不确定中立型随机时滞系统的鲁棒随机稳定性

研究了一类不确定中立型随机时滞系统的鲁棒随机稳定性。利用Lyapunov泛函方法,得到了基于线性矩阵不等式表示的几个稳定性充分性判据。数值模拟实例说明了本文所得结论的有效性。

一类复值神经网络的随机指数鲁棒稳定性

为分析Markova跳变参数对系统的影响,研究了一类具有Markova跳变参数和变时滞的复数域区间神经网络的动态行为。在假定复数域激活函数仅满足Lipchitz条件的情况下,首先利用M矩阵理论和同胚映射相关原理,研究了该系统平衡点的存在性和唯一性。然后利用矢量Lyapunov函数法分析了不同模式下平衡点的随机指数鲁棒稳定性。建立的稳定性条件推广了现有结论,并且容易验证。最后,通过一个数值仿真算例验证了所得结论的可行性。

受控马尔可夫跳线性系统的随机鲁棒稳定性

本文讨论了受控连续和离散时间马尔可夫跳线性系统的随机鲁棒稳定性,并且给出了此时该系统发生马尔可夫跳的转移速率的一个界.

考虑连锁故障的多工况电力系统功角稳定性分析

针对连锁故障引发系统大停电等安全稳定问题,提出一种考虑连锁故障的多工况电力系统功角稳定性分析方法。首先,计及保护/断路器不确定动作、系统硬件失效等随机事件,确定基于潮流转移理论的系统运行工况,并计算各工况间转移概率矩阵。然后,建立了考虑连锁故障的离散Markov多工况电力系统模型,并构造了含有该模型的李雅普诺夫函数。在此基础上,使用迭代法推导了满足干扰衰减度γ的鲁棒随机稳定性判据,并借助线性矩阵不等式(linear matrix inequalities,LMI)中的可行性问题,分析系统稳定性。IEEE16机68节点系统时域仿真结果表明该方法能够有效判别电力系统多工况变化时的功角稳定性,与时域仿真法相比,无需获取系统运行轨迹,且计算量较小,简单易实现。