模糊细胞神经网络系统鲁棒稳定性分析

采用Lyapunov稳定理论,通过构造Lyapunov函数方法研究具有变时滞模糊神经网络系统鲁棒稳定性,给出了具有变时滞模糊神经网络系统鲁棒渐近稳定性的充分条件.     

一类区间切换系统的鲁棒稳定性

讨论了一类区间切换系统的鲁棒稳定性.区间切换系统是一类含有不确定参数的切换系统.作为一个切换系统,标称系统的稳定性决定了这类区间切换系统的鲁棒稳定性.充分利用结构特点,通过标称系统各部分的稳定性获得这类系统的鲁棒稳定性.当标称系统的各子系统均渐近稳定时,给出区间切换系统在任意切换下渐近稳定的条件.进一步,在标称系统的各子系统都不渐近稳定的情形下,利用凸组合技术,讨论了实现区间切换系统在某一切换律下的渐近稳定性.     

非线性时滞系统的保性能鲁棒稳定性和鲁棒稳定控制--时滞相关情形

研究了带有非线性摄动的时滞系统的时滞相关保性能鲁棒稳定性和时滞相关鲁棒稳定控制问题.对这类非线性时滞系统分别建立了时滞相关的鲁棒稳定性判据和时滞相关的保性能鲁棒稳定性判据,指出了系统时滞相关鲁棒稳定时存在时滞上界,并且提出了降低系统可保性能的一个优化算法.给出了系统的两类时滞相关鲁棒稳定控制器的设计方法.     

一类不确定非线性切换系统的鲁棒稳定性

充分利用结构特点,通过标称系统各部分的稳定性获得一类不确定非线性切换系统的鲁棒稳定性.当标称系统的线性部分及零动态均存在共同Lyapunov函数时,通过构造依赖于不确定参数的共同Lyapunov函数得到整个系统在任意切换下的鲁棒稳定性.进一步,当标称系统的线性部分及零动态的各子系统都不渐近稳定时,通过设计切换律得到了该切换系统鲁棒稳定性的充分条件.     

线性时滞奇异系统的时滞相关鲁棒稳定性与鲁棒镇定条件

讨论了线性时滞奇异系统的时滞相关鲁棒稳定性与鲁棒可镇定性问题.首先,利用LyapunovKrasovskii泛函方法.通过建立一个积分不等式和引入"0"矩阵.得到一个时滞相关鲁棒稳定条件;其次,根据该鲁棒稳定性条件.给出对状态反馈后的闭环系统正则、无脉冲、稳定的鲁棒镇定控制器设计方法;最后,通过数值仿真例子验证了所提出方法的可行性.     

结构扰动线性系统的鲁棒稳定性

考虑结构扰动线性系统的鲁棒稳定性，利用向量比较定理，相似变换和M矩阵的性质，给出保证系统鲁棒稳定性的新准则和鲁棒界，对一类特殊的系统，给出鲁棒稳定的充要条件和最大鲁棒界．     

多非线性区间Lurie系统的鲁棒绝对稳定性

考虑了关于模型变化的具有多非性的区间Ｌｕｒｉｅ控制系统的鲁棒绝对稳定性。用Ｌｙａｐｕｎｏｖ函数方法和区间分析技术,得到了区间Ｌｕｒｉｅ系统鲁棒绝对稳定的一些分条件。这些条件减少了绝对稳定鲁棒检测的保守性。这些鲁棒分析方法是基于区间矩阵的鲁棒控制分析。     

变时滞Cohen-grossberg神经网络的全局鲁棒稳定性

运用李雅普诺夫稳定性理论和线性矩阵不等式(LMI)对变时滞Cohen-grossberg神经网络的鲁棒稳定性进行分析,得出了判别其全局鲁棒稳定性的充分条件.通过和已有结论比较,说明推广了已有结果,得到了新的判别条件.     

一类变时滞静态递归神经网络的全局鲁棒稳定性

运用LaSalle不变性原理,研究了一类变时滞静态递归神经网络的全局鲁棒稳定性,给出了全局鲁棒稳定性的新代数判据.     

模型不确定多智能体系统的鲁棒一致性控制

针对模型不确定性多智能体系统的分布式鲁棒一致问题,提出了鲁棒部分变元稳定性方法,将连续时间多智能体不确定系统的状态一致性问题转化为相应线性系统的鲁棒部分变元渐近稳定性问题.首先根据有向图生成树建立关联矩阵,对原来的不确定系统进行线性变换,实现结构分解.其次根据得到的降阶系统设计鲁棒二次镇定控制器,推导出所有智能体状态达到渐近一致的充分条件,将控制协议的设计最终转化成求解线性矩阵不等式可行解的问题,使得所有的智能体能够在所设计的控制协议下不仅能保证不确定性闭环系统是渐进稳定的,而且实现了多智能体系统状态的一致性.最后通过数值仿真验证了所提出的一致性协议的可行性和有效性.     

不确定时滞系统的鲁棒稳定性研究

基于Layunov稳定性理论,研究了不确定性不满足匹配条件的时滞系统鲁棒稳定性问题.采用线性矩阵不等式方法,提出了不确定时滞系统鲁棒稳定控制器存在的充分条件,并给出使得闭环系统鲁棒稳定的状态反馈控制律设计方法.最后数值实例的仿真结果验证了文中设计方法的正确性。     

一类不确定时滞系统与时滞相关的鲁棒稳定性

考虑一类状态和输入均带有滞后的不确定时滞系统,研究其鲁棒稳定性,采用Lya-punov泛函法和线性矩阵不等式(LM Is)方法,给出不确定时滞系统与时滞相关的鲁棒稳定性的充分条件,并给出了鲁棒稳定的设计方法.     

基于鲁棒稳定性的多速率采样控制系统设计

提出了基于鲁棒稳定性的多速率采样控制系统设计方法.对于具有给定补偿F的系统,首先拓展Lyapunov上限法得出鲁棒稳定性判定新条件.当系统具有边界不定的不确定性时,定义最大可承受边界为鲁棒稳定半径（Robust Stability Radius,RSR）.通过对鲁棒稳定判定条件的分析,可将求解RSR的问题归结为求解一个复杂非线性方程,并利用数值计算方法求解该方程得到解析解.作为F的函数,通过一般优化方法即可实现F优化设计,使得系统RSR最大,而且在保证鲁棒稳定的同时可以承受不确定参数的变化范围最大.最后给出实例,说明了所提方法的可行性和有效性.     

含时滞和脉冲的双向联想记忆神经网络模型的全局鲁棒一致渐近稳定性分析

讨论了一类含时滞和脉冲的双向联想记忆神经网络模型的鲁棒渐近稳定性.通过构造恰当的Lyapunov泛函和使用线性矩阵不等式技巧,获得了该模型全局鲁棒一致渐近稳定的充分条件.通过2个例子说明了结论的有效性.     

具有离散与分布时滞神经网络鲁棒稳定性

针对一类具有离散与分布时滞的神经网络存在的鲁棒稳定性问题,考虑时滞与参数扰动等不确定因素,通过加入三重积分条件,构造合理的Lyapunov-Krasovskii泛函,并采用线性矩阵不等式技术.研究结果表明:得到系统全局指数鲁棒稳定的时滞相关充分条件,同时能够得到系统全局渐进鲁棒稳定的充分条件,表明了该方法的有效性和可行性.     

区间不连续动力系统的鲁棒稳定性

对区间不连续动力系统的鲁棒稳定性进行了研究。引进了区间不连续动力系统鲁棒稳定和区间矩阵稳定的定义,用定性分析方法给出了区间不连续动力系统及区间不连续大系统鲁棒稳定和区间矩阵及具分解的区间矩阵稳定的判据。并给出了数值例子说明结论的有效性。参27。     

区间Lurie型控制系统的鲁棒绝对稳定性

研究了区间Ｌｕｒｉｅ型直接控制系统和间接控制系统的鲁棒绝对稳定性,给出了系统鲁棒绝对稳定的充分条件,应用的例子说明所得的结果简单实用并且得到了较大的鲁棒度。     

Lurie型大系统的鲁棒绝对稳定性

用标量V函数法分别研究了由m个直接控制系统以及m个间接控制系统相互联接组成的Lurie型大系统的鲁棒绝对稳定性问题,给出了系统鲁棒绝对稳定的充分条件.     

区间系统鲁棒稳定性和鲁棒镇定性的检验条件

讨论了区间系统的鲁棒稳定性和鲁棒镇定性的有限检验问题,给出了线段多项式鲁棒稳定性的充分必要条件,利用该条件对多项式多面体鲁棒稳定性和区间系统鲁棒镇定性进行了有限检验,并给出了相应的检验结果。该检验条件直观简明,利用它可非常方便地对这些区间系统进行鲁棒稳定性分析。     

非负放大函数与多延时的Cohen-Grossberg神经网络的鲁棒稳定性

在Cohen-Grossberg神经网络设计及实现过程中,非负放大函数条件是很实用的.在网络参数存在摄动的情况下,研究了具有非负放大函数的一类多延时Cohen-Grossberg神经网络的鲁棒渐近稳定性问题.首先通过证明一个有用的引理,建立了渐近稳定性和鲁棒稳定性之间的关系.其次,在不要求激励函数满足严格单调增加和有界性的情况下,通过构造适当的Lyapunov泛函,针对所研究的神经网络模型,基于线性矩阵不等式技术建立了平衡点鲁棒稳定的一个充分判据.仿真结果进一步证明了所得结论的有效性.