中立型Markov脉冲神经网络的随机稳定性

研究了含离散与无穷分布时变时滞的中立型Markov脉冲神经网络均方意义下的随机渐近稳定性.基于Lyapunov-Krasovskii泛函方法,利用推广的Jensen积分不等式、二次凸组合和倒凸组合技术,建立了新颖的稳定性条件.所得判据以线性矩阵不等式形式表示,可以通过标准Matlab软件验证.

网络控制系统故障检测观测器设计

在网络控制系统中,针对线性时变时滞连续系统存在外界干扰及未知执行器故障,利用观测器进行故障检测设计。通过引入简单的L-K(Lyapunov-Krasovskii)泛函,包括变量的交叉项以及二次项和高阶的标量函数的乘积项,在不进行延迟分解的情况下应用积分不等式和二次凸组合相结合的思想,设计具有H∞性能的故障检测观测器。观测器存在的条件以LMIs(Linear Matrix Inequalities)的形式表示,便于利用成熟的工具箱对观测器进行设计,为后续对网络控制系统的故障容错控制器设计做准备。最后通过仿真算例证明所提方法的可行性。

线性时滞系统稳定性优化技术研究

时滞现象包括线性常时滞、线性变时滞两种,为增强系统的应用稳定性,达到更好控制系统的目的,对线性时滞系统的稳定性优化技术进行研究.通过分析积分不等式、增广Lyapunov、二次凸组合三方面应用,完成线性常时滞系统的稳定性优化.通过分析一般型、中立型、混合型三方面应用,完成线性变时滞系统的稳定性优化技术研究.设计实验进行结果对比,实验结果表明,优化后线性时滞系统可以实现人为对系统进行控制的目的,且系统稳定性得到一定提升.