Kazan (Volga region) Federal University, KFU
KAZAN
FEDERAL UNIVERSITY
 
ИДЕНТИФИКАЦИЯ И СБАЛАНСИРОВАННАЯ РЕДУКЦИЯ ЛИНЕЙНОЙ МОДЕЛИ ДИНАМИЧЕСКОЙ СИСТЕМЫ НА ОСНОВЕ КАНОНИЗАЦИИ МАТРИЦЫ ГАНКЕЛЯ
Form of presentationConference proceedings in Russian journals and collections
Year of publication2019
  • Demyanov Dmitriy Nikolaevich, author
  • Volkov Vasiliy Gennadevich, postgraduate kfu
  • Bibliographic description in the original language Volkov V. G., Demyanov D. N. Identifikaciya i sbalansirovannaya redukciya lineynoy modeli dinamicheskoy sistemy na osnove kanonizacii matricy Gankelya // XIII VSEROSSIYSKOE SOVEShhANIE PO PROBLEMAM UPRAVLENIYa VSPU-2019 : TRUDY [Elektronnyy resurs] 17-20 iyunya 2019 g., Moskva / Pod obshh. red. D.A. Novikova. ? Elektron. tekstovye dan. (616 faylov: 219 MB). ? M.: IPU RAN, 2019. ? 3286 s. ? 1 elektron. opt. disk (CD-ROM). ? Sistem. trebovaniya: Pentium 4; 1,3 GGc i vyshe; Acrobat Reader 4.0 ili vyshe. ? Zagl. s ekrana. ? ISBN 978-5-91450-234-5.
    Annotation Рассматривается проблема идентификации и минимальной реализации дискретной линейной динамической системы по ее импульсной характеристике. Предлагается модификация алгоритма сбалансированной редукции, использующая канонизацию матрицы Ганкеля для идентификации системы и аппроксимации ее грамианов управляемости и наблюдаемости. Обсуждается взаимосвязь предлагаемого модифицированного алгоритма с известными методами сбалансированной редукции и минимальной реализации, основанными на вычислении грамианов динамической системы или сингулярного разложения матрицы Ганкеля. Предлагаемый алгоритм идентификации и сбалансированной редукции реализован в виде функции на языке программирования MATLAB и может использоваться для решения прикладных задач.
    Keywords идентификация, минимальная реализация, сбалансированная редукция, матрица Ганкеля, QR-разложение, LQ-разложение, канонизация матриц
    Place of publication Москва
    Publishing house ИПУ РАН
    URL https://vspu2019.ipu.ru/prcdngs
    Please use this ID to quote from or refer to the card https://repository.kpfu.ru/eng/?p_id=209068&p_lang=2

    Full metadata record