本征正交分解在数据处理中的应用及展望

作者：路宽; 张亦弛; 靳玉林^*; 车子璠; 张昊鹏; 郭栋

来源：动力学与控制学报, 2022, 20(05): 20-33.

• 本征正交分解
• 降维
• 高维系统
• 粒子图像测速
• 计算流体力学

本征正交分解(Proper Orthogonal Decomposition, POD)是对高维复杂非线性系统进行降维处理的有效方法之一.本文对POD方法在一系列实际工程领域降维中的研究进行了综述.首先简要介绍POD方法的发展历史，简述POD方法分类，随后详细列举POD方法在粒子图像测速(Particle Image Velocimetry, PIV)技术、计算流体力学(Computational Fluid Dynamics, CFD)数据处理中的应用.对比了POD方法和动态模态分解(Dynamic Mode Decomposition, DMD)方法在实际工程应用中各自的优缺点，结果表明在流场稳定脉动时可采用DMD方法，而其他随时间变化的流场采用POD方法更合适.最后对POD方法的发展尤其是在人工智能领域的应用做出展望.

• 单位
  西南交通大学; 西北工业大学; 科学技术部高技术研究发展中心