改进的用于模型降阶的最小信息损失方法  

A Revised Minimum Information Loss Method for Model Reduction

作　　者：曹清[1] 章辉[1] 孙优贤[1] 

机构地区：[1]浙江大学工业控制技术国家重点实验室,浙江杭州310027

出　　处：《信息与控制》2005年第4期423-428,共6页Information and Control

摘　　要：针对最小信息损失方法进行模型降阶时结果不唯一的问题,提出了改进的最小信息损失方法.本方法通过限制系统采用输出正规模型,将系统的能观性格兰姆矩阵限制为单位矩阵,从而使得系统的总信息损失达到最小.并且保证了降阶结果的唯一性.Aiming at the problem that the reduced-order model generated by the MIL （Minimum Information Loss） method is not unique, we propose the RMIL（ Revised Minimum Information Loss） method. By restricting the system to be the output normal model and transforming the observability Grammian to be an identity matrix, the presented RMIL method minimizes the total information loss and preserves the reduced-order model to be unique.

关 键 词：模型降阶 状态信息 最小信息损失 能控性 能观性 

分 类 号：TP14[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]