关于线性参数变化状态空间模型的降阶
系统与控制
2024-04-03 v1 系统与控制
摘要
本文对线性参数变化状态空间模型的状态阶数降阶和调度维度降阶的现有技术进行了概述和比较研究，比较和评估了它们的能力、局限性和性能。为这些研究选择的用例是一个非线性耦合质量弹簧阻尼器系统的互连网络，具有三种不同的配置，其中一些弹簧系数由任意用户定义的静态非线性函数描述。对于SOR，比较了以下方法：线性时不变、LPV和基于LFR的平衡截断、矩匹配和参数变化斜投影。对于SDR，比较了以下方法：主成分分析、轨迹PCA、核PCA和LTI平衡截断、自编码器和深度神经网络。比较揭示了不同基准配置中最合适的降阶方法，从中我们提供了用例SOR和SDR指南，可用于为给定的LPV-SS模型选择最佳降阶方法。
引用
@article{arxiv.2404.01871,
title = {On the reduction of Linear Parameter-Varying State-Space models},
author = {E. Javier Olucha and Bogoljub Terzin and Amritam Das and Roland Tóth},
journal= {arXiv preprint arXiv:2404.01871},
year = {2024}
}