具有α稳定性约束的时滞线性系统鲁棒H∞控制

针对一类不确定状态时滞线性系统,根据代数黎卡提不等式ARI(algebraic Riccati inequality)和线性矩阵不等式LMI(linear matrix inequality)给出一个满足闭环系统α稳定的H∞无记忆状态反馈控制器的充分条件。     

具有时滞的不确定离散脉冲切换系统的保性能控制问题研究

研究了一类具有范数有界参数不确定性和定常时滞状态的离散脉冲切换系统的保性能控制问题。引入一个新的二次型性能指标,利用Lyapunov稳定性理论与线性矩阵不等式 (linear matrix inequality)方法, 给出了离散脉冲切换系统保性能控制器存在的充分条件,继而给出了该充分条件等价于一个线性矩阵不等式的可行性问题的证明,并用这组LMI的可行解给出保性能控制律的一个参数化表示。最后通过实例证实所设计控制器的有效性。     

基于二阶近似积分不等式的时滞系统稳定性分析

提出了一种新的积分不等式,称为二阶近似积分不等式(second-order approach integral inequality,SAII)。著名的积分不等式如Jensen不等式和基于Wirtinger的不等式均是本文所提的二阶近似积分不等式的特例,并且进一步证明了Jensen不等式和Wirtinger不等式分别是所提不等式的零阶和一阶近似。在所提二阶近似积分不等式基础上,提出了一种适用于时滞系统的稳定性判据。最后,算例表明了该方法的有效性和优越性。     

耦合时滞神经网络的同步

研究了带有常数耦合、时滞耦合及分布时滞耦合的时滞神经网络的同步问题。构造了含有矩阵Kronecker积的Lyapunov-Krasovskii泛函(Lyapunov-Krasovskii functional,LKF),应用Jensen不等式、Wirtinger积分不等式、倒凸不等式和线性矩阵不等式(linear matrix inequality,LMI)技术来估计LKF的导数,得到了一个新的LMI形式的同步判据。数值仿真例子验证了所提出结果的有效性。     

随机马尔可夫跳跃系统的输出反馈镇定

针对不确定随机马尔可夫跳跃系统,研究其静态输出反馈控制问题.目的在于寻找输出反馈控制器使得闭环系统均方稳定.通过Lyapunov函数方法以矩阵不等式形式建立了这类系统输出反馈可镇定的充分条件;采用替换LMI(linear matrix inequality)方法给出了这些非线性矩阵不等式的一种解法,并给出了静态反馈控制律的求解算法.仿真算例说明所给方法的有效性.     

线性不确定系统最优保成本滤波器设计的LMI方法

研究了一类线性不确定系统保成本滤波器的设计问题,用线性矩阵不等式LMI（linear matrix inequality)的形式给了保成本钱棒滤波器存在的简便检验方法,由线性矩阵不等式的解直接得到滤波器各参数的值,对保成本滤波器存在的系统,进一步优化保成本矩阵,获得了最优保成本滤波器,同时保证系统具有很好的鲁棒稳定性。最后给出了一个仿真实例,以验证本文结果的有效性。     

一类不确定中立型系统的鲁棒稳定性分析

基于Lyapunov稳定性理论,利用新构造的增广-离散化Lyapunov泛函并结合自由权矩阵方法,提出了用线性矩阵不等式(linear matrix inequality,LMI)表示的时滞相关鲁棒稳定性准则。数值实例表明了结果的有效性和较小保守性。     

基于RMPC的商用车车道保持跟踪控制

车道保持系统(lane keeping system,LKS)有助于提高商用车的行驶安全性,为保证控制系统的鲁棒性,减小由于简化模型过程引起的模型不确定性,采用基于线性矩阵不等式(linear matrix inequality,LMI)的鲁棒模型预测控制算法进行商用车车道保持跟踪控制.建立了三自由度车辆动力学模型,并...     

带有混合耦合的时滞Lurie动态网络的同步

研究了带有时变时滞节点及时变时滞耦合的Lurie动态网络的全局同步问题,其中这两类时变时滞是不同的。通过构造含有矩阵Kronecker积的Lyapunov-Krasovskii泛函(Lyapunov-Krasovskii functional,LKF),应用Jensen不等式、倒凸不等式和线性矩阵不等式(linear matrix inequality,LMI)技术来估计LKF的导数,得到了一个新的LMI形式的同步判据。数值仿真例子验证了所提出同步判据的有效性。     

带有时变时滞的惯性神经网络的同步

研究了带有时变时滞的惯性神经网络的同步问题。利用一个适当的变量变换将原始系统转换为一阶微分系统,构造了含有矩阵Kronecker积的Lyapunov-Krasovskii泛函(Lyapunov-Krasovskii functional, LKF),应用Jensen不等式、倒凸不等式和线性矩阵不等式(linear matrix inequality, LMI)技术来估计LKF的导数,得到了一个新的LMI形式的同步判据并基于同步判据给出了一个误差反馈控制器的设计方法。数值仿真例子验证了所得结果的有效性。