可变时滞分布参数随机系统的指数渐近稳定性

基于随机Lyapunow稳定性理论，利用辅助函数方法研究由可变时滞分布参数随机系统所导出的滑动模运动方程的渐近稳定性问题，获得了一类滑动模运动方程渐近稳定的充分条件。     

一类不确定非线性离散时滞系统的鲁棒镇定问题

研究了不确定非线性离散系统的鲁棒镇定问题,把不确定非线性离散系统的鲁棒镇定问题转化为严格的线性矩阵不等式,给出了可设计系统无记忆状态反馈控制律的充分条件;当条件满足时设计出无记忆状态反馈控制律使闭环系统渐近稳定,同时得到有界非线性扰动项的最大界值.然后把结果推广到非线性时滞系统,得到了相应的结果.     

带有执行器故障的离散T-S模糊时滞系统的保性能控制

研究了含有执行器故障的T-S模糊时滞系统的可靠保性能控制问题.利用线性矩阵不等式方法,给出了模糊系统存在可靠保性能控制器的一个充分条件和其设计过程,并给出了闭环模糊系统的性能上界.     

一种求解时变条件下双目标最短路的算法

在组合优化过程中,往往需要获得从起点到终点之间的最短路,有时需要同时考虑两个目标,而这些目标可能会随着时间的变化而变化。为此,提出了一种利用标号法获得时变条件下双目标最短路的方法,考虑了不同的出发时间的情况,并对算法的复杂性进行了分析,最后给出了一个应用算例。     

On-line Weighted Least Squares Kernel Method for Nonlinear Dynamic Modeling

Support vector machines （SVM） have been widely used in pattern recognition and have also drawn considerable interest in control areas. Based on rolling optimization method and on-line learning strategies, a novel approach based on weighted least squares support vector machines （WLS-SVM） is proposed for nonlinear dynamic modeling. The good robust property of the novel approach enhances the generalization ability of kernel method-based modeling and some experimental results are presented to illustrate the feasibility of the proposed method.     

基于观测器的时滞依赖鲁棒无源控制

研究一类带有参数不确定性和时变时滞的不确定线性系统的鲁棒无源控制问题。针对标称系统,利用线性矩阵不等式给出其时滞依赖无源性条件;讨论当系统的系数矩阵出现参数不确定时,存在基于观测器的控制器使得闭环系统是强鲁棒稳定且严格无源的时滞依赖性充分条件。构造出期望的观测器和控制器。数值算例说明结论的有效性。     

二阶半线性时滞差分方程的非振动性

研究了二阶半线性时滞差分方程的非振动解的性质,建立了非振动解的比较定理和充分条件.     

时滞的周期神经网络模型周期解的稳定性分析

通过构造Lyapunov-Krasovskii泛函,获得了时滞周期神经网络模型周期解全局渐近稳定性的一个充分条件.     

一族奇异摄动时滞方程的有限差分法

考虑一族奇异掇动时滞微分方程．基于奇异摄动时滞方程准确解的性质，在分片等矩的Shishkin型网格上构造了线性奇异摄动时滞方程的有限差分格式，证得数值结果是关于小参数一致收敛的．应用牛顿拟线性法求解非线性奇异摄动时滞方程．数值实验证实了理论结果的准确性，进而表明该理论估计是稳健的．     

多时滞型种群对数模型的周期正解

通过更精确的先验估计,利用重合度理论中的连续定理,研究了一类时滞种群模型的周期解,获得了这类模型存在正周期解的充分条件,所得结果推广了有关结论,并使条件有所减弱.