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2024 | OriginalPaper | Buchkapitel

Data-Driven Model Order Reduction of Parameterized Dissipative Linear Time-Invariant Systems

verfasst von : Tommaso Bradde, Alessandro Zanco, Stefano Grivet-Talocia

Erschienen in: Scientific Computing in Electrical Engineering

Verlag: Springer Nature Switzerland

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Abstract

We introduce a framework for data-driven model order reduction of parameterized LTI systems with guaranteed uniform dissipativity. The strategy casts the problem into a multivariate rational fitting scheme that formally preserves the bounded realness of the model response. The formulation relies on the solution of a semi-definite program arising from a rational parameterization based on Bernstein polynomials. The models can be employed in system-level simulations both in the frequency and time domain.

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Fußnoten
1
We set \(\textsf{D}^0 (j\omega ,\boldsymbol{\vartheta })=1\) at the first iteration to initialize the denominator estimate.
 
Literatur
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Ronald Wohlers, M.: Lumped and Distributed Passive Networks. Academic Press, New York (1969)
Metadaten
Titel
Data-Driven Model Order Reduction of Parameterized Dissipative Linear Time-Invariant Systems
verfasst von
Tommaso Bradde
Alessandro Zanco
Stefano Grivet-Talocia
Copyright-Jahr
2024
Buch
Scientific Computing in Electrical Engineering

Print ISBN: 978-3-031-54516-0

Electronic ISBN: 978-3-031-54517-7

Copyright-Jahr: 2024

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-031-54517-7_17

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