Order Reduction of the High Order Systems using the Optimized RLS and MV Methods
محل انتشار: چهارمین کنفرانس سالانه انرژی پاک
سال انتشار: 1393
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 1,344
فایل این مقاله در 6 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
این مقاله در بخشهای موضوعی زیر دسته بندی شده است:
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
CLEANENERGY04_123
تاریخ نمایه سازی: 6 شهریور 1393
چکیده مقاله:
Nowadays, as it is particularly important to save money and energy, so it is better for the systems to reach less complexity. This complexity can exists in any field, that the dynamic aspects of systems and control systems are not excluded. So if the complexity of a system dynamical model is reduced, The implementation of the system in practice and also the design of an optimal controller will be done easier, economical and in a shorter time. It should be kept in mind that after reducing the order of systems, dynamic properties have not much changes. In this paper first, the optimized RLS (Recursive Least Squares) and MV (Minimum Variance) model reduction methods will be described briefly, and then a practical example is given which is related to the dynamic model of a hospital building of order 48. After that the adjustment of the sampling rate of the RLS method by using Fuzzy and reforming the reduced model in the mentioned case will be discussed. Finally, the effective parameters in the MV method will be set by using NSGA-II algorithm so that there is less error in reducing the order of the mentioned building model.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
Ehsan Malekshahi
Department of Electrical Engineering, Shahid Bahonar University of Kerman
Seyed Mohammad Ali Mohammadi
Department of Electrical Engineering, Shahid Bahonar University of Kerman
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :