Сложные модели не всегда требуются для хорошего управления. К сожалению, методы оптимизации, включая методы на основе H ∞, H 2, и µ - теория оптимального управления синтеза, обычно имеют тенденцию производить контроллеры с, по крайней мере, столькими же состояний сколько модель объекта управления. Команды сокращения порядка модели помогают вам найти менее комплексные аппроксимации младшим порядком к объекту и моделям контроллеров.
reduce | Упрощенный доступ к основанным на сингулярном значении функциям снижения сложности модели Ганкеля |
balancmr | Сбалансированное образцовое усечение с помощью метода квадратного корня |
bstmr | Сбалансированное стохастическое образцовое усечение (BST) с помощью метода Шура |
hankelmr | Минимальное приближение степени (MDA) Ганкеля без балансировки |
hankelsv | Вычислите сингулярные значения Ганкеля для стабильной/нестабильной или непрерывной/дискретной системы |
modreal | Модальная реализация формы и проекция |
ncfmr | Сбалансированное образцовое усечение для нормированных взаимно-простых факторов |
schurmr | Сбалансированное образцовое усечение с помощью метода Шура |
dcgainmr | Уменьшаемая модель порядка |
slowfast | Медленное и быстрое разложение режимов |
Почему уменьшают порядок модели?
В проекте устойчивых контроллеров для сложных систем снижение сложности модели соответствует нескольким целям.
Сингулярные значения Ганкеля задают энергию каждого состояния в системе. Техники снижения сложности модели на основе сингулярных значений Ганкеля могут достигнуть модели уменьшаемого порядка, которая сохраняет важные характеристики системы.
Техники снижения сложности модели
Стандартные программы снижения сложности модели категоризированы в две группы, аддитивную ошибку и мультипликативные ошибочные типы.
Аппроксимированная модель объекта управления аддитивными ошибочными методами
Уменьшайте модель с balancmr и исследуйте получившуюся образцовую ошибку.
Аппроксимированная модель объекта управления мультипликативным ошибочным методом
Уменьшайте модель с bstmr и исследуйте получившуюся образцовую ошибку.
modreal позволяет вам уменьшать модель при сохранении jω - полюса оси.
Сокращение крупномасштабных моделей
modreal может быть лучшим способом запуститься при сокращении больших моделей.
Нормированное взаимно-простое факторное сокращение
Вычислите модель уменьшаемого порядка путем усечения сбалансированного взаимно-простого набора модели.
Упрощение представления неопределенных объектов
Упростите неопределенные модели, созданные от неопределенных элементов, чтобы гарантировать, что внутреннее представление модели минимально.
