时延网络控制系统的协同设计方法研究

在搭建的虚拟平台上对多任务的网络控制系统调度和嵌入LQG控制算法进行了仿真.探索了网络控制系统中调度与控制协同设计方法,讨论系统采样周期对网络控制系统的影响.以优化控制系统的性能为目标,以网络的可调度性为条件,结合系统控制和调度算法,对网络控制系统进行静态性能指标估计和动态调度仿真相结合.结果表明该方法既满足了控制系统的性能,又优化了网络的调度,提高了网络的资源率.     

一类不确定长时延网络控制系统的H∞状态反馈控制

本文针对一类不确定的长时延网络控制系统，在系统方程右端加上扰动项，利用李亚普诺夫函数，借助线性矩阵不等式，设计出了使系统具有H∞性格指标的闭环系统渐近稳定充分条件，并设计出了状态反馈控制器，仿真实例表明结论具有可行性与有效性。     

具有随机时延的模糊不确定网络控制系统的指数镇定

研究了一类非线性不确定网络系统的指数镇定问题.根据网络诱导时延在不同区间上取值,引入满足Bernoulli分布的随机变量,建立新的非线性网络系统模型.利用Lyapunov稳定性理论,以线性矩阵不等式形式给出系统均方指数镇定条件和模糊控制器设计策略.仿真算例说明了方法的有效性.     

带有摄动的随机非线性系统的自适应神经网络控制

针对一类带有摄动的随机严格反馈非线性系统,引入积分型Lyapunov函数,利用神经网络的逼近能力,后推设计方法以及Young's不等式,构造出一类简单有效的自适应神经网络状态反馈控制器,在一定条件下,通过Lyapunov方法,证明了闭环系统的所有信号在二阶或四阶矩意义下半全局一致终结有界.仿真结果验证了所提控制方案的有效性.     

一类带有死区模型的随机系统的自适应跟踪控制

针对一类带有死区模型的随机严格反馈非线性系统,利用神经网络的逼近能力和后推设计方法,提出一种神经网络自适应跟踪控制方案.与已有文献相比,该方案取消了控制律和自适应律设计必须与神经网络节点数相关的条件.通过Lyapunov方法,证明了闭环系统的所有信号依概率有界,且误差信号在二阶或四阶矩意义下半全局一致终结有界.仿真结果验证了所提控制方案的有效性.     

随机时滞神经网络系统的自适应控制稳定性

考查一类具有时滞延迟的随机非自治神经网络系统的两类稳定性问题,不同于常规使用的Lyapunov-Krasovskii函数方法和线性矩阵不等式技巧,通过构造新的比较原则,将神经网络(NNs)与随机神经网络(SNNs)两种模型进行比较,给出了随机神经网络(SNNs)自适应控制器能够使受控系统依概率稳定性和矩稳定性的新的代数判断依据.此外,通过数值算例对主要结果进行验证.     

一类基于模糊T-S模型的有执行器故障的自适应容错跟踪控制

研究了一类带有执行器故障的T-S模糊系统的容错跟踪控制问题。设计中,把模糊控制与自适应控制相结合,提出了一种新的容错控制方法。该控制器由正常控制器和一个自适应控制器组成,能够使得闭环系统稳定,故障状态模型渐近跟踪正常模型,并获得优化的控制性能。应用Lyapunov函数和线性矩阵不等式方法,给出和证明了带有执行器故障的T-S模糊系统的稳定的充分条件。仿真结果进一步验证了所提出的方法的有效性。     

一类不确定非线性系统基于神经网络的自适应控制*

本文将非线性系统的几何方法与神经网络理论相结合,并利用变结构控制思想,研究了一类不确定系统的全局跟踪问题.     

一类模糊T-S模型互联系统的自适应容错跟踪控制

针对一类带有执行器故障的T-S模糊互联的容错跟踪控制问题,提出了一种模糊自适应容错控制器。该控制器由一个模糊控制器和一个自适应控制器组成,模糊控制器能够保证系统没有故障时闭环系统渐近稳定,而自适应控制器能够补偿系统的执行器故障。所提出的容错控制方法不但使得闭环系统渐近稳定、系统的输出渐近跟踪给定的参考信号,并获得H∞控制性能。最后应用Lyapunov函数和线性矩阵不等式的方法,给出和证明了带有执行器故障的T-S模糊互联系统的稳定的充分条件。仿真结果进一步验证了所提出方法的有效性。     

基于神经网络的一类非仿射非线性系统自适应控制

针对一类带有不确定性的非仿射非线性系统,利用Backstepping设计方法,设计了一种神经网络自适应控制器．该控制器可以实现跟踪特性．基于Lyapunov函数,得出稳定的权学习算法．并利用Lyapunov稳定性理论证明了闭环系统是一致最终有界的．仿真结果表明,这种控制器具有良好的鲁棒性和跟踪特性．     

一类非线性时滞网络控制系统的无源性分析

本文研究了一类非线性时滞网络控制系统的无源性问题.利用Lyapunov稳定性理论,结合线性矩阵不等式(LMI)技术,通过构造Lyapunov-Krasovskii泛函,在考虑两种不同时滞的情况下,获得了系统满足无源性的充分条件,最后通过仿真算例验证了结论的正确性和方法的有效性.     

一类具时滞的神经网络模型的Hopf分支

本文研究了一类由两个神经元构成的具时滞的神经网络模型的动力学性质,即利用指数多项式的D-划分法讨论了平衡点的稳定性和局部Hopf分支的存在性,然后利用规范型和中心流形理论给出了分支性质的计算公式,又用度理论研究了周期解的全局存在性.     

一类时滞神经网络差分系统周期解的吸引性

考虑一类 Mc Culloch- Pitts型信号函数的时滞神经网络差分系统周期解的吸引性 ,所得结果改进了文献 [6 ]相关结论。     

一类基于时滞和年龄分布的种群控制问题

研究一类具有离散时滞和年龄结构的生物种群模型的最优收获策略,其状态方程由一阶偏泛函微分方程描述.运用极值化序列方法和Mazur定理证明了最优控制的存在性,借助非线性泛函分析中的切锥-法锥和共轭系统技巧导出了最优性条件.通过对共轭系统的细致分析,确立了最优控制的唯一性,给出了最优解的特征刻画.     

具无限变时滞的神经网络的稳定性分析

本文研究了具无限变时滞的神经网络的全局指数稳定性，在假设神经元输出输入活化函数有界和满足全局Lipschitz条件下，得到了神经网络具唯一平衡点且该平衡点全局指数稳定的一些充分条件，推广了已有文献中无时滞的相应结果。     

基于RBF神经网络的一类非线性时滞系统自适应控制器设计

针对一类带有未知非线性函数的严格反馈非线性时滞系统,设计了一种自适应神经网络控制器.选择径向基函数神经网络逼近未知的非线性函数.所提出的控制方案能保证闭环系统的所有信号是全局一致最终有界的.证明了跟踪误差信号将收敛于一个小紧集内.仿真实例验证了所提出方法的有效性.     

具有扩散的捕食与被捕食系统的持续性和稳定性

本文研究了一类具有扩散和时滞的捕食与被捕食系统,证明了在适当条件下系统 是一致持续的,利用同伦技术证明了正平衡点的存在性,构造适当的Lyapunov函数获得 了正平衡点的局部和全局稳定的充分条件.     

PERIODIC SOLUTIONS FOR A CLASS OF DEGENERATE NEUTRAL PERIODIC SYSTEM WITH DELAY

In this paper, using fixed point method, discusses the problem of periodic solution for a class of degenerate neutral periodic system with delay, and obtains some sufficient conditions for the existence and uniqueness of periodic solution of the system, the result extends and improves some results of paper [1-2].