广义时滞系统的稳定性条件

研究了广义时滞系统的稳定性问题.首先,将广义时滞系统转化为等价的中立时滞系统模型.然后,通过将二次型中的向量增加维数构造了增广的Lyapunov-Krasovskii泛函(简称L-K泛函),使用四阶Bessel-Legendre积分不等式(简称B-L积分不等式)处理L-K泛函导数的一重积分项,得到了一个新的保守性更小的稳定性充分条件,并以线性矩阵不等式(简称LMI)的形式给出.最后,通过两个数值算例说明了所提方法比现有方法具有更小的保守性.     

具有分布时滞的非线性广义系统一致渐近稳定性准则

针对一类具有分布时滞的非线性广义系统,利用李雅普诺夫第二方法和广义系统的受限等价变换,给出一致渐近稳定性准则。首先,在假设具有分布时滞的非线性广义系统是正则、无脉冲的基础上,构造了新的增广Lyapunov-Krasovskii泛函(L-K泛函),在L-K泛函中加入了三重积分项以获得更多的时滞信息;然后,对L-K泛函求导后产生的积分项应用边界估值更为精确的Bessel-Legendre不等式(B-L不等式)进行处理,利用Lyapunov稳定性理论和线性矩阵不等式给出了具有分布时滞的非线性广义系统的一致渐近稳定性准则条件;最后,利用数值算例,通过Matlab中LMI工具箱求解,验证了所用方法的可行性和有效性。     

一类区间时变时滞切换系统的稳定性

研究一类具有区间时变时滞线性切换系统的稳定性问题,通过构造一类限定时滞上下界的分段Lyapunov-Krasovskii(L-K)函数并结合线性矩阵不等式(LMI)技术建立一种新的稳定性判据。首先,基于时滞分割法将时滞区间平均分割成n等分,在每一段子区间上构造带有三重积分形式的L-K泛函;其次,应用保守性更小的Jenson不等式以及一阶、二阶倒数凸组合技术处理L-K泛函沿着时间导数中的积分项,得到具有区间时变时滞的线性切换系统稳定性的充分条件;最后,将具有区间时变时滞的线性切换系统稳定性问题归结为LMI的求解问题,这样便于利用Matlab工具箱求解并验证结论的有效性。     

离散时间T-S模糊奇异时滞系统的广义耗散控制

针对一类带有时变时滞和外部干扰的复杂非线性奇异系统,利用离散时间T-S模糊模型对其建模。基于李雅普诺夫稳定性理论,研究了离散时间T-S模糊奇异时滞系统的广义耗散容许性问题。首先,通过设计新的李雅普诺夫泛函,在证明过程中考虑以往常被忽略的时滞项交叉项,并利用改进的互凸组合方法和最新的矩阵不等式,引进不依赖于系统状态和李雅普诺夫函数矩阵的自由权值矩阵变量来界定三重、二重差分求和项,从而得到了保守性较小的离散时间T-S模糊奇异时滞系统的广义耗散容许性充分条件;其次,由于奇异系统的特殊性,为了确保定理的条件能用MATLAB软件实现,定理的条件可转化为平方和形式;最后,通过数值仿真算例验证了本文所得结论和方法的正确性和有效性。     

时滞动力学系统的L-K稳定性条件分析

针对线性时滞动力学系统的稳定性问题,比较了3种Lyapunov-Krasovskii(L-K)泛函。以一个在时滞PD反馈控制下的二阶线性系统作为数值实例,在反馈增益的参数空间中,根据不同的L-K泛函所对应的线性矩阵不等式条件计算线性系统的稳定域,并与由特征方程计算出的结果进行比较。结果表明:L-K泛函的稳定性条件是充分且保守的;Gu的完整L-K泛函的LMI不等式中暗含无穷多的矩阵,因此保守性得到很大改善,但其计算量显著增大;当将Lyapunov稳定性理论用于控制设计时,经常使用保守的稳定性条件,但Gu的L-K泛函更有利于控制器设计。     

具有加性时变时滞神经网络的稳定性分析

讨论了具有加性时变时滞的神经网络模型的稳定性,得到了新的稳定性判据.在构造包含三重积分项的新Lyapunov泛函的基础上,利用新的不等式,采用时滞分割方法,并结合其他分析技巧,得到了保守性较低的线性矩阵不等式稳定性条件.最后,通过2个数值实例,验证了方法的有效性和结果的优越性.     

线性时变时滞系统新的稳定性准则

在时滞是时变的且属于一个区间的情况下,研究了线性时滞系统的稳定性问题.基于二次类型的Lyapunov-Krasovskii泛函,利用积分的凸组合和Jensen积分不等式,给出了一个新的依赖时滞区间的稳定性判别方法.把时滞区间分段,在每段内采用适当的不等式对Lyapunov-Krasovskii泛函导数的积分项系数进行放大,避免了在不同区间上使用统一的不等式,从而减少了使用凸组合方法带来的保守性.用理论分析和数值算例证明了所得结果比现有结果具有更小的保守性.     

具有变时滞中立型控制系统的鲁棒稳定性分析

为了更好地解决时滞中立型控制系统的鲁棒稳定性分析问题,研究并建立保守性更小的相关稳定性准则,针对变时滞不确定中立性系统数学模型,通过构造一个新颖的Lyapunov-Krasovskii泛函,将广义凸集合与积分不等式等方法相结合来估计Lyapunov-Krasovskii泛函导函数的上界,有效地拓宽了结论适用范围。在考虑变时滞与其导函数上下界可测同的同时,基于线性矩阵不等式给出了系统渐近稳定与鲁棒稳定的相关准则,这些准则易于借助Matlab工具箱LMI进行求解。最后通过数值算例与现有相关结论进行了对比分析,所得结果具有更大时滞容许上界值,表明所提出的方法在稳定性分析中更具有较低保守性。     

线性时滞系统的时滞相关稳定性新判据

提出一种新的积分不等式方法,讨论线性时滞系统的时滞相关稳定性.首先利用Leibniz-Newton公式以及Park不等式,建立一系列基于二次型项的积分不等式,然后利用这些不等式以及Lyapunov-Krasovskii 泛函方法,获得一系列基于LMI的时滞相关稳定条件.实践结果表明,利用积分不等式方法所得的时滞稳定界限具有较小的保守性.     

具有漏泄时滞和时变区间时滞的递归神经网络新的稳定性准则

研究了具有漏泄时滞和时变区间传输时滞的递归神经网络的渐近稳定性问题.基于Lyapunov-Krasovskii(L-K)稳定性理论.Jensen不等式和互惠凸方法,得到了线性矩阵不等式(LMIs)表示的新的稳定性准则.相对于现存的方法,避免利用保守性较大的中立型变换,且在构造L-K泛函时充分利用了漏泄时滞和传输时滞的关联信息,因此所得准则具有较小的保守性.数值例子验证了所得结果的有效性和较小保守性.     

复杂动态网络指数采样同步控制

利用Lyapunov-Krasovskii泛函方法以及线性矩阵不等式方法,研究具有时变时滞复杂动态网络的指数采样同步控制问题。首先,建立包含更多时滞信息以及采样间隔信息的Lyapunov-Krasovskii泛函,运用更优积分不等式方法处理泛函导数中的积分二次型项,获得一种新的保证误差系统指数同步的稳定性判据。其次,基于此判据设计保证系统同步稳定的采样控制器。仿真结果表明:所得判据具有更小保守性,且采样控制器可行。     

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。     

具有连续分布时变时滞神经网络时滞相关稳定性判据

为研究具有连续分布时变时滞神经网络的全局稳定性条件,利用增广型Lyapunov-Krasovskii泛函(LKF)和运用多种积分不等式缩放技巧,推导了两种保守性相对较小的时滞相关稳定性判据.为进一步降低稳定性判据的保守性,通过改进增广型LKF,结合神经元激活函数的约束条件,得到了基于线性矩阵不等式形式的神经网络时滞相关渐近稳定性条件.结果表明,新的LKF方法具有更好的效果,且稳定性判据的运算负担更低,算例证实了该方法的有效性.     

基于积分等式的中立系统时滞相关稳定性分析

讨论了具有区间时变时滞及非线性扰动中立系统的稳定性判据问题.基于Lyapunov-Krasovskii泛函方法和线性矩阵不等式技术,并结合新的积分等式处理交叉乘积项定界问题,得到了新的时滞相关渐近稳定判据.时滞相关渐近稳定判据用线性矩阵不等式的形式给出,与已有的方法相比,其优点在于更小的保守性.数值计算表明了结果的有效性和优越性.     

带有加性时变时滞的级联切换系统的指数稳定性

讨论了带有加性时滞的级联切换系统的指数稳定性.将网络控制系统中的网络诱导时延和数据丢包问题归结为切换系统的各子系统中的两个加性时滞,并构造相应的Lyapunov-Krasovskii泛函.设计满足平均驻留时间条件的切换规则,并结合Jensen积分不等式,以线性矩阵不等式的形式给出确保带有加性时滞的级联切换系统指数稳定的充分条件,所得结果具有更小的保守性.最后用数值例子验证了该方法的有效性.     

具有时变时滞的广义系统的稳定性判别方法

针对时滞是时变的且属于一个区间的情况,研究时滞广义系统的稳定性问题.利用4个线性矩阵不等式给出了系统正则、无脉冲且渐近稳定的判别方法.把时滞区间分成两个相等的子区间,对应于每个子区间,利用适当的不等式对积分的系数进行放大,把Lyapunov-Krasovskii泛函导数的上界表示成某个参数的仿射函数.用两个线性矩阵不等式保证该导数的负定性,进而推广了文献中的凸组合方法.理论分析和数值算例表明,所得结果比现有结果具有更小的保守性.     

交叉项界定法在奇异摄动控制系统 稳定性分析中的应用

利用交叉项界定法对含不确定结构的时变时滞奇异摄动系统稳定性进行分析,选取新的Lyapunov-Krasovskii泛函,同时结合引理、插项法、改进的积分不等式等交叉项界定方法推出时滞依赖和时滞独立两种情形下的稳定性判据.所有结果均以矩阵不等式的形式给出,得到了保守性较小的稳定性条件.通过数值算例证明了所用方法的有效性和可行性.     

基于凸组合的一类时变时滞静态神经网络系统全局稳定性分析

研究了一类具有时变时滞的静态神经网络系统的全局渐近稳定性问题,考虑了更多时滞状态变量的信息,构造新的增广Lyapunov-Krasovskii泛函,利用时滞分割技术并结合使用自由权矩阵、Jensen积分不等式,基于凸组合方法获得具有更低保守性的系统时滞相依全局渐近稳定性判定条件,改善了相关文献结果,并以数值实例表明本文结果的有效性.     

不确定性中立型时滞系统的鲁棒稳定性

通过构造Lyapunov泛函,利用积分不等式方法对具有结构不确定性中立型时滞系统的鲁棒稳定性进行分析和研究,得到系统鲁棒渐近稳定的充分条件．该条件是利用线性矩阵不等式（LMI）表示的,故可用MATLAB中的LMI工具箱求解．最后通过算例说明结论具有较小的保守性．     

基于Wirtinger积分不等式的时滞不确定神经网络无缘算法

基于Lyapunov稳定性理论,研究了一类含有不确定性的时滞神经网络的鲁棒无缘问题.首先构造含有三重积分项的Lyapunov-Krasovskii(LK)泛函,接着运用一阶和二阶Wirtinger积分不等式来估计LK泛函微分,得到了改善的时滞依赖的无缘条件,这些条件以线性矩阵不等式(LMIs)形式表出.最后,当时滞微分上界分别为0.9和1时,应用折半搜索算法获得了确保不确定时滞神经网络无缘的最大允许时滞上界.运用相对差将所得结果与最新文献结果相比,改善率分别提高了166%和103%,表明文中方法优于现有方法并且有较弱的保守性.另外,当时滞微分上界为0.9时,随机选取10个状态初始向量,利用MATLAB提供的Simulink平台进行系统状态响应曲线的仿真,结果支持所提方法的正确性和有效性.