一类非线性系统零解的全局渐近稳定性

利用函数方法,得到了系统■dx/dt=h(y)-F(x)dy/dt=-g(x)p(x,y)的零解全局渐近稳定的两个充分条件。     

一类非线性系统零解的全局渐近稳定性

利用函数方法,得到了系统{dx/dt=h(y)-F(x)dy/dt=-g(x)p(x,y)的零解全局渐近稳定的两个充分条件.     

一类非线性广义系统的观测器设计

文章讨论了一类广义非线性系统状态观测器的设计方法,并利用广义Lyapunov方程给出相应的增益矩阵L所应满足的条件,最后利用相应的Riccati方程给出增益矩阵L的一种具体形式。     

一类非线性系统的鲁棒状态观测器

该文研究了一类具有结构和参数不确定性的非线性系统的状态观测器设计问题。在假定非线性系统的线性部分是可观测,不确定性满足Lipshchitz条件的情况下,利用变结构的控制的思想提出了一种非 线性滑模型状态观测器设计方案,并利用李亚普诺夫稳定性理论证明了该状态观测器可使状态估计误差按指数规律渐近收敛。所设计的观测器对结构和参数不确定性具有较强的鲁棒性。     

一类非线性系统解的有界性和零解的全局渐近稳定性

对非线性系统 :dxdt =p(y) - φ(x) ,dydt =-q(y)f(x) -g(x)k(y)解的有界性和零解的全局渐近稳定性进行了讨论 ,运用并发展了文 [1]、[2 ]的方法 ,得到了该系统所有解有界和零解的全局渐近稳定的新充分条件 ,推广了文 [3]、[4 ]的部分结果。     

一类非线性时滞系统解的渐近性态

本文给出一类非线性时滞微分系统解趋于常量的充分条件，推广，改进了Ｈａｄｄｏｃｋ Ｊ Ｒ与Ｓａｃｋｅｒ Ｒ Ｊ的一个结果。     

一类三阶非线性系统的全局渐近稳定性

对一类三阶非线性系统构造了较好的Lyapunov函数,去掉要求Lyapunov函数具有无穷大的较强的限制条件,只要求系统正半轨线有界,得到其零解全局渐近稳定的充分性准则．所得结果包含并改进了已有的结果。     

一类三阶非线性系统的全局渐近稳定性

利用三阶线性系统的Liapunov函数,运用类比法,构造出一类三阶非线性系统的Liapunov函数,研究了该系统的零解全局稳定性,并得到各自零解全局渐近稳定的充分性准则。     

一类三阶非线性系统的全局渐近稳定性

对三阶非线性系统x... g(x.)x.. f(x,x.) h(x)=p(x,x.,x..)构造出了合理的Lyapunov函数,得到其零解全局渐进稳定的充分性准则.去掉了一般要求Lyapunov函数具有无穷大这个较强的条件,只要求系统正半轨线有界,所得结果包含并改进了原有的结果.     

一类三阶非线性系统的全局渐近稳定性

Lyapunov第二方法在非线性系统的稳定性研究中是十分有效的,然而在非线性系统中Lyapunov函数的构造却没有什么通用的方法.本文运用类比法构造Lyapunov函数,讨论了三阶非线性系统…x g(x¨) f(x,x.)x. cx=0和…x g(x.)x¨ f(x,x.)x. cx=0的稳定性,并给出其零解全局渐近稳定的充分性准则,文末一个简洁的例子说明本文主要结果的有效性.     

单输入单输出非线性系统全局有限时间观测器设计

对于一类单输入单输出(SISO)具有下三角结构的非线性系统,运用几何齐次理论、Lyapunov稳定性理论和有限时间稳定理论,设计了一个高增益观测器.所设计的观测器由线性部分和非线性部分组成,线性部分保证误差系统全局渐近稳定,非线性部分保证误差系统在有限时间内收敛到原点.仿真实例验证了设计的有效性.     

改进的神经网络观测器在非线性系统中的应用

为降低非线性观测器对模型精度的依赖性, 提出一种非传统的神经网络观测器设计方法。该神经网络为三层前馈网络, 采用带修正项的误差反传算法进行训练, 以保证控制的精度和权值有界, 利用神经网络识别系统的非线性部分, 并结合传统的龙伯格观测器重构系统状态; 利用Lyapunov 直接法保证基于权值误差的非观测器的稳定性, 并将该观测器应用于机器人轨迹跟踪控制中。仿真结果表明, 该方法解决了模型不确定系统状态观测问题, 适用于模型精度较低的非线性系统。     

多变量非线性控制系统频域稳定性判据

基于广义频率响应函数矩阵,讨论了多变量非线性系统的稳定性问题。文中得到了多项式类多变量非线性系统的稳定性判据,它与李雅普诺夫方法相比在工程上更容易使用。最后通过仿真实例对结论进行了验证。     

非线性系统控制器与观察器设计及应用

本文针对非线性系统，讨论了一种基于完全线性化的控制方法，与一种非线性状态观察器的设计相结合，应用到聚合反应过程的反应温度跟踪控制中，仿真结果表明，它不但具有良好的跟踪能力和收敛性，而且具有较好的参数鲁棒性。     

基于滑模观测器的非线性系统故障检测与重构

 为提高控制系统的安全性和可靠性,针对非线性系统传感器的故障诊断问题,提出一种利用滑模观测器进行故障检测和重构的方法。首先引入积分变量将传感器故障转化为执行器故障,通过对执行器故障的诊断间接诊断传感器故障。针对转化后的系统构造滑模观测器,进而实现传感器故障重构。采用Lyapunov稳定性理论,证明设计的滑模观测器的稳定性。对于构造的滑模观测器,给出一种用线性矩阵不等式方法求解的简便算法。最后,对于文献中给出的非线性系统,就不同的故障类型作用在传感器上的几种情形进行仿真。仿真结果表明,所设计的滑模观测器能够准确地重构非线性系统中传感器的缓变故障和突变故障;当系统存在未知扰动时,所设计的滑模观测器也能准确地重构故障。该方法从开始就对故障进行重构,避免了产生和评价残差信号的复杂性。     

非线性系统状态观测器的设计及其应用

研究一般的非线性多输入多输出系统状态观测器的设计问题,采用状态非线性变换讨论了这种观测器的设计方法及条件。将这种设计方法应用于某聚合反应釜的状态观测,表明这种观测器具有良好的收敛性,在参数变化10%时仍具有一定的鲁棒性。     

非线性扰动系统的鲁棒性

运用中心流形和范式理论，研究了非线性扰动系统平衡点的稳定性和鲁棒性，给出了二阶系统平衡点稳定的充要条件和鲁棒稳定的几个充分条件。     

一类非线性系统解的有界性研究

用构造V函数的方法研究非自治的、非线性系统解的有界性x=h(y), y=-f(x)h(y)-p(t)g(x)+e(t),并建立了此系统有界性解的充分必要条件,包含了文[1]的有界性结果。y=-f(x)h(y)-p(t)g(x)+e(t)。     

同步一类结构部分未知混沌系统的自适应非线性观测器

针对一类结构部分未知混沌系统，设计了一种舍有补偿器的自适应正交神经网络非线性观测器．这种自适应非线性观测器以混沌系统的线性部分能准确复制为前提，利用正交神经网络的非线性逼近能力实现结构部分未知混沌系统在状态不可测情况下的同步．在所设计的观测器中，正交神经网络的权值和补偿控制器的自适应调节规律都是通过Lyapunov稳定性原理推导所得，保证了闭环系统的稳定性，     

一类Holder连续非线性系统的非线性实际观测器设计

借助于实际稳定的定义,引入实际观测器的概念,对一类Holder连续的非线性系统进行了非线性实际观测器设计.通过对误差系统状态作线性变换,使得误差系统是全局实际稳定的,并给出仿真算例说明该结论的可行性和有效性.