变时滞反馈控制的混合中立型随机延迟微分方程的稳定性

研究了变时滞反馈控制的具有时变延迟的高度非线性混合中立型随机微分方程(NSDDE)的稳定性.通过Lyapunov函数方法研究了该随机系统LP的渐近稳定性和H∞稳定性.对比已有的科研成果,该研究的主要贡献是将反馈控制函数和系统本身的时滞从常时滞推广到变时滞.最后,用一个例子来证明结论的有效性.     

具反馈控制和时滞的Lotka-Volterra专性合作系统的全局稳定性

研究一类具反馈控制和时滞的Lotka-Volterra专性合作系统。通过构造合适的Lyapunov函数,建立了保证系统正平衡点全局稳定性的充分条件。结果表明,系统的正平衡点位置虽然发生了改变,但是反馈控制变量和时滞并没有改变正平衡点的全局稳定性。     

一类非线性时滞系统控制器的设计

研究了一类非线性时滞系统的状态反馈控制器的设计问题.利用Lyapunov稳定性定理和LMI技术,给出了非线性时滞系统在所设计的状态反馈控制器的控制下指数稳定的充分条件.     

具有输入饱和时滞线性系统的渐近稳定性

研究了输入饱和常时滞控制系统的稳定性问题。利用Lyapunov函数,并结合LMI获得了闭环系统的时滞稳定性条件,同时也给出了无记忆状态反馈控制器的设计方法。最后,利用数值算例验证了结果的有效性。     

隶属函数依赖的时变时滞模糊系统的控制

研究了时变时滞T-S模糊系统的稳定性分析和镇定问题.首先,构造一个增广Lyapunov-Krasovskii函数,结合自由权矩阵不等式,以线性矩阵不等式(LMIs)形式给出了时滞依赖的稳定性准则.基于状态空间分割技术,构造一些由子空间的局部上下确界的凸组合表示的分段隶属函数去近似逼近隶属函数,充分考虑隶属函数的边界信息,同时引入松弛矩阵,进而得到了更为放松的隶属函数依赖的稳定性结果;其次,基于前提不匹配技术,提出了变时滞模糊系统的状态反馈控制器的设计方法,其隶属函数及模糊规则数目可以自由选取,从而提高了控制器设计的灵活性;最后,给出三个仿真实例证明所提方法的有效性.     

变系数变时滞分层抑制细胞神经网络的概周期解

研究了变系数变时滞分流抑制细胞神经网络问题.在没有假设激活函数有界的条件下,利用指数二分法,不动点定理和微分不等式技巧,得到了保证变系数变时滞分流抑制细胞神经网络的概周期解的存在性和k-全局指数稳定性的充分条件.所得结果是新的,推广并改进了现有文献的结论.文末一个例子用以说明判据的可行性.     

具变量时滞的非线性时变离散系统零解的全局指数稳定性

本文以线性差分不等式为工具,利用向量Lyapunov函数法研究了几类具变时滞的非线性时变离散系统零解的全局指数稳定性,给出了相应的稳定性判据,推广和改进了[1]中的研究。     

随机变时滞递归神经网络的几乎指数稳定性

研究了一类随机变时滞递归神经网络的几乎指数稳定性问题。利用Lyapunov函数方法和Ito公式,结合矩阵分析技巧,给出了系统几乎指数稳定的判别准则。数值例子说明了该结果的有效性。     

具有饱和执行器的随机中立型系统的均方指数稳定性

讨论具有饱和执行器的混合时滞随机中立型系统的均方指数稳定性.在考虑了时变时滞依赖和分布时滞效应的系统状态中融入具有Markov跳变的随机中立系统,针对此类系统设计了一个无记忆饱和状态的反馈控制,构造合适的Lyapunov-Krasovskii函数,由时滞分割法得到系统的最大时滞上界,采用线性矩阵不等式方法,推导出系统均方指数稳定的充分条件并进一步得到较小保守性.数值例子说明该方法的有效性.     

一类不连续复杂网络的指数同步研究

研究了具有不连续激活函数的复杂网络受非线性干扰通过时滞脉冲和反馈控制达到指数同步的问题,其中反馈控制和时滞脉冲控制用以克服不连续的激活函数对复杂动力网络造成的影响;基于Filippov解、微分包含、Lyapunov函数方法等,提出了几个充分条件,保证了不连续的复杂动力网络达到指数同步;研究结果是对以前结果的推广和改进,可直接应用于连续复杂动力网络;最后通过数值模拟验证了理论的有效性。     

具变时滞细胞神经网络的指数稳定性与正周期解

利用Lyapunov函数研究具变时滞细胞神经网络的指数稳定性，获得新的判据，利用重合度理论得到了该神经网络正周期解存在的充分条件．     

变系数时滞脉冲方程周期解的指数稳定性研究

神经网络属于复杂网络,因其可以描述各种真实的系统受到了大量学者的研究,而稳定性一直是复杂网络的重要问题,研究了一类脉冲神经网络的指数稳定性;建立一个含有分布时滞和脉冲的变系数广义 Halanay 不等式,它有 3 个特点:含有脉冲,可以用来证明不连续系统的稳定性;系数为变系数,对不等式 的系数要求更为宽松,应用更加广泛;时滞为分布时滞;利用新建立的广义 Halanay 不等式,结合 Banach 不动点理论,建立简单的 Lyapunov 函数,得到了使脉冲神经网络周期解的存在性和指数稳定性的充分条件,说明了在满足条件时,脉冲时滞神经网络存在惟一周期解,并且周期解指数稳定。     

一类带时滞的Euler-Bernoulli方程稳定性研究

为了研究反馈控制策略在带时滞Euler-Bernoulli方程上的可行性,本文对带有输入和反馈时滞的系统使用了反馈控制策略.然后使用传统的半群理论方法证明系统的适定性,得出系统适定的结论.应用谱方法分析了系统谱的渐近分布以及系统谱的渐近表达形式.最后使用李阿普诺夫函数方法证明了反馈控制策略对于保持带有输入时滞系统稳定性是有效的.     

不确定时滞中立型系统的鲁棒稳定性

研究具有时滞的不确定中立型微分系统的鲁棒稳定性问题,利用Lyapunov泛函方法,结合代数Riccati方程,给出了不确定时滞中立型系统在不依赖时滞的反馈控制下是指数稳定的充分条件.     

变时滞神经网络的时滞相关指数稳定性判据

研究其具有变时滞的神经网络的时滞相关指数稳定性问题.利用Lyapunov-Krasovskii泛函和自由权矩阵方法,提出此类神经网络有唯一稳定点和全局指数稳定的充分条件.不要求激活函数的单调递增性和时滞导数小于1,具有较弱的保守性.通过算例验证所给方法的正确性.     

变时滞细胞神经网络的全局指数稳定性

研究了一类变时滞细胞神经网络平衡点的全局指数稳定性问题．在不要求激励函数全局Lipschitz条件下,利用Lyapunov函数方法和M-矩阵的特性,结合Young不等式和Halanay时滞微分不等式,得到了细胞神经网络模型在一定条件下全局指数稳定的一些充分条件．数值例子说明了本文结果的有效性．     

基于LMI的时滞细胞神经网络的指数稳定性分析

研究了一类具有时滞的细胞神经网络的指数稳定性问题,利用Lyapunov Krasovskii函数,给出了系统全局指数稳定的时滞相关稳定性条件,其结果以线性矩阵不等式的形式给出,可以很容易求出系统稳定的时滞上界,并且能够达到时滞无关指数稳定性和全局渐近稳定性.数值算例说明了本文结果的优越性.     

具有一般激活函数的变时滞并联限制细胞神经网络的全局稳定性

研究了具有一般激活函数的变时滞并联限制细胞神经网络的全局稳定性,通过构造合适的Lyapunov函数,给出了新的变时滞并联限制细胞神经网络全局鲁棒稳定的一个充分条件.     

具有变时滞非自治递归神经网络有界性和全局指数稳定性

目的研究变时滞的非自治递归神经网络的有界性和全局指数稳定性。方法利用广义的Halanay不等式和Lyapunov泛函方法。结果给出了保证变时滞非自治递归神经网络的全局指数稳定性的充分条件。结论文中无需考查模型平衡点的数目,也不要求激活函数可导或是单调,同时也摆脱时滞项可导的要求,所得结果具有一般特性和新颖性,改善了相关文献的理论结果。2个实例及其相应的数值仿真进一步验证了所得结果的有效性。     

时滞系统的转换函数与稳定性研究

本文研究了一类时滞系统的稳定性问题,主要通过对线性时滞系统转换函数在右半平面的有界性及解析性研究,推导得出了一类时滞系统指数稳定性的充分条件.