모델 차수 축소
저차 모델로 작업하면 분석 및 제어 설계를 단순화할 수 있습니다. 보다 단순한 모델은 고차 모델보다 이해하기도 쉽고 조작하기도 쉽습니다. 복잡한 Simulink® 모델 또는 Partial Differential Equation Toolbox™ 모델을 선형화하거나, 모델 요소를 상호 연결하거나, 응용 사례에서 사용자가 관심을 가지는 동특성에 크게 기여하지 않는 상태를 생성하는 다른 프로세스를 사용하는 경우 고차 모델을 얻을 수 있습니다. Control System Toolbox™를 사용하여 일반 LTI 모델 또는 대규모 희소 LTI 모델에 대한 저차 모델을 구할 수 있습니다.
저차 모델을 구하려면 다음을 수행하십시오.
freqsep
또는modalsep
를 사용하여 특정 주파수 범위 또는 관심 영역 외부에 있는 모드(극점)를 삭제합니다.균형 절단 및 적합 직교 분해(POD)와 같은 다양한 기법 및 기준을 사용하여 LTI 모델 또는 희소 LTI 모델의 저차 근사를 계산합니다. 이러한 워크플로의 진입점으로
reducespec
를 사용합니다.
또한 minreal
, sminreal
또는 xelim
과 같은 함수를 사용하여 극점-영점 쌍을 상쇄하거나 기여가 낮은 상태를 제거하여 모델을 단순화할 수 있습니다.
그리고 모델 축소기 앱과 라이브 편집기의 모델 차수 축소 작업을 사용하여 대화형 방식으로 모델 차수를 축소할 수 있습니다.
모델 차수를 축소하는 방법에 대한 자세한 내용은 Model Reduction Basics 항목을 참조하십시오.
앱
모델 축소기 | LTI(선형 시불변) 모델의 복잡도 축소 |
라이브 편집기 작업
모델 차수 축소 | Reduce complexity of linear time-invariant (LTI) models in the Live Editor |
함수
객체
도움말 항목
모델 축소 워크플로
- Model Reduction Basics
Model-order reduction can simplify analysis and control design by providing simpler models that are easier to understand and manipulate. - Task-Based Model Order Reduction Workflow
Learn how to create custom reduction criteria to obtain reduced-order models.
LTI 모델 차수 축소
- Approximate Model by Balanced Truncation at the Command Line
Compute a reduced-order approximation of a model at the command line. - Compare Truncated and DC Matched Low-Order Model Approximations
Compute a low-order approximation in two ways and compare the results. - Approximate Model with Unstable or Near-Unstable Pole
Compute a reduced-order approximation of a system when the system has unstable or near-unstable poles. - Frequency-Limited Balanced Truncation
Reduce a high-order model by removing states of relatively low energy within a particular frequency interval.
희소 LTI 모델 차수 축소
- Sparse Modal Truncation of Linearized Structural Beam Model
Compute a low-order approximation of a sparse state-space model obtained from linearizing a structural beam model. (R2023b 이후) - Sparse Balanced Truncation of Thermal Model
Balanced truncation of a sparse state-space model obtained from linearizing a thermal model. (R2023b 이후)
대화형 워크플로
- Import and Export Data in Model Reducer
Import and export model data in Model Reducer. - Specify Options for Balanced Truncation in Model Reducer
Specify options to customize Balanced Truncation model order reduction. - Specify Options for Modal Truncation in Model Reducer
Specify options to customize Modal Truncation model order reduction. - Reduce Model Order Using Model Reducer App
Interactively reduce model order while preserving important dynamics. - Model Reduction in the Live Editor
Interactively perform model reduction and generate code in a live script using the Reduce Model Order task. - Pole-Zero Simplification
Reduce model order by canceling pole-zero pairs or eliminating states that have no effect on the overall model response. - Balanced Truncation Model Reduction
Compute lower order approximations of higher order models by removing states with lower energy contributions. - Modal Truncation Model Reduction
Reduce model order by eliminating poles that fall outside a specific frequency range. - Visualize Reduced-Order Models in Model Reducer App
Examine and compare time-domain and frequency-domain responses of the original and reduced models.