Resumen

Se presenta un método general para la reducción del orden del modelo de sistemas dinámicos lineales conmutados. La técnica propuesta utiliza la gramiana generalizada convexa que es una combinación convexa de las gramianas generalizadas. Se demuestra que los diferentes métodos clásicos de reducción se pueden desarrollar en el marco de gramian generalizado para la reducción del modelo de los sistemas lineales y, además, para la reducción de los sistemas conmutados mediante la construcción de la gramian generalizada convexa. La reducción equilibrada dentro de un límite de frecuencia especificado se toma como un ejemplo que se desarrolla dentro de este marco. Con el fin de evitar la inestabilidad numérica y también para aumentar la eficiencia numérica, se construye la proyección Petrov-Galerkin basada en la gramiana generalizada convexa en lugar del enfoque de la transformada de similitud para la reducción. Se demuestra que el método preserva la estabilidad del sistema conmutado original al menos para la estabilización de la señal de conmutación y también es menos conservador que el método que se basa en la gramiana generalizada común. Se presentan algunas discusiones sobre el coeficiente de los vértices de las variables convexas. El rendimiento del método propuesto se ilustra mediante ejemplos numéricos.

• Materias:Control del proceso Robótica Ingeniería de control Regulación automática Instrumentación automática
• Subjects: Robotics Control engineering Automatic regulation Automatic instrumentation
• Palabras claves:gramiano generalizado convexo, método, diferentes métodos clásicos de reducción, gramiano generalizado común, marco gramiano generalizado, sistemas dinámicos lineales, reducción, reducción equilibrada, proyección galerkin, combinación convexa
• Keywords:convex generalized gramian, method, different classical reduction methods, common generalized gramian, generalized gramian framework, linear dynamical systems, reduction, balanced reduction, galerkin projection, convex combination