模型依赖时变时滞马尔可夫跳变复杂网络的混合投影同步（英文）

复杂网络的混合投影同步已广泛应用于工程、应用数学等各个领域.本文研究了一类模型依赖时变时滞的马尔可夫跳变复杂网络的混合投影同步问题.另外,对于复杂网络中的每个响应系统,同时考虑了线性耦合和非线性耦合.基于李雅普诺夫稳定性理论和线性矩阵不等式方法,推导出复杂网络混合投影同步的充分条件.数值仿真最后证明了所提理论的有效性.本文的结果为研究复杂网络的混合投影同步和模型依赖时变时滞系统的控制提供了理论依据.     

噪声扰动下时滞复杂网络动力学参数及拓扑结构辨识

针对随机噪声及时间滞后普遍存在于耦合网络,且其结构往往未知或部分未知问题,基于网络间随机广义投影滞后同步原理,通过合理设计控制器与自适应更新规则,构建辨识网络模型未知动力学参数及拓扑结构的识别方案;结合随机时滞微分方程La Salle型不变性原理,从数学上严格证明识别方案的准确性。通过具体网络模型,借助计算仿真验证识别方案的有效性。数值模拟结果表明,网络未知动力学参数及拓扑结构不但能准确辨识,且识别方案不依赖耦合时滞、更新增益及网络拓扑结构等选取。     

具有时变时滞的模糊细胞神经网络的指数同步(英文)

我们考虑一类耦合时变时滞模糊细胞神经网络的全局指数同步性问题.利用M-矩阵方法,在较弱的条件下获得耦合时变时滞模糊细胞神经网同步的充分条件.我们的结论去掉了对时变时滞函数可导的限制,因而具有更广的应用范围.最后并通过数值例子验证了我们结论的有效性.     

不同阶数不同维数的分数阶混沌系统的时滞混合投影同步

本文主要讨论了不同阶数不同维数的分数阶混沌系统的时滞混合投影同步.基于分数阶微积分的基本性质,将两个不同阶数的分数阶混沌系统转换为两个同阶的分数阶混沌系统.然后,利用分数阶线性系统的稳定性理论,并构造一个非线性控制器,得到了同步的一般方法.数值模拟证实了设计方法的有效性.     

多时变时滞不确定切换系统的稳定性

研究了一类不确定多时变时滞切换系统的稳定性问题，此类系统的两个时变时滞的状态向量都存在不确定性。首先利用多李亚普诺夫函数方法证明了标称系统的稳定性，接下来对不确定系统进行了讨论，都得到了时滞依赖稳定的充分条件，并且所得结果均用易于求解的线性矩阵不等式的形式表出。最后通过仿真验证了此方法的有效性。     

不同阶数不同维数的分数阶混沌系统的时滞混合投影同步（英文）

本文主要讨论了不同阶数不同维数的分数阶混沌系统的时滞混合投影同步.基于分数阶微积分的基本性质,将两个不同阶数的分数阶混沌系统转换为两个同阶的分数阶混沌系统.然后,利用分数阶线性系统的稳定性理论,并构造一个非线性控制器,得到了同步的一般方法.数值模拟证实了设计方法的有效性.     

一类无界时滞细胞神经网络的全局指数稳定性

比例时滞是一种不同于无界分布时滞的无界时变时滞.比例时滞系统作为一种重要的数学模型在物理、生物系统与控制理论等领域有着重要的应用.本文通过变换yi(t)=xi(et),将一类具比例时滞细胞神经网络等价变换成一类具常时滞变系数的细胞神经网络.利用矩阵范数性质及不等式技巧,得到了保证该系统平衡点存在唯一与全局指数稳定的时滞独立与时滞依赖的充分条件.其中时滞依赖的充分条件依赖于比例时滞因子的大小.给出一个数值算例及仿真结果验证了所得结论的有效性和与以往文献相比较低的保守性.     

中立时变时滞系统的稳定性与H∞滤波器设计

研究一类中立时变时滞系统的稳定性和H∞滤波器设计问题.通过构建一个新的李雅普诺夫泛函,采用新的积分不等式方法和交互式凸组合方法,得到了该中立时变时滞系统线性矩阵不等式形式的稳定性判据,给出了中立时变时滞系统H∞滤波器的设计方法.仿真实例表明,采用提出的上述方法得到的结果具有更小的保守性,且所设计的中立时变时滞系统H∞滤波器是有效的.     

一类不确定时变时滞系统的鲁棒镇定：积分等式方法

本文针对一类同时具有状态和输入时变时滞的不确定时滞系统,基于适当的Lyapunov泛函,利用一种新的积分等式并结合自由权矩阵方法,给出系统时滞依赖稳定的充分条件,并设计状态反馈控制器,研究其鲁棒镇定问题,最后通过仿真算例验证结果的有效性。     

柔性基础主动隔振系统的缩聚建模和时滞问题研究

以复杂柔性耦合主动隔振系统为对象,研究其动力学建模和时滞主动控制问题。考虑筏架和基础的弹性,建立浮筏系统的有限元模型,并基于超单元动力缩聚技术,把系统的有限元模型在物理空间中进行减缩。考虑作动器的时滞效应,建立系统的时滞主动控制模型,对系统的最大时滞量和控制器的时滞稳定性进行了数值研究。数值计算表明,主动控制中有必要考虑时滞因素以避免失稳,本文所提出的方法易于保证控制系统的性能和稳定性。     

复杂网络的牵制同步

本文主要研究了复杂网络的牵制同步问题.通过定义一个新的非线性算子的非线性P-测度,得到了一系列保证复杂网络在牵制控制下全局同步的充分条件.所得结果不要求耦合矩阵的对称可约性以及函数的连续可微性.因此,在复杂网络的牵制同步控制中具有更广的使用范围.最后我们通过两个实例来验证所得结论的有效性.     

脉冲时滞BAM神经网络的稳定性分析

本文研究了具变时滞和脉冲的BAM神经网络模型.利用M矩阵理论、反证法,得到了脉冲时滞BAM神经网络平衡解的存在性、唯一性和全局指数稳定性成立的充分条件.一个数值例子证明的所得结论的有效性.     

Further Analysis of Global Synchronisation for Networks of Identical Cells with Delayed Coupling

Synchronisation is one of the most interesting collective motions observed in large-scale complex networks of interacting dynamical systems. We consider global synchronisation for networks of nonlinearly coupled identical cells with time delays, using an approach where the synchronisation problem is converted to solving an homogeneous linear system. This approach is extended to fit networks under more general coupling topologies, and we derive four delay-dependent and delay-independent criteria that ensure the coupled dynamical network is globally synchronised. Some examples show that the four criteria are not mutually inclusive, and numerical simulations also demonstrate our theoretical results.     

Passivity analysis of complex dynamical networks with multiple time-varying delays

We investigate input passivity and output passivity for a generalized complex network with non-linear, time-varying, non-symmetric and delayed coupling. By constructing some suitable Lyapunov functionals, several sufficient conditions ensuring input passivity and output passivity are derived for complex dynamical networks. Finally, two numerical examples are given to show the effectiveness of the obtained results.     

关于随机时滞神经网络稳定性的注记(英文)

利用非负鞅收敛定理、Lyapunov泛函方法和网络自身的特性讨论了变时滞随机递归神经网络的随机指数稳定性,给出了这类神经网络随机指数稳定性的新的代数准则,所给代数准则简单易用。两个应用实例说明即使针对随机Hopfield神经网络所给的代数准则也优于相关的判别准则。     

变时滞Cohen-Grossberg随机神经网络的均方指数稳定性

本文利用随机积分的It（^o）公式,时滞微分不等式及随机时滞神经网络的特性讨论变时滞CohenGrossberg随机神经网络的均方指数稳定性.     

M‐matrix‐based stability conditions for genetic regulatory networks with time‐varying delays and noise perturbations

Stability is essential for designing and controlling any dynamic systems. Recently, the stability of genetic regulatory networks has been widely studied by employing linear matrix inequality (LMI) approach, which results in checking the existence of feasible solutions to high‐dimensional LMIs. In the previous study, the authors present several stability conditions for genetic regulatory networks with time‐varying delays, based on M ‐matrix theory and using the non‐smooth Lyapunov function, which results in determining whether a low‐dimensional matrix is a non‐singular M ‐matrix. However, the previous approach cannot be applied to analyse the stability of genetic regulatory networks with noise perturbations. Here, the authors design a smooth Lyapunov function quadratic in state variables and employ M ‐matrix theory to derive new stability conditions for genetic regulatory networks with time‐varying delays. Theoretically, these conditions are less conservative than existing ones in some genetic regulatory networks. Then the results are extended to genetic regulatory networks with time‐varying delays and noise perturbations. For genetic regulatory networks with n genes and n proteins, the derived conditions are to check if an n × n matrix is a non‐singular M ‐matrix. To further present the new theories proposed in this study, three example regulatory networks are analysed.Inspec keywords: genetics, linear matrix inequalities, Lyapunov matrix equations, molecular biophysics, noise, proteinsOther keywords: M‐matrix‐based stability condition, genetic regulatory networks, time‐varying delays, noise perturbations, linear matrix inequality approach, high‐dimensional LMI, Lyapunov function, state variables, M‐matrix theory, proteins, nonsingular M‐matrix     

不确定混沌系统自适应改进投影同步与参数估计

研究一类新混沌系统与Genesio-Tesi混沌系统的改进投影同步,并对新混沌系统未知参数进行估计。依据主动控制原理,设计了非线性控制器和参数自适应更新律,用Lyapunov稳定性理论证明了误差系统原点的渐进稳定性。数值仿真结果验证了设计的非线性控制器和参数自适应更新律的有效性及其在有界噪声干扰下的鲁棒性。     

具有变时滞的神经网络的全局指数稳定性

本文运用矩阵不等式方法和李雅普诺夫(Lyapunov)方法,研究具有变时滞的神经网络平衡点的存在性、唯一性和全局指数稳定性问题,得到了一个新的结果。此外,给出了两个实例,进一步说明了所得结果的有效性。