Abstract:
Résumé
Dans ce travail, la méthode de réduction d’ordre des systèmes discrets est présentée par l’utilisation
du grammien de la réponse impulsionnelle pour réduire l’ordre des modèles discret (SISO).
Cette technique est basée sur la conservation des paramètres de Markov et les coefficients les plus
importants du grammien de la réponse impulsionnelle.
La réduction d’ordre conduit à un modèle d’ordre réduit qui préserve les propriétés de la stabilité et
de la minimalité , ainsi que les paramètres de Markov et les coefficients les plus importants du
grammien de la réponse impulsionnelle.
Nous avons construit deux algorithmes principaux et un algorithme supplémentaire (q Markov)
pour effectuer la réduction des systèmes discrets d’ordre réduits. Nous avons obtenu des résultats
que nous avons comparés au système initial.
Abstract
Model reduction methods are presented for the approximation of linear discrete system. It is based
on the conservation of Markov paramètres and the most important coefficients of the impulse
response gramian of discret system.
The model reduction yields to reduced order wich interstingly preserves the properties of the
original full-order model such as stability , minimality, and to preserves Markov parametres and the
most important coefficients of the impulse response gramian of discret system.
Some computer simulations are conducted on some intersting resultats.
ملخص
تتطرق ھذه الأطروحة الى تقدیم طریقة لتصغیر الأنظمة الرقمیة ذات الأبعاد الكبیرة.
تتطلب ھذه الطریقة الحفاظ على القیم الخاصة بماركوف و القیم الخاصة أیضا بالأستجابة الجرامیة.
من ممیزات النموذج المصغر كونھ دوما مستقر و یحافظ على خصائص النموذج الأصلي.
قمنا بتقدیم عدة أمثلة عن تصغیر الأنظمة توضح فاعلیة طریقة التصغیر ھذه.
