变时滞Cohen-Grossberg随机神经网络的矩指数稳定性

本文利用随机积分的伊腾公式,时滞微分不等式及随机时滞神经网络的特性 讨论变时滞Cohen-Grossberg随机神经网络的矩指数稳定性,实例证明本文结果的优越性.     

车辆非线性悬架系统时滞瞬时最优控制

以车辆非线性悬架系统为研究对象,采用理论与仿真相结合的方法,研究系统时滞瞬时最优控制动力学特性.首先以立方多项式模型描述非线性特性,建立含控制回路时滞的车辆非线性悬架系统动力学方程;然后通过状态变换处理系统时滞,利用最优控制理论和龙格库塔法设计了时滞瞬时最优控制律;最后通过数值仿真分析了系统在确定性激励下和随机激励下的状态输出响应.结果表明,时滞瞬时最优控制律可以保证系统稳定,优化控制权重矩阵可以获得更好的减振性能,且为研究将时滞作为控制输入参数奠定了基础,为主动减振提供了新思路,具有重要的理论和工程应用价值.     

具有脉冲效应和Leakage项时滞的随机扰动模糊细胞神经网络的指数同步

研究了具有脉冲效应和Leakage项时滞的随机扰动模糊细胞神经网络的指数同步,通过李雅普诺夫稳定性理论、随机微分方程理论、随机分析法、It?'s公式及一些不等式方法,基于p-范数下得到了新的指数同步的充分条件.在本文中所考虑的脉冲效应是一般函数,而不是线性函数;还发现随机扰动和Leakage项时滞对系统同步有抑制作用.     

一种消除残留振荡的最优随机时滞滤波器

时滞滤波器是一种消除残留振荡的有效方法.将系统性能指标最优的思想引入时滞滤波器的设计,得到了一种随机最优时滞滤波器.滤波器的时滞时间可以任意给定,简化了设计过程.通过对最优随机时滞滤波器的鲁棒性分析,在系统极点处配置多重滤波器零点,可以显著地提高系统的鲁棒性.对弹簧-质量系统的仿真结果进一步证明了这种滤波器的有效性.     

一类随机离散神经网络全局渐近同步

研究离散型时滞随机神经网络的同步问题,考虑了参数不确定性,解决离散型分布时滞对神经网络同步问题的影响.基于主从同步的概念,设计一个有更广泛应用的控制器,应用Lyapunov稳定性理论和线性矩阵不等式工具箱,得到这类神经网络同步的充分性判据.最后给出实际例子,检验了判据的有效性.     

红利支付下的具有时滞的股票期权定价

利用随机泛函微分方程理论和无套利对冲原理获得股票具有时滞影响且支付红利的期权定价公式.研究表明,股票价格具有时滞时,股票支付红利对欧式看涨期权的影响呈现出复杂性.     

随机切换时滞系统的鲁棒非脆弱保成本控制

针对带有Markov切换的不确定随机分布式时滞系统,结合一个二次性能指标,研究其保成本控制问题.通过利用Lyapunov稳定性理论和线性矩阵不等式方法,针对具有摄动的控制器增益,得到非脆弱保成本控制律的一个时滞相关的充分条件.该控制器能保证闭环系统鲁棒随机稳定和一定的线性二次性能指标上界.数值算例说明了该文方法的有效性.     

随机时滞系统周期间歇控制同步

基于一种不连续的控制方法——周期间歇控制法,研究随机时滞系统的全局同步问题,得到随机时滞系统均方意义下全局同步的一般性准则.结合Lyapunov稳定性理论,对上述问题进行严格的理论分析,数值仿真结果表明了该方法的有效性.     

具混合时滞的随机神经网络的稳定性分析

通过构造新的Lyapunov-Krasovskii泛函并利用随机分析的方法,建立了一类具有混合时滞和马尔可夫(Markovian)参数切换的随机神经网络均方渐近稳定的判据.所考虑的混合时滞既包含时变的离散时滞也包含无穷分布时滞,神经网络的参数切换由某个马尔可夫链所确定.     

不动点与随机时滞微分方程的稳定性

考虑一类线性变时滞随机微分方程,利用不动点理论,给出了零解均方渐近稳定的条件.这些条件不要求时滞有界,也不要求方程的系数函数不变号.证明了一个带有充分必要条件的均方渐近稳定性定理.改进和推广了一些相关文献的结果.     

一种新的量化Markov跳变网络化系统的分析与设计

为了研究一类具有信号量化的随机网络化控制系统,采用时变量化器建立该系统的随机动态数学模型.利用Lyapunov稳定性理论,结合线性矩阵不等式(LMI)技术对随机系统进行稳定性分析和控制器设计,最终给出了指数稳定性判据,并进一步设计相应的时变量化状态反馈控制器.分析和处理过程中,通过引入新的Lyapunov函数,利用矩阵...     

离散分布时滞随机神经网络的稳定性

主要研究了具有分布时滞的随机系统的全局指数鲁棒稳定性,依据李雅普诺夫方法和线性矩阵不等式的方法,得到了参数不确定时滞相关的全局均方指数稳定性准则,数值实例演示证明其结果的有效性和可行性.     

具有变时滞的随机忆阻神经网络在固定时间内的控制同步

研究了一类具有混合变时滞的随机忆阻神经网络在固定时间内的控制同步问题. 通过集值映射,随机微分包含理论,固定时间内稳定性理论,李雅普诺夫函数,伊藤公式和一些不等式方法,在与时滞τ,随机扰动项及转换跳跃T_i相关的恰当的反馈控制器u_i(t)的控制下,得到了新的该神经网络在固定时间内控制同步的充分条件.     

信道衰落情形下随机时变时滞系统故障估计

为解决一类受信道衰落影响的随机时变时滞系统的故障估计问题, 利用一系列相互独立且服从伯努力分布的随机变量描述通讯时滞的随机发生特性。 通过改进的 L 阶莱斯衰落模型反映信道衰落现象, 应用Lyapunov 稳定性理论、 随机分析技术和 LMI(Linear Matrix Inequality)技术得到故障估计器存在的充分条件, 在求解 LMI 的可行解后, 给出期望估计器增益的表达式。 通过数值仿真得到了确保增广的故障估计动态系统均方指数稳定且满足 H 肄 性能约束的估计器增益, 从而证明了该故障估计方法的有效性。     

不确定随机时滞系统的指数稳定性

研究具有时滞项的不确定随机系统的指数稳定性。运用Itoe微分公式沿系统对构造的Lyapunov泛函进行微分，得到了用线性矩阵不等式表示的有关不确定随机时滞系统均方指数稳定的一个充分判据。此判据为非时滞依赖型，可以较好地运用到不易取得时滞信息的系统中。     

随机多智能体系统一致增益问题分析

在随机多智能体系统一致增益函数为一常数函数不满足鲁棒性条件下,把现有文献中一致稳定性鲁棒性增益条件加以拓展,得到了保证系统趋于一致稳定性的新条件,分析了随机多智能体系统一致稳定性问题.运用代数图理论和随机稳定性理论,把随机多智能体系统的一致稳定性问题通过系统变换转化为闭环随机多智能体系统状态差为变量的随机微分方程的稳定性问题;然后运用随机稳定性系统理论来分析闭环随机多智能体系统状态差系统是一致稳定的,从而得到了随机多智能体系统一致稳定性的条件.最后通过实例来验证所提系统的可行性和有效性.     

变时滞随机模糊细胞神经网络的均方指数稳定性分析

利用Lyapunov泛函及随机分析技巧研究一类变时滞的随机模糊细胞平衡点的均方指数稳定性,得到了均方指数稳定性的充分条件.该模型同时考虑了模糊不确定性和随机不确定性,更加接近真实的神经网络.最后给出一个例子证明结论的有效性.     

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.     

单层网壳结构稳定性分析的随机缺陷模态迭加法

根据几何非线性有限元理论,结合单层网壳结构的随机缺陷概率模型,提出了基于Timeshenko梁理论的网壳结构稳定性随机缺陷模态迭加法,推导建立空间Timeshenko梁单元的几何非线性切线刚度矩阵方程,在特征值屈曲分析基础上,建立结构缺陷模态参与系数的概率模型,采用Monte Carlo法对具有随机缺陷的结构进行稳定承载力分析,进而提出了单层网壳结构稳定性随机缺陷模态迭加法.算例分析表明,该法克服了已有传统方法随机变量过多的局限,可精确识别出结构失稳的最不利缺陷模式,获得最不利缺陷分布下的稳定承载力,并可对结构屈曲的全过程进行跟踪分析,具有良好的计算精度和计算效率.     

随机变时滞递归神经网络的几乎指数稳定性

研究了一类随机变时滞递归神经网络的几乎指数稳定性问题。利用Lyapunov函数方法和Ito公式,结合矩阵分析技巧,给出了系统几乎指数稳定的判别准则。数值例子说明了该结果的有效性。