线性It随机系统的矩方程及其应用

给出了具有Ｋｒｏｎｅｃｋｅｒ＇ｓ积和Ｋｒｏｎｅｃｋｅｒ＇ｓ 和的线性Ｉｔｏ随机系统的二阶矩方程的矩阵。在此基础上,得出了线性Ｉｔｏ随机系统的均方渐近稳定性的充要条件。对时不变随机系统,这个充要条件恰好与系统的系数矩阵相关的必然矩阵的Ｈｕｒｗ ｉｔｚ性质相同。并给出了代数ＳＴＩＬＳＳ,以判断时不变线性Ｉｔｏ随机系统的均方渐近稳定性。     

线性时变经济系统分支稳定性研究:生存理论方法

研究线性时变经济系统的分支稳定性问题 .定义了描述系统状态约束的集值映射 ,利用生存理论 ,分别给出了在状态约束为光滑和非光滑时系统分支渐近稳定的充要条件 .     

离散线性区间系统的分支稳定性

研究了离散区间系统的一种特殊形式的稳定性 ,即分支稳定性。分别给出了离散区间系统分支渐近稳定性和指数分支渐近稳定性的定义。证明了离散区间系统是分支渐近稳定的 ,且仅当系统矩阵在每一时刻都将满足一个约束条件的系统状态向量变换成满足另一个约束的向量。由此利用不等式的性质分别给出了离散区间系统分支渐近稳定和指数分支渐近稳定的充要条件     

随机双曲正切模型的控制与仿真

研究了一种新颖时滞模型:随机双曲正切模型的鲁棒H∞控制问题,模型的状态空间是由双曲正切函数表示的。利用状态的双曲正切函数设计出一种静态反馈控制器,它可保证相应的闭环系统均方渐近稳定而且可达到给定的H∞性能指标。利用Lypunov-Krasovskii和自由权矩阵方法,导出了由线性矩阵不等式表示的保证存在期望的控制器的时滞依赖的稳定性准则。利用计算机Matlab软件给出了一个仿真例子用以说明给出的方法的有效性。     

带随机扰动的参数不确定混沌神经网络的同步

基于驱动-响应混沌同步原理,在同时考虑系统内部参数不确定性和系统外部随机干扰的情况下,研究了一类混沌神经网络的同步控制问题.利用随机微分方程理论,Lyapunov稳定性理论和线性矩阵不等式(LMI)方法,得出了混沌神经网络全局渐近同步的充分条件和控制器设计方法.所得的充分条件以线性矩阵不等式的形式给出,容易被已有的LMI工具箱所以验证,而且所设计的控制器结构简单,易于实现.最后,仿真实例验证了文中方法的有效性.     

基于2D模型的网络系统迭代学习控制设计方法

迭代学习控制(iterative learning control, ILC)方法应用于网络控制系统时,由于数据需要在控制器和远程对象间传输经常产生数据丢失现象。给出了一种存在数据丢失时网络系统的随机迭代学习控制设计方法,首先将数据丢失现象描述为随机伯努利序列,在此基础上将迭代学习的控制器设计转化为随机〖JP2〗2D Roesser系统的稳定问题。定义了随机意义下2D系统的均方渐进稳定,基于线性矩阵不等式(linear matrix inequality, LMI)给出一个判别稳定性的条件,该条件同时可实现迭代学习控制器的设计。仿真示例验证了设计方法的有效性。     

基于LMIs方法-不确定性随机分布型时滞Markov跳变系统的鲁棒镇定

研究了一类具有不确定性Markov跳变参数的线性分布型时滞系统.考虑了具不确定性、Markov跳变参数、及分布型时滞系统的鲁棒均方稳定性问题.设计了系统的鲁棒状态反馈镇定控制器.采用了Grownwall Bellman不等式,基于线性矩阵不等式(LMIs)方法,给出了鲁棒稳定性的LMI时滞依赖的代数判据,从而降低了判据的保守性.同时得到了相应的离散时滞情形下的结果.     

具有分布时滞的随机区间系统的鲁棒镇定

研究了具有分布时滞的随机区间系统的鲁棒镇定问题.利用区间矩阵的分解技术、Lyapunov-Krasovskii泛函及It公式,得到了该系统鲁棒镇定的时滞依赖的非线性矩阵不等式判据,进而给出了该系统在不同情形下鲁棒镇定或鲁棒稳定的时滞依赖的线性矩阵不等式(linear matrix inequality,LMI)判据.通过数值仿真说明了所得的LMI判别在实际应用方面的方便性和有效性.     

传感器饱和约束下连续随机系统的鲁棒故障检测

考虑传感器输出饱和约束条件,研究了一类连续随机系统的鲁棒故障检测问题.基于线性矩阵不等式(LMI)技术,提出了保证故障检测系统一致有界均方稳定、且满足给定H_∞性能指标的充分条件, 同时给出鲁棒故障检测滤波器的系统化设计方法.数值仿真结果表明了所提方法的有效性.     

不确定广义系统的弹性保性能控制

将弹性控制器的设计思想引入到一类不确定广义系统中,利用线性矩阵不等式(LMI)方法,研究被控对象与控制器同时存在摄动的弹性保性能控制问题。针对控制器存在加法式摄动情形,以线性矩阵不等式约束条件给出了广义系统弹性保性能的充要条件,并以线性矩阵不等式的可行解给出了相应的控制器设计方法,通过求解具有线性矩阵不等式约束的凸优化问题,给出了性能上界最小意义下弹性控制器的设计。数值仿真表明了该设计方法的可行性。