时延离散网络系统的均方指数稳定控制

针对带有随机时延和数据包丢失的不确定离散网络系统,得到了系统的均方指数稳定控制器设计策略。通过把网络诱导时延和数据包丢失看作满足Bernoulli分布的等价时延,并结合等价时延在不同区间上的概率取值,建立了更加切合实际的网络系统数学模型,并在此基础上,结合Lyapunov稳定性理论,对网络系统的均方指数稳定性进行分析,同时给出了输出反馈鲁棒控制器设计方法。仿真算例说明了该方法的有效性。     

一类随机时滞微分方程的均方指数稳定性

研究了一类随机时滞微分方程的均方指数稳定性问题.利用Gronwall引理,不等式技巧和随机分析的知识,给出了在均方意义下系统均方指数稳定的代数判据.     

一类不确定随机系统均方稳定的充要条件

利用线性矩阵不等式(LMI)的相关知识, 对不确定随机系统的均方稳定性进行深入研究. 提出了一类新的系数不确定伊藤型线性时不变随机系统, 分析该类系统的均方稳定性, 得到该类系数不确定伊藤型线性时不变随机系统均方稳定的一个充要条件. 同时也得到该类系统均方稳定反馈控制器的一个设计方法.     

一类伊藤型不确定随机系统均方稳定的充要条件

利用LMI(线性矩阵不等式)的相关知识，对不确定随机系统的均方稳定性进行深入研究，提出一类新的系数不确定伊藤型线性时不变随机系统，分析该类系统的均方稳定性，得到该类系数不确定伊藤型线性时不变随机系统均方稳定的一个充要条件，同时也得到该类系统均方稳定反馈控制器的一个设计方法。     

一类网络化随机控制系统的均方BIBO稳定

研究了一类包含网络诱导时滞、数据丢包和错序以及外界环境的随机扰动等非理想因素网络模型的均方BI-BO稳定问题。结合线性矩阵不等式技术,建立合适的Lyapunov泛函,以线性矩阵不等式的形式给出系统的均方BIBO稳定条件。     

随机时滞静态神经网络的均方指数稳定性

研究了一类随机时滞静态神经网络的稳定性问题,利用随机分析的知识和M-矩阵的理论,给出了一些新结果,并推广了有关文献中的结论。     

一类伊藤型不确定随机系统均方稳定的充要条件 

利用LMI(线性矩阵不等式)的相关知识,对不确定随机系统的均方稳定性进行深入研究, 提出一类新的系数不确定伊藤型线性时不变随机系统,分析该类系统的均方稳定性,得到该类 系数不确定伊藤型线性时不变随机系统均方稳定的一个充要条件,同时也得到该类系统均方 稳定反馈控制器的一个设计方法。     

T-S随机模糊系统均方镇定的一类放松方法

讨论一类非线性随机系统(T-S随机模糊系统)的均方镇定问题,得到一种放松的模糊控制器设计方法.以线性矩阵不等式(LMI)的形式表示,可以通过Matlab工具箱进行求解.仿真实例说明本文得到的均方镇定控制器设计方法的可行性,而这些系统用现有的设计方法是找不到相应的模糊控制器的.     

随机时滞Hopfield神经网络的均方指数稳定性

利用Ｌｙａｐｕｎｏｖ泛函和Ｉｔｏ公式，研究了具有时滞的随机Ｈｏｐｆｉｅｌｄ型神经网络的均方指数稳定性．证明了三条定理和三个推论．当随机扰动为零时，便得到确定性的时滞神经网络指数稳定的结果．     

具有分布时滞的随机中立型系统的均方指数稳定性

文章讨论具有分布时滞的随机中立型系统的均方指数稳定性.根据线性矩阵不等式方法,得到了一个关于随机中立型系统时滞相关的均方指数稳定性判据.数值例子说明了此方法的可行性和有效性.     

随机时滞系统指数稳定的鲁棒性

研究了一类半线性随机时滞系统的指数稳定性,建立了这类系统均方指数稳定和几乎必然指数稳定的判据     

线性随机分布参数系统均方稳定的充要条件

基于线性随机分布参数系统新的数学描述形式,给出了相应的均方稳定定义．考虑边界条件及散度定理,将偏微分方程转化成常微分方程,基于常微分方程的稳定性条件给出了相应偏微分方程的稳定性条件,从而得到了该类线性随机分布参数系统均方稳定的充要条件．最后通过仿真实例证明了结果的正确性.     

具有Markov跳的时滞中立系统的均方指数稳定

文章研究了带有Markov跳的随机中立系统的均方指数稳定性问题,考虑带有Markov跳的中立系统,并同时考虑了系统具有时滞及非线性干扰。该模型中所考虑的状态时滞和分布时滞依赖于Markov跳,所考虑的Markov跳是具有连续的时间和连续状态的Markov过程;基于Lyapunov-Krasovskii理论,利用积分不等式的方法,得到带有Markov跳的时滞中立系统均方指数稳定的充分条件;数值例子说明了该方法的有效性。     

中立型随机泛函微分方程截断Euler-Maruyama数值解的均方指数稳定分析

为研究截断Euler-Maruyama数值方法对有高度非线性特征的中立型随机泛函微分方程的适用性和稳定性,建立适用于此类方程的截断Euler-Maruyama数值解.给出截断Euler-Maruyama数值解均方指数稳定的条件,并证明在系数满足局部Lipschitz条件、压缩映射条件以及Khasminskii条件下,该...     

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.     

随机时滞Hopfield神经网络的均方指数稳定性

利用Ｌｙａｐｕｎｏｖ泛函数和Ｉｔｏ公式，研究了具有时滞的随机Ｈｏｐｆｉｅｌｄ型神经网络的均方指数稳定性，证明了三条定理和三个推论，当随机扰动这零时，便得到确定性的时滞神经网络指数稳定的结果。     

一类指数型非线性随机差分方程组解的稳定性分析

研究了一个指数型非线性随机差分方程组,并考虑了双随机因素的扰动,利用平衡点的平移变换、Jaccobi线性化、Lyapunov函数法及稳定性理论等得到该模型平衡解渐近均方稳定和依概率稳定的充分条件,并用数值仿真说明了所得结论的正确性.     

连续变量型随机脉冲差分方程零解的均方指数稳定性

研究了连续变量型随机脉冲差分方程的均方指数稳定性,可以弥补此问题的空白.在研究过程中不仅脱离了一般的方法,例如Lyapunov方法、It^o公式等等,而且还引用了一个重要的差分不等式来获取好的结果.同样,所得结果也适用于没有脉冲的情况.     

非线性随机微分方程Milstein方法的均方稳定性

将Milstein方法应用于一般的非线性随机微分方程,证明了此数值方法是均方稳定的,并给出该方法满足均方稳定性的条件.     

随机时滞微分方程的随机线性θ方法的均方指数稳定性

给出了随机时滞微分方程随机线性θ方法的均方指数稳定性的充分条件,证明了当扩散系数高度非线性（即不满足线性增长条件）时,随机线性θ方法仍可能均方指数稳定。本文研究结果在相同条件下加强了Huang在文献[5]中关于随机线性θ方法稳定性的结果。