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。     

具有多状态和控制时滞的控制系统的绝对稳定性分析

基于线性矩阵不等式方法, 对具有多个状态和控制的时变时滞的Lurie型控制系统的稳定性进行分析, 得到了系统绝对稳定的几个充分条件, 这些条件用线性矩阵不等式表示, 具有较低的保守性. 最后通过一个实例验证了所得条件的保守性较以往结果的保守性小.     

基于一般Lur''''e系统的混沌同步研究

许多混沌系统可以转化为一个Lur'e系统.本文采用时滞反馈控制技术研究了一般Lur’e系统的混沌同步问题,改进了最近有关文献的结果.通过利用Lyapunov—Krasovskii函数法得到了时滞无关的线性矩阵不等式(LMI)判据,而且还通过利用M-矩阵等方法,得到了易于检验的时滞相关与时滞无关的代数判据,利用这些结果给出了这种反馈控制器的设计方法;最后,给出的例子阐明了所得到的结果.     

切换系统故障估计方法在三水箱系统中的应用

针对由三水箱液位控制系统组成的实际切换系统,研究了其故障估计问题。利用机理分析方法得到了有故障发生时的系统模型,在此基础上,运用平均驻留时间方法和H_∞滤波技术,推导并证明了该问题可解的充分条件。利用线性矩阵不等式技术给出了相应的估计器参数矩阵的求解方法以及切换信号需要满足的驻留时间条件。通过仿真验证了所提出方法的有效性。     

区间线性脉冲系统的鲁棒耗散性及其反馈镇定

主要讨论了区间线性脉冲系统相对于二次供给率的鲁棒耗散性问题, 得到了该系统是鲁棒耗散的充分条件, 而且还给出了这样的鲁棒耗散系统能被一个状态反馈控制律所镇定的条件, 最后, 给出了一个例子.     

高阶Hopfield型神经网络的吸引域和指数收敛速度的估计

利用 Lyapunov方法,对高阶连续 Hopfield型神经网络平衡点的局部指数稳定性进行研究,得到了该网络平衡点的吸引域及其中每点趋向于平衡点的指数收敛速度的估计结果。     

一类受扰动脉冲切换系统鲁棒指数镇定

提出一类具有边界范数有界扰动的脉冲切换系统在任意切换条件下鲁棒指数镇定问题。应用Lyapunow直接法,导出这类受扰动脉冲切换系统指数稳定的充分条件并且给出线性时不变状态反馈控制律使该受扰动脉冲切换系统指数镇定,最后,给出数值示例说明所得到的结果是有效的。     

脉冲Hopfield神经网络的鲁棒H-稳定性及其脉冲控制器设计

研究了脉冲Hopfield神经网络在Hopfield意义下的鲁棒稳定性. 通过应用Lyapunov函数法和Riccati不等式方法, 得到了脉冲Hopfield神经网络鲁棒稳定和鲁棒渐近稳定的充分条件, 在此基础上, 设计出了易于实施的脉冲控制器来镇定Hopfield神经网络. 最后, 给出了例子.     

具有非线性参数振动的线性系统的时滞相关鲁棒稳定性

本文研究不确定时滞单结构与复合系统的时滞相关鲁棒稳定性问题。利用时滞积分不等式，一些鲁棒稳定性的充分条件通过一个非负矩阵谱半径的界给出。文末的例子说明了文中结果的有效性。     

关于一类脉冲切换系统的鲁棒H∞控制

研究一类具有扰动的脉冲切换线性系统的鲁棒H控制问题.分别从系统的鲁棒稳定性及其鲁棒性能两方面进行分析.首先利用Lyapunov函数法对系统的稳定性进行分析,给出了系统鲁棒渐近稳定的几个重要的充分条件,通过它很容易判断系统是否鲁棒稳定.进一步运用线性矩阵不等式(LMI)法对系统鲁棒性能进行分析,得到了一般系统的状态反馈矩阵和脉冲控制矩阵,并在此基础上得出了一个鲁棒H控制律.最后提出了一套基于MAT-LAB软件的鲁棒控制器的设计方法,并通过一个数值例子很好地验证了文中主要结论的有效性.