Redução de modelos lineares em tempo continuo
Reinaldo Giusti Egas
DISSERTAÇÃO
Português
(Broch.)
T/UNICAMP Eg16r
Campinas, SP : [s.n.], 2004.
54fl. : il.
Orientador: Jose Claudio Geromel
Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Eletrica e de Computação
Resumo: Neste trabalho, o problema de redução de modelos e reestudado e formulado atraves de programação convexa restrita por desigualdades matriciais lineares. As normas H2 e H°° são utilizadas como criterio de comparação entre o modelo original e o modelo de ordem reduzida, tendo como ponto de...
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Resumo: Neste trabalho, o problema de redução de modelos e reestudado e formulado atraves de programação convexa restrita por desigualdades matriciais lineares. As normas H2 e H°° são utilizadas como criterio de comparação entre o modelo original e o modelo de ordem reduzida, tendo como ponto de partida os resultados atuais em filtragem para tempo continuo. Uma restrição de posto em certas variaveis, trabalhada apropriadamente, faz com que modelos parcialmente observaveis sejam obtidos, gerando uma função de transferencia de ordem
reduzida que aproxima o sistema inicial. A validação desse metodo e feita atrav'es de comparações entre os resultados obtidos aqui e aqueles advindos do procedimento de truncamento balanceado, ja bem conhecido na literatura. Tal comparação e feita utilizando sistemas gerados estatisticamente. Por fim, duas estruturas flexiveis são estudadas, resultando em aproximações validas para sistemas de grande ordem obtidas atrav'es do m'etodo aqui desenvolvido Ver menos
reduzida que aproxima o sistema inicial. A validação desse metodo e feita atrav'es de comparações entre os resultados obtidos aqui e aqueles advindos do procedimento de truncamento balanceado, ja bem conhecido na literatura. Tal comparação e feita utilizando sistemas gerados estatisticamente. Por fim, duas estruturas flexiveis são estudadas, resultando em aproximações validas para sistemas de grande ordem obtidas atrav'es do m'etodo aqui desenvolvido Ver menos
Abstract: In this work the model reduction problem is revisited and formulated through convex programming constrained by linear matrix inequalities. The H2 and H°° norms are used as comparison criteria between the original and reduced order models, having as starting point the present...
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Abstract: In this work the model reduction problem is revisited and formulated through convex programming constrained by linear matrix inequalities. The H2 and H°° norms are used as comparison criteria between the original and reduced order models, having as starting point the present continuous-time filtering results. A rank constraint in some variables, suitably developed, results in partially observable state space equations, generating a transfer function of reduced order that approximates the original system. This method is validated by comparisons between the results obtained herein and the ones provided by the well known balanced truncation procedure. Such comparison is done by using statistically generated systems. Finally, two flexible structures are studied, leading to valid approximations for systems of high order derived from the method developed here
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