含离散和分布时变时延神经网络系统的指数稳定性(英文)

针对一类含有离散和分布时延神经网络,在神经激活函数较弱的约束条件下,通过定义一个更具一般性的Lyapunov泛函,使用凸组合技术,得到了新的基于线性矩阵不等式表示的指数稳定性判据。与现有结果相比,这些判据具有较小的保守性。仿真算例表明,得到的结果是有效的且保守性小。

连续系统可靠补偿控制器设计

为了讨论连续系统执行器失效补偿的可靠控制问题。通过定义一个参数依赖的李亚普诺夫(Lyapunov)函数,系统在正常模式和多个不同的故障模式下,存在有各自与之对应的李亚普诺夫(Lyapunov)函数。然后据此函数给出了一个状态反馈控制器设计方法,以保证可靠系统的稳定性,进而解决系统多模式下的同时镇定问题。此外,在执行器失效的情况下,所设计的控制器能使系统H∞性能达到最优。在对有多个模式的系统而言,多李亚普诺夫(Lyapunov)函数的设计比单个李亚普诺夫(Lyapunov)函数设计有更小的保守性。由此,该方法减少了可靠设计的保守性,仿真结果验证了所给方法的有效性。