Redução de modelos sistemas discretos
Fernando Ryu Ramos Kawaoka
DISSERTAÇÃO
Português
(Broch.)
T/UNICAMP K179r
Campinas, SP : [s.n.], 2004.
55fl. : il.
Orientador: Jose Claudio Geromel
Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Eletrica e de Computação
Resumo: Esta dissertação descreve dois novos metodos de redução de ordem de modelos a tempo discreto, baseados na minização das normas H2 e H do erro de redução. Os metodos são definidos a partir de um problema de programação convexa dado em termos de desigualdades matriciais lineares. A solução...
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Resumo: Esta dissertação descreve dois novos metodos de redução de ordem de modelos a tempo discreto, baseados na minização das normas H2 e H do erro de redução. Os metodos são definidos a partir de um problema de programação convexa dado em termos de desigualdades matriciais lineares. A solução assim obtida e subotima. Os metodos são comparados ao truncamento balanceado, procedimento cl'assico para a redução de modelos. Quanto a redução em norma H2, os resultados indicam que o metodo proposto tem desempenho equivalente aquele do truncamento balanceado. No caso H, no entanto, o metodo proposto apresenta desempenho signicativamente superior
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Abstract: This work describes two new methods for model reduction of discrete time models, based on the minimization of the H2 and H norms of the reduction error. The methods are defined by a convex optimization problem given in terms of linear matrix inequalities. The resulting solution
is... Ver mais Abstract: This work describes two new methods for model reduction of discrete time models, based on the minimization of the H2 and H norms of the reduction error. The methods are defined by a convex optimization problem given in terms of linear matrix inequalities. The resulting solution
is suboptimal. The methods are compared to the balanced truncation, a classical model reduction procedure. The results indicate that, with respect to the H2 norm reduction, the proposed method has a similar performance to that from balanced truncation. In the H case, however, the proposed
method performs significantly better Ver menos
is... Ver mais Abstract: This work describes two new methods for model reduction of discrete time models, based on the minimization of the H2 and H norms of the reduction error. The methods are defined by a convex optimization problem given in terms of linear matrix inequalities. The resulting solution
is suboptimal. The methods are compared to the balanced truncation, a classical model reduction procedure. The results indicate that, with respect to the H2 norm reduction, the proposed method has a similar performance to that from balanced truncation. In the H case, however, the proposed
method performs significantly better Ver menos
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