一类时滞神经网络系统的局部稳定性与分枝

给出一类时滞神经网络系统的零解的局部稳定判定准则，并给出该系统出现Ｈｏｐｆ分枝的参数条件     

Robust Estimation of Rotation Angles from Image Sequences Using the Annealing M-Estimator

A robust method is presented for computing rotation angles of image sequences from a set of corresponding points containing outliers. Assuming known rotation axis, a least-squares (LS) solution are derived to compute the rotation angle from a clean data set of point correspondences. Since clean data is not guaranteed, we introduce a robust solution, based on the M-estimator, to deal with outliers. Then we present an enhanced robust algorithm, called the annealing M-estimator (AM-estimator), for reliable robust estimation. The AM-estimator has several attractive advantages over the traditional M-estimator: By definition, the AM-estimator involves neither scale estimator nor free parameters and hence avoids instabilities therein. Algorithmically, it uses a deterministic annealing technique to approximate the global solution regardless of the initialization. Experimental results are presented to compare the performance of the LS, M- and AM-estimators for the angle estimation. Experiments show that in the presence of outliers, the M-estimator outperforms the LS estimator and the AM-estimator outperforms the M-estimator.     

基于最优乘子潮流确定静态电压稳定临界点

给出了一种基于最优乘子潮流求静态电压稳定临界点的新方法.与连续潮流或直接法求解电压崩溃点不同,该方法从潮流的可行域外出发,利用潮流迭代过程中最优乘子的值和最小二乘解提供的信息,沿注入功率变化的方向逼近电压崩溃点.给出了判别和计算鞍结型和约束诱导型分岔点的方法,分析了逼近过程中的各种可能情况.对多个算例测试的结果表明:所提出的方法通过几次迭代即可收敛于静态电压稳定临界点,计算结果与应用连续潮流和直接法一致.     

参数不确定时滞系统的鲁棒稳定性

研究一类具有参数不确定时滞系统的鲁棒稳定性问题．假定其线性部分的参数不确定性由区间摄动模武描述，非线性部分的动态不确定性由积分二次约束(IQC)描述，给出了时滞互联系统鲁棒稳定的充分条件，并根据IQC乘子的特性，将无穷维稳定性检验问题转化为一维检验或有限检验问题．     

基于广义模糊双曲正切模型的自适应控制器

针对一类非线性函数未知的非线性离散系统，提出一种新的基于广义模糊双曲正切模型的参考模型自适应控制器设计方法，并利用Lyapunov稳定性理论证明了该控制器是全局渐近稳定的．仿真例子证明了该方法的有效性．     

输出反馈实现一类带不确定输入动态非线性系统的鲁棒几乎干扰解耦

研究一类带不确定输入动态非线性系统的输出反馈干扰抑制问题并基于观测器给出了输出反馈控制器 构造性的设计方法.所设计的控制器具有对可允许不确定动态的鲁棒性.不仅在L₂增益意义上抑制了干扰对输出 的影响,同时在ISS镇定意义上抑制了干扰对状态的影响.     

一类积分加权时滞型非线性微分包含的稳定性

采用多面体Lyapunov函数分析微分包含的稳定性，即通过建立一类内积型Lyapunov—Krasovskii泛函，分析一类积分加权时滞型非线性微分包含的零解渐近稳定性。得到了一些关于零解渐近稳定性和B—鲁棒渐近稳定性的充分条件，这些充分条件在计算上是简洁实用的。     

不确定混沌系统的动态神经网络跟踪控制

针对不确定非线性混沌系统，提出了一种基于动态神经网络辨识器的自适应跟踪控制新方法，通过滑模控制技术在线调整动态神经网络辨识器权值，并在获取动态神经网络模型的基础上设计出优化控制器，实现混沌系统的轨道跟踪，对辨识误差和轨道跟踪误差进行分析并证明了它们的有界性，Lorenz混沌系统的仿真实验结果表明了控制策略的有效性。     

自适应模糊神经控制器在MIMO 系统中的应用研究

首先给出一种适用于MIMO系统的自适应模糊控制器，然后针对该控制器用于复杂系统时，存在模期规则过多且建立规则的时间随规则数增加呈指数增长的问题，提出了另一种适用于MIMO非线性系统的自适应模期神经控制器，该控制器采用“全逼近”的控制策略，依据李亚普诺夫方法给出了模糊神经自适应输出反馈控制律和参数自适应律，仿真研究证明了MIMO非线性系统系统的稳定性以及跟踪误差的收敛性。     

几种不稳定滞后对象的预测PID 控制

针对几种不稳定滞后过程，给出一种预测PID控制器的结构形式．该控制器具有内环和外环两种控制器：内环控制器主要用于稳定系统；外环控制器具有预测PID控制的结构形式，主要用于消除输入干扰的影响和改善控制系统的动态性能．这种控制器结构简单，可调参数少，且参数的调节方便、直观．仿真结果表明，在干扰和模型失配的情况下，此类预测PID控制器仍具有良好的控制性能和鲁棒稳定性能．