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Linearisierung mit anschließender Ordnungsreduktion |
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| Nico |
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Verfasst am: 28.08.2013, 17:25
Titel: Linearisierung mit anschließender Ordnungsreduktion
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Hallo zusammen,
ich hoffe hier finde ich Hilfe, denn mitlerweile bin ich schlicht verzweifelt!
Es geht um folgendes:
Mir liegt ein Matlab/Simscape Modell vor, dass ich um einen Betriebspunkt linearisieren möchte. Hierfür habe ich das Linear Analysis Tool benutzt. Meinen Betriebspunkt habe ich über die Snapshot-Funktion bestimmt und anschließend bekomme ich auch ein sinnvollen Ergebnis.
Das Problem: Es ist ein System mit Ordnung 2 Inputs, 2 Outputs und 55 Zustandsvariablen.
Zur Ordnungsreduktion habe ich mir zunächst eine Hankel singular value decomposition berechnet. Diese ergab, dass das System lediglich 4 signifikante Modes hat. Aber woher weiß ich, welche Zusantdsvariablen signifikant sind?!
Wenn ich eine Ordnungsreduktion mittels "balanced realization" (balreal) o.a. vornehme, verlieren die reduzierten Variablen ja ihren physikalischen Sinn.
Für einen anschließenden Entwurf eines MIMO-Reglers mittels LQR ist die Wahl der Gewichtungsmatrizen Q und R so praktisch nicht sinnvoll machbar.
Der Entwurf eines Reglers über den lqr-Befehl mit dem nicht reduzierten Modell funktioniert aufgrund von diversen Pol/Nullstellen nahe der Instabilität auch nicht 
Ich hoffe sehr, dass jemand hier einen Tipp hat wie ich meine Probleme lösen oder umgehen kann!
Vielen Dank im Voraus!
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