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A Global Maximum Error Controller-Based Method for Linearization Point Selection in Trajectory Piecewise-Linear Model Order Reduction

機譯：基于全局最大誤差控制器的軌跡分段線性模型降階中線性化點選擇方法

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摘要

We propose a new linearization point selection method based on a global maximum error controller for the trajectory piecewise-linear (TPWL) model order reduction (MOR). This method is based on a simple fact that the simulation cost of the TPWL model is very low, and selects the state at which the responses of the current TPWL model and the full nonlinear model have the maximum difference as a new linearization point. Numerical results show that the proposed method can generate the TPWL model of smaller size and higher accuracy, and can easily be extended to generate the TPWL model for multiple training inputs.
機譯：我們針對軌跡分段線性（TPWL）模型降階（MOR），提出了一種基于全局最大誤差控制器的線性化點選擇新方法。該方法基于一個簡單的事實，即TPWL模型的仿真成本非常低，并且選擇當前TPWL模型和完全非線性模型的響應(yīng)具有最大差異的狀態(tài)作為新的線性化點。數(shù)值結(jié)果表明，該方法可以生成尺寸更小，精度更高的TPWL模型，并且可以很容易地擴展為生成多個訓練輸入的TPWL模型。

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