区间时变时滞系统的时滞相关稳定性分析

研究了具有区间时变时滞线性不确定系统的稳定性问题。通过引入新型的Lyapunov泛函,结合改进型的Jensen积分不等式,推导出区间时变时滞线性系统的时滞相关鲁棒稳定新判据。该方法在推导过程中没有用到模型变换及自由权矩阵方法,简化了计算上的复杂性。由于判据中充分利用了时变时滞的中值及时滞变化范围两个参数,减少了结果的保守性。数值算例表明了提出方法的有效性及优越性。     

具有时滞和的非线性系统的鲁棒稳定性分析

针对具有时滞和及模有界参数不确定性的非线性系统,研究了鲁棒稳定性问题。通过构造新的Lyapunov泛函。其中考虑了时变时滞和时滞上界信息,并应用新的方法估计Lyapunov泛函导数的上界,以线性矩阵不等式形式给出了系统的时滞相关型稳定性判据。数值实例表明了结果的有效性和较小保守性。     

区间变时滞不确定系统鲁棒稳定性分析

本文针对一类线性区间变时滞不确定系统的鲁棒稳定性分析问题进行了研究.基于时滞中点法和凸组合技术,借助于构造一个包含四重积分项的新Lyapunov-Krasovskii（L-K）泛函,并利用积分不等式方法给出了LMI（Linear Matrix Inequality）形式的时滞相关稳定性新判据.与已有文献相比,该判据能大大降低理论推导和计算上的复杂性.最后通过三个具有代表性的数值例子对比验证了本文所提出方法在降低结论保守性方面的优越性.     

一类非线性时滞系统的鲁棒H∞滤波器设计

 研究了满足下列条件的时滞系统的鲁棒H_∞滤波问题:假设系统的参数矩阵带有不确定性,且不确定参数是时变且范数有界的.在系统的状态与输出中同时都含有非线性无穷分布时滞与离散时滞.在设计滤波器的过程中,引入了一个新的Lyapunov-Krasovskii泛函.通过线性矩阵不等式技术,提出了参数不确定时滞系统的鲁棒H_∞滤波器存在的时滞依赖条件.鲁棒H_∞滤波器可以保证带有参数不确定性的滤波误差系统是渐近稳定的,并且满足给定的H_∞性能指标.通过仿真的研究证明了该方法的有效性.     

基于LMI的时变时滞Cohen-Grossberg神经网络鲁棒稳定性

 研究了时变时滞Cohen-Grossberg神经网络的全局鲁棒稳定性问题.基于线性矩阵不等式技术,给出了保证时变时滞Cohen-Grossberg神经网络平衡点唯一性和全局鲁棒稳定性的新判据.这些新判据不依赖于时滞的大小和放大函数,且与现有的一些结果相比,具有易于验证、适用范围广、条件更不保守等特点.仿真结果验证了本文方法的有效性.     

离散马尔可夫跳跃系统的鲁棒H∞滤波

研究了离散时滞不确定马尔可夫跳跃系统的鲁棒H_∞滤波器设计,其中系统的参数为范数有界不确定且时滞相关。基于李雅普诺夫函数的方法和引入附加矩阵,得到新的稳定条件,具有较小的保守性。根据得到的稳定条件,通过求解LMI得到滤波器参数,并最终通过数据示例验证方法的可行性。     

中立型BAM神经网络的鲁棒稳定性分析

本文主要研究不确定中立型BAM神经网络的鲁棒渐近稳定性问题, 不确定参数具有较范数有界更一般的线性分式形式, 考虑了中立时滞与状态时滞不相等的情况, 激励函数只要求满足有界和全局李普希兹条件,通过构造一个新的Lyapunov泛函, 利用Lyapunov-Krasovskii稳定性理论和一些不等式技术, 得到了具有较小约束的时滞中立型BAM神经网络的鲁棒渐近稳定性条件, 这个充分条件以线性矩阵不等式的形式给出, 容易验证.最后, 通过数值实例验证了所提算法的正确性和保守性.     

一类时变输入时滞不确定系统的鲁棒控制器设计

针对一类具有时变输入时滞的不确定系统,基于Lyapunov-Krasovskii方法,讨论了该类系统鲁棒控制器的设计问题.在不确定性满足范数有界条件下,给出了时滞相关的鲁棒可镇定充分条件及相应的鲁棒控制器设计方法,利用辅助变量和广义状态证明了闭环系统的渐近稳定性.最后,进行了数值仿真,结果证明了该方法的有效性和优越性.     

一类神经网络指数鲁棒稳定性分析

文中研究了一类变时滞区间神经网络的全局指数鲁棒稳定性。取消了变时滞参数为可导函数的假设,通过构造合适的Lyapunov函数,利用Halanay不等式和矩阵范数不等式,得到了一个新颖的区间神经网络全局指数鲁棒稳定的充分条件,该条件与系统的时滞参数无关。根据所得结论,还得到了一个线性矩阵不等式条件,该条件可以用LMI工具箱验证,便于在实际中的应用。最后通过一个数值例子和相应的计算机仿真结果验证了所得结果的有效性。     

不确定随机变时滞神经网络的全局渐进稳定性

采用It(o)'s微分公式和不等式分析技巧,研究了一类不确定随机变时滞神经网络的全局渐进稳定性问题.该模型同时考虑了神经网络模型的两种扰动因素,即随机扰动与不确定性扰动.不确定性参数是时变且范数有界的.通过构造适当的Lyapunov泛函,以线性矩阵不等式形式给出了平衡点在均方根意义下的全局渐进稳定性判据,能够利用LMI工具箱很容易地进行检验.此外,仿真示例证明了结论的有效性.     

输入饱和约束下一类多智能体编队系统鲁棒一致性分析

针对输入饱和约束奈件下具有不对称时滞的二阶多智能体编队系统的鲁棒一致性问题,本文综合利用Lya-punov-Krasovskii泛函方法和线性矩阵不等式的方法对其进行了研究.首先在n维欧氏空间中建立了二阶多智能体所组成的编队系统的数学模型;然后设计了分布式的基于一致性的具有饱和约束和不对称时滞的编队控制律;进一步,利用非线性扇区法处理了饱和项,将其转化为一种简单的非线性项,从而建立了Lyapunov-Krasovskii泛函,并利用LMI方法对编队系统进行了鲁棒一致性分析,得到了系统达到鲁棒一致时的线性矩阵不等式条件,并通过仿真分析验证了所得条件的正确性.     

一类非线性不确定时滞系统鲁棒容错控制

研究一类不确定非线性时滞系统的鲁棒容错控制问题.针对不确定非线性时滞系统,基于执行器连续型增益故障模式,利用Lyapunov-Krasovskii泛函方法和线性矩阵不等式方法,推导了当一类非线性不确定系统满足一定范数有界条件时,闭环系统时滞无关鲁棒容错控制器存在的充分条件,并给出了状态反馈鲁棒容错控制器的设计方法.将所设计的状态反馈控制方法应用于某一非线性不确定时滞系统,仿真结果表明设计的控制器不仅使得该故障系统对于执行器故障具有完整性,并且能达到给定的H∞性能指标,从而验证了所提出方法的可行性和有效性.     

多时滞Cohen-Grossberg神经网络鲁棒稳定性的新判据

分析了一类具有多时滞及参数摄动的Cohen-Grossberg神经网络的全局鲁棒稳定性.通过构造适当的Lyapunov泛函,以线性矩阵不等式形式给出了平衡点全局鲁棒稳定的判据.此外,所有结论的建立都不需要假定互连矩阵的对称性及激活函数的可微性和单调性.仿真结果进一步证明了结论的有效性.     

具有参数摄动的时滞Hopfield神经网络的鲁棒稳定性

 研究一类具有参数摄动的时滞Hopfield神经网络模型的鲁棒稳定性.应用Lyapunov泛函法,给出了平衡点渐近稳定的充分条件.利用矩阵范数的性质及线性矩阵不等式(LMI)理论,又得到了两个便于计算和验证的推论.提供了一种估计网络渐近稳定平衡点吸引域的方法,并详尽地分析了吸引域对神经网络实现联想记忆的影响.数值例子进一步证明了结论的有效性.     

具有参数摄动的时滞Hopfield神经网络的鲁棒稳定性分析及吸引域的估计

研究一类具有参数摄动的时滞Hopfield神经网络模型的鲁棒稳定性.应用Lyapunov泛函法,给出了平衡点渐近稳定的充分条件.利用矩阵范数的性质及线性矩阵不等式(LMI)理论,又得到了两个便于计算和验证的推论.提供了一种估计网络渐近稳定平衡点吸引域的方法,并详尽地分析了吸引域对神经网络实现联想记忆的影响.数值例子进一步证明了结论的有效性.     

时滞依赖型区间时滞系统非脆弱H_∞控制

针对一类状态和控制输入矩阵均为区间矩阵的不确定时滞系统,其中状态和控制输入同时具有未知但有上界的时间滞后,基于Lyapunov稳定性理论,利用线性矩阵不等式(LMI)方法,讨论了该类时滞系统的时滞依赖型非脆弱H∞状态反馈控制器设计问题.在区间不确定性和控制器执行机构扰动均满足增益有界条件下,得到了该类时滞系统的满足H∞性能的一个充分条件.通过求解一个线性矩阵不等式(LMIs)组,即可获得鲁棒H∞控制器.最后对某型飞机作机动飞行仿真,仿真结果表明该鲁棒控制器设计方法是有效的.     

一类非线性不确定时滞系统的记忆与无记忆复合H∞状态反馈控制

针对一类具有状态非线性不确定性的线性时滞系统,基于Lyapunov稳定性理论,利用线性矩阵不等式（LMI）方法,讨论了该类时滞系统的记忆与无记忆复合H∞状态反馈控制器的设计问题。在非线性不确定性满足增益有界条件下,得到了该类时滞系统的满足鲁棒H∞性能的一个充分条件。通过求解一个线性矩阵不等式-LMI,即可获得鲁棒H∞控制器。     

不确定系统的鲁棒容错H∞控制

针对不确定线性连续系统,研究了执行器失效情况下的鲁棒容错H∞控制问题.利用LMI,给出了不确定线性系统对任意执行器故障均保持渐近稳定且满足给定干扰衰减指标的鲁棒容错H∞控制器存在的充要条件,讨论了参数不确定线性系统的鲁棒容错H∞控制器的设计问题.根据凸优化理论,进一步给出了鲁棒容错最优H∞控制器的线性凸优化设计算法和设计步骤.采用所设计的状态反馈控制器,当任意执行器出现故障时,闭环系统仍保持渐近稳定且满足给定的干扰衰减性能指标.数值仿真例子验证了该设计方法的可行性和有效性.     

一类2-D奇异系统的鲁棒稳定性分析

针对一类不确定2-D奇异系统第二类Fornasini-Marchesini(SFM-Ⅱ)模型,在闭环系统边界相容,且无跳跃模的条件下,基于Lyapunov稳定性分析方法,利用线性矩阵不等式(LMI)得到具有不确定参数的二维SFM-Ⅱ系统鲁棒稳定性充分条件,并给出了不确定系统的静态状态反馈控制律,为2-D奇异系统的分析与设计提供了一条有效途径。     

时变时滞区间神经网络的全局鲁棒稳定性判据

本文主要研究时变时滞区间神经网络的全局鲁棒稳定性问题, 利用区间神经网络的等价转换和自由矩阵技术, 给出一个新的区间神经网络平衡点的时滞依赖全局鲁棒稳定性的充分条件, 这个条件以线性矩阵不等式的形式给出, 容易验证, 保守性低.最后, 通过数值实例验证了所提算法的正确性和更低的保守性.