Modellreduktion von Populationssystemen mit Hilfe von Proper Orthogonal Decomposition
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Michael Mangold
Zusammenfassung
Der Beitrag beschreibt den Einsatz der Proper Orthogonal Decomposition (POD) für die Modellreduktion von Partikelprozessen in fluider Strömung. Diese Prozessklasse ist von großer Bedeutung für die chemische und pharmazeutische Industrie. Physikalische Modelle solcher Prozesse sind häufig sehr komplex und für Regelungsaufgaben wenig geeignet. POD bietet hier eine attraktive Möglichkeit, zu reduzierten Prozessmodellen zu gelangen, da das Verfahren sehr flexibel ist, keine spezielle Struktur des Referenzmodells erfordert und interne und externe Koordinaten in einheitlicher Weise behandelt. Der Beitrag stellt das Reduktionsverfahren vor und illustriert es an Beispielen.
Abstract
This paper discusses the application of Proper Orthogonal Decomposition (POD) to the model reduction of particle processes in fluid flow. This class of processes is highly relevant for chemical and pharmaceutical industry. As detailed first principle models of such processes tend to be very complicated, reduced models are required for process control and process design. POD is an attractive method to obtain the reduced models, as it is highly flexible, does not require a special structure of the reference model and treats internal and external coordinates in the same manner. The method is presented and illustrated by examples.
© by Oldenbourg Wissenschaftsverlag, München, Germany
Artikel in diesem Heft
- Modellbildung, Identifikation und Simulation in der Automatisierungstechnik
- Algebraische Methodenzur Parameteridentifikation für das schwere Seil
- Verteiltparametrische Modellierung und Regelung einer 60 m-Feuerwehrdrehleiter
- Strukturerhaltende Approximation linearer verteilt-parametrischer PCHD-Systeme
- MORPACK-Schnittstelle zum Import von FE-Strukturen nach SIMPACK
- Modellreduktion von Populationssystemen mit Hilfe von Proper Orthogonal Decomposition
- Verbesserte Subspace-Identification für lineare Systeme mit variierenden Parametern durch rekursive Schätzung
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