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Modélisation d'ordre réduit
Réduire la complexité computationnelle des modèles en créant des substituts précis
La modélisation d’ordre réduit constitue un moyen de réduire la complexité computationnelle ou les exigences de stockage d’un modèle tout en préservant la fidélité attendue avec une marge d'erreur satisfaisante. Le recours à un modèle d’ordre réduit de substitution peut simplifier l'analyse et le design de systèmes de contrôle.
Rubriques
Principes de base de la modélisation d’ordre réduit
- Reduced Order Modeling
Reduce computational complexity of models by creating accurate surrogates.
Méthodes basées sur les données
- Nonlinear ARX Model of SI Engine Torque Dynamics
This example describes modeling the nonlinear torque dynamics of a spark-ignition (SI) engine as a nonlinear ARX model. - Hammerstein-Wiener Model of SI Engine Torque Dynamics
This example describes modeling the nonlinear torque dynamics of a spark-ignition (SI) engine as a Hammerstein-Wiener model. - Neural State-Space Model of SI Engine Torque Dynamics
This example describes reduced order modeling (ROM) of the nonlinear torque dynamics of a spark-ignition (SI) engine using a neural state-space model. - Reduced Order Modeling of Electric Vehicle Battery System Using Neural State-Space Model
This example shows a reduced order modeling (ROM) workflow, where you use deep learning to obtain a low-order nonlinear state-space model that serves as a surrogate for a high-fidelity battery model.
Méthodes reposant sur la linéarisation
- Specify Linearization for Model Components Using System Identification (Simulink Control Design)
You can use System Identification Toolbox™ software to identify a linear system for a model component that does not linearize well, and use the identified system to specify its linearization. - Reduced Order Modeling of a Nonlinear Dynamical System as an Identified Linear Parameter Varying Model
Identify a linear parameter varying reduced order model of a cascade of nonlinear mass-spring-damper systems.
