为什么减少模型秩序?
在复杂系统的鲁棒控制器的设计,减少模型适合几个目标:
简化现有的最佳模型的目标模型used-namely,设计一个控制系统,以满足特定的规范。
加快模拟过程在设计验证阶段,使用一个更小的尺寸与大多数保存重要的系统动力学模型。
最后,如果一个现代控制方法如LQG或H∞用于控制律的复杂性是没有明确限制,合成的顺序控制器可能会远远大于是真正需要的。良好的模型降阶算法应用于控制律有时可以显著降低复杂性控制律控制系统性能变化不大。
模型降阶的例程在这个工具箱可以分为两类:
添加剂的错误方法——降维模型有一个附加误差有界的误差准则。
乘法误差法——降维模型有一个乘法误差准则或相对误差有界。
测量误差之间的峰值增益频率(H∞规范),误差范围是一个被忽视的汉克尔奇异值的函数。
