测度链上一类时滞动力方程的振动性判据

利用Riccati-变换方法,研究了测度链上二阶非线性时滞动力方程x△△(t)+p(t)x△(t)+g(t)f(x(T(t)))=0解的振动性,其中p,q是定义在测度链T上正的实值右稠密连续函数.     

用于动力系统控制的时滞神经网络

提出了一种连续回归时滞神经元网络,并将其用于动力系统控制。通过在隐层神经元中引入时滞,构造了一种新的时滞神经网络模型。应用Lyapunov稳定性方法,给出了此神经网络权值的修正算法和系统的控制输入,保证了控制系统的稳定性。本文建立的控制方法不需要系统任何的先验知识,并能保证控制误差收敛到零点附近的一个小的邻域,并始终保持在这个区域内。最后通过对一种超声马达进行控制实验,验证了本方法的有效性。     

基于时滞系统的无偏H∞滤波

设计了含有时滞环节的无偏H∞滤波器,对时滞系统中不易测量的状态变量进行了估计。基于LMI技术推导了滤波误差系统满足渐近稳定和具有H∞扰动衰减水平γ的充分条件。由于无偏条件的引入,克服了原有方法对待估计时滞系统是稳定的限制,可对临界稳定或不稳定时滞系统的不可测量状态进行估计,并且设计滤波器的计算量也减小。应用本文所提方法对由石油精炼过程构成的单时滞系统中的产品P含量进行了估计,并与时滞无关的无偏H∞滤波器相比,时滞有关的无偏H∞滤波器的估计精度高,说明了本文方法的可行性。     

具连续变量脉冲时滞差分方程的振动性

利用构造辅助方程的方法,建立了无脉冲的具连续变量时滞差分方程与有脉冲具连续变量时滞差分方程在振动性上的等价性,然后利用反证法、构造序列法和积分中值定理等方法,研究了无脉冲的具连续变量时滞差分方程的振动性,得到了方程所有解振动的两个充分性条件,从而得到了具有连续变量脉冲时滞差分方程的所有解振动的两个充分性条件。     

随机环境中马氏链的状态研究

利用马氏链的一般理论讨论了随机环境中马氏链的性质和状态分类。借助于随机环境中马氏链的特征数,首先讨论了状态本质与正则本质的关系,给出了正则本质态的一个充分条件,在此基础上研究了弱常返态与正则本质态的关系及本质态与非正则本质态的关系,而后在状态空间有限及联合空间不可分解的条件下对状态空间进行了分解。最后举出一个实例说明了文章结论的正确性。     

基于观测器的线性中立时滞系统控制

针对确定性中立时滞系统,利用Lyapunov函数法研究了该系统基于观测器的控制问题。结合线性矩阵不等式(LM I)方法,给出了该系统基于观测器渐近稳定的充分条件及观测器控制律的设计方法。最后的仿真例子说明了所给方法的有效性和可行性。     

离散时滞广义系统状态反馈H_∞控制

讨论了一类离散时滞广义系统的状态反馈H∞控制问题。基于系统参数不等式,得到了问题可解的充分条件,并给出了状态反馈控制器显式表示。所得的控制器保证闭环系统正则,具有因果关系,稳定并且满足给定的H∞性能指标.     

一类状态依赖时滞的脉冲微分方程的周期正解

本文利用锥理论和不动点指数定理,研究了一类具状态依赖时滞的脉冲微分方程的正周期解,获得了关于正周期解存在性的若干新的结果。     

一类非线性输入时滞系统自适应控制——无源化方法

针对一类含输入时滞的不确定严反馈非线性系统,设计了有记忆时滞依赖型γ-无源自适应控制器.首先,在局部线性化的基础上设计了有记忆时滞依赖型γ-无源控制器.针对严反馈非线性系统各个子系统中的非线性,利用Back-stepping方法将局部.γ-无源控制律进行分解,得到线性的中间虚拟控制律,在此基础上,利用神经网络补偿各子系...     

变时滞随机模糊细胞神经网络的均方指数稳定性研究

研究变时滞随机模糊细胞神经网络的均方指数稳定性,利用Ito公式及Lyapunov泛函方法得到其均方指数稳定的判据,并举例说明了理论结果的有效性.