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1.
针对时变的满足一定匹配条件的不确定关联时滞大系统,利用自适应界化技术,给出了设计分散镇定控制器的自适应的方法.其特点是在假设中系统不确定项是有界的,但界是未知的,且在关联项存在时变时滞的情况下证明了闭环自适应系统的渐近稳定性.最后举例说明了该方法的有效性. 相似文献
2.
研究严格反馈非线性系统中参数的收敛性.在适当的持续激励条件下,通过构造一个显式、全局的强Lyapunov函数,给出了系统参数估计收敛于真值的充分条件,且闭环信号全局一致有界,跟踪误差渐近收敛于零.仿真算例验证了设计方案的可行性和有效性. 相似文献
3.
研究非线性混合系统的实用稳定化问题,其中该系统具有时变子系统和时变跳转函数.首先,通过状态跳转函数,确定系统一条严格递增的切换时间序列.然后在该序列中的每一段时间区间内,明确地构造出相应的线性状态反馈控制律,由此实现闭环系统的实用稳定.最后,给出一个数值例子说明文中方法的有效性. 相似文献
4.
5.
在行为框架下研究线性微分组合系统的建模问题 .建立了 n个子系统串、并联组合系统的行为化模型 ,给出了其能控性、能观性的判别条件 .分析过程表明用行为化方法对组合系统的研究有着比传统方法更便捷、适用的模型类更广等优点 . 相似文献
6.
7.
This paper studies the stochastic synchronization problem for time-varying complex dynamical networks. This model is totally different from some existing network models. Based on the Lyapunov stability theory, inequality techniques, and the properties of the Weiner process, some controllers and adaptive laws are designed to ensure achieving stochastic synchronization of a complex dynamical network model. A sufficient synchronization condition is given to ensure that the proposed network model is mean-square stable. Theoretical analysis and numerical simulation fully verify the main results. 相似文献
8.
In this paper, a learning control approach is applied to
the generalized projective synchronisation (GPS) of different
chaotic systems with unknown periodically time-varying parameters.
Using the Lyapunov--Krasovskii functional stability theory, a
differential-difference mixed parametric learning law and an
adaptive learning control law are constructed to make the states of
two different chaotic systems asymptotically synchronised. The
scheme is successfully applied to the generalized projective
synchronisation between the Lorenz system and Chen system. Moreover,
numerical simulations results are used to verify the effectiveness
of the proposed scheme. 相似文献
9.
10.
针对一类以有限齐次马氏链δ(k)作为切换信号的随机混合系统,首先,通过构造随机混合Lyapunov函数,得到整个随机混合系统渐近稳定的充分条件.然后,引入可调转移概率等相关概念,通过对有限齐次马氏链δ(k)及各子系统加入控制,以实现状态反馈控制.进一步,得到随机混合闭环系统渐近稳定的充分条件. 相似文献