切换线性时滞系统的稳定性

研究了具有时滞的线性切换系统的稳定性问题。根据李雅普诺夫第二方法,找到适合讨论本文线性时滞系统的李雅普诺夫函数,然后对李雅普诺夫函数求导后的部分等式的处理采用了矩阵分解的方法,把矩阵分解为2个任意矩阵相乘的形式,这里主要采用的是矩阵的满秩分解,这样做的目的是便于运算,从而得到系统稳定的充分条件。同时给出了切换线性时滞系统切换律的设计,文中的判定条件与时滞无关,但切换律与时滞有关。利用MATLAB中线性矩阵不等式LMI工具箱求解,得到使得文中所讨论切换线性时滞系统稳定的解矩阵。最后通过数值算例验证了本文结果的可行性、正确性和有效性。     

不确定随机神经网络的几乎必然指数稳定

为了探讨带有时变时滞的不确定随机神经网络的几乎必然指数稳定问题,通过构造一个合适的李雅普诺夫函数,利用李雅普诺夫函数法、随机分析法及线性矩阵不等式得到了不确定随机神经网络的几乎必然指数稳定的充分条件,验证了已知条件满足引理,表明带时滞的随机系统在时滞小于某个上界时,带时变时滞的不确定随机神经网络是几乎必然指数稳定的。所给出的判据是由线性矩阵不等式表示的,该判据是否有解可以通过Matlab工具箱快速地得到解决。     

线性系统的时滞相关稳定性

研究线性时滞系统的时滞相关稳定性问题。利用李雅普诺夫稳定性理论结合微分不等式，提出了若干个时滞相关稳定性的新判据，并给出了系统的时滞项上界的估计公式。得到的稳定性判据较简洁，且具有较低的保守性。     

一类中立型时滞系统的稳定性

采用了等分时滞区间的方法,通过构造新的李雅普诺夫函数,结合矩阵不等式的分析技巧,得到了时滞依赖稳定性的线性矩阵不等式的系列条件。并结合系统的性质,构造新的李雅普诺夫泛函,对其导数积分项进行时滞等分处理。首先讨论了离散时滞与中立型时滞相等的系统的稳定性问题,然后讨论了混合时滞系统的稳定性问题。最后利用数值实例,通过MATLAB工具箱计算线性矩阵不等式,验证了所得的结果。     

带有时滞和非线性扰动的中立系统的H_∞滤波设计

主要讨论带有混合时滞和非线性扰动的不确定中立型系统的H∞滤波设计问题。基于带有混合时滞和非线性扰动,构造了新颖的李雅普诺夫泛函,继而得到了一个新的中立型系统鲁棒稳定的延迟相关条件。通过采用线性矩阵不等式、Lyapunov稳定性理论及凸组合方法获得了具有更小保守性的结果。在满足H∞性能指标条件下,提出了一些新的滤波器存在的充分条件,使得滤波误差系统是渐近稳定的。为了方便使用MATLAB软件解答,将结果用线性矩阵不等式的形式给出,利用LMI工具箱进行求解,最后得到相应数据。和已有的文献相比,该方法得到的判据具有较小保守性。最后通过数值例子验证了该方法的有效性和优越性。     

一类中立型时滞系统的相关稳定性

基于李雅普诺夫泛函方法,研究了离散时滞和中立型时滞相等的系统稳定性问题,同时也研究了两类时滞不等的混合时滞系统的稳定性.对区间进行了四等分分解,在构造的李雅普诺夫泛函中引入了二重积分项,对积分项的导数进行时滞等分处理,利用线性矩阵不等式分析技巧和李雅普诺夫稳定性定理获得保守性较小的时滞系统相关稳定性判定依据.     

一类中立型时变时滞系统的稳定性

利用李雅普诺夫泛函的方法,讨论了一类具有时变时滞的不确定中立型时滞系统的稳定性问题.首先构造适合系统的李雅普诺夫泛函,结合新不等式技巧和自由权矩阵方法,对其导数积分项进行放缩处理,讨论了标称系统的稳定性问题.然后,利用Schur补引理及不等式技巧,讨论了对应的不确定系统的稳定性问题.最后,通过数值实例计算,验证了所得结论的有效性和优越性.     

中立型四元数神经网络的稳定性分析

讨论了中立型四元数神经网络的全局μ稳定问题.用复分解法将中立型四元数神经网络转换为2个复值神经网络,减少了计算复杂度.根据同胚映射理论证明了时滞中立型四元数神经网络系统解的存在唯一性.构造了李雅普诺夫泛函,通过不等式技巧和自由权矩阵方法等分析技巧,分析给出了时滞四元数神经网络系统的全局μ稳定的稳定性判据以及它的一个推论.最后,通过1个数值算例验证文章方法的有效性和结论的正确性.     

具有控制时滞的中立型Lurie系统的绝对稳定性

利用李雅普诺夫泛函方法和一个积分不等式，对具有控制时滞的中立型Lurie控制系统的绝对稳定性进行分析，得到了保证系统在Hurwitz角域[0,k]绝对稳定的时滞相关条件与时滞无关条件，这些条件用线性矩阵不等式表示易于验证。     

一类中立型时变时滞系统的稳定性分析

主要研究了一类中立型时变时滞的系统稳定的问题,首先,构造出不同结构的积分项的李雅普诺夫函数.然后,利用不等式技巧和方法,获得系统稳定的判据,此判据以线性矩阵不等式表示,便于应用.数值例子验证了方法的有效性.     

一类微分模型周期解的指数稳定性

使用不等式和李雅普诺夫函数方法,在简洁的假设条件下得到一类变时滞变系数的神经网络模型周期解的存在唯一性与全局指数稳定性的结论.最后,用一个具体例子验证了理论的正确性.     

脉冲时滞Cohen-grossberg神经网络的指数稳定性

分析了脉冲时滞Cohen-Grossberg神经网络的平衡点的存在唯一性及全局指数稳定性.利用Liapunov函数方法和同胚映射理论,结合积分不等式技巧,得到了保证脉冲时滞Cohen-Grossberg神经网络全局指数稳定性的一个新的充分判据.所得判据改进了前人的结果.     

不确定时滞中立型系统的鲁棒稳定性

研究具有时滞的不确定中立型微分系统的鲁棒稳定性问题,利用Lyapunov泛函方法,结合代数Riccati方程,给出了不确定时滞中立型系统在不依赖时滞的反馈控制下是指数稳定的充分条件.     

无穷时滞中立型微分积分方程的稳定性

讨论了具有无限时滞的中立型微分积分方程的稳定性,获得了判定该类方程零解稳定,渐近稳定,一致渐近稳定的实用判据．     

中立型Lurie间接控制系统的绝对稳定性分析

对中立型Lurie间接控制系统的绝对稳定性问题进行研究，利用李雅普诺夫泛函方法和一个积分不等式，得到了两个保证系统在Hurwitz角域[0，k]绝对稳定的时滞相关充分条件，这两个条件用线性矩阵不等式表示，易于验证且具有较低的保守性。     

具有变时滞中立型控制系统的鲁棒稳定性分析

为了更好地解决时滞中立型控制系统的鲁棒稳定性分析问题,研究并建立保守性更小的相关稳定性准则,针对变时滞不确定中立性系统数学模型,通过构造一个新颖的Lyapunov-Krasovskii泛函,将广义凸集合与积分不等式等方法相结合来估计Lyapunov-Krasovskii泛函导函数的上界,有效地拓宽了结论适用范围。在考虑变时滞与其导函数上下界可测同的同时,基于线性矩阵不等式给出了系统渐近稳定与鲁棒稳定的相关准则,这些准则易于借助Matlab工具箱LMI进行求解。最后通过数值算例与现有相关结论进行了对比分析,所得结果具有更大时滞容许上界值,表明所提出的方法在稳定性分析中更具有较低保守性。     

具有多变时滞的中立型系统的稳定性分析

考虑了一类含有多时变时滞的中立型系统的稳定性分析问题,基于Lyapunov稳定性理论,并借助于Jensen积分不等式和线性矩阵不等式技术,给出了多时变时滞中立型系统稳定的新的充分条件。