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大型动力系统的数据驱动Krylov模型降阶。 (英语) Zbl 1519.93042号

概述:涉及动力学非线性的动力学系统是学习这些系统时遇到的主要挑战。同样,缺乏反映支配物理的现象的适当模型可能会阻碍适当的分析。然而,可以找到一些数值或实验测量数据。基于这些数据,并使用数据驱动的方法(如Loewner框架),可以管理这些数据,以导出模拟原始数据行为的高保真度简化动态系统。在本文中,我们解决了在频域中传递函数样本所呈现的大量数据的问题。该框架的主要步骤是计算Loewner矩阵的奇异值分解(SVD),从而提供精确的简化系统。然而,大量数据妨碍了正确计算这种分解。我们利用了Loewner框架的关键工具Loewner矩阵和移位Loewner矩阵满足某些大规模Sylvester矩阵方程的事实。使用扩展块Krylov子空间方法,可以获得Loewner矩阵和移位Loewner矩阵的因子形式的良好近似,并确保SVD的最小计算成本。此方法有助于处理大量数据,并确保在处理结束时推断模型的质量良好。我们的方法的准确性和效率在最后一节中进行了评估。

理学硕士:

93B11号机组 系统结构简化
93甲15 大型系统
93C80号 控制理论中的频率响应方法

软件:

娄威纳
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全文: 内政部

参考文献:

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