时滞微分系统稳定性分析的不等式方法(英文)

本文提出了一些具有无穷时滞的线性积分不等式组,这些不等式解的有界性与渐近性被直接给出,应用于时滞微分大系统的稳定性分析时推广了文[3]的相应结果.     

中立型泛函微分方程的指数稳定性

本文建立了具有无穷时滞的非线性积分不等式,给出了中立型泛函微分方程指数稳定性的充分条件     

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.     

受脉冲影响带多时滞的非线性微分系统解的指数渐近稳定性

利用微分不等式及M-矩阵的相关性质,研究了一类受脉冲影响的、带多重时滞的非线性中立型微分系统解的指数渐近稳定性,给出了此类方程解的指数渐近稳定性的充分条件.     

一类无界时滞微分大系统的稳定性

给出了一个具有无界时滞的时滞微分不等式,并通过不等式手段研究了一类无界时滞非线性微分大系统的稳定性问题,给出了系统渐近稳定的一些充分条件．     

一类带有混合时滞的神经网络全局渐进稳定分析

针对一类具有离散和无穷分布时滞的神经网络模型,通过构造新的Lyapunov函数,解决了含有无穷分布时滞的系统稳定问题,给出了全局渐近稳定的充分条件.首次以Hadamard乘积将系统用向量形式表示,并用线性矩阵不等式表示所得结果,稳定判据不依赖于时间延迟大小,不要求神经元激励函数的有界性、可微性,只与连接矩阵和延迟的导数...     

一类非线性时滞微分方程的K-全局稳定性

研究了一类非线性时滞微分方程的K-全局稳定性问题，利用不等式技巧和常数变易法，给出了时滞非线性系统的K-全局指数稳定和K-全局渐近稳定的充分条件。     

一类二阶中立型时滞微分方程的渐近稳定性

研究了一类二阶中立型时滞微分方程零解的渐近稳定性,借助于推广的Halanay一维时滞微分不等式,利用构造函数法给出了判定其零解渐近稳定的与时滞无关的一个充分条件．     

线性时滞不确定性系统的稳定性

研究了一类线性时滞不确定性的动态系统的时滞无关渐近稳定性。利用Lyapunov稳定性理论,通过求解一个矩阵代数不等式,导出了时滞无关渐近稳定性的充分条件,并给出了几个简单易验证的代数判据。     

变系数线性时滞离散系统解的稳定性

首先建立了一个时滞差分不等式．利用此不等式，根据常数变易法，分别得到了一类变系数线性时滞离散系统解的指数稳定性、渐近稳定性和稳定性的简单代数判据     

一类多轴突非自治神经网络的全局指数稳定性分析

在激励函数全局Lipschitz连续的条件下,通过构造恰当的Lyapunov泛函并结合不等式技巧研究了一类具有时变时滞,以及同时具有时变时滞和无穷分布时滞的多轴突非自治神经网络的全局指数稳定性.得到一系列系统全局指数稳定的充分条件,并举例验证了方法的有效性,推广了相关文献的结果.     

Ch空间中无限时滞随机泛函微分方程解的估计

利用Ito公式、BDG不等式及Holder不等式,在C(h)空间中得到无限时滞随机泛函微分方程解的P阶矩估计、样本Liapunov指数估计,并进一步得到P阶矩的连续性等结论.     

一类具有分布时滞的Hopfield神经网络的稳定性

利用谱半径和不等式分析技巧研究了一类具有分布时滞的Hopfield神经网络模型的全局指数稳定性，得到了全局指数稳定性的一些充分判别条件，推广了一些文献的结果．     

具有有界滞量的滞后型脉冲泛函微分系统的指数稳定性

首先建立了一维脉冲时滞广义Halany不等式,然后利用此不等式研究了有界滞量脉冲泛函微分系统零解的弱指数稳定性及全局指数稳定性,并给出相关的例子。     

离散混合时滞细胞神经网络周期解的存在性与稳定性

利用重合度理论及一些不等式的技巧讨论了离散混合时滞细胞神经网络周期解的存在性与全局指数稳定性,给出了周期解存在与全局指数稳定性的充分条件.     

具有不同时间尺度的分布时滞竞争神经网络概周期解的全局指数稳定性

运用李亚普诺夫泛函结合微分不等式技巧研究了具有不同时间尺度的分布时滞竞争神经网络的概周期解,给出了其全局指数稳定性的一个充分条件。     

基于TS模型的时滞模糊混沌控制系统的稳定性分析

研究了基于TS模型的时滞模糊混沌控制系统的指数稳定性问题.对一大类时滞混沌系统的受控系统,采用并行分散补偿技术,设计了线性反馈模糊控制器.然后,利用Lyapunov-Krasovskii泛函方法,结合线性矩阵不等式和微分不等式技术,对常量时滞和变量时滞的模糊混沌控制系统,提出了控制器的指数稳定性条件,并给出了相应的控制律.由于所有结果都采用线性矩阵不等式的形式给出,因此,稳定性条件和控制律易于数值计算.     

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．     

时滞不确定多变量反馈时变系统的鲁棒稳定化

用矩阵测度和时滞微分不等式研究了具多时滞的不确定多变量时变系统,给出了在多变量时变反馈控制律作用下,系统指数渐近稳定和BIBO稳定的判别准则,并推广和改进了前人的工作。