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鲁棒稳定性问题。数值例子表明,所得的结果比已有结果的保守性小。     

具有线性和非线性结构式不确定性的多变量系统的鲁棒稳定性

本文研究具有多重扇形非线性环节和结构式线性不确定性系统的鲁棒稳定性。给出了检验含参数不确定性和未建模动态的多变量Ｌｕｒｉｅ系统鲁棒绝对稳定的统一判据，并证明了多变量Ｐｏｐｏｖ判据和混合μ上界均是该判据的特殊形式。基于Ｒｏｓｅｎｂｒｏｃｋ优于算法和内点法，本文还给出了计算这一判据的一种凸优化算法。最后用一计算示例表明本文结果还可用于确定含参数不确定性和未建模动态的Ｌｕｒｉｅ系统的Ｈ∞性能。     

多变量系统鲁棒稳定性

本文用复变函数理论，证明了摄动系统为鲁棒对角优势，则系统一定是鲁棒稳定这个一般性结论该结合保守性小，与奈氏阵列法联系密切，可用于工业对象鲁棒控制系统设计。     

利用常数补偿器实现鲁棒对角优势

本文研究了利用常数补偿器实现鲁棒对角优势的问题。首先给出了系统在某一点处实现鲁棒对角优势的条件。然后研究了系统在某一频段内鲁棒对角优势的实现问题。最后通过一个算例说明了该方法的有效性。     

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。     

具有时滞的线性区间系统的鲁棒稳定性

本文给出了线性区间时滞系统鲁棒稳定性的一些结果，这些结果推广和是了前人关于线性时滞系统鲁棒稳定性的相关结论，同时还讨论了线性区间时滞系统的稳定度，最后讨论了线性区间时滞大系统的鲁棒稳定性。     

具有任意未知常时滞系统的鲁棒稳定性

本文采用李雅普诺夫泛函法和一个矢量不式建立了若干具有任意未知常时滞系统的鲁棒稳定性判据，所获得结果是时无关的，文中示例说明了所得稳定性判据减少了现存结果的保守性。     

一种多变量系统鲁棒设计方法

本文介绍一种多变量系统鲁棒设计方法.该方法是基于"鲁棒对角优势保证鲁棒稳定"这个一般性结论,其核心是多模型加权准优势化算法,该算法设计的鲁棒预补偿器,使系统为鲁棒对角优势.用该设计方法对一大型工业加热炉进行鲁棒系统设计,结果令人满意.     

具有任意未知常时滞系统的鲁棒稳定性(英)

本文采用李雅普诺夫泛函法和一个矢量不等式建立了若干具有任意未知常时滞系统的鲁棒稳定性判据．所获得结果是时滞无关的、文中示例说明了所得稳定性判据减少了现存结果的保守性．     

鲁棒对角优势及在多变量系统鲁棒设计中应用

本文基于多变量系统奈氏阵列设计方法和鲁棒对角优势保证系统鲁棒稳定的结论,提出一种多变量系统鲁棒设计方法,该方法设计的鲁棒预补偿器使广义对象在一定摄动范围内严格符合鲁棒对角优势定义,因而系统一定是鲁棒稳定的,该方法具有保守性小,设计的控制器简单,易于工程实现等优点,用该方法对一参数不确定性工业对象进行了鲁棒系统设计,结果令人满意。     

具有多时滞的不确定多变量反馈系统的鲁棒稳定化

１引言在实际控制过程中,虽然复杂工业过程与控制对象可以用线性数学模型来描述,但由于模型的误差、测量的误差和线性化近似等,不确定性就会出现在控制系统中．这些不确定项给原来稳定系统的鲁棒稳定性分析带来了许多研究课题,已经引起了自动控制界和应用数学界的极大...     

具多时滞的不确定多变量反馈系统的鲁棒稳定化

用矩阵测度研究了具有时滞的不确定系统, 给出了在多变量反馈控制律作用下, 系统指数渐近稳定的判别准则, 推广和改进了文 [1～ 3]的工作.     

具多时滞的不确定多变量反馈系统的鲁棒稳定化

用矩阵测度研究了具有时滞的不确定系统,给出了在多变量反馈控制律作用下,系统指数渐近稳定的判别准则,推广和改进了文[1～3]的工作.     

多变量时滞过程的解耦控制方法研究

针对工业过程中常见的多变量时滞输入输出系统,在改进的内模控制基础上提出了一种两自由度解耦控制方案,其优点是不仅使得标称系统各路输出响应之间完全解耦,而且能够实现系统给定值响应与负载干扰响应的解耦与在线调节和优化,采用加补偿项方法设计的两控制器矩阵能够保证系统具有较好的标称性能和鲁棒稳定性能.最后,通过仿真实例验证了该控制方案的有效性.     

多变量鲁里叶系统鲁棒输入、输出稳定性的Gap度量界

本文讨论了多变量鲁里叶系统鲁棒输入，输出稳定性问题，文中利用Ｇａｐ度量作为系统中非结构型摄动的测量手段，给出了当系统线性部分的摄动量和Ｇａｐ度量满足某种估计式，同时非线性部分的扇形斜率也受到某种类型摄动时，闭环系统仍能保持稳定的若干充分条件。     

Global Robust Exponential Stability of Interval General BAM Neural Network with Delays

In this paper, a class of interval general bidirectional associative memory (BAM) neural networks with delays are introduced and studied, which include many well-known neural networks as special cases. By using fixed point technic, we prove an existence and uniqueness of the equilibrium point for the interval general BAM neural networks with delays. By using a proper Lyapunov functions, we get a sufficient condition to ensure the global robust exponential stability for the interval general BAM neural networks with delays, and we just require that activation function is globally Lipschitz continuous, which is less conservative and less restrictive than the monotonic assumption in previous results. In the last section, we also give an example to demonstrate the validity of our stability result for interval neural networks with delays.