TELKOM NIKA Indonesia n  Journal of  Electrical En gineering   Vol. 13, No. 2, Februa ry 20 15, pp. 282 ~ 286   DOI: 10.115 9 1 /telkomni ka. v 13i2.688 6          282     Re cei v ed O c t ober 2 0 , 201 4; Revi se d Decem b e r  18, 2014; Accept ed Ja nua ry 3,  2015   Solving Method of H-Infinity Model Mat c hing Based on  the Theory of the Model Reduction       Li Minzhi, Ca o Xinjun  T he School of Electron ics an d Information E ngi neer in g,  La nzho u Jia o tong  Universit y , La nzho u, Chi n a   *Corres p o ndi n g  author, em ail :   sqlmz@sina.c o     A b st r a ct  Peop le  used t o  solv e hi gh- o r der  H  mo del  matchin g  b a sed  on  H  control t heory, it is t o o   difficult. In this pap er, w e  use mo de l reducti o n  theory to sol v e hig h -ord er  H  mo de l matchin g  prob le m, A   new  method t o  solv H  mod e match i ng  p r obl em  bas ed  on the th eor y of the  mod e l re ductio n  i s   prop osed  T h e si mulati on  re sults sh ow  that  the  metho d   h a s b e tter a ppl i c abil i ty a n d  ca n g e t the  ex pe cted  perfor m a n ce     Ke y w ords hi g h -ord er mode l, reducti on the o r y H  mo de l matchin g     Copy right  ©  2015 In stitu t e o f  Ad van ced  En g i n eerin g and  Scien ce. All  rig h t s reser ve d .       1.   Introduc tion  H-infinity ( H ) o p timal  control  theo ry of lin ear sy st ems i s  a  ne kin d   of de sign  met hod  develop ed in  the end  of 19 80, and  is th e  very acti ve frontier  su bje c t in current  co ntrol the o ry. In   many co ntrol  system s, in o r de r to imp r o v e t he stea dy and dyn a mic perfo rman ce  of system, th e   approp riate  corre c tion d e vice ne ed s to be  add ed in the  system, ma king th e ou tput  cha r a c t e ri st ic s of  t h e  sy st em m eet  all  of the de ma nd for pe rfor mance  spe c if ics. T h is is t he  model m a tch i ng p r oble m . In solvin g the mo del m a tchin g  p r obl em, it is m o stly solved   by  conve r ting to  H  standa rd con t rol pro b lem [1-2]. Che n  Yongjin p r op osed a kind of u pper b oun d   method of sea r ching fo r multi-blo cks of model  matching [ 3 ]. Zhuge  Hai propo se d an  approximate  method  of impre c ise mo de l matchi ng  [4] .  These meth ods  are ea sy  to be a c hi eved  for gen eral  systems, but t hese metho d s  are mo re complicated fo r high o r d e system m ode l.  Moore propo sed th e bala n c e o r de r redu ction p r obl em  of system in  1981 [5], the n  the metho d  is   improve d  co n s tantly [6], and some n e redu ction alg o r ithms  were p u t forwa r d [7-9].  Due to th e hi gh o r de r p r ob lem of sy ste m  model i n   H  model m a tchi ng, co mbinin g with   the  model order redu ction   theory,  H  mod e l matchi ng resolvin g met hod i s  propo sed ba sed  on   model  red u cti on the o ry. Th e an alysis an d sim u lation   sho w  th at the  method  ha good  matchin g   cha r a c t e ri st ic s.       2.  H  Model Matching Probl em    P s K s z y u w   Figure 1. Prin ciple figu re of   H  standa rd problem       I n  co nt rol  sy st em,  ma ny   H  optimization  pro b lem s   of different  re q u irem ents ca n be  conve r ted int o   H  stan da rd p r oble m . As  shown in Fig u re 1,  w is the  external i nput,  z  is control  Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
TELKOM NIKA   ISSN:  2302-4 046     Solving M e th od of  H  Model Matchin g  Based on the Th eory of the Model… (LI Minzhi 283 output, an u  is  the  control   input,  y  is th e outp u t of  measurement Ps  is the  gen erali z ed  controlled o b j e ct,  Ks  is desi g n ed co ntrolle r.   State equatio n of the gene ralized obj ect Ps  is described  as:     12 x Ax B w B u                                                       ( 1)    11 1 1 2 zC x D w D u                                                    ( 2)    22 1 2 2 y Cx D w D u                                                     ( 3)    Tran sfe r  function is:     12 11 12 11 1 1 2 21 22 22 1 2 2 A BB PP Ps C D D PP CD D                                                  ( 4)    Usi ng the lin ear fra c tional  transfo rmati on (LFT ), tra n sfer fun c tion  from  w  to  z  can be  descri bed a s :      1 11 12 22 21 , l GF P K P P K I P K P                                    ( 5)    The  H  standa rd cont rol pro b lem is fo r a regul ar  cont roller K , making  the clo s ed -lo op  of system sta b le, and   , l FP K  less than a given , 0     w z 1 T G 2 T K     Figure 2. Matchin g  prin cipl e figure of  H  standa rd control model       H  standa rd co ntrol model  matchin g  is shown  as fig.2. Using th re e transfe r function   matrix series 1 T , K , 2 T  to approa ch tra n sfe r  functio n   G , the approxim ation deg ree  will b e   measured by  12 GT K T . The gene rali zed  controlle d obje c t:     1 2 0 GT Ps T                                                             ( 6)    The co ntroll er is:    K K                                                                  ( 7)    A measu r e of  model match i ng deg ree  ca n be expre ssed as:  12 GT K T . When  1 T  and  2 T  are  reversibl e , then  the  e x pressio n   of  model  matchi ng m e a s ure m ent i s 11 12 TG T K  . So 11 12 ˆ GT G T  , r GK , then, solving proble m   of  H  model m a tchin g  can  be tran sfo r m ed into  solving the m odel re du ctio n probl em s, makin g   ˆ r GG  withi n  a requi re d range.   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                               ISSN: 23 02-4 046                     TELKOM NI KA  Vol. 13, No. 2, Februa ry 2015 :  282 – 286   284 To make   ˆ A B Gs CD      a balan ce a c hiev ement.  Definition 1.  Controllability  and ob servability Gram  m a trix of  system  A BC D ,, are   defined  sep a rately as follo ws:     0 At T A t Pe B B e d t                                                        ( 8)                     0 At T A t Qe C C e d t                                                          ( 9)    A  denote s  the  transpo se o f  matrix  A . It  can b e  se en  that the two matrices a r symmetri c  po sitive semi -de f inite matrixes , whi c h satisfy the Lyapunov equation b e low:     0 AP P A BB                                                     (10)    0 QA A Q C C                                                      ( 11   Diag onali z ati on of the matrix , PQ , then:   11 12 1 (, , , , ) kk n TP T T Q T d i ag                               (12)    Whe r 12 1 0 kk n    The sy stem  A BC D ,,  and  can be  separated into  blocks:   11 12 1 12 21 22 2 ,, AA B A BC C C AA B                                           (13)    12                                                        (14)    Whe r () () 12 , kk n k n k RR   Theo rem  [6]. Given a s ymptotically  stabl e mini mum  system   ˆ G  ha s Lya p unov  equilibrium form as follows:     11 12 1 21 22 2 12 ˆ A AB AB G s AAB CD CC D                                                     ( 15   And there a r e :     12 () PQ d i a g                                           ( 1 6 )     Whe r 11 (, ) k di a g  21 (, ) kn dia g    Red u ced ord e r model   11 1 1 r A B Gs CD  which is trun cate d is asymptot ically stable a nd  minimum sy stem, and meet        1 ˆ 2 rk n Gs G s                                           (17 )   The re du ced  orde r mod e r Gs  is  the  K  in the matchin g  mo del we a r e a s king for.   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
TELKOM NIKA   ISSN:  2302-4 046     Solving M e th od of  H  Model Matchin g  Based on the Th eory of the Model… (LI Minzhi 285     3. Simulation Examples   The mathe m atical expression s for  state equat io n model of DC motor d r ive system is  [10]:    4 00 0 0 0 0 0 0 1 . 4 01 0 0 0 0 0 0 0 0 0 13 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 00 0.44 0 0 0 0 0 0 0 2 00 0. 88 1 1 . 7 6 10 0 0 0 0 0 00 0 0 0 1 0 0 0 0 1 . 4 0 0 0 0 100 10 0 0 0 0 0 0 0 29 4.1 2 9 . 4 1 19 .6 1 1 4 9 .3 0 27.56 0 0 0 0 0 0 1.045 1 0 6.66 7 A                       0 1 0 0000 00 T B   1 3 000 0000 00 C   0 D     As   1 TI  and  2 TI , output image for  H  model match i ng of system  is sho w n a s   Figure 3(a ) the model ma tching  solutio n  is:      2 22 15 2.92 47 4 . 9 6 2 5 5 . 7 2 8 050 19.4 7 14 1.7 3 6.75 65 9.7 ss s K ss s s         (a)     (b)     Figure 3. Output image of  H  model mat c hi ng       As   1 1 100 T s  and  2 1 5 T s ,  st e p  re spo n s e  f o H  model ma tching  of the  system i s   sho w n a s  fig.3 (b), the mo del matchi ng  solutio n  is:         2 2 126 11 .7 07 3 3 369 2 5 2 8 7.70 5 1 63 9 1 58.1 4 1.78 7.2 0 6 2 7.46 3 3 4 . 3 ss s s K ss s s s     From th ste p  re sp on se i m age  of  H  model mat c hin g , it can  be  see n  that the  ma tching   model  got  b y  ord e re du ction  metho d  and  the   st ep  re spon se  of the  ori g i nal  system   are   c o mpletely c o ns is tent.  0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0 50 100 150 200 250 300 350     S t e p  R e sp o n se Ti m e  ( s e c ) A m pl i t ude 原系 模型匹 配系 0 0.1 0.2 0. 3 0. 4 0.5 0.6 0. 7 0 50 100 150 200 250 300 350     S t ep R e s pons e Ti m e  ( s e c ) A m pl i t ude 原系 模型匹配系 Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                               ISSN: 23 02-4 046                     TELKOM NI KA  Vol. 13, No. 2, Februa ry 2015 :  282 – 286   286     4. Conclusio n   Usi ng the pri n cipl e of model ord e r red u ction to sol v H  model matchin g , from  the  step  response curve, it  can be  seen that the system  has  goo d tracking  ability. The controller  got  by  this  d e sig n ing  m e thod has a certai n pra c tica l  appli c ation val ue,  and m odel m a tchin g  p r obl em   of high order  system  will be solved  well.       Referen ces   [1]  Yuan SZ . Des i gn  of pro puls i on o n l y   emerg enc y fli ght co n t rol s y st em usi ng  H  model  ma tching .   Flight Dyn a m ic s . 2001; 19( 1): 85-8 8 [2]  Shao KY, Jin g  YW , Li YS, H uan g W D . Rob u st  control s y s t em base d  on  mode l matchi n g .  Journ a l of   Daqi ng Petr ole u m Institute.  1 999; 23( 3): 35- 37.   [3]  Chen YJ, Zuo ZQ,  Wen SH, Ci CL. A solution of  H  control- mode l-matchi n g  prob lem.  Jo urna l of   Yansh an U n ive r sity . 2001; 25( z): 37-40.   [4] Z huge  H A n   ine x act model  matchin g  ap pr oach a nd its a pplic atio ns.  T he Journ a l of S ystems a n d   Softw are (S0164-1 212) . 2 003 ; 67(3): 201-2 1 2 [5]  Moore B C . Pri n cip a l com p o n ent an al ys is in  lin ear  s y stem s: Control l ab ilit y, o b serva lil it y and m o d e l   reducti on.  IEEE Trans Automatic Control . 19 81; ACO26(1):  17-3 1 [6]  K Z hou, JC Do yl e, K Glover. Rob u st and o p ti mal co ntrol. N e w  J e rse y : Pre n tice-H all. 19 9 6 [7]  W ang G, Sree ram V, Liu  W  Q. Balanc ed  performa nce  p r eservin g  co nt roller  red u ctio n. S y stem  &   control l e tters. 200 2; 46: 99-1 1 0   [8] Serkan  G uger cin Atha nasi o s C.Antou l as A Surve y   of Mode l R e d u c t ion b y   Ba lanc ed T r uncatio n   and Som e  Ne w   R e sults. Inte rnatio nal Jo urn a l of Contro l. 2004: 77( 8): 748 -766.   [9]  W ang G, Sreer am V, Liu W Q. Performanc Preservi ng C o ntroll er Re ducti on vi a Ad ditive  Perturbati o n   of the Clos ed- Loo p T r ansfer F unction.  IEEE Transactions on Autom a tic Control . 2 0 0 1 ; 46(5): 77 1- 775   [10]  Xu e DY. Desi g n  and a n a l ysis  for feedback c ontro l s y stem. Beiji ng: T s ingh ua Un iversit y  P r ess, 2000.     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.