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基于 Loewner 框架的 LPV 系统降阶建模

期刊:2021 60th IEEE Conference on Decision and Control (CDC)

学术报告:Loewner框架下LPV系统的降阶建模方法研究

一、作者与发表信息
本研究由Ion Victor Gosea(德国马克斯·普朗克复杂技术系统动力学研究所)、Mihaly Petreczky(法国里尔中央理工学院)和Athanasios C. Antoulas(美国莱斯大学及马克斯·普朗克研究所)共同完成,发表于2021年IEEE决策与控制会议(CDC)。

二、研究背景与目标
线性参数时变(LPV, Linear Parameter-Varying)系统是一类系数随时间变化信号(调度变量)而变化的线性系统,在控制理论与工程中应用广泛(如航空、机械振动)。尽管LPV系统的控制设计与辨识已有较多研究,但针对其频域响应特性的降阶建模问题尚未充分探索。现有方法多局限于二次稳定(quadratically stable)系统,或依赖复杂的 Hankel矩阵构造,面临维度灾难(curse of dimensionality)。

本研究的目标是扩展经典Loewner框架(一种基于频域数据驱动的降阶方法)至LPV系统,提出一种新型降阶算法,要求降阶模型在特定频率点与原系统的传递函数匹配,且无需稳定性假设,计算复杂度低于传统平衡截断或线性矩阵不等式(LMI)方法。

三、研究方法与流程

  1. 模型定义与假设

    • 研究对象为仿射依赖调度变量的LPV状态空间模型(LP-SSA),其状态方程如下:
      [ \dot{x}(t) = A(p(t))x(t) + B(p(t))u(t), \quad y(t) = C(p(t))x(t) ] 其中( A(p) = A0 + \sum{i=1}^{n_p} A_i p_i ),且假设 ( B ) 和 ( C ) 矩阵与调度变量无关(简化分析)。
  2. 广义传递函数构建

    • 通过Volterra级数生成级数(generating series)理论,将LPV系统的输入-输出映射转化为多变量拉普拉斯变换下的广义传递函数序列:
      [ { h0(s), h{q_1 \cdots q_k}(s_0, \ldots, s_k) \mid q_i \in {1, \ldots, n_p}, k > 0 } ] 这些函数通过双线性系统(Bilinear System)的频域响应生成(公式8-9)。
  3. Loewner框架扩展

    • 关键步骤
      • 选取左/右插值点(如虚轴频率点 ( \mu_j, \lambda_i ))和参数域扩展点(( q^{(l)}_k, q^{®}_k ))。
      • 构造广义可观性矩阵 ( \mathcal{O} ) 和可控性矩阵 ( \mathcal{R} )(公式23-24),其元素为广义传递函数在选定频率点的值。
      • 通过Loewner矩阵 ( \hat{E} ) 和移位Loewner矩阵 ( \hat{A}_0 )(公式32-34)构建降阶模型,确保频域插值条件匹配。
  4. 降阶模型验证

    • 数值实验中,研究者对比了原系统与降阶模型(阶数 ( r=1,2,3 ))的时域响应。结果显示,( r=3 ) 的降阶模型逼近精度达机器误差级别(图1-2)。

四、研究结果与发现
1. 理论贡献
- 首次将Loewner框架引入LPV系统降阶,提出插值条件定理(定理2),证明降阶模型精确匹配原系统在选定频率点的广义传递函数(公式38)。
- 该方法避免了Hankel矩阵构造,降低了计算复杂度,适用于非稳定系统。

  1. 数值验证
    • 在3维LPV系统(调度变量 ( n_p=2 ))中,降阶模型的输出误差随阶数增加迅速收敛(图2),验证了方法的有效性。

五、研究价值与意义
1. 科学价值
- 为LPV系统提供了首个基于频域匹配的降阶理论框架,填补了传统方法在非稳定系统和频域特性保留方面的空白。
2. 应用潜力
- 适用于需频域性能保障的控制设计(如振动抑制、飞行器控制),且计算效率优于基于LMI的方法。

六、创新与亮点
1. 方法创新
- 将Loewner框架从LTI系统推广至LPV系统,结合生成级数双线性系统理论,解决了多变量传递函数的构造问题。
2. 技术优势
- 无需稳定性假设,支持非平衡系统的降阶,并给出了显式插值条件。

七、其他要点
- 未来方向包括扩展至更一般的LPV系统(如 ( B,C ) 依赖调度变量)以及时域响应解析。
- 论文对比了现有方法(如[19]的互质分解法、[20]的子马尔可夫参数匹配法),突显了本方法的低复杂性和频域解释性优势。

(注:专业术语如Loewner框架、Volterra级数等首次出现时标注英文,后续直接使用中文译名。)

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