Development of a Non-Iterative Macromodeling Technique by Data Integration and Least Square Method
محل انتشار: ماهنامه بین المللی مهندسی، دوره: 34، شماره: 11
سال انتشار: 1400
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 120
فایل این مقاله در 10 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
JR_IJE-34-11_004
تاریخ نمایه سازی: 10 اردیبهشت 1401
چکیده مقاله:
In this paper, a new method is introduced to synthesize the original data obtained from simulation or measurement results in the form of a rational function. The integration of the available data is vital to the performance of the proposed method. The values of poles and residues of the rational model are determined by solving the system of linear equations using the conventional Least Square Method (LSM). To ensure the stability condition of the provided model, a controller coefficient is considered. Also, using this parameter, the designer can increase the stability margin of a system with poor stability conditions. The introduced method has the potential to be used for a wide range of practical applications since there is no specific restriction on the use of this method. The only requirement that should be considered is the Dirichlet condition for the original data, usually the case for physical systems. To verify the performances of the proposed method, several application test cases are investigated and the obtained results are compared with those gathered by the well-known vector fitting algorithm. Also, the examinations show that the method is efficient in the presence of noisy data.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
M. Sedaghat
Department of Electrical and Computer Engineering, Isfahan University of Technology, Isfahan, Iran
Z. H. Firouzeh
Department of Electrical and Computer Engineering, Isfahan University of Technology, Isfahan, Iran
H. Aliakbarian
Department of Electrical Engineering, KN Toosi University of Technology, Tehran, Iran
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :