This paper is concerned with the problem of designing satisfactory low-order controller starting with a high-order, state space model. The success of a design approach is rooted in the Choice of a model reduction procedure. The powerful new reduction method of a modal approach was already evaluated /1/. Application of the technique to a simulated steam generator is demonstrated for the case of modal control with low-order controllers.
This paper consider a new weighted model reduction using block diagonal solutions of Lyapunov inequalities. With the input and/or output weighting function, the stability of reduced order system is quaranteed and a priori error bound is proposed. to achieve this, after finding the solutions of two Lyapunov inequalities and balancing the full order system, we find the reduced order systems using the direct truncation and the singular perturbation approximation. The proposed method is compared with other existing methods using numerical example.
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.
This paper focuses on a model order reduction (MOR) for large-scale rotordynamic systems by using finite element discretization. Typical rotor-bearing systems consist of a rotor, built-on parts, and a support system. These systems require careful consideration in their dynamic analysis modeling because they include unsymmetrical stiffness, localized nonproportional damping, and frequency-dependent gyroscopic effects. Because of this complex geometry, the finite element model under consideration may have a very large number of degrees of freedom. Thus, the repeated dynamic analyses used to investigate the critical speeds, stability, and unbalanced response are computationally very expensive to complete within a practical design cycle. In this study, we demonstrate that a Krylov subspace-based MOR via moment matching significantly speeds up the rotordynamic analyses needed to check the whirling frequencies and critical speeds of large rotor systems. This approach is very efficient, because it is possible to repeat the dynamic simulation with the help of a reduced system by changing the operating rotational speed, which can be preserved as a parameter in the process of model reduction. Two examples of rotordynamic systems show that the suggested MOR provides a significant reduction in computational cost for a Campbell diagram analysis, while maintaining accuracy comparable to that of the original systems.
In this paper, we propose the discrete model reduction method of bounded real transfer functions. From the discrete bounded real lemma, we obtain the two riccati equations and define the disrete bounded real balancing using solutions of these two riccati equations. And we get the reduced order discrete model from the GSPA of full order model. Especially, when free parameter of GSPA is .+-.1, we show that the reduced order discrete model retains minimality, stability, and bounded real and BR-balancing properties. And we derive the .inf.-norm error bound between full order model and reduced order model. Finally to illustrate the validity of proposed method, we give an example.
In this paper, we describe the LPM structure with a two-phase, which is not used previously, and explain its operation principle. In order to predict the accurate performance of LPM reduction model, finite element model was derived and the back EMF of LPM reduction model was measured and compared. In order to investigate the thrust and normal force of the LPM reduction model, a driving circuit capable of applying two-phase pulse currents was constructed and the performance was predicted in conjunction with the finite element analysis model. Finally, the design considering actual LPM size was performed. Since the size of the reduction model is small, the field could be made of a permanent magnet. However, it is almost impossible to manufacture a permanent magnet to match the size and capacity of a real LPM for a vehicle, in terms of cost and writing. Therefore, the actual vehicle LPM was replaced by wound type that generates a magnetic field by applying current to the field winding, and the final model was derived using the reaction surface method.
In this paper, rotordynamic analyses of the Campbell diagram, critical speeds, and harmonic responses for a TMP rotor system are performed. Since the finite element model of the TMP rotor system has a very large number of degrees of freedom because of its complex geometry, and dynamic analyses for investigating the critical speeds, stability, and harmonic response are repeated for various design parameters, model order reduction (MOR) is necessary to reduce the computational cost. The Krylov-based model order reduction via moment matching significantly speeds up the rotordynamic analyses for the TMP rotor system.
In this paper, the model reduction method of the linear time invariant continuous systems is proposed. The denominator of reduced order model is determined by the eigenvalue selected considering the error of the power series that exists between original system and reduced order system at each time moments. And the numerator of model is founded by the time moment matching method. The method suggested is compared with other various methods in examples.
This paper discusses the measurement of frequency response functions for various dc-dc converters. The frequency domain identification procedure is applied to the measured frequency responses. The identified transfer functions are primarily used in developing behavioral models for dc-dc converters. Distributed power systems are based upon such converters in cascade, parallel and several other configurations. The system level analysis of a complete system becomes complex when the identified transfer functions are of high order. Therefore, a certain technique needs to be applied for order reduction of the identified transfer functions. During the process of order reduction, it has to be ensured that the system retains the dynamics of the full order system. The technique used here is based on the Hankel singular values of a system. A systematic procedure is given to retain the maximum energy states for the reduced order model. A dynamic analysis is performed for behavioral models based on full and reduced order frequency responses. The close agreement of results validates the effectiveness of the model order reduction. Stability is the key design objective for any system designer. Therefore, the measured frequency responses at the interface of the source and load are also used to predict stability of the system.
To improve the performance of PID controller of high order systems by model reduction, we proposed two model reduction methods. One, Original model with two point $({\angle}G(jw)=\;-{\pi}/2,\;-{\pi})$ in Nyquist curve used gradient base method and genetic algorithm. The other, Original model without two point$({\angle}G(jw)=\;-{\pi}/2,\;-{\pi})$in Nyquist curve used to add very small dead time. This method has annexed very small dead time on the base model for reduction, and we remove it after getting the reduced model, and , we improved Smith-predictor for a dead-time compensator using genetic algorithms. This method considered four points$({\angle}G(jw)=0,\;-\pi/2,\;-\pi,\;-3\pi/2)$ in the Nyquist curve to reduce steady state error between original and reduced model. It is shown that the proposed methods have more performance than the conventional method.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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