모델 차수 축소

복잡한 모델의 저차 근사 구하기

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 또는 modalsep를 사용하여 특정 주파수 범위 또는 관심 영역 외부에 있는 모드(극점)를 삭제합니다.
균형 절단과 같은 다양한 기법 및 기준을 사용하여 LTI 모델 또는 희소 LTI 모델의 저차 근사를 계산합니다. 이러한 워크플로의 진입점으로 reducespec를 사용합니다.

또한 minreal, sminreal 또는 xelim과 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

모두 확장

모델 단순화

`minreal`	최소 실현 또는 극점-영점 상쇄
`sminreal`	Eliminates structurally disconnected states, delays, and blocks
`xelim`	Eliminate states from state-space models (R2023b 이후)

모드 분해 및 스펙트럼 분해

`modalsep`	Compute modal decomposition (R2023b 이후)
`modalsum`	Sum of modal components (R2023b 이후)
`stabsep`	Stable-unstable decomposition
`freqsep`	Slow-fast decomposition

모델 축소

`reducespec`	Create model order reduction specifications (R2023b 이후)
`process`	Run model order reduction algorithm (R2023b 이후)
`view (balanced)`	Plot state contributions when using balanced truncation method (R2023b 이후)
`getrom (balanced)`	Obtain reduced-order models when using balanced truncation method (R2023b 이후)
`view (ncf)`	Plot state contributions when using balanced truncation of normalized coprime factors method (R2023b 이후)
`getrom (ncf)`	Obtain reduced-order models when using balanced truncation of normalized coprime factors method (R2023b 이후)
`view (modal)`	Plot mode information when using modal truncation method (R2023b 이후)
`getrom (modal)`	Obtain reduced-order models when using modal truncation method (R2023b 이후)

객체

모두 확장

LTI 모델 차수 축소 객체

`BalancedTruncation`	Balanced truncation model order reduction (R2023b 이후)
`BalancedTruncationOptions`	Options for model order reduction with balanced truncation (R2023b 이후)
`NCFBalancedTruncation`	Balanced truncation of normalized coprime factors model order reduction specification (R2023b 이후)
`ModalTruncation`	Modal truncation model order reduction specification (R2023b 이후)
`ModalTruncationOptions`	Options for model order reduction with modal truncation (R2023b 이후)

희소 LTI 모델 차수 축소 객체

`SparseBalancedTruncation`	Sparse balanced truncation model order reduction object (R2023b 이후)
`SparseBalancedTruncationOptions`	Options for sparse model order reduction with balanced truncation method (R2023b 이후)
`SparseModalTruncation`	Sparse modal truncation model order reduction specification (R2023b 이후)
`SparseModalTruncationOptions`	Options for sparse model order reduction with modal truncation method (R2023b 이후)

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.