基于间歇单点测量的PDE系统观测器设计及应用

针对一类由偏微分方程(PDE)表示的非线性时滞分布参数系统的状态估计问题,首先,提出一种新的测量方案——间歇单点测量,并设计了目标系统的状态观测器。间歇单点测量是在单点测量的基础上设计的,将采样环节进一步优化,大大减少了传感器的工作时间,有效节省了通信资源。然后,基于该测量方法设计了一个全维状态观测器,并利用李雅普诺夫理论和积分不等式方法得到了保证估计误差指数收敛,并满足H∞性能指标的有效准则。最后,通过仿真实例验证了所设计观测器的有效性,并将主要结果应用于传染病防治中,成功完成了对易感人群和感染人群时空分布情况的估计,说明了主要结果的实用性。

异步跳变惯性神经网络的有限时间同步

针对一类由时滞惯性神经网络组成的马尔可夫异步跳变驱动-响应系统,研究了其在有限时间区间上的同步问题。首先,为了解决推导同步准则过程中的困难,设计了一个非连续的针对闭环系统的控制器;然后,基于李雅普诺夫理论,提出了一些新的李雅普诺夫泛函,并结合反凸组合方法和自由权矩阵方法,对李雅普诺夫泛函的导数进行了合理且有效地放缩;最后,根据所设李雅普诺夫泛函的特征以及系统初始条件,给出了一个较小保守性的有限时间同步结果。数值仿真和保密通信应用实例仿真说明了该控制器设计方法的有效性和实用性。