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用于离散时间模型降阶改进的最小信息损失方法
引用本文:曹清.用于离散时间模型降阶改进的最小信息损失方法[J].江南大学学报(自然科学版),2009,8(1).
作者姓名:曹清
作者单位:江南计算技术研究所,江苏,无锡,214083
摘    要:针对最小信息损失方法进行模型降阶时结果不惟一的问题,提出了用于离散时间系统模型降阶改进的最小信息损失方法.本方法通过限制系统采用输出正规模型,将系统的能观性格兰姆矩阵限制为单位矩阵,从而使系统的总信息损失达到最小,保证了降阶结果的惟一性,并通过仿真进行了验证.

关 键 词:离散时间  模型降阶  状态信息  最小信息损失  能控性和能观性

Revised Minimum Information Loss Method for Discrete-Time Model Reduction
CAO Qing.Revised Minimum Information Loss Method for Discrete-Time Model Reduction[J].Journal of Southern Yangtze University:Natural Science Edition,2009,8(1).
Authors:CAO Qing
Institution:Jiangnan Computing Technology Institute;Wuxi 214083;China
Abstract:The RMIL(Revised Minimum Information Loss) method for diecrete-time model reduction is proposed to revise the MIL(Minimum Information Loss) method,whose result is not unique.By restricting the system to be the output-normal model and transforming the observability grammian to be an identity matrix,the present RMIL method causes the total information loss to be minimized and preserves the reduced-order model to be unique.Examples are also given to illustrate the approximating performance of the reduced-order...
Keywords:discrete-time  model reduction  state information  minimum information loss  controllability and observability  
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