Техники снижения сложности модели

Программное обеспечение Robust Control Toolbox™ предлагает несколько алгоритмов для приближения модели и сокращения порядка. Эти алгоритмы позволяют вам управлять абсолютной или относительной ошибкой приближения и являются всеми на основе сингулярных значений Ганкеля системы.

Устойчивая теория управления определяет количество системной неопределенности или как дополнения или как мультипликативных типов. Эти стандартные программы снижения сложности модели также категоризированы в две группы: аддитивная ошибка и мультипликативные ошибочные типы. Другими словами, некоторые стандартные программы снижения сложности модели производят модель Gred уменьшаемого порядка из исходной модели G с привязанным ошибка GGred, пиковое усиление через частоту. Другие производят модель уменьшаемого порядка с привязанным относительная погрешность G1(GGred).

Эти теоретические границы основаны на “хвостах” сингулярных значений Ганкеля модели, которые даны можно следующим образом.

  • Аддитивная ошибка связала:

    GGred2k+1nσi

    Здесь, σi обозначается ith сингулярное значение Ганкеля исходной системы G.

  • Мультипликативная (относительная) ошибка связала:

    G1(GGred)k+1n(1+2σi(1+σi2+σi))1

    Здесь, σi обозначается ith сингулярное значение Ганкеля матрицы фазы модели G (см. bstmr страница с описанием).

Команды для снижения сложности модели

Команда снижения сложности модели верхнего уровня

Метод

Описание

reduce

Основной интерфейс, чтобы смоделировать алгоритмы аппроксимации

Нормированная взаимно-простая сбалансированная команда снижения сложности модели

Метод

Описание

ncfmr

Нормированное взаимно-простое сбалансированное усечение

Аддитивные ошибочные команды снижения сложности модели

Метод

Описание

balancmr

Квадратный корень сбалансированное усечение модели

schurmr

Шур сбалансировал усечение модели

hankelmr

Минимальное приближение степени Ганкеля

Мультипликативная ошибочная команда снижения сложности модели

Метод

Описание

bstmr

Сбалансированное стохастическое усечение

Дополнительные инструменты снижения сложности модели

Метод

Описание

modreal

Модальная реализация и усечение

slowfast

Медленное и быстрое разложение состояния

stabsep

Проекция устойчивого и антиустойчивого состояния

Похожие темы

Для просмотра документации необходимо авторизоваться на сайте