Processus d'identification
connaissance a priori, utilisation envisagée :
- La connaissance a priori nous permet de déterminer les contraintes dont il faudra tenir compte dans la conception des expériences, comme dans la détermination de la structure du modèle.
- L'usage envisagé permet de déterminer le domaine de fréquence dans lequel le modèle doit être valide et impose donc le choix de la fréquence d'échantillonnage des données, de la longueur de l'expérience et du spectre du signal d'entrée.
La fréquence d'échantillonnage sera choisie la plus élevée possible.
Dans la pratique, on choisit souvent 
ou 
(
est la plus petite constante de temps du système et 
est la plus grande).
La longueur de l'expérience sera choisie la plus longue possible.
En pratique, on prendra 
détermination de la structure du modèle :
On choisit la structure (et la complexité) du modèle parmi un ensemble de modèles candidats (dépendant du type de modèle recherché).
Cet ensemble de modèles est généralement obtenu après une modélisation soigneuse (en utilisant les lois physiques, chimiques, électroniques,...). Le choix se fait alors sur les différents niveaux de simplification possibles. On peut aussi utiliser des modèles linéaires standard (type second ordre, par exemple); dans ce cas, on parle de modèles "boîte noire".
On réalise l'estimation des paramètres du modèle, par différentes techniques.
La vérification, effectuée avec d'autres mesures, permet la validation du modèle identifié. Si le résultat n'est pas satisfaisant, on cherchera les causes du problèmes. Souvent, il s'agit :
- d'amplitudes d'entrées trop faibles,
- d'entrées trop pauvres du point de vue du contenu fréquentiel,
- d'une structure de modèle inadaptée,
- d'une longueur d'expérience trop courte.
- les expériences préliminaires consistent souvent à simplement observer le système ou à lui injecter des entrées-types.
On détermine ainsi généralement - les plus grandes constantes de temps,
- les amplitudes d'entrée autorisées,
- les niveaux de bruit,
- les retards,
- le degré de linéarité du système.
- les expériences suivantes consistent en l'acquisition des données. On prépare les expériences dans le but de mesurer le maximum de variables.
l'acquisition des données peut se faire par enregistrements :
- lors d'expérimentations spécialement conçues pour l'identification. Dans ce cas, les informations récupérées sont parfaitement ciblées.
- en fonctionnement normal (si l'expérimentation spécifique n'est pas possible).
