块广义严格对角占优矩阵的新判定

为了解决块广义对角占优矩阵判定中的问题,利用矩阵元素间的关系,定义了一类新的矩阵,局部块广义严格对角占优矩阵,利用广义严格对角占优矩阵与块广义严格对角占优矩阵之间的关系,将广义严格对角占优矩阵的判定方法进行推广,得到块广义严格对角占优矩阵的判定条件.     

广义对角占优矩阵的充分条件

根据不可约对角占优、具非零元素链对角占优与广义对角占优矩阵等概念,利用比较矩阵,研究了广义对角占优矩阵的判定,用简捷的方法,给出了新的判定定理。推广了相应文献的结果,进一步补充和完善了对角占优矩阵的理论。     

块广义对角占优矩阵的一组判定条件

本文在广义对角占优矩阵判定研究的基础上,利用矩阵分块技术,将广义对角占优矩阵的现有结论进行推广,给出块广义对角占优矩阵的判定条件.     

块广义严格对角占优矩阵的判定准则

根据块广义对角占优矩阵研究中的实际困难,利用广义严格对角占优矩阵与块广义严格对角占优矩阵之间的关系,利用矩阵分块技术,对矩阵元素间的关系进行研究,利用其自身元素间的关系给出块广义严格对角占优矩阵的判定条件,并利用此结论给出判定矩阵是否可逆的充分条件.     

分块广义对角占优矩阵的条件

根据块对角占优和广义块对角占优矩阵的概念,在原有点H矩阵的基础上,应用分块技术,研究给出了分块广义对角占优矩阵的一个简捷实用的充分条件和一个必要条件,推广了相应文献的结果,进一步补充和完善了块对角占优矩阵的理论。     

块广义严格对角占优矩阵的一组判定条件

给出块广义严格对角占优矩阵的定义,并给出块广义严格对角占优矩阵与广义严格对角占优矩阵之间的关系.根据两者之间的关系,对矩阵行标进行划分,利用矩阵自身元素间的关系给出块广义严格对角占优矩阵的判定条件,进一步丰富了块广义严格对角占优矩阵判定的理论.     

G—对角占优矩阵的特征值分布

利用Ｎｏｗｏｓａｄ和Ｈｏｆｆｍａｎ引入的Ｇ－函数的概念，讨论了Ｇ－对角占优，不可纺Ｇ－ＣＦ 角占优，广义Ｇ－对角占优和共轭Ｇ－对角占优，指出了各种Ｇ－对角占优矩阵之间以及与Ｍ－矩阵的联系，对Ｇ－对角占优矩阵区分为严格Ｇ－对角占优与非严格Ｇ－对角占优两种情况，讨论各种Ｇ－对角占优矩阵的特征值分布问题，全面推广文献中的结论。     

非线性对角占优性

提出了另一种非线性对角占优性(即拟对角占优性),推广了现有非线性对角占优性,同时,拟对角占优性具有许多良好的性质,可以方便地利用其导函数是H矩阵去判定一个非线性函数是拟对角占优的。研究了拟对角占优函数的性质,并对判定非线性广义对角占优性的公开问题给出了反例。     

G－对角占优矩阵的特征值分布

利用Ｎｏｗｏｓａｄ和Ｈｏｆｆｍａｎ引入的Ｇ－函数的概念，讨论Ｇ－对角占优，不可约Ｇ－对角占优，广义Ｇ－对角占优和共轭Ｇ－对用占优。指出了各种Ｇ－对角占优矩阵之间以及与Ｍ－矩阵的联系．对Ｇ－对角占优矩阵区分为严格Ｇ－对用占优与非严格Ｇ－对角占优两种情况，讨论各种Ｇ－对用占优矩阵的特征值分布问题，全面推广文献［１～４］中的结论。     

广义对角占优矩阵的充分条件

研究具有广泛应用背景的广义对角占优矩阵的充分条件，获得了几个简捷的实用结果。所得条件允许矩阵的非对角占优行可达ｎ－１行，适用于广泛的矩阵类。     

非线性动态系统的模糊神经网络自适应H∞鲁棒控制

针对非线性动态系统不稳定性,提出了一种基于模糊神经网络的H∞鲁棒直接自适应控制方法,通过设计非线性动态系统的H∞控制器,采用模糊神经网络在线学习对动态系统的建模不确定性产生的误差,可保证不确定闭环稳定并具有H∞性能,并证明了模糊神经网络H∞鲁棒直接自适应控制系统的稳定性,仿真算例也表明了该方法具有较好的抗干扰性能、鲁棒性较好.     

基于规则自动生成的模糊神经网络建模

该文提出了一种基于规则自动生成的模糊神经网络建模方法。该方法是利用样本数据自动生成模糊规则,再利用模糊逻辑的万能逼近能力来逼近理想输出,并且根据样本数据自动增加、删除或者修改模糊规则来达到优化模糊模型。介绍了广义动态模糊神经网络的结构和学习方法,并给出了实例来验证该方法是可行的,并优于MATIAB自带的自适应模糊神经网络取得的结果。     

动态递归模糊神经网络及其BP学习算法

提出了一种新型的动态递归模糊神经网络，并根据动态递归神经网络的数学模型推导出其动态反向传播学习算法，仿真结果表明对于动态系统的辨识，动态递归模糊神经网络较传统模糊神经网络在辨识精度和稳定性方面具有更好的效果。     

一类不确定非线性系统的模糊自适应容错控制

针对一类不确定非线性系统提出了间接模糊自适应容错控制器的设计方法。利用模糊逻辑系统来逼近未知函数包括故障项,用滑模控制补偿模糊逼近误差,通过改变控制器结构来补偿执行器故障所带来的影响,同时基于Lyapunov方法进行了稳定性分析。通过仿真验证该方法的有效性。     

一类不确定混沌系统的自适应模糊滑模广义投影同步

针对具有不确定性和外部干扰的主从混沌系统的广义投影同步问题,提出了一种自适应模糊滑模变结构控制方法,设计了模糊滑模变结构控制器及自适应控制律,并利用Lyapunov稳定性理论证明了所提方案的可行性和稳定性。所设计的控制器不受未知不确定性和外部干扰的影响,具有很强的鲁棒性,并可改变广义投影同步的比例因子,获得任意比例于原驱动混沌系统输出的混沌信号。通过对不确定主从Duffing-Holmes系统的数值仿真试验,验证了所设计控制器的有效性。     

一类非线性系统的自适应模糊控制器设计及稳定性分析

首先建立一种动态T–S模糊子系统,用于估计非线性系统,然后设计一种稳定的参考模型,其前件与T–S模糊子系统相同.在此基础上,提出一种反馈控制器,其控制矩阵采用线性矩阵不等式（LMI）的方法进行求解,使得在数学模型已知的情况下,闭环系统渐近稳定.此外,为补偿和消除实际系统中常存在的参数不确定性和外部干扰的影响,进一步提出一种自适应模糊控制器,能够在保障系统性能的情况下,补偿参数不确定性,并去除外界干扰的影响.最后,采用李亚普诺夫合成法证明闭环系统的稳定性.仿真验证了该方法的有效性.     

基于双线性矩阵不等式的H∞无穷离散时间模糊控制器设计(英文)

本文基于分片光滑Lyapunov函数,为离散模糊动态系统提出了一种H∞无穷控制综合方法.该方法的基本思想是:通过构造模糊动态系统的控制器,使得分片光滑Lyapunov函数可用来分析闭环模糊控制系统的全局稳定性及其H∞无穷性能指标.相应的控制率可通过求解一组双线性矩阵不等式而获得.最后,给出一个例子来说明本文方法的实用性.     

Use of fuzzy techniques for analysis of dynamic loads in power systems

0　ＩＮＴＲＯＤＵＣＴＩＯＮＴｈｅｐｈｅｎｏｍｅｎｏｎｏｆｖｏｌｔａｇｅｓｔａｂｉｌｉｔｙｗｈｉｃｈｌｅａｄｓｔｏｌｏｓｓｏｆａｌｏａｄｏｒｌｏａｄｓｗａｓｔｈｅｃａｕｓｅｏｆｂｌａｃｋｏｕｔｓｉｎＦｒａｎｃｅａｎｄＪａｐａｎｉｎｔｈｅ 80’ｓ[1] ａｎｄＩｓｒａｅｌｉｎｔｈｅ 90’ｓ[2 ] .Ｐｒｅｓｅｎｔ ｌｙｔｈｅｒｅａｒｅｔｗｏｄｉｒｅｃｔｉｏｎｓｏｆｒｅｓｅａｒｃｈｗｈｉｃｈａｒｅｇｏｉｎｇｏｎｉｎｔｈｅａｒｅａｏｆｖｏｌｔａｇｅｓｔａｂｉｌｉｔｙ .Ｔｈｅｆｉｒｓｔｄｉｒｅｃｔｉｏｎｉｓｔｏ ｗ…     

基于Backstepping设计的非线性系统自适应模糊输出反馈控制

对一类单输入单输出动态不确定非线性系统,提出一种模糊自适应Backstepping和动态信号相结合的输出反馈控制方法。设计中,首先用模糊逻辑系统逼近未知非线性函数,然后引入模糊自适应观测器估计系统的状态。其次把模糊自适应控制和Backstepping控制设计技术相结合,给出了基于观测器的模糊自适应输出反馈控制设计方法。最后基于Lyapunov函数和动态信号证明了整个闭环系统的稳定性,同时使得输出收敛到原点的一个较小区域内。仿真实例进一步验证了所提方法的有效性。