A reduced order observer with finite time convergence characteristics is proposed for linear time invariant systems. The proposed finite time reduced order observer(FTROO) is a dual observer scheme in which two reduced order Luenberger observers with asymptotic convergence characteristics and a finite time delay element are employed. The FTROO can be constructed so as to converge in the designer specified finite time independent of the eigenvalues of the reduced order observers. A numerical example is given to show the finite-time convergence characteristics of the proposed FTROO.
In this paper, a new reduced-order dynamic observer method is presented. Two types of observers are pronounced, namely, the model based reduced-order dynamic observer and the Luenburger type reduced-order dynamic observer. Useful design algorithms are also provided for each structure. The essential features of the proposed observed design methods are addressed to be qualified ad effective observers. The proposed method clarifies the duality between the controller and observer designs.
Journal of Electrical Engineering and information Science
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제2권4호
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pp.92-98
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1997
This paper presents a new approach to obtaining a reduced-order model for multi-module converters. The proposed approach can be used to derive the reduced-order model for a wide class of multi-module converters including pulse-width-modulated (PWM) converters, soft-switched PWM converters, and resonant converters. The reduced-order model has the structure of a conventional single-module converter while preserving the dynamics of the original multi-module converter. Derivation procedures and the use of the reduced-order model is demonstrated using a three-module boost converter.
Reduced order steady state models for separation columns are developed. The accuracy and efficiency of the reduced order models are also demonstrated by comparing the simulation results obtained using the reduced order models with rigorous tray by tray calculations.
In this talk, a reduced-order modeling methodology based on centroidal Voronoi tessellations (CVT's)is introduced. CVT's are special Voronoi tessellations for which the generators of the Voronoi diagram are also the centers of mass (means) of the corresponding Voronoi cells. The discrete data sets, CVT's are closely related to the h-means clustering techniques. Even with the use of good mesh generators, discretization schemes, and solution algorithms, the computational simulation of complex, turbulent, or chaotic systems still remains a formidable endeavor. For example, typical finite element codes may require many thousands of degrees of freedom for the accurate simulation of fluid flows. The situation is even worse for optimization problems for which multiple solutions of the complex state system are usually required or in feedback control problems for which real-time solutions of the complex state system are needed. There hava been many studies devoted to the development, testing, and use of reduced-order models for complex systems such as unsteady fluid flows. The types of reduced-ordered models that we study are those attempt to determine accurate approximate solutions of a complex system using very few degrees of freedom. To do so, such models have to use basis functions that are in some way intimately connected to the problem being approximated. Once a very low-dimensional reduced basis has been determined, one can employ it to solve the complex system by applying, e.g., a Galerkin method. In general, reduced bases are globally supported so that the discrete systems are dense; however, if the reduced basis is of very low dimension, one does not care about the lack of sparsity in the discrete system. A discussion of reduced-ordering modeling for complex systems such as fluid flows is given to provide a context for the application of reduced-order bases. Then, detailed descriptions of CVT-based reduced-order bases and how they can be constructed of complex systems are given. Subsequently, some concrete incompressible flow examples are used to illustrate the construction and use of CVT-based reduced-order bases. The CVT-based reduced-order modeling methodology is shown to be effective for these examples and is also shown to be inexpensive to apply compared to other reduced-order methods.
Journal of the Korean Society for Industrial and Applied Mathematics
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제13권4호
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pp.293-305
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2009
In this article, we study a reduced-order modelling for distributed feedback control problem of the Burgers equations. Brief review of the centroidal Voronoi tessellation (CVT) are provided. A weighted (nonuniform density) CVT is introduced and low-order approximate solution and compensator-based control design of Burgers equation is discussed. Through weighted CVT (or CVT-nonuniform) method, obtained low-order basis is applied to low-order functional gains to design a low-order controller, and by using the low-order basis order of control modelling was reduced. Numerical experiments show that a solution of reduced-order controlled Burgers equation performs well in comparison with a solution of full order controlled Burgers equation.
This paper describes a reduced observer design problem for one-sided Lipschitz nonlinear systems which are considered as a generalization of Lipschitz systems. The sufficient conditions to ensure the existence of reduced order observer are provided by using linear matrix inequalities. Moreover, it is shown that existence conditions of reduced order observer can be obtained from sufficient conditions on the existence of full order observer. As a result, this fact implies that the existence of full order observer for one-sided Lipschitz systems guarantees that of reduced order observer. Finally, a simulation example is given to verify the validness of the proposed design.
In this paper, we present a reduced-order observer for a class of nonlinear systems based on the input output linearization. While the most results in the literature presented full-order nonlinear observer, we proposed a procedure for the design of reduced-order observer far nonlinear systems that are not necessarily observable. Assuming that there exists a global observer fer internal dynamics and that certain functions are globally Lipschitz, we can design a global reduced-order observer An illustrative example is included that demonstrate the design procedure of the proposed reduced-order observer.
In this paper, a current control system of a single phase PWM AC/DC converter using a reduced-order Luenberger observer without source voltage sensors is proposed. The sinusoidal input current and unity input power factor are realised based on the estimated source voltage performed by the reduced-order Luenberger observer using actual currents and DC link voltage. The poles of the reduced-order Luenberger observer are placed in the left half plane of s-plane by the pole-placement method in order to acquire the stability of the observer. The magnitude and the phase of the estimated source voltage are used to accomplish the unity power factor. The proposed method is implemented by DSP(Digital Signal Processor). Experimental Results verify that the reduced-order observer estimates the source voltage without the estimation error and the control system accomplishes the unity power factor, and constant DC link voltage.
High-order harmonic techniques can be used to recreate neutron flux distributions in reactor cores using the neutron diffusion equation. However, traditional source iteration and source correction iteration techniques have sluggish convergence rates and protracted calculation periods. The correctness of the implicitly restarted Arnoldi method (IRAM) in resolving the eigenvalue problems of the one-dimensional and two-dimensional neutron diffusion equations was confirmed by computing the benchmark problems SLAB_1D_1G and two-dimensional steady-state TWIGL using IRAM. By integrating Galerkin projection with Proper Orthogonal Decomposition (POD) techniques, a POD-Galerkin reduced-order model was developed and the IRAM model was used as the full-order model. For 14 macroscopic cross-section values, the TWIGL benchmark problem was perturbed within a 20% range. We extracted 100 sample points using the Latin hypercube sampling method, and 70% of the samples were used as the testing set to assess the performance of the reduced-order model The remaining 30% were utilized as the training set to develop the reduced-order model, which was employed to rebuild the TWIGL benchmark problem. The reduced-order model demonstrates good flexibility and can efficiently and accurately forecast the effective multiplication factor and neutron flux distribution in the core. The reduced-order model predicts keff and neutron flux distribution with a high degree of agreement compared to the full-order model. Additionally, the reduced-order model's computation time is only 10.18% of that required by the full-order model.The neutron flux distribution of the steady-state TWIGL benchmark was recreated using the reduced-order model. The obtained results indicate that the reduced-order model can accurately predict the keff and neutron flux distribution of the steady-state TWIGL benchmark.Overall, the proposed technique not only has the potential to accurately project neutron flux distributions in transient settings, but is also relevant for reconstructing neutron flux distributions in steady-state conditions; thus, its applicability is bound to increase in the future.
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