基于牵制控制的变时滞复杂网络自适应同步

在牵制控制的基础上,文章探讨了节点与耦合均含变时滞复杂网络的自适应同步问题.首先,利用非线性耦合常微分方程描述了一般复杂网络的动态模型,同时给出了必要的定义、假设和引理.然后,基于李雅普诺夫稳定性理论和自适应控制原理,设计了简单适当的自适应控制器,让其通过对部分节点进行牵制控制来实现整个网络的同步,并且给出网络渐近同步的充分条件.最后,通过数值实验结果很好地验证了理论的可行性与有效性.     

执行器饱和的不确定时滞系统的镇定

针对控制系统中广泛存在的饱和问题,主要讨论了具有执行器饱和的连续线性常时滞不确定系统的镇定问题。由于饱和具有典型的非线性特性,在应用李雅普诺夫稳定性理论分析饱和系统时,必须对饱和非线性项进行处理。首先,根据扇形区域法引入无记忆状态反馈处理饱和项,并假设不确定项满足范数有界性条件,应用李亚普诺夫函数方法研究系统渐近稳定的充分条件,消除了不确定部分与时滞现象对系统带来的影响。其次,在闭环系统渐近稳定的条件下,将得到的非线性矩阵不等式转化为线性矩阵不等式,给出了无记忆状态反馈控制器的存在条件和设计方案。最后,通过一个二维数值仿真算例验证了所得结果的可行性和有效性。     

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.     

BAM神经网络的稳定性分析

本文研究了BAM神经网络的稳定性问题,通过构造新的Lyapunov泛函,给出了此类系统平衡点渐近稳定的充分条件,并举例说明了结果的有效性和保守性.该充分条件对丰富和完善了神经网络的稳定性理论体系,具有积极的意义.     

时延相关网络控制系统的输出反馈镇定

研究了一类具有时变时延网络控制系统的输出反馈镇定问题.对于传感器与控制器间产生时变时延情形,采用时延相关切换控制器,通过Lyapunov-Krasovskii泛函方法和广义模型变换,得到了使闭环系统渐近稳定的线性矩阵不等式充分条件,该控制器是可以降阶的.仿真算例验证了该方法的有效性.     

具反应扩散项和马尔可夫跳变的时滞耦合神经网络的同步

研究了一类具有反应扩散项的时滞耦合神经网络的同步问题．通过构造Lyapunov—Krasovskii泛函,利用线性矩阵不等式技术并结合Kronecker积获得了耦合神经网络依赖T-he滞和反应扩散算子的均方全局指数同步的充分性判据．此外,将细胞激活函数假设为扇形非线性函数,能减少结论的保守性,数值仿真结果证明所得结论有效．     

具滞后超中立型时变线性大系统的稳定性

根据大系统分解集结思想,利用加权向量范数型李雅谱诺夫函数构造变系数线性超中立型时滞大系统的集结系统,运用比较原理和时域中的微分积分不等式,讨论相应集结系统的稳定性,从而获得具滞后超中立型时变线性大系统的稳定性.     

具有漏泄时滞和时变区间时滞的递归神经网络新的稳定性准则

研究了具有漏泄时滞和时变区间传输时滞的递归神经网络的渐近稳定性问题.基于Lyapunov-Krasovskii(L-K)稳定性理论.Jensen不等式和互惠凸方法,得到了线性矩阵不等式(LMIs)表示的新的稳定性准则.相对于现存的方法,避免利用保守性较大的中立型变换,且在构造L-K泛函时充分利用了漏泄时滞和传输时滞的关联信息,因此所得准则具有较小的保守性.数值例子验证了所得结果的有效性和较小保守性.     

基于圆盘极点约束的系统不确定项容忍区间分析

在线性系统中基于Lyapunov稳定性理论,讨论了双不确定项同时波动时其容忍区间的算法,并结合闭环极点配置和线性矩阵不等完成圆盘极点配置问题中系统不确定项的冗余设计。数值仿真验证了本文控制器设计方法的可行性。     

中立型时滞微分方程振动的充分判据

本文讨论了一类变系数中立型时滞微分方程(NDDE):d/dt[x(t)-p(t)·x(t-τ)]+q(t)x(t-σ)=0的振动性,得到易验证的微分形式的充分判据。