State Space Model 축소는 동적 시스템의 복잡한 수학 모델을 단순화하는 데 사용되는 프로세스입니다. 그것은 필수 시스템 동작을 보존하면서 국가 수를 줄이는 것을 목표로합니다. 이 기술은 제어 공학, 시뮬레이션 및 대형 모델이 비싸게 될 분석에서 중요합니다.

모델 감소 방법

몇몇 방법은 국가 공간 모델을 감소시키기를 위해 존재합니다. 이 기술은 더 적은 뜻깊은 상태를 식별하고 제거하기 위하여 초점은 아직도 정확한 본래 체계를 대표하는 간단한 모형을 창조합니다.

균형 잡힌 진실

밸런스 truncation은 제어 및 관찰성이 동일하게되는 균형있는 형태로 시스템을 변환하는 인기있는 방법입니다. 낮은 에너지 기여를 가진 미국은 정확도의 최소 손실로 감소 된 모델로 truncated입니다.

Proper Orthogonal의 분해

Proper Orthogonal Decomposition (POD)는 지배적인 형태를 식별하는 시스템 데이터를 분석합니다. 그것은 더 낮은 차원 공간에 시스템을 계획하고, 가장 중요한 특징을 구별하면서 가장 중요한 역동성을 캡처합니다.

모델 Reduction의 응용

Model Reduc 기술은 다음과 같은 다양한 분야에서 사용됩니다.

  • 통제 시스템 디자인
  • 실시간 시뮬레이션
  • 복잡한 프로세스의 최적화
  • 결함 탐지 및 진단