汽轮发电机组轴系扭振平衡位置分析与稳定域估计

根据汽轮发电机组轴系的简化模型，采用Lyapunov直接法对该非线性系统的平衡位置稳定性进行了定性分析,在参数取于一定范围内时，确定了平衡点的位置，对稳定平衡点,用Lyapunov函数对稳定域进行了估计。这里提出的分析方法是直接针对非线性系统的，因而避免了线性化方法所产生的误差。文中用仿真算例说明了这种分析方法的有效性。     

联想记忆神经网络吸收区域的估计

本文对于Hopfield型联想记忆神经网络模型,给出了吸收区域估计的解析表达式。这对于具有多个平衡位置的网络实现联想记忆和优化计算都是重要的问题。     

论细胞神经网络的理论基础

本文详细讨论了由美国伯克莱加利福尼大学电子学家L.O.Chua教授等首创的细胞神经网络理论基础,具体指出了其存在的缺陷及所构造的能量函数用来研究稳定性失效的原因,建议了理论研究的进一步方向。     

输入向量控制细胞神经网络全局指数稳定

利用输入向量来控制细胞神经网络的稳定性.所得结果表明,当输入向量的绝对值大于某个仅仅只与细胞神经网络的物理参数有关的值时,不附加其它任何条件,细胞神经网络是全局指数稳定的.也讨论了输入向量的部分分量的绝对值大于某个仅仅只与细胞神经网络的物理参数有关的值时,细胞神经网络的全局指数稳定性,所得结论推广和改进了某些已有文献的相应结果.     

基于规则的遗传算法

CGA由于是一种通用的算法，在解决实际问题时存在着搜索效率低。不能全局收敛到最优解的缺点，在实际应用中有很大的局限性。针对这些不足，对CGA进行了改进，根据待解决实际问题的特点，按照模式定理的原则，在算法中引入了启发式规则和惩罚函数．缩小了算法的搜索空间，提高了算法效率．利用保优操作保证算法能够全局收敛到最优解。最后对这种改进的算法进行了定性分析。证明了该算法设计思想的先进性和实用性。     

具有控制时滞的中立型Lurie控制系统的绝对稳定性判据

讨论了具有控制时滞的中立型Lurie控制系统的绝对稳定性问题,通过构造适当的Lya punov泛函,得到了系统绝对稳定的时滞相关条件与时滞无关条件,这些条件用线性矩阵不等式表示易于验证且保守性低,最后通过一个实例验证了所得结果的有效性。     

非线性大系统的部分稳定性研究

研究了孤立子系统分别为定常线性和非线性非自治系统的两类大系统的部分稳定性。利用不等式分析技巧和构造出合适的Lyapunov函数，分别获得了两类大系统的平凡解关于部分变元一致稳定、渐近稳定和指数稳定的代数判据，特别地，对于仅含有两个子系统的大系统，通过Hurwitz判别方法得到了其平凡解部分渐近稳定和部分指数稳定的简单代数判据。     

二阶神经网络的全局指数稳定性分析

当神经网络应用于最优化计算时,理想的情形是只有一个全局渐近稳定的平衡点,并且以指数速度趋近于平衡点,从而减少神经网络所需计算时间,二阶神经网络较一般神经网络具有更快的收敛速度,对于二阶连续型Hopfield神经网络,用Lyapunov方法讨论平衡点的全局指数稳定性,给出了平衡点全局指数稳定的几个判别准则,作为特例,获得了连续型Hopfield神经网络全局指数稳定的新判据。     

基于鲁里叶型Lyapunov函数的电力系统次同步谐振稳定运行域的分析

将汽轮发电机六段轴系模型转化成标准鲁里叶控制系统,应用鲁里叶型Lyapunov函数对该非线性系统在平衡位置的稳定性进行详细分析,确定轴系的稳定运行域,为电力系统SSR稳定运行域的可视化描述提供了新的思路,由于该方法是直接针对非线性系统的,故对小干扰和大扰动下的轴系扭振的分析均能适用。对IEEE第一基准模型（两段和六段轴系）的仿真结果表明了该方法的有效性。