The paper considers the algorithms of balanced realization from SISO transfer functions. Some methods which have been proposed to find a balanced realization from the companion form realization, are investigated. Then a new method is proposed which finds a balanced realization from the discrete Schwarz form realization. The process of computing the elements of Schwarz matrix from the transfer function is equivalent to the Schur-Cohn stability test procedure. Comparison of the proposed method with the previous works is also discussed.
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.
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.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제4권1호
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pp.1-6
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2004
This paper deals with a balanced model reduction for T-S(Takagi-Sugeno) fuzzy systems with time varying state delay. We define a generalized controllability gramian and a generalized observability gramian for a stable T-S fuzzy delayed systems. We obtain a balanced state space realization using the generalized controllability and observability gramian and obtain a reduced model by truncating states from the balanced state space realization. We also present an upper bound of the approximation error. The generalized controllability gramian and observability gramian can be computed from solutions of linear matrix inequalities. We demonstrate the efficacy of the suggested method by illustrating a numerical example.
This paper proposes a new approach of balanced model reduction using matrix pencil. The algorithm presented in this paper is to convert full-rank high-order system into rank-deficient system using perturbation made by matrix pencil method. Then the system can be truncated to a low-order system that we want via balanced realization. We discuss the comparison with other methods and the various observations by simulations.
Several model order reduction methods for large RLC circuits have been developed in the last few years. Krylop subspace based methods are extremely effective for generating the low order models of large system but there is no optimal theory for the resulting models. Alternatively, methods based truncated balanced realization have an optimality property but are too computationally expensive to use on complicated problems such as large RLC circuits. In this paper, we present a method for improving time domain response of reduced order RLC circuits. The method used here is based on combing Krylop subspace based method and truncated balanced realization method plus residualization. The metho...
This paper proposes balanced model reduction of non-minimum phase plant. The algorithm presented in this paper is to convert high-order non-minimum phase plant into low-oder minimum phase plant using balanced model reduction. Balanced model reduction requires the error bound that Hankel singular value produces. This algorithm shows the tolerance that admits the method of this paper.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제6권3호
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pp.184-189
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2006
This paper deals with a fractional model reduction for T-S fuzzy systems with time varying delayed states. A contractive coprime factorization of time delayed T-S fuzzy systems is defined and obtained by solving linear matrix inequalities. Using generalized controllability and observability gramians of the contractive coprime factor, a balanced state space realization of the system is derived. The reduced model will be obtained by truncating states in the balanced realization and an upper bound of model approximation error is also presented. In order to demonstrate efficacy of the suggested method, a numerical example is performed.
This papaer deals with a model reduction problem for linear systems with time varying parameters. For this problem, a controllability Grammian and an observability Grammian are introduced and computed by solving linear matrix inequalities. Using the controllability/observability Grammian, a balanced state space realization for linear parameter varying systems is obtained. From the balanced state space realization, a reduced model can be obtained by truncating not only states but also time varying parameters and an upper bound of the model reduction error is derived as well.
In this paper, a computational scheme for the model reduction problem using balanced realization is introduced, The scheme is illustrated by an example. The algorithm is based on the characterization of the solution to the model reduction problem.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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