Документация

Откройте приложение и импортируйте модель LTI, чтобы уменьшать. Например, предположите, что существует модель под названием build в рабочей области MATLAB^®. Следующая команда открывает Model Reducer и импортирует модель.

modelReducer(build)

В Data Browser выберите модель, чтобы уменьшать. Нажмите Balanced Truncation.

Во вкладке Balanced Truncation Model Reducer отображает график частотной характеристики исходной модели и уменьшаемой версии модели. Частотной характеристикой является Диаграмма Боде для моделей SISO и график сингулярного значения для моделей MIMO. Приложение также отображает сингулярное значение Ганкеля и диаграмму погрешностей приближения исходной модели.

График сингулярного значения Ганкеля показывает относительные энергетические вклады каждого состояния в системе. Model Reducer вычисляет начальный уменьшаемый порядок, основанный на модели на этих значениях. Подсвеченная панель является самым низким энергетическим состоянием в первоначальной модели уменьшаемого порядка. Model Reducer отбрасывает состояния, которые имеют более низкие сингулярные значения Ганкеля, чем подсвеченная панель.

Попробуйте различные порядки упрощенной модели найти модель самую низкоуровневую, которая сохраняет движущие силы, которые важны для вашего приложения. Задавать различные порядки, также:

Когда вы изменяете заданный порядок упрощенной модели, Model Reducer автоматически вычисляет новую модель уменьшаемого порядка. Если вы задаете порядки многоуровневой модели, Model Reducer вычисляет несколько моделей уменьшаемого порядка и отображает их ответы на графике.

Опционально, исследуйте абсолютную или относительную погрешность между исходной моделью и моделью уменьшаемого порядка, в дополнение к частотной характеристике. Выберите тип диаграммы погрешностей с помощью кнопок на вкладке Balanced Truncation.

Для получения дополнительной информации об использовании графиков для анализа смотрите, Визуализируют Модели Уменьшаемого Порядка в Приложении Model Reducer.

Если низкочастотные движущие силы не важны для вашего приложения, можно снять флажок Preserve DC Gain. Выполнение поэтому иногда дает к лучшему соответствию на более высоких частотах между исходными моделями и моделями уменьшаемого порядка.

Когда вы проверяете или снимаете флажок Preserve DC Gain, Model Reducer автоматически вычисляет новые модели уменьшаемого порядка. Для получения дополнительной информации об этой опции, смотрите, Выдерживают сравнение Усеченный и DC Совпадающие Приближения Модели Младшего разряда.

Опционально, ограничьте расчет сингулярного значения Ганкеля определенным частотным диапазоном. Такой предел полезен, когда модель имеет режимы вне необходимой области к вашему конкретному приложению. Когда вы применяете предел частоты, Model Reducer определяет который состояния обрезать на основе их энергетического вклада в заданном частотном диапазоне только. Пренебрежение энергетических вкладов вне той области значений может дать к даже приближению более низкоуровневому, которое все еще достаточно для вашего приложения.

Чтобы ограничить расчет сингулярного значения, проверяйте Focus on range. Затем задайте частотный диапазон:

Когда вы проверяете или снимаете флажок Focus on range или изменяете выбранную область значений, Model Reducer автоматически вычисляет новые модели уменьшаемого порядка.

Можно выбрать между абсолютными и относительными погрешностями путем выбирания подходящей опции в Error Bound. Установка его к absolute управляет абсолютной погрешностью $${\Vert G-G_r\Vert }_{\infty }$$ в то время как установка его к relative управляет относительной погрешностью $${\Vert G^{-1}\left(G-G_r\right)\Vert }_{\infty }$$. Относительная погрешность дает лучшее соответствие через частоту, в то время как абсолютная погрешность подчеркивает области с большей частью усиления.

Когда у вас есть одна или несколько упрощенных моделей, которые вы хотите сохранить и анализировать далее, кликнуть. Новые модели появляются в Data Browser. Если вы задали несколько порядков, каждая упрощенная модель появляется отдельно. Имена модели отражают порядок упрощенной модели.

После создания упрощенных моделей в Data Browser можно продолжить изменять параметры сокращения и создать упрощенные модели с различными порядками для анализа и сравнения.