SVD算法在MIMO系统模型降阶中的应用

摘要：

针对线性时不变高阶MIMO系统模型难以直接进行计算分析的问题,对高阶模型进行模型降阶.依据模型降阶理论,对线性时不变系统进行Lyapunov方程求解,得到线性系统的完全可控Gramians矩阵和完全可观Gramians矩阵,对Gramians矩阵进行Cholesky分解,得到Cholesky分解因子,分解因子通过SVD(singular value decomposition)法求得Hankel奇异值,从而确定系统的平衡变换阵.计算可控可观Gramians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阵求得原系统降阶的系统,通过Hankel SVD方法确定降阶之后的误差范围.利用Matlab对SLI-COT测试库中的便携式CDPlayer120阶的高阶模型进行降阶,获取到50、30、20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.

关键词：线性时不变系统、模型降阶、Hankel奇异值

所属期刊栏目：22

分类号：TP13(自动化基础理论)

资助基金：黑龙江省自然科学基金F201307

在线出版日期：2017-06-19（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：50-54,60