时滞离散大系统的实用稳定性

利用Ｌｉａｐｕｎｏｖ函数方法与比较原理建立了时滞离散大系统实用稳定性的某些判定定理。     

带非线性扰动的不确定时滞系统的鲁棒稳定性

针对一类同时具有非线性扰动和范数有界不确定参数的时滞系统，研究得到了系统的时滞相关的稳定性判据，结果表示为线性矩阵不等式(LMI)形式，容易数值处理．最后以一个计算例子说明其用法，并与现有的文献结果比较以显示其有效性．     

时滞不确定系统的时滞相关稳定性

讨论具有非线性摄动的时滞不确定系统的时滞相关稳定性问题。针对单时滞不确定系统,利用Lyapunov方法,通过构造一个参数相关的Lyapunov函数,并借助短阵不等式和矩阵特征值及矩阵范数的性质,给出了单时滞不确定系统时滞相关渐近稳定的判别条件,并将所得结果推广到多时滞不确定系统,得到了多时滞不确定系统时滞相关渐近稳定的判别条件。基于所得判别条件建立了相应的“分层递推”算法,使得条件的判断容易实现。一个二维系统的算例验证了该算法的可行性。     

时滞大系统的实用稳定性

文[1]在考虑具有丰富实际背景,由常微分方程描述的大系统时,得到了一类有关实用稳定性的基本结论:文[2]就Fillipov意义下的不连续大系统取得了相应的结果。本文试图在时滞大系统中建立相应的比较原理。并以此去考虑子系统的实用稳定性,继而获得整个大系统的实用稳定性判别方法。     

时变时滞T-S模糊系统稳定性分析

研究了时变时滞T-S模糊系统的稳定性问题。基于Lyapunov-Krasovskii(L-K)稳定性理论,通过构造一个全新增广L-K泛函,采用形式变化的二阶贝塞尔-勒让德不等式,结合扩展的逆凸矩阵方法并运用恒零等式,对时变时滞T-S模糊系统的稳定性进行分析,获得了保守性更小的稳定性判据。经过2个数值实例表明,该判据具有一定的有效性和优越性。     

一类具有时滞磁性轴承系统的稳定性分析

考虑一种具有时间延迟的磁性轴承系统,由分析有关的特征方程的根的分布,来研究模型的线性稳定性．讨论了随着参数的不同,系统稳定性和周期解的存在情况,得到了当延迟通过一系列临界值时,Hopf分支出现的结果．     

一类时滞微分方程的稳定性

讨论了媒介传染的时滞模型，此模型是根据可传染媒介与感染人数成比例建立的，证明了在一些条件下解的渐近稳定和全局渐近稳定，从而提供了预防传染病的理论依据。     

具有时延的网络控制系统的能控能观性分析

针对网络控制系统中存在的网络诱导时延问题,提出了一种系统能控能观性分析的方法.通过对不同驱动方式下网络控制系统信号传输机理的分析,得出驱动方式对系统的影响体现在被控对象的输入上的结论.基于事件驱动方式下的多输入长时延的网络控制系统模型,通过对系统中网络诱导时延环节的处理和状态增广,得到能控能观性的充要条件.     

时变时延不确定性神经网络稳定性分析

对一类含线性及非线性时变时延神经网络系统提出了一种研究稳定性的新方法.对给定的神经网络,当相应含2个未知正定矩阵的广义代数Riccati方程有解时,通过Razumikhin定理和构造适当的Lyapunov泛函,得到了确保所给系统全局渐近稳定的条件.     

一类具有时滞的控制系统绝对稳定性

用Lyapunov泛函法研究了一类具有时滞控制系统的绝对稳定性问题，给出了这类系统绝对稳定的判别准则。     

具有时延的神经网络的渐近稳定性

应用Lyapunov泛函方法研究一类具有时延的神经网络的全局渐近稳定性,获得了两个新的充分条件。举例说明了所得结果的有效性。     

具有多时滞的不确定广义T—S模糊网络控制系统的时滞相关稳定性分析

主要针对多时滞的不确定广义T-S模糊网络控制系统进行了时滞相关稳定性分析,给出一种改进型的时滞相关稳定性定理,不采用模型变换和交叉项的边界技术,可以得到时滞上界,使系统对所有容许的不确定性是正则、无脉冲和渐近稳定的.数值算例说明了结论的有效性.     

多时滞的非线性微分方程的渐近稳定性

以时滞的非线性微分方程为研究对象,利用不动点定理证明了时滞的非线性微分方程的渐近稳定性,并得到了零解渐近稳定的充分条件.     

多时变时滞细胞神经网络的全局渐近稳定性分析

研究了多时变时滞细胞神经网络的全局渐近稳定问题.给出了多时变时滞细胞神经网络平衡点唯一性和全局渐近稳定的新判据.这些新判据考虑了神经元激励和抑制的影响,且易于验证.仿真结果验证了所得结论的有效性.     

基于Wirtinger型积分不等式的线性时滞广义系统稳定性分析

针对线性时滞广义系统的稳定性问题,本研究通过适当的Lyapunov-Krasovskii泛函和Wirtinger型积分不等式方法,给出了新的时滞相关稳定的充分条件,并通过Matlab的LMI工具箱求解。数值算例表明,本文方法所获得的结果与自由权矩阵和时滞分割等方法相比,具有更小的保守性,说明本研究所获得的结果具有有效性和优越性。因此,该方法可以推广到区间时变时滞广义系统的稳定性研究和控制器设计中。     

多时变时滞神经网络的全局指数稳定

通过构造Lyapunov-Krasovskii泛函分析了一类多时变时滞神经网络的全局指数稳定性问题。不要求神经网络激励函数的有界性、单调性和可微性,得到了保证平衡点唯一性和全局指数稳定的新的独立于时滞的充分条件。该充分条件可表示为一个线性矩阵不等式的形式,进而易于验证。通过几个注释说明及与其他文献结果进行比较验证了该方法的有效性。     

Absolute Stability for Lurie Control System with Unbound Time Delays

Time delay existes widely in various real engineering systems and can result in unsatisfactory performance or even an instability of control systems. Therefore, to investigate the stability for time delay systems is of vitul importance in control theory and its applications. Many researchers have studied the stability criteria of systems with constant delay or bound varying time delay, but few of them studied large time delay or unbound time delay. Large time delay existes commonly in various engineering applications. In this paper, the absolute stability of Lurie type direct control systems and indirect control systems with several time delays are discussed. Based on Lyapunov theory, the new delay dependent absolute stability criteria are derived. In our theorem, time delays can be unbound functions, which shows that the results are less conservative than that of existed criteria.