版权说明 操作指南
首页 > 成果 > 详情

基于部分可控性矩阵的模型降阶方法及误差分析

认领
导出
Link by 中国知网学术期刊 Link by 维普学术期刊 Link by 万方学术期刊
反馈
分享
QQ微信 微博
成果类型:
期刊论文
作者:
高遵海;林益
作者机构:
武汉轻工大学数学与计算机学院,湖北武汉,430023
宾州州立 SR大学数学系,Slippery Rock,PA,16057,美国
[林益] 宾州州立SR大学
[高遵海] 武汉轻工大学
语种:
中文
关键词:
模型降阶;集结法;可控性矩阵;最小范数最小二乘解;广义逆
关键词(英文):
model reduction;aggregation method;controllability matrix;minimum norm least squares;generalized inverse
期刊:
空军工程大学学报(自然科学版)
ISSN:
1009-3516
年:
2014
卷:
15
期:
6
页码:
1-5
基金类别:
61179032:国家自然科学基金 11301405:国家自然科学基金
机构署名:
本校为第一机构
院系归属:
数学与计算机学院
摘要:
针对单输入单输出系统,利用部分可控性矩阵的M-P广义逆作为集结矩阵,提出了一种新的近似集结法模型降阶方法。首先给出了当系统可控与不可控时的2种降阶模型,然后通过误差最小分析归结为一种降阶模型,并利用向量到子空间的距离给出了不同阶降阶模型误差的一个简单计算方法。以此误差作为标准,可以方便地选择满足需要的降阶阶数及降阶模型。最后以实例表明了该方法的有效性和应用性。
摘要(英文):
For the single input and single output linear system,a new method of approximately aggregated model reduction is presented by using the Moore-Penrose generalized inverse of a partial block controllabil-ity matrix as an aggregation matrix.Two aggregated order reduction models are presented firstly under the condition that the system is controllable and uncontrollable,and then a unique least error reduced model is integrated no matter whether the system is controllable or not.A simple method is deduced to compute the errors of all order reduced models,which are the distances from some known vect...

反馈

验证码:
看不清楚,换一个
确定
取消

成果认领

标题:
用户 作者 通讯作者
请选择
请选择
确定
取消

提示

该栏目需要登录且有访问权限才可以访问

如果您有访问权限,请直接 登录访问

如果您没有访问权限,请联系管理员申请开通

管理员联系邮箱:yun@hnwdkj.com