时滞半Markov切换随机系统输入–状态稳定性分析的时变驻留时间条件方法

本文针对时滞半Markov切换随机系统,建立了一种基于时变驻留时间条件的不定多重Lyapunov-Razumikhin函数方法,给出了系统输入–状态稳定性和积分输入–状态稳定性判别条件.一方面,构造了一种不定多重Lyapunov函数,不要求每个子系统对应的Lyapunov-Razumikhin函数导数总是保持负定,从而放宽了对于子系统稳定性要求,甚至允许了不稳定子系统的存在;另一方面,提出了一种时变驻留时间条件来表示半Markov切换信号的切换次数与子系统驻留时间之间的关系,利用时变函数对切换次数进行估计,间接放松了不定多重Lyapunov-Razumikhin函数选取的限制.最后,数值算例验证了所提方法的有效性.

具有外部干扰的不稳定剪切梁的输入–状态稳定

本文针对一端受到范德华力的不稳定剪切梁方程,考虑其输入–状态稳定性问题.通过可逆变换把方程等价地变成一个具有反馈循环的2×2的一阶运输方程与常微分方程的耦合系统.通过自抗扰控制方法,给出具有时变增益的扩张状态观测器来估计干扰.应用Backstepping变换和干扰估计量,设计系统的反馈控制来补偿系统本身的不稳定以及消除匹配干扰.通过C0–半群方法证明闭环系统的适定性,以及Lyapunov方法证明闭环系统的输入–状态稳定性.数值仿真验证理论结果的正确性.

状态依赖时滞跳跃扩散系统的随机输入–状态稳定性分析

随机系统在众多领域中有着广泛的应用,因此许多学者对随机系统进行了研究,其中稳定性是研究随机系统的核心内容。本文利用增量Lyapunov函数方法给出了状态依赖时滞跳跃扩散系统的随机输入–状态稳定性的充分条件,并基于该条件运用反证法与Markov不等式证明了状态依赖时滞跳跃扩散系统的随机稳定性,从而丰富了随机系统稳定性的研究结果。

具有非匹配扰动的非线性变参数系统模型参考跟踪控制

本文研究了一类含有非匹配扰动的非线性变参数系统的跟踪控制问题.首先,设计非线性扰动观测器用于估计系统所受到的未知扰动.其次,在前馈–反馈跟踪控制器中引入扰动补偿控制项,提出一种基于扰动观测器的跟踪控制策略.利用依赖于状态和时变参数的线性矩阵不等式,导出保证闭环系统输入–状态稳定的充分条件,进而运用平方和凸优化技术解析地构造出扰动观测器和跟踪控制器.通过理论证明,所设计的控制策略能够实现非线性变参数系统输出对参考模型输出的跟踪,消除输出通道中非匹配扰动的影响.最后,由数值仿真例子验证了所提方法的有效性.

一种基于无源性理论的模糊Hopfield神经网络学习律设计方法

本文研究了一类模糊Hopfield神经网络系统的稳定性问题.首先,基于无源性理论,设计了一种新的权重学习律,并通过构造的模糊Lyapunov函数证明了系统从输入到输出是无源的.在此基础上,证明了系统在该学习律下是输入到状态稳定的.相比于传统的公共Lypaunov函数,本文所提的模糊Lyapunov函数能保证系统具有更好的性能.最后,通过数值仿真验证了所提方法的有效性.

三维非线性自适应容错导引律设计

本文针对部分执行器失效情形下的三维鲁棒导引律设计问题,利用输入–状态稳定性原理,设计一种三维非线性自适应容错导引律.与已存在结果相比,所设计算法能够实现对部分执行器失效的自动补偿,并且具备克服机动目标未知机动性对制导效果的影响.理论分析和数值仿真验证了该算法的有效性,并且数值仿真还表明其能够恢复特定时间段内执行器完全失效时的系统稳定性,具有很强的鲁棒性.