SVD算法在MIMO系统模型降阶中的应用方案.PDFVIP

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2017-06-19 发布于湖北
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22 2 Vol. 22 No. 2 第卷第期哈尔滨理工大学学报 2017 4 JOUＲNAL OF HAＲBIN UNIVEＲSITY OF SCIENCE AND TECHNOLOGY Apr. 2017 年月 SVD 算法在MIMO 系统模型降阶中的应用，，闫哲卢方明周林 ( ， 150080) 哈尔滨理工大学自动化学院黑龙江哈尔滨 : MIMO ，摘要针对线性时不变高阶系统模型难以直接进行计算分析的问题对高阶模型进行。， Lyapunov ，模型降阶依据模型降阶理论对线性时不变系统进行方程求解得到线性系统的完全 Gramians Gramians ， Gramians Cholesky ， Cholesky 可控矩阵和完全可观矩阵对矩阵进行分解得到， SVD( singular value decomposition) Hankel ，分解因子分解因子通过法求得奇异值从而确定系统的平衡变换阵。 Gramians ，计算可控可观矩阵的左右特征空间基底矩阵利用左右特征空间的基底矩， Hankel SVD 。 Matlab SLI- 阵求得原系统降阶的系统通过方法确定降阶之后的误差范围利用对 COT CDPlayer 120 ， 50 、30 、20 ，测试库中的便携式阶的高阶模型进行降阶获取到阶的降阶模型对，，。研究算法进行验证结果表明降阶效果理想 : ; ; Hankel 关键词线性时不变系统模型降阶奇异值 DOI: 10 ． 15938 /j ． jhust． 20 17 ． 02 ． 0 10 中图分类号:TP13 文献标志码:A 文章编号:1007－ 2683 (2