高阶非线性系统零解的全局稳定性

研究了一类高阶非线性微分系统，通过建立适当的李雅普诺夫函数。

高阶非线性时滞系统的神经网络动态面控制

针对一类具有未知时变时滞的不确定高阶非线性系统,基于增加幂次积分方法,提出了一种非光滑状态反馈自适应神经网络动态面控制设计方案。通过构造适当的Lyapunov-Krasovskii泛函处理了未知时变时滞不确定项;通过利用神经网络权值范数的适当形式幂次函数,将神经网络用于对在单步递推中所构造的未知函数进行建模;采用动态面技术,解决了"微分爆炸"问题。所提控制方案能够保证闭环控制系统的状态量和跟踪误差半全局一致终结有界。最后,仿真算例结果表明了该方案的有效性。

随机高阶前馈非线性系统镇定:状态反馈设计方法

研究了一类随机高阶前馈非线性系统的状态反馈镇定问题.通过使用齐次占优方法和引入合适的坐标变换,构造出一个状态反馈控制器使得闭环系统是依概率全局渐近稳定的.仿真例子验证了所给出设计方案的有效性.

具有马尔可夫切换的随机高阶非线性系统的输出反馈镇定

本文研究具有马尔可夫切换的随机高阶非线性系统输出反馈镇定问题。首先选取合适的李雅普诺夫函数和观测器,运用Ito和Dynkin公式设计了输出反馈控制器,保证闭环系统有唯一解,并且几乎处处渐近稳定。最后,通过数值仿真说明了控制方案的有效性。

时变通信约束下航天器绕飞的高阶全驱预测控制方法

针对视线坐标系下具有时变通信约束的航天器绕飞问题,提出了一种高阶全驱(HOFA)预测控制方法以实现绕飞任务并主动补偿服务航天器与跟踪与数据中继卫星系统间的时变通信延迟和数据丢包。首先,在视线坐标系下引入了一个非线性高阶全驱系统模型来描述航天器绕飞的相对动力学模型,并将所提出的绕飞任务转换为非线性高阶全驱系统的跟踪控制问题。其次,利用全驱特性抵消系统中的非线性,从而构建一个线性高阶全驱(LIHOFA)系统。然后,应用丢番图方程建立一个增量线性高阶全驱预测模型以代替传统的降阶预测模型,进而构建多步超前预测以实现跟踪控制性能的优化和时变通信约束的补偿,从而有效地保证了绕飞任务的实现。同时,给出了一个简单的充要条件以分析闭环系统的稳定性和跟踪性能。最后,还提供了航天器在圆轨道和椭圆轨道绕飞的数值仿真以验证高阶全驱预测控制方法的可行性。

New Cnoidal and Solitary Wave Solutions of Coupled Higher-Order Nonlinear SchrSdinger System in Nonlinear Optics

联合高顺序的非线性的 Schroedinger 系统作为非线性的 partiai 之一是在非线性的光学的一个主要题目在眼的纤维描述光脉搏的繁殖的微分方程。由使用联合振幅阶段明确的表达，有不同参数的一系列新准确 cnoidal 和独居的波浪解决方案被获得，它可以在光通讯有潜在的申请。