带时变时滞高阶随机非线性系统的状态反馈控制

研究了一类高阶随机系统,该系统有时变时滞,为系统设计了合适的状态反馈控制器。利用增加幂次积分,然后选择适当的Lyapunov函数,进而得到相应的状态反馈控制器。在此状态反馈控制器作用下,原系统依概率全局渐近稳定,系统状态均可调节到原点。文章在末尾处给出了数值实例。     

时变时滞不确定性系统的状态反馈控制器设计

研究一类不确定性动态系统.这类系统具有多重时变状态时滞和多重时变控制输入时滞,其不确定性满足范数有界条件.采用黎卡提方程方法,得到了这类不确定性时滞系统可状态反馈镇定的充分条件.通过解一个特定的黎卡提不等式,即可得到镇定已知系统的控制器.     

时变时滞离散递归神经网络系统的状态估计器设计

研究时滞离散递归神经系统的状态估计问题.通过网络输出对神经元的状态进行估计.在较弱的激活函数假设下,通过构造一个新的Lyapunov泛函,引入一个自由权矩阵,并结合Jensen不等式得到了确保误差系统全局指数稳定的充分条件.所得条件依赖于时变时滞的上界和下界,并以线性矩阵不等式的形式给出.最后的数值算例表明了所提出方法的有效性.     

带时滞的线性时变奇异系统的稳定性

通过比较方法建立了一类带时滞的线性时变奇异系统的稳定性判据,并讨论了相应的带有时滞的时变区间奇异系统的稳定性,给出了一个稳定性的比较定理。     

不确定随机时变时滞系统的记忆状态反馈控制北大核心CSCD

探讨了不确定随机时变时滞系统的记忆状态反馈控制。目的是设计一个记忆状态反馈控制器,对所有容许的参数不确定性,使得闭环系统鲁棒随机镇定。构造了适当的Lyapunov-Krasovskii泛函并采用自由权矩阵方法,借助于线性矩阵不等式(LMI)技术,得到了时滞依赖鲁棒镇定判据。数值例子及其仿真曲线表明所提出的理论结果是有效的。     

时变时滞NCS控制器的改进设计

建立时滞差分不等式,得到网络化控制系统(NCS)的指数稳定判据,基于该判据设计NCS状态反馈控制器。该设计以线性矩阵不等式(LMI)形式给出,不包含任何自由矩阵,通过Matlab中的LMI工具箱进行求解。数值仿真结果表明,该设计具有计算量小、求解方便、保守性弱的特点。     

带马尔科夫跳和乘积噪声的随机系统的最优控制

讨论了N个选手随机系统的最优控制问题. 设计了无限时间的带有马尔科夫跳和乘积噪声的随机系统的Pareto最优控制器. 应用推广的Lyapunov方法和解随机Riccati代数方程得到了系统的Pareto最优解, 证明了最优控制器是稳定的反馈控制器, 以及对应于最优控制器的反馈增益中的随机Riccati代数方程的解是最小解.     

基于Razumikhin 方法的随机时变时滞非线性系统的状态反馈

采用Razumikhin 方法研究一类随机时变时滞非线性系统的状态反馈镇定问题. 利用随机系统的Razumikhin-Mao 理论和反推设计方法, 设计系统的状态反馈控制器, 所设计的控制器能保证闭环系统的平衡点为依概率全局渐近稳定的. 所提出的方法能够彻底地去掉关于随机时变时滞非线性系统传统结果中所要求的时滞导数的限制. 仿真示例验证了所提出状态反馈控制器的有效性.

     

时变时滞随机非线性系统的自适应神经网络跟踪控制

针对一类具有时变时滞的不确定随机非线性严格反馈系统的自适应跟踪问题,利用Razumikhin引理和backstepping方法,提出一种新的自适应神经网络跟踪控制器.该控制器可保证闭环系统的所有误差变量皆四阶矩半全局一致最终有界,并且跟踪误差可以稳定在原点附近的邻域内.仿真例子表明所提出控制方案的有效性.     

随机时变时滞非线性马尔可夫跳跃系统故障检测问题研究

本文研究一类具有随机时变时滞及随机发生非线性(RONs)的离散时间马尔可夫跳跃系统的故障检测问题.针对多重时变时滞发生时所具有的随机特性,使用相互独立的伯努利随机过程来刻画这一现象.进一步地,在故障检测研究中考虑一类由伯努利分布白序列描述的随机非线性干扰.本文的目的是设计一个故障检测滤波器,使得整个误差动态系统满足均方指数稳定及相应的H∞性能指标.通过Lyapunov稳定性理论及随机分析技术,建立满足均方指数稳定和H∞干扰抑制的充分条件,进而使用半定程序方法求解一个凸优化问题,获取所设计的故障检测滤波器增益特性.最后,通过仿真算例证实了该设计方法的实用性和有效性.     

线性多时变时滞系统的指数稳定性

本文基于一个新型滞后动态系统指数稳定性定理和两个准备引理, 采用 Lyapunov 函数稳定性分析新方法, 建立了线性多时变时滞系统保守性少的稳定性条件. 与文献中已有的一些结果不同, 所建立的稳定性条件不依赖于时变时滞的变化率. 因此, 所建立的结果适用于具有非常快变时滞的系统. 文中给出了一个例子展示所得结果好于直接采用标准的 Razumikhin 型条件所得的结果.     

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。     

时变线性切换系统的指数镇定

研究满足驻留时间条件的时变线性切换系统的指数镇定问题.在一致完全可控条件下,引入带权可控性格拉姆矩阵设计出参数化的反馈控制器,利用比较原理给出状态转移矩阵的超调估计.针对驻留时间已知和未知两种情况,通过选择设计参数消除切换产生的超调影响,建立了两个指数镇定结论.最后以仿真实例验证本文结论.     

不确定广义跳变时滞系统的鲁棒指数稳定性

讨论不确定广义跳变时滞系统的鲁棒指数稳定性问题. 利用线性矩阵不等式(LMI)技术给出一个时滞区间依赖条件保证标称系统正则、无脉冲且均方指数稳定. 同时该准则也被推广至不确定系统. 数值例子说明本文的结果改进了已有的结论.     

变时滞神经网络的全局指数稳定性

利用M矩阵理论,同构理论以及不等式技巧,研究了一类变时滞神经网络平衡点的存在性和惟一性问题。同时利用M矩阵理论,反证法以及不等式技巧,得到了变时滞神经网络系统惟一的平衡点的全局指数稳定性的充分条件。通过判断由神经网络的权系数、自反馈函数以及激励函数构造的矩阵是否为M矩阵,即可以检验该变时滞神经网络系统的全局指数稳定性。该判据易于用Matlab进行检验,最后给出一个仿真示例进一步证明了判据的有效性。     

Almost Sure Exponential Stabilization of a Class of Uncertain Stochastic Systems with Markovian Switching

This paper is concerned with the almost sure exponential stabilization of a class of uncertain stochastic systems with Markovian switching. A new criterion for testing the stability of such systems is established. The approach is based on stationary distribution theory. A sufficient condition is proposed for the design of robust state‐feedback controllers. An example illustrates the proposed techniques.     

具有马氏跳跃参数的切削加工系统控制问题研究

以单刀具垂直切削加工系统为研究对象, 引入了变进给量控制方法, 建立了具有Markov跳跃参数的时变时滞跳跃系统模型. 通过对系统的随机稳定性分析, 给出了使系统呈均方意义下指数稳定的充分条件, 同时研究了在系统参数矩阵和状态转移率非精确可知情形下的鲁棒稳定性条件, 并讨论了时变时滞参数对系统状态变量指数衰减速率的影响关系. 最后以仿真算例说明了本文所提方案的有效性.     

含离散和分布时变时延神经网络系统的指数稳定性

针对一类含有离散和分布时延神经网络,在神经激活函数较弱的约束条件下,通过定义一个更具一般性的Lyapunov泛函,使用凸组合技术,得到了新的基于线性矩阵不等式表示的指数稳定性判据.与现有结果相比,这些判据具有较小的保守性.仿真算例表明,得到的结果是有效的且保守性小.     

具有时变状态滞后2-D离散系统的稳定与镇定(英文)

针对一类由局部状态空间(LSS)Fornasini-Marchesini(FM)第二模型描述的,具有时变状态滞后的2-D离散系统,其中时变滞后项的上、下界均为正实数,研究了其稳定性和控制综合问题。首先,利用Lyapunov-Krasovski泛函方法,提出了系统的稳定性准则。再根据这一准则,分别设计状态反馈和动态输出反馈控制器保证系统的稳定性。状态反馈控制律和输出反馈矩阵可由线性矩阵不等式(LMI)求得。最后,通过数值算例说明所得结果的有效性。