Structure-preserving interpolation for model reduction of parametric bilinear systems
Structure-preserving interpolation for model reduction of parametric bilinear systems
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用于参数双线性系统模型简化的结构保持插值
DOI：
10.1016/j.automatica.2021.109799
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发表时间：
2021
期刊：
影响因子：
6.4
通讯作者：
Werner, Steffen W.R.
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Benner, Peter;Gugercin, Serkan;Werner, Steffen W.R.
在本文中，我们提出了一种基于投影的插值框架，用于参数双线性动力系统的结构保持模型降阶。我们引入了一个通用设置，涵盖参数双线性系统的各种不同结构，然后为结构化子系统传递函数的插值提供投影空间条件，以便在降阶模型中保留系统结构和参数依赖性。使用具有不同参数依赖性的两个基准示例来演示理论分析。
In this paper, we present a projection-based interpolation framework for structure-preserving model order reduction of parametric bilinear dynamical systems. We introduce a general setting, covering a broad variety of different structures for parametric bilinear systems, and then provide conditions on projection spaces for the interpolation of structured subsystem transfer functions such that the system structure and parameter dependencies are preserved in the reduced-order model. Two benchmark examples with different parameter dependencies are used to demonstrate the theoretical analysis.