrir des techniques de commande non linéaire basée sur un modèle ou au contraire sans modèle.
Contenu de l'UE : descriptif et cohérence pédagogique
introduction aux modèles de population; modèles macroscopiques des bioprocédés; simulation numérique de systèmes dynamiques; identification paramétrique (problèmes linéaires et non linéaires, moindres carrés et maximum de vraisemblance); introduction aux réseaux de neurones pour la modélisation et la supervision; estimation d'état par des observateurs asymptotiques; introduction à la commande des bioréacteurs (commande linéarisante, extremum seeking); exercices
Compétences préalables
équations d'état; observateurs
Types d'activités
AA | Types d'activités |
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I-SECO-108 |
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Mode d'enseignement
AA | Mode d'enseignement |
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I-SECO-108 |
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Supports principaux non reproductibles
AA | Supports principaux non reproductibles |
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I-SECO-108 | Sans objet |
Supports complémentaires non reproductibles
AA | Support complémentaires non reproductibles |
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I-SECO-108 | Sans objet |
Autres références conseillées
AA | Autres références conseillées |
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I-SECO-108 | G. Bastin, D. Dochain, "On-line Estimation and Adaptive Control of Bioreactors", Elsevier, 1990 |
Reports des notes d'AA d'une année à l'autre
AA | Reports des notes d'AA d'une année à l'autre |
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I-SECO-108 | Autorisé |
Evaluation du quadrimestre 1 (Q1) - type
AA | Type(s) et mode(s) d'évaluation du Q1 |
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I-SECO-108 |
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Evaluation du quadrimestre 1 (Q1) - commentaire
AA | Commentaire sur l'évaluation Q1 |
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I-SECO-108 | L'examen porte sur la compréhension des matières du cours et consiste en un entretien oral. |
Evaluation de l'épreuve de rattrapage du quadrimestre 1 (Q1) pour B1BA - type
AA | Type(s) et mode(s) d'évaluation rattrapage Q1(BAB1) |
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I-SECO-108 |
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Evaluation du quadrimestre 3 (Q3) - type
AA | Type(s) et mode(s) d'évaluation du Q3 |
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I-SECO-108 |
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Evaluation du quadrimestre 3 (Q3) - commentaire
AA | Commentaire sur l'évaluation Q3 |
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I-SECO-108 | L'examen porte sur la compréhension des matières du cours et consiste en un entretien oral. |