混合变时滞不确定中立型系统鲁棒稳定性分析

研究一类含混合变时滞不确定中立系统时滞相关鲁棒稳定性问题。基于时滞中点值,把时滞区间均分成两部分,通过构造包含时滞中点信息的增广泛函和三重积分项的Lyapunov-Krasovskii (L-K)泛函,利用L-K稳定性定理、积分不等式方法和自由权矩阵技术,建立了一种基于线性矩阵不等式(LMI)的、与离散时滞和中立时滞均相关的鲁棒稳定性判据。数值算例表明,该判据改善了已有文献的结论,具有更低的保守性。     

基于时滞分割法的区间变时滞不确定系统鲁棒稳定新判据

针对一类存在泛数有界不确性的区间变时滞线性系统, 利用Lyapunov-Krasovskii (L-K) 泛函方法并结合线性矩阵不等式(LMI) 技术建立一种新的保守性更低的鲁棒稳定性判据. 首先基于时滞分割方法将时滞区间均分成N 等分, 针对不同的子区间构造合适的L-K 泛函; 然后在各自的分割区间采用保守性较小的积分不等式处理泛函沿时间的导数, 基于凸组合技术建立了LMI 形式的时滞相关稳定性新判据; 最后通过数值实例验证了结论的有效性.

     

具有非线性扰动的变时滞中立型系统鲁棒稳定性新判据

研究一类具有非线性扰动的时变时滞中立型系统鲁棒稳定性问题。基于直接Lyapunov Krasovskii泛函并结合自由权矩阵方法的分析方法,建立了线性矩阵不等式(LMI)形式的离散时滞和中立时滞均相关稳定性判据。与以往方法不同,在处理泛函导数时,该方法不包含任何模型变换和涉及交叉项的处理,只是通过引入相关项自由权矩阵,充分考虑各项之间的相互关系,降低了结论的保守性。最后,利用Matlab的LMI工具箱进行了的数值仿真, 算例仿真表明所提出的判据的有效性。     

含离散与分布时滞的不确定中立型系统鲁棒稳定性新判据

基于离散时滞分解思想,通过构造一种新的Lyapunov-Krasovskii泛函并结合Jensen不等式技巧,建立了线性矩阵不等式(LMI)形式的时滞相关鲁棒稳定性新判据.该方法允许中立时滞项的系数矩阵存在时变不确定性,增强了系统的鲁棒性能.同时针对分布时滞项难于处理的问题,构造了其分解计算泛函.数值算例表明所得结论的有效性和更低的保守性.     

混合时滞不确定中立系统鲁棒稳定的时滞分割方法

研究了一类同时具有离散与分布时滞的不确定中市型系统的鲁棒稳定性问题.基于时滞分割思想,通过构造一类特殊的Lyapunov-Krasovskii泛函,并利用Jensen不等式,建立了线性矩阵不等式形式的时滞相关鲁棒稳定性新判据.该方法不涉及模型变换与自由权矩阵技术,减少了理论与计算上的复杂性;同时允许中立时滞项的系数矩阵...     

一类不确定中立型变时滞系统的鲁棒稳定性

研究了一类不确定中立型变时滞系统的鲁棒稳定性问题。不确定性满足范数有界条件且时变。基于Lyapunov和自由权矩阵的方法,得到了系统的鲁棒稳定性判据,并表示成线性矩阵不等式的形式。最后,仿真结果表明本结论比一些现存的结果有了重要提高。     

一类含有时变时滞的不确定中立型Hopfield神经网络的鲁棒稳定性判据

针对一类不确定中立型时变时滞Hopfield神经网络的鲁棒稳定性问题, 构造了一个新Lyapunov-Krasovskii泛函, 并结合自由矩阵方法和牛顿—莱布尼茨公式, 得到了新的时滞相关稳定性判据. 该判据考虑了中立型时变时滞Hopfield神经网络中的参数不确定性, 所得结果以线性矩阵不等式(Linear matrix inequality, LMI)的形式给出, 容易验证. 最后, 通过两个数值算例验证了该结果的有效性及可行性. 该判据对丰富与完善中立型神经网络的稳定性理论体系, 具有积极的意义.     

中立型变时滞系统的鲁棒稳定性

考虑不确定中立型变时滞系统的鲁棒稳定性问题. 首先, 引入新的变量来代替系统的不确定性; 然后, 通过构造一般形式的Lyapunov-Krasovskii泛函、使用积分不等式并引入自由矩阵, 得到了基于线性矩阵不等式的系统稳定性判据. 该结论与中立型时滞, 离散时滞及其导数均相关, 具有较小的保守性. 最后, 通过仿真算例说明了所得到的结论在保守性上优于现存的结果以及中立型时滞, 离散时滞及其导数三者之间的关系.     

不确定时滞系统鲁棒镇定新方法

针对一类同时具有状态和控制滞后的不确定时滞系统,提出了一种新的时滞依赖型鲁棒镇定设计方法.通过引入一种新的线性状态变换,分离出时滞依赖因子,采用Lyapunov-Krasovskii泛函方法,导出了不确定时滞系统可鲁棒镇定的时滞依赖型的新判据,所得结论以线性矩阵不等式组的解的形式表示.仿真结果表明所得结论较之已有结果更为简单,具有更小保守性,且有更广泛的应用范围,不仅可以解决小时滞问题,也可用于解决大时滞问题.     

多智能体系统实现鲁棒一致的时延相关稳定判据

考虑存在多个时变时延、有限能量扰动以及时变拓扑结构不确定等网络约束条件,给出了多智能体系统实现鲁棒一致性的时延相关稳定判据.首先,利用状态分解将原问题转化为讨论不一致向量系统的鲁棒稳定性;然后,考虑到多个时变时延和动态拓扑,采用构造Lyapunov-Krasovskii泛函的方式分析系统鲁棒稳定性,并利用自由权矩阵方法获得关于非线性矩阵不等式(NLMI)的可行解判据;最后,借鉴求解锥补问题的思想,对NLMI判据进行非线性最小化处理,以得到保守性低、易于求解的LMI稳定判据.数值实例和仿真结果均验证了所提出判据的有效性.     

具有非线性扰动和混合时滞的中立型系统的时滞依赖鲁棒稳定性

This paper concerns the delay-dependent robust stability problem of uncertain neutral systems with mixed neu- tral and discrete delays.Nonlinear time-varying parameter per- turbations are considered.Based on the newly established in- tegral inequalities,the neutral-delay-dependent and discrete- delay-dependent stability criterion is derived without using a fixed model transformation.The condition is presented in terms of linear matrix inequality and can be easily solved by existing convex optimization techniques.A numerical example is given to demonstrate the less conservatism of the proposed results.     

不确定变时滞系统的指数稳定

针对一类含有不确定项的时变时滞动力系统,根据李雅普诺夫第二方法,采用线性矩阵不等式(LIM)处理方法,对其指数稳定问题进行了研究。通过构造适当的李雅普诺夫函数,利用积分不等式技术,得到一个不确定时滞相关系统指数稳定的新判据,并将其转化为线性矩阵不等式的形式,从而可以很方便地利用Matlab工具箱求解得到一般动力系统指数稳定的时滞的相关最大上界,最后通过数值例子说明结果的可行性,其结果具有较小的保守性,而且在实际应用有重要意义。     

一类不确定离散多时滞系统的稳定性分析与鲁棒控制器设计

江针对不确定参数有界的情况,采用Lyapunov方法,结合线性矩阵不等式（LMI）,给出了一类不确定离散多时滞系统的鲁棒稳定性充分条件,在此基础上,设计出系统的状态反馈鲁棒控制器,最后通过仿真案例验证了该方法的正确性和有效性。     

一类线性时滞系统的鲁棒稳定性分析

针对一类具有范数有界不确定性和2个继发时变时滞的线性时滞不确定系统,研究了其时滞依赖鲁棒稳定性问题.通过定义充分利用时变时滞上下界信息的新型Lyapunov-Krasovskii泛函,并结合时滞系统相关处理方法和线性矩阵不等式方法,得到了时滞线性不确定系统鲁棒渐近稳定所满足的条件.为了降低结论的保守性,对某些项进行了较紧致的估计.此外,并未引入自由权矩阵.最后并通过2个数值仿真证实了方法的有效性和优越性.     

具有时变时滞的递归神经网络的渐近稳定性分析

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.研究了带时变时滞的递归神经网络的全局渐近稳定性.首先将要研究的模型转化为描述系统模型,然后利用Lyapunov-Krasovskii稳定性定理、线性矩阵不等式(LMI)技术、S过程和代数不等式方法,得到了确保时变时滞递归神经网络渐近稳定性的新的充分条件,并将它应用于常时滞神经网络和时滞细胞神经网络模型,分别得到了相应的全局渐近稳定性条件.理论分析和数值模拟显示,所得结果为时滞递归神经网络提供了新的稳定性判定准则.     

Delay-dependent Criteria for Robust Stability of Uncertain Switched Hopfield Neural Networks

This paper deals with the problem of delay-dependent robust stability for a class of switched Hopfield neural networks with time-varying structured uncertainties and time-varying delay.Some Lyapunov-Krasovskii functionals are constructed and the linear matrix inequality(LMI)approach and free weighting matrix method are employed to devise some delay-dependent stability criteria which guarantee the existence,uniqueness and global exponential stability of the equilibrium point for all admissible parametric uncertainties.By using Leihniz-Newton formula,free weighting matrices are employed to express this relationship,which implies that the new criteria are less conservative than existing ones.Some examples suggest that the proposed criteria are effective and are an improvement over previous ones.     

Delay-dependent Robust Singular Systems Stabilization for Uncertain with State Delay

This paper considers the problem of delay-dependent robust stabilization for uncertain singular delay systems. In terms of linear matrix inequality （LMI） approach, a delay-dependent stability criterion is given to ensure that the nominal system is regular, impulse free, and stable. Based on the criterion, the problem is solved via state feedback controller, which guarantees that the resultant closed-loop system is regular, impulse free, and stable for all admissible uncertainties. An explicit expression for the desired controller is also given. Some numerical examples are provided to illustrate the validity of the proposed methods.     

状态和控制输入中都含有时变时滞的线性不确定系统的鲁棒控制

主要研究在状态和控制输入中都含有时变时滞及有界参数扰动的不确定线性系统的鲁棒控制问题.关于无记忆线性状态反馈控制器的存在性,给出线性矩阵不等式型的充分条件和设计方法.该控制器不但能使被控对象的闭环系统二次稳定,而且满足一定的范数界约束.最后以数值实例说明该设计方法的有效性.