부분 최소자승회귀, 균형 잡힌 realization, 균형 잡힌 truncation을 결합함으로써, MIMO 상태공간 모델의 모델인식을 위한 효과적인 방법이 개발되었다. 개발된 방법에서 MIMO 시스템은 고차 ARX 모델로 표현되는 다중 MISO 시스템으로 분해된다. 이 때, ARX 모델의 파라미터는 부분 최소자승회귀에 의해 추정된다. 그 후, realization을 통해 각각의 MISO ARX 전달함수에 대한 MISO 상태공간 모델이 만들어지며, MIMO 상태공간 모델로 결합된다. 최종적으로, 균형 잡힌 realization과 균형 잡힌 truncation을 통해 최소의 균형 잡힌 MIMO 상태공간 모델이 얻어진다. 제안된 방법은 고압 $CO_2$ 용해도 측정 실험 장치의 온도제어를 위한 모델 예측 제어의 설계에 적용되었다.
International Journal of Control, Automation, and Systems
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제6권2호
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pp.180-185
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2008
A new method for relative error continuous and discrete time model order reduction is proposed. The reduction technique is based on two recently developed methods, namely frequency domain balanced truncation within a frequency bound and inner-outer factorization techniques. The proposed method is of interest for practical model order reduction because in this context it shows to keep the accuracy of the approximation as high as possible without sacrificing the computational efficiency. Numerical results show the accuracy and efficiency enhancement of the method.
입체음향 시스템의 방향감 제어에서 필수적인 머리전달함수(Head-Related Transfer Function)는 일반적으로 FIR 또는 IIR 필터로 구현되며, IIR 필터의 경우 FIR 보다 비교적 저차 모델링이 가능한 장점을 갖는다. 본 논문에서는 Balanced Model Truncation(BMT)를 이용하여 비교적 높은 차수를 가지는 FIR 필터를 IIR 필터로 설계하여 입체음향 시스템의 실시간 구현시 필수적인 계산의 효율을 높이는 방법을 제시하고, 기존의 방법과의 성능의 비교 평가를 하고자 한다.
In this paper we proposed the systematic method of reducing the order of controller with robustness. State space formulae for all controllers is found by solving two coupled J-lossless coprime factorizations and model reduction problem. To reduce the order of controller, balanced truncation and Hankel approximation are used.
This paper is on weighted model reduction using structurally balanced truncation. For a given weighted(single or double-sided) transfer function, a state space realization with the linear fractional transformation form is obtained. Then we prove that two block diagonal LMI(linear matrix inequality) solutions always exist, and it is possible to get a reduced order model with guaranteed stability and a priori error bound. Finally, two examples are used to show the validity of proposed weighted reduction method, and the method is compared with other existing methods.
본 논문은 헤드폰/이어폰에 최적화된 저전력 피드백 능동 소음 제어 필터 설계 방법을 제안하였다. 제약 최적화를 이용하여 높은 샘플링 주파수 환경에서 합리적인 소음 저감 성능을 확보하기 위한 높은 차수의 유한 임펄스 응답소음 제어 필터를 얻은 후 무한 임펄스 응답 근사 기법인 Balanced Model Truncation (BMT)를 이용하여 얻어낸 필터를 헤드폰/이어폰과 같은 저전력 디지털 신호처리 시스템에 적합하도록 낮은 차수의 무한 임펄스 응답 소음 제어 필터로 변환하였다. 성능 확보를 위해 주파수 워핑 기법을 이용하여 기존의 높은 차수의 유한 임펄스 응답 소음 제어 필터와 더욱 유사한 주파수 응답을 가지는 무한 임펄스 응답 필터를 얻었으며, 이를 2차 무한 임펄스 응답 필터들의 종속연결 구조로 재구성하여 시스템 전체의 안정성을 높였다. 백색 잡음을 통한 능동 소음 제어 시뮬레이션과 결과 및 안정성 실험 등을 통해 제안하는 기법이 기존의 기법보다 우수한 소음 저감 성능과 안정성을 가짐을 검증하였다.
상업용 12인치 급속가열장치(RTP)의 다변수 고급제어기를 개발하기 위하여 열전대가 부착된 웨이퍼를 대상으로 다변수 모델인식을 수행하였다. 웨이퍼에는 7개의 열전대가 설치되어 있으며 10개의 텅스텐-할로겐 램프 그룹으로 가열을 할 수 있다. 모델인식 실험과정에서 웨이퍼의 휨을 최소화하며 최종적으로 10-입력 7-출력의 균형 잡힌 상태공간 모델을 얻기 위한 모델인식방법을 제안하였다. 또한 넓은 온도영역에서 복사에 의한 비선형성을 가장 효과적으로 상쇄시킬 수 있는 출력변수 정의방법을 제안하였다. 600, 700, $800^{\circ}C$ 부근의 정상상태에서 실험을 수행하여 모델을 추정한 결과 상태의 차수는 80~100, 모델출력은 $y=T(K)^2$으로 결정하는 것이 바람직하며, 이때 one-step-ahead 온도예측 오차의 제곱평균은 0.125~0.135 K 정도로 나타났다.
This paper is on a discrete controller order reduction with the closed-loop stability and performance guaranteed. to achieve this, after finding the solutionsof two lyapunov inequalities and balancing the full order controller system, we find the reudced order controlers using the balanced truncation (BT) and the balanced singular perturbation approximation (BSPA). When the solutions of the two lyapunov inequalities exist, it is shown that the resulting controllers guarantee the closed-loop stability, and .inf.-norm error bounds are derived for the closed-loop performance region for the BT and in low frequency region for the BSPA. Finally, a numerical example is given to illustrate the validity of the proposed method.
An AMD control system is usually built based on the original model of a target building. As a result, the fact leads a large calculation workload exists. Therefore, the orders of a structural model should be reduced appropriately. Among various model-reduction methods, a suitable reduced-order model is important to high-rise buildings. Meanwhile, a partial structural information is discarded directly in the model-reduction process, which leads to the accuracy reduction of its controller design. In this paper, an optimal technique is selected through comparing several common model-reduction methods. Then, considering the dynamic characteristics of a high-rise building, an improved balanced truncation (BT) method is proposed for establishing its reduced-order model. The abandoned structural information, including natural frequencies, damping ratios and modal information of the original model, is reconsidered. Based on the improved reduced-order model, a new reduced-order controller is designed by a regional pole-placement method. A high-rise building with an AMD system is regarded as an example, in which the energy distribution, the control effects and the control parameters are used as the indexes to analyze the performance of the improved reduced-order controller. To verify its effectiveness, the proposed methodology is also applied to a four-storey experimental frame. The results demonstrate that the new controller has a stable control performance and a relatively short calculation time, which provides good potential for structural vibration control of high-rise buildings.
In this paper, we propose a coprime factor model reduction method to get a reduced order controller in $H^{\infty}$ mixed sensitivity problem with frequency weighting functions. for this purpose, the given $H^{\infty}$ mixed sensitivity problem is transformed into robust stabilization problem with coprime factor uncertainty of given plant. This method is to define frequency weighted coprime factors of plant in CSD (chain scattering description) form and reduce the coprime factors using weighted balanced truncation. then a controller is designed to the reduced order coprime factors using J-lossless coprime factorization method. Using this approach, the robust stability condition is derived and good performance is preserved in closed loop system with the given plant and the reduced order controller. Also the order of reduced controller for guaranteeing the robust stability can be determined before designing the reduced controller. The proposed method behaves well in both stable and unstable plant.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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