[发明专利]一种渐近波形估计算法的模型降阶方法

说明书

 

技术领域

本发明涉及系统模型降阶，具体为一种渐近波形估计算法的模型降阶方法。

背景技术

模型降阶是在某种情况下将一个较大系统转化为一个近似的较小系统的过程，以便降低大型复杂系统的理论分析难度和减少数据运算量。一般的模型降阶方法应满足的基本条件为：降阶系统与原始系统的近似误差足够小；降阶系统能保持原始系统的某些性能，例如稳定性、无源性和结构性等；降阶计算过程稳定而高效等。

渐进波形估计方法通过保持原有系统若干阶矩实现对系统传递函数的近似，可以快速有效地获得系统的响应。该方法可用作频域分析，亦可使用在时域瞬态分析中。然而渐进波形估计方法也具有如下局限性：

1) AWE的计算性能依赖于方程中的Toeplitz矩阵的可逆性及条件数。也就是，提高降阶系统阶数不但不能提高计算精度，而且会导致病态Toeplitz矩阵。因此渐进波形估计方法仅能获得阶次较小的降阶模型。

2)    渐进波形估计的准确性随着复平面上计算频点与级数展开频点距离的增加而减小。然而标准的AWE方法一般在原点进行级数展开求解矩。所以，标准的渐近波形估计方法不适合求解高频问题。

3)    在计算矩的过程中很小的截断误差都会对近似系统的极点和留数产生很大的误差影响，即该方法对原始系统矩的计算精度要求很高。

发明内容

 渐进波形估计模型降阶方法主要考虑降阶系统如何保持系统的矩。从理论分析的角度看，渐进波形估计降阶方法的思想来自pade有理逼近，但比数学上的pade有理逼近更具有实际意义。对实际输入输出系统而言，其输入函数                                                和输出函数都可称为波形，它们通常具有卷积关系，其中为某已知函数。渐进波形估计模型降阶方法旨在寻找的结构简单的近似函数，使得系统的近似输出波形可以通过来较容易地计算。渐进波形估计模型降阶方法的最大特点是近似函数能匹配函数的若干矩。

波形估计模型降阶方法中存在的问题：一、具有数值不稳定性，且该方法仅能获得阶次较小的降阶模型。二、只能在单一频率下获得降阶系统的少量极点和留数，降阶精度受限。三、标准的渐近波形估计方法不适合求解高频问题。本发明以经典渐进波形估计方法（AWE）为基础，从矩计算和矩匹配两方面针对该传统方法的固有弱点进行改进，从而将原始系统的传输函数表示为稳定极点-留数形式，提高了单频点降阶模型的精确度。

通过单点矩匹配方法，渐进波形估计方法可以在展开频点附近有效逼近降阶。然而，标准的AWE方法容易产生病态的Toeplitz 矩阵和不稳定的主极点。利用“矩缩放”和“频率转移”两种措施替代标准AWE方法中的矩计算的方法，从而可以在一定程度上避免病态Toeplitz 矩阵的产生；同时通过“矩转移”迭代方法，可去除传统AWE方法产生的伪极点，获得稳定的主极点，提高降阶系统的计算精度。

（1）矩缩放

矩缩放过程相当于引入新的频率变量，或相当于引入新的矩，可使缩放后的各阶矩在数值上能保持近似相同的数量级，可在一定程度上避免矩矩阵出现病态。

（2）频率转移

由于常用的渐进波形估计方法都在原点进行级数展开从而求解对应的矩，因此在一定程度上限制了标准AWE 方法只能有效分析有限频段（主要集中在低频段）问题。频率转移方法即在任意非零点≠0（一般选择在计算频点附近）进行级数展开求解矩，而后通过一个简单的变量替换=s?，仍按照标准AWE方法进行模型降阶。

（3）稳定主极点的获取

根据“主极点收敛”特性，逐渐采用高阶矩，迭代计算若干主极点，直至求解的主极点在一定误差范围内达到收敛。

本发明的有益效果是：

    利用“矩缩放”和“频率转移”两种措施替代标准AWE方法中的矩计算的方法，从而可以在一定程度上避免病态Toeplitz矩阵的产生；同时通过稳定主极点的迭代获取方法，可去除传统AWE方法产生的伪极点，获得稳定的主极点，提高降阶系统的计算精度。

附图说明

附图1是频率转移处理后等效电路的重构图。

具体实施方式

(1)   矩缩放

单输入单输出系统传递函数的矩展开形式如下：

                         (6.1.1)