离散多时滞系统鲁棒渐近稳定性分析-扩展反凸组合法

研究了一类带有多区间时变时滞不确定离散系统的鲁棒渐近稳定性问题,其中不确定参数满足线性分式结构。首先,将Reciprocally convex方法推广到离散系统,得出一个新的有界引理;并基于该引理,得到具有更小保守性的时滞相关稳定条件;最后,给出一些数值仿真实例证明所提方法的有效性。

含时滞和脉冲的双向联想记忆神经网络模型的全局鲁棒一致渐近稳定性分析

讨论了一类含时滞和脉冲的双向联想记忆神经网络模型的鲁棒渐近稳定性.通过构造恰当的Lyapunov泛函和使用线性矩阵不等式技巧,获得了该模型全局鲁棒一致渐近稳定的充分条件.通过2个例子说明了结论的有效性.

S-分布时滞区间细胞神经网络的全局渐近鲁棒稳定性

研究了一类具有S-分布时滞的区间细胞神经网络的全局渐近鲁棒稳定性问题,得到了实用有效的判别准则并给出了实例.

线性时不变参数多项式系统鲁棒指数稳定性的LMI方法

为研究线性时不变参数多项式系统的鲁棒渐近稳定性(RAS)和指数率γ鲁棒渐近稳定性(RASγ),采用参数依赖李亚普诺夫函数法和S-procedure技巧,将所提问题转化为线性矩阵不等式(LMI)的可解性检测。当指数衰减率趋于零时,由RASγ结果可导出相应RAS的结果。数值算例显示结论的正确性和计算有效性。

灰色中立线性时滞系统的鲁棒稳定性

首先提出了灰色中立线性时滞系统及其鲁棒渐近稳定性的概念;然后,利用区间灰矩阵的分解技术和矩阵范数不等式及Lyapunov泛函,研究了灰色中立线性时滞系统的鲁棒渐近稳定性,得到了鲁棒渐近稳定的几个充分条件;最后通过数值例子说明了所得结果在实际应用中的方便性和有效性.