12、模型降阶中的后验误差估计

模型降阶中的后验误差估计

1. 弹性多体系统的运动方程

当处于静止状态的弹性体 $\Omega \in R^d$ 在时间区间 $[0, T]$ 内受到外力扰动时,它会将能量转化为弹性和动能分量。为了使所有力达到平衡,系统会发生位移,从而产生弹性和刚性位移。根据虚功原理,可得到一个偏微分代数方程(PDAE)的弱形式:
[
\begin{align }
\int_{\Omega} \rho \ddot{u} \cdot \delta u d\Omega + \int_{\Omega} \tilde{E} : E : \delta \tilde{E} d\Omega + (\nabla C(u))^T\lambda \cdot \delta u &= \int_{\Omega} g_s \cdot \delta u d\Omega + \int_{\partial\Omega} g_{\Gamma} \cdot \delta u d\Omega\
C(u) &= 0
\end{align
}
]
其中,$\rho$ 是弹性体的恒定质量密度,$g_s(x, t)$ 和 $g_{\Gamma}(x, t)$ 分别是源项和牵引力项,$C : R^d \to R^m$ 表示相关的线性约束,$\ddot{u}$ 表示对时间的二阶导数,$\delta u$ 表示未知位移 $u(x, t)$ 的变分,$\partial\Omega$ 是系统所占区域 $\Omega \subset R^d$ 的边界。

在绝对坐标公式(ACF)中,简化应变张量 $\tilde{E}$ 为:
[
\tilde{E}

六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,详细介绍了正向与逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程的理论与Matlab代码实现过程。文档还涵盖了PINN物理信息神经网络在微分方程求解、主动噪声控制、天线分析、电动汽车调度、储能优化等多个工程与科研领域的应用案例,并提供了丰富的Matlab/Simulink仿真资源和技术支持方向,体现了其在多学科交叉仿真与优化中的综合性价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、电力系统或相关工程领域研究的科研人员、研究生及工程师。; 使用场景及目标:①掌握六自由度机械臂的运动学与动力学建模方法;②学习人工神经网络在复杂非线性系统控制中的应用;③借助Matlab实现动力学方程推导与仿真证;④拓展至路径规划、优化调度、信号处理等相关课题的研究与复现。; 阅读建议:建议按目录顺序系统学习,重点关注机械臂建模与神经网络控制部分的代码实现,结合提供的网盘资源进行实践操作,并参考文中列举的优化算法与仿真方法拓展自身研究思路。
<think>好的,用户现在想在MATLAB中找到传递函数模型的方法或工具。我需要先回忆一下相关的算法以及MATLAB中的相应工具包。根据用户提供的引用内容,提到了Arnoldi算法、Lanczos算法和Pade算法,这些都属于模型的常用方法。用户还提到这些方法可以用于控制器设计,发表论文,所以可能需要具体的函数或工具箱支持。首先,我应该确认MATLAB中有哪些内置函数或工具箱支持模型。控制系统工具箱和鲁棒控制工具箱可能有相关函数。比如,`balred`函数用于平衡截断法,`modred`用于模型,还有`hsvd`(Hankel奇异值分解)来评估状态的重要性。另外,系统辨识工具箱中的`ssest`也可能用于估计模型。然后,用户可能需要具体的步骤或示例代码来操作。比如,如何将高传递函数转换为后的模型,并比较它们的Bode图。引用中的示例提到了使用tf建立传递函数,进行反馈和串联,这可能帮助用户理解如何构建原始模型,但过程需要更具体的指导。 还要注意用户提到的创新点和论文应用,可能需要强调不同算法的特点和适用场景,比如平衡截断法保持稳定性,Pade近似在匹配频域特性方面的优势。同时,提醒用户模型的准确性,比如时域响应和频域响应的比较。最后,生成相关问题需要考虑用户可能的后续需求,比如算法比较、稳定性处理、时域频域证方法,以及如何应用于实际控制系统设计。需要确保问题覆盖用户可能遇到的下一步疑问,帮助他们深入应用这些方法。</think>在MATLAB中实现传递函数模型,主要有以下方法和工具: ### 一、常用算法及对应工具 1. **平衡截断法**(Balanced Truncation) - 使用`balred`函数计算保留主导状态的模型 - 示例: ```matlab G = tf(num,den); % 原始高传递函数 Gr = balred(G, 3); % 为3系统 bode(G, 'r', Gr, 'b--') % 对比Bode图[^1] ``` 2. **Hankel奇异值分解**(HSVD) - 通过`hsvd`评估状态重要性: ```matlab hsv = hsvd(G); % 显示系统的能量分布 plot(hsv) % 根据陡峭程度选择数[^1] ``` 3. **Pade近似法** - 使用`pade`函数匹配时延特性: ```matlab [numr,denr] = pade(T,3); % 生成3Pade近似 Gr = tf(numr,denr); ``` ### 二、工具箱集成方法 1. **控制系统工具箱** - `modred`命令实现模型约简: ```matlab sys_red = modred(sys_full,'Truncate'); ``` 2. **鲁棒控制工具箱** - 使用`reduce`函数进行自动: ```matlab opts = reduceOptions('ErrorBound',0.05); Gr = reduce(G,5,opts); % 保留5误差<5% ``` 3. **系统辨识工具箱** - 通过频域数据拟合低模型: ```matlab data = iddata(output,input,Ts); Gr = ssest(data,3); % 估计3状态空间模型[^3] ``` ### 三、证方法 1. 时域证: ```matlab step(G,Gr); % 对比跃响应 ``` 2. 频域证: ```matlab bodemag(G,Gr); % 对比幅频特性[^1] ``` 3. 误差分析: ```matlab norm(G-Gr,inf) % 计算无穷范数误差 ``` ### 四、选择依据 | 算法 | 优势 | 适用场景 | |------------|-----------------------|-----------------------| | 平衡截断 | 保持稳定性 | 控制器设计[^1] | | Pade近似 | 匹配频域特性 | 低频系统等效[^1] | | Hankel分解 | 量化状态重要性 | 精确 |
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