传输时延和数据包丢失的网络化系统预测控制

针对具有传输时延和数据包丢失的网络化系统研究了有约束模型预测控制问题。考虑网络控制系统中同时存在时延和丢包的情况,给定时延和丢包的上界值,用预测控制器产生的对应时刻的控制输入补偿网络时延和数据包丢失,通过建立时延状态矩阵将系统模型进行分类并视为切换系统,并通过构造切换Lyapunov函数证明了切换系统的稳定性。为了在提高系统性能的基础上减少计算量,利用部分滚动优化方法进行控制器设计,给出了性能指标的上界和系统渐进稳定的充分条件,通过在线求解LMI问题得到状态反馈控制律。仿真研究验证了该方法的有效性。     

具有时延和数据包丢失的网络控制系统状态反馈

针对具有时延和数据包随机丢失的网络控制系统,将系统建模为一类含有服从伯努利分布的随机变量的随机控制系统.在此基础上,利用李亚普诺夫理论和鲁棒控制理论,推导出了状态反馈控制器存在的充分条件,并以线性矩阵不等式的形式给出了使闭环系统指数均方稳定的状态反馈控制器的设计方法.仿真实例说明了所用方法的有效性.     

具有延时和数据包丢失的网络控制系统的稳定性

该文研究了同时具有数据包丢失和网络诱导时延的网络控制系统的建模与稳定性。在数据包传输成功率一定的假设下，将网络控制系统建模为具有事件率约束的异步动态系统。利用异步动态系统的相关结论，给出网络控制系统指数稳定的充分条件。最后的仿真表明该方法是有效的。     

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.     

具有时延及数据包丢失的广义网络控制系统稳定性分析

对一类具有时延及数据包丢失的正则、无脉冲广义网络控制系统进行分析,其中传感器采用时钟驱动,控制器和执行器采用事件驱动.假设传输时延小于一个采样周期,数据包传输成功率一定,将广义网络控制系统进行建模为异步动态系统,同时利用李雅普诺夫函数和线性矩阵不等式方法,给出系统稳定的充分条件.借助于Matlab LMI工具箱,可在判定系统稳定的同时,获得使系统稳定的状态反馈控制律.最后的仿真实例表明该方法的可行性.     

一种不定时延与数据包丢失的统一建模方法

研究更接近于实际情况的不确定性时滞丢包模型,人为设置数据包不确定迟延转化固定迟延的时间标准,而不是以数据包最坏情况的迟延为标准。数据包迟延超过固定迟延的时间标准即认为数据包“丢失”,也包括了数据包确实丢失的情形,从而把时延和数据包丢失建模统一起来,并且利用迟到的数据对“丢失”的数据进行预估补偿,而不是丢弃不用。仿真结果表明所提到的方法是有效的。     

有时延和数据包丢失的网络控制系统故障检测

针对同时存在网络时延和数据包丢失情况下的网络控制系统（NCS）,研究了基于观测器的故障检测问题。对网络诱导时延大于一个采样周期的NCS,构建了增广系统模型。对于已知的数据包丢失率,在数据包正常传输和丢包发生的情况下分别设计了故障观测器,将观测器误差系统视为具有两事件率约束的异步动态系统（ADS）,利用ADS理论给出了系统稳定的充分条件,基于矩阵不等式优化理论给出了故障观测器的设计方法。通过计算实际系统和故障观测器输出之间的残差,实现了NCS的故障检测。仿真算例验证了所提出方法的有效性。     

存在干扰和数据包丢失的网络控制系统鲁棒H_∞故障诊断

针对一类同时存在未知干扰输入和传感器数据包丢失的网络控制系统,假定其可能发生故障,设计了鲁棒H∞状态观测器,对其进行故障检测。首先对此类网络控制系统进行了建模,建立了系统的状态观测器,并将该观测器误差方程等效为离散切换系统。然后基于李雅普诺夫稳定性理论,给出了观测器系统为鲁棒H∞状态观测器的充分条件及观测器增益矩阵的求解方法。为了增强鲁棒性和灵敏度,将阈值的选取归结为具有线性不等式约束的最小化问题。最后的仿真示例验证了文中方法的有效性。     

有数据包丢失网络控制系统的建模和控制

针对一类具有不确定时变时延和数据包丢失的网络控制系统,提出了一种控制器设计方法。在控制器节点利用状态预测器,当传感器数据丢失时,用预测状态代替当前对象状态;当传感器数据传输成功时对预测状态进行修正,并应用预测状态来构造控制律。在执行器节点采用缓冲技术将控制器-执行器时延转化为固定实验。与状态预测器相结合,将有数据包丢失的长时延网络控制系统建模为有事件率约束的异步动态系统。根据此模型,以矩阵不等式的形式给出了系统指数稳定的充分条件,通过求解矩阵不等式的可行解获取控制律。仿真算例说明了该方法的有效性。     

一类存在数据包丢失的NCS稳定性的分析

网络控制系统（NCS）的分析和设计中,影响系统稳定性和系统性能的因素之一是数据包丢失.具有数据包丢失的网络控制系统可以等效成一个异步动态开关切换系统,借助分析异步动态系统的稳定性,给出了具有数据包丢失情况下满足NCS闭环系统渐进稳定的两个条件,并给予了证明.     

一类新的基因调控网络的稳定性分析方法

借助M-矩阵理论分析了含时变时滞的基因调控网络的渐进稳定与指数稳定性问题.首先利用递归神经网络建立基因调控网络模型,通过选取合适的Lyapunov函数,根据M-矩阵知识推导出使网络稳定的充分条件,最后通过实例验证了此方法的有效性及简便性.     

具有状态约束的基因调控网络的集员滤波器研究

针对基因调控网络中切实存在状态约束现象,在考虑一类含时滞、参数不确定、噪声干扰的离散基因调控网络模型基础上设计一种集员滤波器,实现基因调控网络状态的估计.通过假设测量噪声是未知但有界的,采用LMI方法设计集员滤波器,获得滤波器的增益矩阵,运用递归优化算法对集员滤波器进行优化.最后,通过数值仿真证明了所提算法的有效性,实现了基因调控网络中的mRNA和蛋白质浓度的准确估计.     

Global asymptotic stability of cellular neural networks with multiple delays

Global asymptotic stability (GAS) is discussed for cellular neural networks (CNN) with multiple time delays. Several criteria are proposed to ascertain the uniqueness and global asymptotic stability of the equilibrium point for the CNN with delays. These criteria can eliminate the difference between the neuronal excitatory and inhibitory effects. Two examples are presented to demonstrate the effectiveness of the criteria.     

具有混合时滞的脉冲Cohen-Grossberg神经网络的指数耗散性

通过建立一个脉冲时滞微分不等式,并利用M-锥的特性,作者得到了具有混合时滞的脉冲Cohen-Grossberg神经网络指数耗散的充分条件,推广了早期的相关结果.     

具有耦合时滞复杂时空切换网络的耗散性同步

建立了一种新的复杂动态网络模型——时空切换网络,其每个节点的动力在不同的时间区间对应于不同的切换模式,切换律不仅依赖于时间t,而且依赖于节点的标号i(或节点的空间位置).基于Lyapunov稳定性理论,研究了具有耦合时滞复杂时空切换网络的耗散性同步问题.     

S-分布时滞随机BAM神经网络的指数同步

通过构造Lyapunov泛函,利用Ito公式以及随机分析的方法研究一类BAM神经网络的指数同步问题,给出了指数同步的新判据,举例说明了结果的实用性,推广了相关文献的结果。     

混合时变时滞神经网络的状态估计器设计

研究了混合时变时滞(离散时滞和分布时滞)神经网络的状态估计问题.离散时滞在一个区间上变化,区间下界不一定为零.通过构造一个新的Lyapunov泛函,结合Jensen积分不等式,可以得到一个时滞相关状态估计器设计方法,使得误差系统是全局渐近稳定的,所得结果由线性矩阵不等式形式给出.数值算例证明了本文方法的有效性和优越性.     

一类时滞静态递归神经网络的全局鲁棒稳定性

运用M-矩阵的性质、Liapunov泛函方法及不等式技巧,研究了一类时滞静态递归神经网络的全局鲁棒稳定性,给出了全局鲁棒稳定性的新的代数判据。     

具有无穷时滞神经网络模型的研究

研究了一维、二维的具有无穷时滞神经网络的模型. 分析得到两个模型的平衡点全局吸引性的充要条件,并给出了证明. 最后进行数值模拟以验证所得结论.     

论变时滞高阶细胞神经网络模型的反周期解

研究了具有变时滞的高阶细胞神经网络模型,得到了其反周期解存在性和指数稳定性的一类新的充分条件,并通过数值仿真图对实例进行了直观地说明。