具有时延和数据包丢失的广义网络控制系统的稳定性

基于数据包丢失现象和网络诱导时延的存在,当传感器采用时间驱动,控制器和执行器采用事件驱动时,将被控制对象为广义系统的网络控制系统建成异步动态的离散系统模型.利用李雅普诺夫函数方法和线性矩阵不等式方法,给出了广义网络控制系统指数稳定的充分条件.在判定闭环网络控制系统指数稳定的同时,通过求解线性不等式获得了使系统指数稳定的状态反馈控制律.最后的实例表明方法的可行性.     

含时滞的复杂动态网络模型的指数同步

研究了一类含时滞的复杂网络的指数同步问题,通过构造李雅普诺夫函数和一定的计算技巧,不仅给出了线性反馈控制器的设计方法,而且保证了驱动—响应网络模型的指数同步.最后,用仿真算例验证了所给方法的有效性.     

一类混沌复杂动态网络不稳定平衡点的控制方法

研究节点输出耦合的混沌复杂动态网络不稳定平衡点控制问题.基于输出控制思想,提出网络节点不稳定平衡点控制方法,将混沌复杂动态网络的所有节点镇定到其平衡点.利用李雅普诺夫稳定性理论,得到控制器参数选择方法.以蔡氏混沌电路作为网络节点进行仿真研究,证明文中所提方法的有效性.     

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。     

随机分离变量非线性系统的稳定性

利用构造随机李雅普诺夫函数的方法讨论了随机分离变量非线性系统的稳定性。     

基于线性矩阵不等式的动态输出反馈控制器设计

针对时滞关联大系统,根据李雅普诺夫函数稳定性原理,利用线性矩阵不等式的方法,提出抵御系统传感器故障的分散动态输出反馈完整性控制的设计问题.通过对传感器连续增益故障模型的分析,给出系统分散动态输出反馈保成本可靠控制器存在的充分条件和设计方法.采用该方案设计的可靠控制器,无论传感器是否出现故障,均保持系统内部的渐近稳定性和保成本性能.仿真实例说明了方法的设计过程和有效性.     

具有时延和非时延动态节点的复杂网络同步

为解决具有时延和非时延的动态节点的复杂网络基于自适应反馈的同步问题,采用理论分析和仿真方法,基于Lyapunov稳定性理论和自适应反馈控制理论,设计了线性控制器.研究结果:得到具有时延和非时延的动态节点的复杂网络达到全局指数渐近同步的充分条件,数值仿真验证了方法的有效性.对具有时延和非时延动态节点的复杂网络基于自适应反馈的全局指数渐近同步提供了充足的理论依据,有助于寻求全局指数渐近同步的有效控制途径.     

现代控制中动态系统的稳定性分析

本文主要介绍了李雅普诺夫稳定性定理,李雅普诺夫李雅普谱夫稳定性理论不仅可以研究古典控制理论所能研究的线性定常系统．还可以研究古典控掉理论所不能研究的线性时变以及非线性系统。     

随机李雅普诺夫函数的构造方法

给出了相伴于Ito型随机微分方程的确定性随机李雅普诺夫函数的四种构造方法。     

具有时滞的随机微分方程

本文建立具有时滞的It型随机微分方程解的存在唯一性定理。进而利用随机Lyapunov函数研究此类方程零解的稳定性与全局稳定性,给出若干充分性条件。     

带有未知参数的复杂动态网络的自适应同步

给出了使带有未知参数的复杂动态网络实现同步的一个方法.该方法可以使网络实现全局渐近同步,并且使参数收敛到真实值.当网络节点的部分信息丢失时,网络可以恢复丢失信息.     

复杂产业知识网络演化

研究了复杂产业知识网络的结构特征与知识学习的动态相互影响,建立了一个基于多主体的计算试验模型,用于模拟复杂产业知识网络的演化,设计了5类知识主体,每类主体根据各自不同的策略选择合作主体,并分析了各种知识网络的结构特征.结果发现,其涌现出复杂社会网络的一些典型结构特征.在混合主体构成的知识网络上,探讨了获得快速知识增长的主体.结果表明,位于网络中心的主体在知识竞争中可以获得领先地位.     

双重时滞复杂动力网络的同步分析

 讨论具有双重时滞的复杂动力网络的同步问题,利用线性化技巧和线性矩阵不等式得出网络同步定理,并通过数值例子来阐述得到的理论结果.     

具有联想功能的时滞神经网络的渐近稳定性

利用Razumikhin条件和具体的Lyapunov函数,讨论了Hopfield模型平衡点的稳定情况。对两类不同的时滞模型进行的不同的研究,得到了时滞相关和时滞无关的条件：时滞相关条件是当时滞适当小时,滞后模型和无滞后模型具有相同的稳定性,并给出了滞后界限的估计;时滞无关的条件则要求系数有较强的条件。     

具有时变时滞的两个复杂动态网络间的外同步

本文讨论了一类具有时变时滞的驱动-响应网络的外同步问题.以线性矩阵不等式(LMI)和Lyapunov泛函方法,获得了该两个复杂动态网络间达到外同步的判据.即当系统参数满足下列条件之一:即当(1)0≤i(t)≤σ＜1,Mi＞0,Si＞0,[Ui(t)λicMiΓ λicΓTMi-(1-σ)Si]＜0,i=2,…,N;(2)i(t)≤0,τ(t)≤τ,0＜τ＜∞,Mk＞0,Sk＞0,[Uk λ kcM kΓ-Y k τHTZkλkcΓTMk-Sk τλkcΓZk τZkH τλkcΓ-τZk]＜0,k=2,…,N,则驱动-响应网络达到外同步.最后用数值例子验证了结论的有效性.     

混合时滞二重边复杂网络自适应同步控制

首先给出了一类更加符合现实情况的混合时滞二重边复杂网络模型, 该模型不仅含有两个不同性质的子网络, 而且同时含有两种时滞--节点时滞和耦合时滞.基于Lyapunov-Krasovskii泛函方法, 在一些保守性较小的假设和对网络参数要求很弱的情况下, 利用合适的不等式放缩, 为网络设计了渐近同步自适应控制器和指数同步自适应控制器, 得到的结果较已有结论保守性有所减小.最后进行实例数值仿真, 说明了方法的有效性.     

两种复杂网络白适应同步策略

提出了两种复杂网络自适应同步策略,其自适应因子分别是1维和n维函数,自适应更新率依赖于相邻结点的输出和局部误差．当动力系统函数的雅可比矩阵的范数有界时,自适应同步策略局部渐近同步．利用李雅普诺夫定理分别证明了两种策略同步解局部渐近稳定性,最后,在100个结点的无标度网络上,分别给出了自适应率为1维和n．维函数时的数值仿真实例,展示了同步误差的变化趋势,也验证了具有n维自适应函数控制策略的优势．     

具有时变时滞的两个复杂动态网络间的外同步

本文讨论了一类具有时变时滞的驱动 响应网络的外同步问题。以线性矩阵不等式(LMI)和Lyapunov泛函方法，获得了该两个〖JP3〗复杂动态网络间达到外同步的判据。即当系统参数满足下列条件之一：即当（1）0≤τ·(t)≤σ<1， Mi>0,Si>0,Ui(t)λicMiΓλicΓΤ Mi(1－σ)Si<0,i=2,…,N；（2）τ·(t)≤0, τ(t)≤τ， 0<τ< SymboleB@ ， Mk>0,Sk>0,UkλkcMkΓ－YkτHΤZkλkcΓΤ Mk－YΤk－SkτλkcΓΤZkτZkHτλkcZkΓ－τZk<0,k=2,…,N，则驱动 响应网络达到外同步。最后用数值例子验证了结论的有效性。
     

具有脉冲效应复杂时滞动力网络的同步动力学与控制

从动力学和控制的角度考虑具有脉冲效应复杂时滞动力网络的同步动力学与控制问题。基于时滞动力系统的脉冲稳定性理论,给出了简单而又一般的网络同步化准则;并进一步将所得结果分别应用于由混沌时滞Hopfield神经网络和FHN神经元振子为动力节点所构成的具有脉冲效应无尺度(scale-free)结构复杂动力网络,数值模拟表明了所获理论结果的正确性。