From data to reduced-order models of complex dynamical systems
| Promotie: | Dhr. A.M. (Azka) Burohman |
| Wanneer: | 06 maart 2023 |
| Aanvang: | 11:00 |
| Promotors: | M.K. (Kanat) Camlibel, Prof, prof. dr. ir. J.M.A. (Jacquelien) Scherpen |
| Copromotor: | prof. dr. ir. B. Besselink |
| Waar: | Academiegebouw RUG |
| Faculteit: | Science and Engineering |
Eenvoudiger modellen van complexe systemen
Het modelleren van dynamische systemen vormt de basis voor simulatie en ontwerp van regelmechanismen voor moderne technologische producten en processen. Omdat de complexiteit hiervan toeneemt en er steeds strengere eisen aan de nauwkeurigheid van modellen worden gesteld, neemt ook de complexiteit van deze modellen toe. Dit betekent dat ze hoog-dimensionaal zijn of een grote orde hebben, wat een enorme rekenkracht en tijd vraagt voor simulaties of analyse. Het is daarom van belang om zulke complexe modellen te benaderen met gereduceerde-orde modellen van lagere complexiteit.
Dit is mogelijk met behulp van methoden voor modelreductie. Modelreductie heeft een lange geschiedenis en is typisch gebaseerd op het reduceren van een gegeven hoog-dimensionaal model in de vorm van een toestandsbeschrijving. Er zijn echter situaties waarin een hoog-dimensionaal model van een complex systeem niet of slechts moeilijk beschikbaar is, terwijl men wel toegang heeft tot gemeten data. Het promotieonderzoek van Azka Burohman richtte zich daarom op het vinden van gereduceerde-orde modellen op basis van data, zonder het hoge-orde systeem te identificeren.
Het is hierbij van belang dat belangrijke eigenschappen van het originele hoge-orde systeem behouden blijven. Op basis van de gemeten data van verder onbekende systemen richtte Burohman zich op het behoud van drie systeemeigenschappen: momenten van de overdrachtsfunctie, stabiliteit en dissipativiteit. Daarnaast keek hij naar structuurbehoud van netwerk-vormende systemen beschouwd. Burohman koos een aanpak vanuit het perspectief van data informativiteit, wat kan garanderen dat het hoge-orde maar onbekende systeem inderdaad de gewenste eigenschap heeft.
Het promotieonderzoek van Azka Burohman vond plaats bij de afdeling Systems, Control and Applied Analysis van het Bernoulli Instituut met financiering via een Marie Sklodowska-Curie COFUND programma van het Centre for Data Science and Systems Complexity (DSSC).