含输入-输出死区时间的离散时间系统自适应降阶建模
动力系统
2025-06-11 v1
摘要
许多声学系统可由线性时不变动力学系统良好建模，但高精度模型常因动力学复杂性而计算代价高昂。降阶建模技术（如特征系统实现算法 ERA）可从测量数据（尤其是脉冲响应）生成高效的代理模型。然而，实际挑战仍然存在，包括数据中存在的输入-输出死区时间（即传播延迟），这会增加模型阶数并引入预振铃等伪影。本文提出一种改进的死区时间提取方法，通过构建线性规划将输入和输出死区时间从数据中分离。此外，本文提出一种自适应随机化 ERA 流程，利用数值线性代数的最新进展降低计算复杂度并实现可扩展的模型降阶。在大规模实测房间脉冲响应数据集上的基准测试表明，所提出的死区时间提取方案相比先前方法能生成更精确、更高效的降阶模型。实现代码以开源 Python 代码形式发布，便于复现和进一步研究。
引用
@article{arxiv.2506.08870,
title = {Adaptive Reduced Order Modelling of Discrete-Time Systems with Input-Output Dead Time},
author = {Art J. R. Pelling and Ennes Sarradj},
journal= {arXiv preprint arXiv:2506.08870},
year = {2025}
}