基于平均驻留时间方法的网络化系统的模糊控制

本文研究了存在数据丢失的网络化系统的动态输出反馈模糊控制问题,其中受控对象为由T-S模糊模型描述的非线性系统.基于网络中数据丢失的情况和广义平行分布补偿算法提出了切换模糊控制器,相应的闭环系统为由两个模糊子系统构成的切换模糊系统.利用模糊李亚普诺夫方法和平均驻留时间方法分析了闭环系统的稳定性.在此基础上,设计了使网络化系统渐近稳定的切换模糊控制器.最后,以搅拌反应釜的网络化控制为例验证了理论结果的适用性.

具有分布变时滞Lurie控制系统的绝对稳定性

研究具有离散时滞和分布变时滞Lurie控制系统时滞相关的绝对稳定性.通过构造恰当的Lyapunov泛函,并借助矩阵不等式,得出了系统中非线性函数分别满足无限扇形条件和有限扇形条件时系统稳定的充分条件,并给出了其线性矩阵不等式形式表示.

网络化离散时滞系统的鲁棒输出反馈控制

研究网络环境下凸多面体离散时滞系统的鲁棒输出反馈控制问题.假设控制器与驱动器之间通过不可靠的通讯网络相连接.利用相互独立的随机变量刻画多个通信信道中的数据丢失现象.首先,基于参数依赖的Lya-punov-Krasovskii泛函方法分析闭环系统的鲁棒随机稳定性;然后,将参数依赖的鲁棒静态输出反馈控制器的设计问题归结为求解线性不等式组的凸优化问题.最后,用仿真例子说明所给方法的有效性.

基于学生问题暴露与问题解决对策渗透的研究

随着应试教育逐渐向素质教育转变,学生的被动学习与教师的填鸭式教学显然跟不上时代的步伐,注重学生数学思维过程的暴露和数学思想方法的渗透已是十分重要,要让学生从学会变为会学,解决上课听得懂下课不会做题的问题.

基于混杂脉冲切换控制的时滞混沌神经网络的镇定

针对一类离散时滞混沌神经网络,研究其基于混杂脉冲切换控制的镇定问题.利用切换Lyapunov函数方法和S过程技巧,得到了受控的神经网络的指数稳定判据.该结果反映了脉冲控制和切换控制对闭环系统的稳定性的影响.离散时滞Hopfield混沌神经网络例子表明了所给镇定方法的有效性.