数据驱动的动态系统建模—模型降阶之路
动态系统建模被各领域广泛应用,例如电动汽车,能源系统,航空航天。我们通常会针对被控对象建模,对被控对象进行建模是因为我们希望了解这个系统(被控对象)的物理特性以及接受一些外部输入(力,扭矩,电流等等)时会有什么样的动态响应,基于此从而可以更好的给出控制输入得到我们期望的系统的输出,以及理解系统的退化或最大化提升系统效率。这些动态系统的行为是由多物理场复杂的交互作用决定的,因此系统行为和系统响应建模通常需要复杂的第一原理支撑,仿真时也需要大量的计算(例如有限元模型)。这也是本此演讲的出发点,提供数据驱动(主要介绍深度学习和系统辨识)的模型降阶(reduced order modeling)提速的方法,通过数据得到具有一定保真度的数据模型,在捕捉到系统动态特性的同时也提升仿真速度。
出版年份: 2022 年 7 月 31 日
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