一类不确定广义系统的鲁棒容错控制

研究了一类不确定广义系统的鲁棒容错控制问题。基于LMI方法和矢量不等式方法,提出了一种既能使闭环系统在执行器发生故障时具有完整性,又能对所有容许的不确定性具有鲁棒性的鲁棒容错反馈设计方法。该方依赖于相应的LMI的求解,虽然含有多个参数,但无需预先调整参数,在LMITOOL环境下可一次性求出,求解很方便,使整个设计更具有实用性。数值例子验证了上述方法的有效性。     

基于竞争型神经网络的城市空气质量分析

该文利用竞争型神经网络来对空气质量进行分类。竞争型神经网络模拟生物神经网络中的神经元之间的兴奋、抑制与竞争的机制,进行网络的学习与训练。竞争型神经网络的输出层神经元能够通过竞争以确定胜者,胜者将指出哪一种原型模式最能代表输入模式。将不同空气质量等级下的各空气指标作为原型模式,通过输入样本模式,利用竞争网络的竞争特点得到胜者,以此得出空气质量等级。     

一类非线性时滞微分方程的渐近稳定性

讨论了一类具有时滞的滞后型微分方程零解的稳定性,利用Lyapunov稳定性理论,得到了这类方程零解渐近稳定的一个充分条件,通过具体实例验证了所得结果的可靠性.     

不确定Lurie间接控制系统的鲁棒绝对稳定性

运用Lyapunov泛函方法结合Razumikhin技术与向量不等式的方法,讨论了一类带有时滞的不确定Lurie间接控制系统的鲁棒绝对稳定性,给出了其鲁棒绝对稳定时滞无关判据,最后给出实例验证了结论的可行性,并与前人的结论做了比较,说明结论的简便性与广泛性.     

二次时滞退化系统的稳定性

利用Lyapunov方法对二次时滞退化系统进行定性、定量分析并给出了该类系统的零解一致稳定域和渐近稳定域的大小估计.当初始扰动是在稳定域时,二次时滞退化系统的初始值问题的解一致稳定;当初始扰动是在渐近稳定域时,二次时滞退化系统的初始值问题的解趋于零.这些判据与时滞无关,容易测试且便于工程上的应用.     

含时滞的单输入单输出的非线性系统的自适应神经网络控制(英文)

对一类含时滞的单输入单输出的非线性系统提出了一种新的自适应神经网络控制方法.利用径向基神经网络来估计未知的连续函数.在设计中利用积分型Lyapunov-Krasovskii来消除未知的时滞.该文的结果的主要优点是:不仅有效地避免了控制奇异问题,也消除了对未知虚拟控制条件的限制.     

一类饱和两分子反应模型

该文对一类饱和两分子反应模型进行了定性分析，得到了正初值的正半轨线的有界性和极限环存在的条件。     

广义系统约束控制器的设计方法

给出了一种能镇定广义系统的饱和线性控制器的设计方法,该系统带有约束控制.设计步骤为首先,通过低增益线性状态反馈控制镇定系统,找出二次Lyapunov函数,在此基础上计算另一个线性状态反馈控制;其次,采用与设计继电器控制的方法相类似的方法进行设计.设计这2种控制器时都加上饱和因子.     

一类具混合变元时滞微分方程解的振动性

利用极限的方法研究一类具混合变元时滞微分方程的解，得到了解振动的充分性判据。     

具离散滞后不确定奇异系统D—稳定的鲁棒性

给出了一类离散滞后不确定奇异系统的鲁棒Ｄ－稳定性条件，发现渐近稳定的条件与时滞无关。通过示例描述了该方法的应用。