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首页> 外文会议>Mediterranean Conference on Control and Automation >On enforcing stability for data-driven reduced-order models
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On enforcing stability for data-driven reduced-order models

机译：对数据驱动的减少级模型执行稳定性

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In this paper, we address stability enforcement for reduced-order models computed from data (transfer function measurements). Two data-driven methods based on interpolation will be analyzed: the Loewner framework and the AAA algorithm. They construct reduced-order linear models that may or may not be stable. Hence, it is necessary to apply post-processing methods that yield stable surrogate models. We make use of a projection method that computes the best stable approximation with respect to the infinity norm. Finally, we study the applicability and robustness and of the proposed method through different numerical examples.
机译：在本文中，我们解决了从数据计算的阶数模型（传送函数测量）的稳定性执行。 将分析基于插值的两个数据驱动方法：Loewner框架和AAA算法。 它们构造了可能或可能不稳定的掉阶线性模型。 因此，有必要应用产生稳定的代理模型的后处理方法。 我们利用投影方法，该投影方法可以根据Infinity Norm计算最佳稳定的近似值。 最后，我们通过不同的数值示例研究适用性和鲁棒性和提出的方法。

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