Model Reduction of Singular System by Krylov Subspace Method

국문 초록 (Abstract)

여러 가지 모델저차화 방법들이 선형 동적 시스템의 차수를 줄이는데 널리 이용되어 왔는데 몇 가지 방법만이 특이 시스템을 저차화하는데에 적용할 수 있었다. 본 연구에서는 임펄스 모드가 계통응답에 존재하기 위한 랭크조건을 조사하고 이 조건이 만족하기 위한 충분조건을 유도하였다. 다음에, 특이시스템을 시뮬레이션하는데 사용되는 저차화 모델링 기법들을 고찰하고 어느 방법이 적용하기에 보다 효율적인가를 제시하였다. 시뮬레이션 결과, Krylov 공간을 이용한 Arnoldi 알고리즘이 TBR 방법에 비해 특이시스템을 저차화하는데 효율적을 적용할 수 있다는 것을 보여주였다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

Model reduction methods are widely used to reduce the order of linear dynamical systems, but only a few can be applied to the reduction of singular systems. In this paper, the rank condition for impulse mode to exist in system response is investigated and the sufficient condition for rank condition to be satisfied is derived. Then, this paper considers reduced order modeling techniques for simulating singular system and suggests if which method is more efficient for use. Throughout the simulation results, it is shown that Arnoldi algorithm based on Krylov subspace can efficiently be applied to singular system than truncated balanced realization method.