一类多变时滞线性系统的指数稳定性

研究了一类多变时滞线性系统的指数稳定性,通过构造适当的Lyapunov泛涵,利用凸组合技术,得出系统多时滞相关的指数稳定的充分条件,并以线性矩阵不等式的形式给出.最后通过数值算例表明该方法的有效性.     

线性中立型时滞系统的新指数稳定法则

为研究线性中立型时滞系统的指数稳定性问题,构造一个新型的Lyapunov-Krasovskii泛函,基于线性矩阵不等式方法,给出指数稳定的时滞相关的充分条件.数值算例表明所得结论较某些已存在的结果提高了所允许的延时上界.     

具有时变时滞大系统稳定性的新判据

根据微分方程理论和矩阵指数特性 ,讨论了一类具有时变时滞线性大系统的稳定性 ,并导出了具有时滞相关和时滞无关线性系统稳定性的充分条件 .然后讨论了此类大系统的鲁棒稳定条件 ,并与相关文献进行了比较 ,计算实例表明 ,所得出的结果改进了现有文献的研究成果 .参 16     

一类具有不确定性时滞大系统的鲁棒稳定条件

根据微分方程理论和矩阵指数特性，讨论了一类具有时变时滞线性大系统的稳定性，并导出了具有时滞相关和时滞无关线性系统稳定性的充分条件，然后讨论了此类大系统的鲁棒稳定条件，并与相关文献进行了比较，计算实例表明，所得出的结果改进了现有的研究成果。     

线性时滞切换系统的鲁棒H_∞控制

在研究一类区间时变时滞线性系统稳定性的基础上,针对一类时变时滞线性切换系统状态反馈的H_∞控制问题,研究了系统的鲁棒H_∞控制器的设计问题,利用多Lyapunov函数方法定义了更为一般的Lyapunov函数,通过使用倒数凸组合的方法得到了系统在切换规则下达到鲁棒镇定且满足H_∞的充分条件,以及系统的鲁棒H_∞控制器存在的充分条件。此条件充分考虑到时滞上下界的信息,使得到的结果具有更小的保守性。与此同时,在计算Lyapunov函数的导数时使用Jensen积分不等式的放缩方法和线性矩阵不等式的方法,同样降低了保守型。最后,使用线性变换降低了计算的复杂程度。为了方便利用Matlab工具箱求解线性矩阵不等式,将最终得到的充分条件转化成线性矩阵不等式的形式表示。     

不确定时滞分布参数系统的指数稳定性

文章通过构造恰当的Lyapunov泛函,利用线性矩阵不等式方法和其它不等式技巧对含有不满足匹配条件的不确定时滞分布参数系统进行了指数稳定性的研究,给出了系统指数稳定的充分条件,具体数值例子说明了该方法的有效性和适用性。     

具有状态和控制时滞的不确定线性系统的鲁棒镇定

针对仿射参数不确定性和范数有界不确定性,研究具有状态和控制时滞的不确定线性系统的鲁棒镇定问题·基于Lyapunov泛函,利用线性矩阵不等式给出了系统可由状态反馈鲁棒镇定的充分条件,并且利用线性矩阵不等式的解构造了状态反馈控制律·所得线性矩阵不等式直接保证Lyapunov泛函对时间的导数为负,降低了控制器设计的保守性·最后,给出两个算例说明本文方法的有效性·     

一般中立型Lurie间接控制系统的绝对稳定性

利用Lyapunov泛函和线性矩阵不等式方法,研究了一般中立型Lurie间接控制系统的绝对稳定性.给出了系统绝对稳定的时滞相关与时滞无关充分条件,这些条件用线性矩阵不等式表示,可以很方便地应用Matlab工具箱求解.这些充分条件是基于原系统的等价描述形式得到的,因而具有较低的保守性.     

不确定时滞系统的指数稳定鲁棒控制

研究了不确定时滞系统的指数稳定鲁棒控制,借助Lyapunov泛函和稳定性理论,给出了该控制系统鲁棒稳定的充分条件,并利用可解线性矩阵不等式（LMIS）给出控制器的设计方案．     

多时滞不确定系统的鲁棒指数镇定

基于新型稳定性分析技术及线性矩阵不等式方法,研究了含有参数不确定性的线性多时滞系统的鲁棒指数镇定问题.首先,对不含参数的不确定性时滞系统设计无记忆状态反馈控制器,给出了在该控制器作用下,闭环系统指数稳定的线性矩阵不等式形式的充分条件;然后,将其推广到含有范数有界参数不确定性的时滞及多时滞线性不确定系统,得到了保证系统鲁棒指数稳定的充分条件,并提供了指数衰减度及衰减因子的估计方法.所给出的判据避免了现有文献中对时变时滞导数小于1的要求,比已有的结果具有更少的保守性,数值例子验证了本方法的有效性.     

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。     

时滞神经网络的指数稳定性分析

研究了一类时滞细胞神经网络的指数稳定性问题,利用Razumikhin定理和线性不等式技术得到新的全局指数稳定性准则.与其他方法不同之处在于,对神经网络模型的“线性化”,将神经网络模型变成一个线性时变的系统.所获的条件具有较少的保守性.最后用1个数值例子说明文中所得的结果是有效的.     

一类离散时滞大系统的指数稳定非脆弱控制器设计

研究了一类离散时滞大系统的指数稳定非脆弱控制器设计问题.基于Lyapunov稳定性理论和线性矩阵不等式方法,设计系统的状态反馈非脆弱控制器,以线性矩阵不等式形式给出系统的指数稳定的充分条件,并可以通过M atlab十分方便地求解.     

时滞捕食者-食饵系统的稳定性

考虑一类带两个时滞项的捕食者——食饵系统的稳定性，利用比较方法得到系统局部渐近稳定的充分条件，放宽了已有文献对时滞项的限制。同时该方法可以推广到其多时滞和变系数，特别是周期系统，概周期系统的情形。     

一类广义中立型系统的稳定性分析

考虑了一类广义时滞中立型系统的渐近稳定性。首先把广义的时滞中立型系统转化为一个带有约束条件的中立型系统,然后利用Lyapunov稳定性理论和线性矩阵不等式技巧,得到了系统稳定的充分条件。本文的结论也适用于线性时滞广义系统稳定性的判定,而且比现有的结果具有更小的保守性。最后,仿真试验证明了本文结果的有效性。     

模糊时滞系统的全局指数稳定性

针对模糊时滞系统,设计了非线性状态反馈控制器以确保闭环系统全局指数稳定.该设计方法把全局指数稳定条件归结为p个线性矩阵不等式,可以有效的利用计算机求其数值解.一个应用例子和仿真结果证明了该方法的有效性.     

可变时延神经网络的全局指数稳定性

利用Lyapunov泛函方法和线性矩阵不等式(LMI)技术,讨论了带有可变时延的神经网络的全局指数稳定性.通过引入一系列参数,给出全局指数稳定的平衡点的充分条件.实例表明给出的充分条件是有效、可行的.     

具有时滞的非自治的Lotka-Volterra生态系统的全局稳定性

考虑一个具有时滞的非自治的捕食——食饵生态系统。该系统是由一个捕食，二个食饵种群所构成我们给出了系统的周期解是全局稳定的充分条件。     

基于LMI的随机神经网络全局渐进稳定性

研究了一类变时滞的随机神经网络模型零解的全局渐进稳定性.基于Lyapunov稳定性理论,通过构造新型Lyapunov-Krasovskii泛函,利用线性矩阵不等式分析技巧,结合It^o微分公式,得到了保证网络的平衡解为均方意义下全局渐进稳定的判别条件.推广了一些已有的结果,并且更少保守.所的结论可用Matlab中的线性矩阵不等式工具箱进行计算来验证网络的稳定性,通过数值例子证明了结论的有效性和易用性.     

具有时变时滞的中立型系统的指数稳定性

研究具有时变时滞的中立型系统的指数稳定性问题。根据李雅普诺夫第二方法,构造适合讨论文中给定系统指数稳定性的李雅普诺夫函数,对积分交叉项的处理是通过引入一个使得结果保守性较小的不等式,并在此基础上得到了一个关于中立型系统时滞相关的指数稳定性判据。同时,根据针对中立系统所提出的方法又总结出了使得时滞微分动力系统时滞相关的指数稳定性判据,得到了求解时滞相关最大上界的算法,最后利用MATLAB中线性矩阵不等式LMI工具箱求解,得到使得文中所讨论系统指数稳定的时滞最大上界和指数稳定的最大上界。最后通过数值例子说明结果的可行性、正确性和有效性。