具有时变输入时滞的不确定T-S模糊系统的鲁棒稳定性

本文主要针对不确定的输入变时滞 T-S 模糊系统设计模糊控制器使系统鲁棒稳定. 首先基于 Lyapunov-Krasovskii 泛函方法, 通过引入更多的松弛变量矩阵, 以 LMI 形式给出使此模糊系统稳定的充分条件. 在设计模糊控制器时并不要求满足时变输入时滞的导数小于1的限制条件. 最后给出数值仿真例证本文提出的结果的有效性且保守性更小.     

具有无穷时滞的不确定大系统的鲁棒镇定

研究了具有无穷时滞的不确定微分－积分大系统的鲁棒稳定性问题，对每个子系统的应用稳定的局部状态反馈，利用Lyapunov函数法并结合不等式分析技巧，给出了具有无穷时滞的不确定微分－积分大系统的鲁棒全局一致近稳定的充分条件。     

时滞系统的鲁棒稳定性分析

本文研究了具有时滞的线性不确定系统的鲁棒稳定性问题。利用矢量不等式的方法和Lyapunov稳定性原理，给出了不确定时滞系统鲁棒稳定的充分条件，最后以挠性航天器为例验证方法的有效性。     

具有多状态滞后的不确定时变时滞系统的鲁棒镇定

首先给出了具有多状态滞后的时变时滞系统渐近稳定的代数Riccati不等式形式的判据,并基于此给出了确定性时变时滞系统的镇定方法.然后给出了具有有界参数不确定性的多状态滞后时变时滞系统的镇定方法.文中的结论非常简单,只需解一个代数Riccati方程.最后给出一个算例.     

具有饱和执行器的不确定时滞系统的鲁棒稳定性

本文研究了一类具有饱和执行器的不确定时滞系统的鲁棒镇定问题，所考虑的系统具有时变未知有界的不确定参数和状态滞后，基于系统的线性矩阵不等式给出了系统可鲁棒镇定的判据以及鲁棒无记忆状态反馈控制规律。     

不确定时变时滞连续Hopfield神经网络的鲁棒稳定性

本文研究了时变时滞连续Hopfield神经网络存在有界参数不确定时的稳定性问题,提出了保证该网络鲁棒稳定的代数Riccati方程(ARE)设计算法.而忽略时滞或忽略参数不确定,则得到有别于以往结果的各种有关参数不确定连续Hopfield神经网络稳定性的定理.     

一类不确定时滞系统的时滞依赖鲁棒可靠镇定

主要研究了一类状态时滞不确定性线性系统的时滞依赖鲁棒可靠镇定问题,系统状态矩阵和时滞状态矩阵中在着范数有界的时变参数不确定性,故障执行器集合是执行器集合的子集,采用双积分型Lyapunov函数,最终将问题归结为求解LMI,最后给出一个数值例子验证方法的可行性。     

具有时变不确定性的脉冲时滞大系统的鲁棒稳定性

提出并研究了具有时变不确定性的脉冲时滞大系统的鲁棒稳定性,借助于向量比较原理和矩阵不等式等方法,对该系统建立了若干大范围指数鲁棒稳定的判据,并举例说明了结论的有效性。     

不确定时变时滞组合系统的鲁棒分散控制

研究一类互联项与孤立子系统均含有时变状态时滞的不确定组合系统的状态反馈 鲁棒分散控制问题,利用线性矩阵不等式（LMI）方法设计出线性无记忆状态反馈分散控制 器使受控系统在平衡点处渐近稳定．最后给出的数值例子验证了所给结果的有效性．     

多参数线性时滞系统的稳定性准则

针对带有多参数扰动的线性时滞系统,利用二次型加积分项的Ｌｙａｐｕｎｏｖ泛函,导出了系统鲁棒稳定的时滞无关准则。由于准则给出的扰动界关于参数空间的原点可以是非对称的,充分利用了不确定性的结构特点,因此在很大程度上扩大了稳定参数城。     

具有区间时滞的不确定性随机时滞系统的时滞相关鲁棒稳定性

针对具有区间时滞的不确定性随机时滞系统, 进行稳定性分析. 通过考虑变时滞、时滞的上界及它们的差三者之间的关系, 并应用公式和Lyapunov稳定性理论, 在不忽略任何有用项的前提下, 得到改进的具有区间时滞的随机系统的稳定性判据. 数值实例验证了该方法的有效性.     

不确定离散奇异时滞系统的鲁棒稳定性

针对一类具有区间时变时滞和线性分式参数不确定性的离散奇异系统, 研究鲁棒稳定性问题。基于Lyapunov稳定性理论, 应用线性矩阵不等式方法, 给出不确定离散奇异时滞系统的新的时滞相关型稳定性准则。所给准则相比于已有一些结果, 包含较少的矩阵变量, 且具有较小的保守性。数值实例表明所得结果的有效性。     

时滞大系统的Robust稳定性

在本文中考虑了由非线性扰动子系统组成的时滞大系统的鲁棒稳定性问题，利用Ｌｙａｐｕｎｏｖ稳定性准则，对角占优矩阵的方法和结合矩阵Ｒｉｃｃａｔｉ方程，获得了系统指数稳定的充分判据，本文的结果改进并推广了文（４，６）的结果。     

不确定变时滞线性系统的镇定条件

研究含时变非结构不确定性的变时滞线性系统的镇定控制器设计问题，基于代数Riccati方程的处理方法，提出了使其闭环系统渐近稳定的无记忆反馈控制器的设计方案．此外，还导出了两组直接由系统参数表示的鲁棒镇定条件．文末给出了用以阐明所得结果的数值算例，并与已有的结果进行了比较．     

时滞系统的鲁棒稳定性分析

研究时滞系统的时滞独立稳定性和时滞相关稳定性问题。基于Ｂａｒｂａｌｅｔ引理,得到了一类检验线性时滞系统稳定性的简单条件。进一步研究了一类含非线性不确定性时滞系统的鲁棒稳定性问题。数值例子表明,所得到的结果比已有结果的保守性小。     

Robust Stochastic Stability for a Class of Singular Systems with Uncertain Markovian Jump and Time‐Varying Delay

This paper deals with the problem of the robust stochastic stability for a class of singular systems with uncertain Markovian jump and time‐varying delay. Sufficient conditions on the stochastic stability are presented. The obtained results are formulated in terms of strict linear matrix inequalities. A numerical example is provided to show the effectiveness of the proposed approaches.     

Robust Stability For Uncertain Discrete Singular Systems With State Delay

A computationally simple stability condition for discrete singular systems with state delay is presented in this paper. Based on this, a robust stability result for such systems with structured parametric uncertainties is given. This condition ensures that, for all admissible uncertainties, the system under consideration is regular, causal and stable. Then D‐stability results for discrete singular delay systems are obtained. All the proposed conditions are easy to test.     

具有参数扰动时滞系统的鲁棒镇定性

利用标量的Ｌｙａｐｕｎｏｖ函数，结合代数Ｒｉｃｃａｔｉ方程和Ｒａｙｌｅｉｇｈ’ｓ原理，讨论了具有参数扰动时滞系统的鲁棒镇定性，获得了一个充分条件。     

On Improved Delay-dependent Robust Stability Criteria for Uncertain Systems with Interval Time-varying Delay

 This paper considers the problem of delay-dependent robust stability for uncertain systems with interval time-varying delays. By using the direct Lyapunov method, a new Lyapunov-Krasovskii (L-K) functional is introduced based on decomposition approach, when dealing with the time derivative of L-K functional, a new tight integral inequality is adopted for bounding the cross terms. Then, a new less conservative delay-dependent stability criterion is formulated in terms of linear matrix inequalities (LMIs), which can be easily solved by optimization algorithms. Numerical examples are given to show the effectiveness and the benefits of the proposed method.