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。     

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.     

时滞奇异摄动控制系统的稳定性分析

为保持系统的稳定性, 针对具有范数有界不确定性参数的不确定时滞奇异摄动控制系统, 进行鲁棒稳定性分析。给出系统稳定性的补充定义, 并在此基础上构造Lyapunov-Krasovskii泛函, 提出了时滞依赖和时滞独立情况下的系统鲁棒稳定的充分条件和求解定理, 对所有结果均进行严格理论推导并以矩阵不等式形式
给出。由于该方法所选取的是更一般的Lyapunov-Krasovskii泛函, 与已有方法相比, 具有较小的保守性, 该Lyapunov-Krasovskii泛函可以用于研究其他时滞奇异摄动系统的分析和设计问题。     

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.     

多时变时滞切换系统的指数稳定性分析(英文)

笔者主要研究了一类多时变时滞切换系统的指数稳定性问题。通过采用一类特殊的限定时滞的上界与下界的分段Lyapunov-Krasovskii函数,使用平均驻留时间的方法,分析了在任意切换时间下的多时变切换系统的指数稳定性以及鲁棒指数稳定性问题。首次以线性矩阵不等式的形式给出一个新的稳定性准则。由于未引进多余的加权矩阵,在估计泛函微分上界时未忽略有用信息,即充分考虑时滞上下界信息,使得所得结果具有较小保守性,同时为了获得更小保守性的结果,引入了积分不等式的放缩方法以及线性矩阵不等式方法,以及使用线性变换降低了文章计算的复杂性。结果是以线性矩阵不等式形式给出,方便利用Matlab工具箱求解矩阵不等式,并且最后的结果可以通过数值例子证明其有效性与真实性。     

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。     

线性中立型时滞系统的新指数稳定法则

为研究线性中立型时滞系统的指数稳定性问题,构造一个新型的Lyapunov-Krasovskii泛函,基于线性矩阵不等式方法,给出指数稳定的时滞相关的充分条件.数值算例表明所得结论较某些已存在的结果提高了所允许的延时上界.     

不确定区间时滞Markov跳变BAM神经网络的鲁棒指数稳定性

讨论了具有不确定区间时滞的BAM神经网络的鲁棒均方指数稳定性问题.通过构造适当的Lyapunov-Krasovskii 泛函,利用一些新的定界技术,以线性矩阵不等式形式给出了Markov跳变BAM神经网络的时滞且区间相关的全局鲁棒指数稳定性判据,该判据利用Matlab的LMI工具很容易进行检验.给出数值示例,说明了判据的有效性与优越性.     

一类具有混合时滞的离散型递归神经网络稳定性分析

为了进一步降低具有混合时滞离散型递归神经网络系统稳定性判据的保守性,建立了1个改进的基于自由权矩阵的双重求和不等式,通过构造1个新的含更多激励函数信息的Lyapunov-Krasovskii泛函,结合Jesen不等式和2个改进的求和不等式估计所构造Lyapunov-Krasovskii泛函前向差分的上界,获得了保守性更...     

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.     

具有分布时滞的中立型变时滞系统的鲁棒稳定性

研究了一类具有分布时滞的中立型变时滞系统的鲁棒稳定性问题,采用Lyapunov-Krasovskii泛函和自由权矩阵的方法,得到了基于线性矩阵不等式的系统稳定性判据.最后,通过数值例子说明了结论的有效性.     

具有离散与分布时滞神经网络鲁棒稳定性

针对一类具有离散与分布时滞的神经网络存在的鲁棒稳定性问题,考虑时滞与参数扰动等不确定因素,通过加入三重积分条件,构造合理的Lyapunov-Krasovskii泛函,并采用线性矩阵不等式技术.研究结果表明:得到系统全局指数鲁棒稳定的时滞相关充分条件,同时能够得到系统全局渐进鲁棒稳定的充分条件,表明了该方法的有效性和可行性.     

网络化牵引控制系统H_∞采样控制及其应用

基于Lyapunov-Krasovskii稳定性定理,采用采样控制方法,研究具有时滞的网络化牵引控制系统H∞控制问题。利用闭环泛函方法,构造新的包含更多采样点信息的Lyapunov-Krasovskii泛函,从而获得具有更小保守性的稳定性判据。随后,将此判据拓展到含有外部输入以及参数不确定的网络化牵引控制系统中,并给出H∞采样控制器求解方法。实例仿真结果表明:所得H∞控制器能使牵引电机模型状态趋于稳定,说明该求解方法有效的。     

中立型时滞系统的稳定性及对有界扰动抑制的性能分析

利用Lyapunov-Krasovskii泛函方法,对中立型时滞系统的时滞无关稳定性和时滞相关稳定性进行分析,得到了用线性矩阵不等式表示的系统稳定的一系列充分条件及其对持续有界扰动抑制的性能分析,并进行算例验证。     

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.     

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.     

基于一种分数时滞状态闭环泛函的量化采样系统稳定性分析

对量化采样系统的稳定性问题进行研究。首先,基于Lyapunov-Krasovskii稳定性分析理论,通过在量化采样系统的采样区间内定义1个分数时滞状态,建立1个新的状态空间模型。其次,构造1个全新的分数时滞状态闭环泛函,这种泛函充分利用从tk到t-λμ(t)、从t-λμ(t)到t和从t到tk+1的区间状态信息。然后,根据这种新颖的分数时滞状态闭环泛函、用来估计泛函导数的二阶广义自由权积分不等式和一些含自由权矩阵的恒零等式,得出有量化和无量化采样系统的稳定判据。研究结果表明:基于分数时滞状态闭环泛函所得到的稳定性判据具有较低的保守性。     

广义网络化控制系统的鲁棒指数稳定性分析

针对一类带有范数有界不确定性的广义网络化时滞系统,研究基于事件触发机制的鲁棒指数稳定性问题。通过引入恰当的事件触发条件,将原系统转化为带有输入时滞的分段连续系统。通过构造恰当的Lyapunov-Krasovskii泛函,利用时滞依赖的稳定性理论和线性矩阵不等式方法(LMI)得到闭环系统指数稳定的充分条件。通过求解凸优化问题得到控制器增益和指数衰减率。数值仿真验证了该文方法的有效性。     

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.     

区间时变时滞复杂动态网络的同步准则

目的研究含有区间时变时滞、非时滞耦合及时滞耦合复杂动态网络的同步问题。方法通过构造合适的Lyapunov-Krasovskii泛函,矩阵不等式方法。结果给出了复杂动态网络新的同步准则。结论通过数值实例验证了所给结论的有效性,且具有较小的保守性和复杂性。