凸多面体不确定随机时滞系统的非脆弱鲁棒镇定

针对具有凸多面体不确定性的随机时滞系统，讨论了非脆弱鲁棒指数镇定问题，其中非脆弱控制器中的不确定性采用的是凸多面体不确定描述。基于Lyapunov直接法，采用了与参数相关的Lyapunov krasovskii泛函，并结合自由权矩阵方法, 使得Lyapunov矩阵与系统矩阵分离，从而获得了系统的完全基于线性矩阵不等式的时滞相关非脆弱鲁棒镇定的充分条件。最后,用例子说明了结果的有效性。     

无线传感器网络中基于时间分量的混合路由协议

在均匀分簇的基础上,分析了多簇群情况下单跳和多跳模型能量的有效性,给出了两种情况下计算最优簇首数目的算法.考虑到单一的路由模式会引起网络能耗不均衡,提出并改进了多簇群情况下利用时间分量的单跳和多跳相结合的混合模型.仿真结果表明,基于时间分量的混合通信模式在能量有效性和能耗均衡分配方面均优于单跳、多跳模式.     

随机泛函微分系统的脉冲镇定

针对一般的随机泛函微分系统,提出了可脉冲均方一致渐近镇定和可周期性脉冲均方一致渐近镇定的定义.利用Lyapunov函数和一个一维线性脉冲时滞系统的渐近稳定性条件,得到了随机泛函微分系统可周期性脉冲均方一致渐近镇定的充分判据,并给出了脉冲控制律的具体设计方法.脉冲控制函数为正比例函数,脉冲发生间隔则依赖于系统本身的参数和选取的脉冲控制函数的比例系数.数值例子表明所设计的脉冲控制器是有效的.     

求解多目标数值优化问题的量子演化算法

为提高多目标数值优化问题解的收敛速度并保持解的多样性,基于多目标优化和量子计算原理,提出了一种量子演化算法.首先,根据多目标优化特点,使用多目标密度比较算子对量子种群进行排序和筛选;然后,应用非均匀变异算子对观测种群进行变异以保持解的收敛性并提高局部搜索的能力;最后,使用多样性保持算子对观测种群进行删减以保持解的多样性. 实验结果表明,与NSGA-II算法相比,文中算法具有更高的收敛速度和更好的种群多样性.     

It型滞后随机系统的仿真

本文研究了Ｉｔｏ型滞后随机系统的数值解法与仿真，得到了Ｉｔｏ型滞后随机系统数值计算的迭代格式，分析了迭代格式的精度和用于Ｉｔｏ型滞后随机系统仿真的有效性，并用实例演示了所得方法的应用。     

一类矩阵方根的直接表达式

本文对特征值在复平面上任意一边界线过原点的半平面上的矩阵,给出级数形式的方根公式,这种公式用矩阵本身直接表达其方根。作为特例,我们得到了正定矩阵的正定 p 次方根的直接求法。     

非线性中立型控制系统的鲁棒稳定与鲁棒镇定

研究了一类不确定性的非线性中立型动态系统,系统具有多重时不变状态时滞。其不确定性满足范数有界条件。采用LyapunovV泛函的方法。建立了一类Lyapunov泛函。通过对控制系统(B,D,C)的分析,得出只要矩阵对(B,D)是完全可控的,或者是可稳定的,则在相应的条件下便得出相应的非线性中立型动态控制系统及滞后型动态系统可镇定的充分条件。建立了非线性中立型微分系统的时滞无关的渐近稳定性判别条件,以及非线性中立型动态控制系统的时滞无关鲁棒镇定的判据。同时,给出了相应的非线性滞后微分系统的时滞无关鲁棒稳定性的判据,以及非线性滞后动态控制系统的时滞无关鲁棒镇定性的代数判据。     

不确定时滞反应扩散系统的滑动模控制

借助不等式分析方法研究一类不确定时滞反应扩散系统的滑动模控制问题,设计了滑模控制器。分析了在滑动模切换面上滑动模控制系统关于不确定量的不变性特征,为研究在系统工作环境的变化、降阶近似、线性化近似、测量误差等因素干扰下所建立的实际控制系统的数学模型———不确定时滞分布参数控制系统的鲁棒性问题奠定了理论基础。     

具分布参数的广义随机神经网络的镇定

研究具分布参数的Cohen—Grossberg广义随机神经网络的镇定性。将所考虑的系统的解随机场关于空间变量的积分视为相应的由随机常微分方程描述的神经网络的解过程来讨论其镇定性。具体实施方法是运用Ito↑^微分公式沿系统对构造的关于空间变量平均的Lyapunov函数进行微分，从而克服了研究具分布参数随机系统无相应Ito↑^公式的困难。     

常系数线性中立型微分方程周期解存在唯一的充要条件

本文利用Fourier级数讨论具有常系数的任意阶中立型泛函微分方程的周期解，除一种特殊情况外，我们得到了用有限代数方程组描述的周期解存在唯一性的充要条件，对这种特例，我们也得到了若干实用结果．