线性离散重复过程的耗散性分析与综合

研究确定的与不确定的线性离散重复过程的状态反馈严格耗散控制器的设计问题.利用矩阵不等式方法,首先给出了线性离散重复过程稳定且严格耗散的条件,然后得到状态反馈严格耗散控制器的存在条件和设计方法;进而针对一类具有范数有界不确定性的线性离散重复过程,设计鲁棒严格耗散控制器,保证闭环过程是稳定且严格耗散的.     

含传感器增益故障的不确定离散时滞系统静态输出反馈鲁棒H∞容错控制

针对一类含有不确定参数的离散时滞系统,研究了当传感器发生增益故障情况下的静态输出反馈鲁棒H∞容错控制器设计问题.系统中的参数不确定性满足广义匹配条件,传感器元件具有部分增益故障.根据Lyapunov稳定性理论和线性矩阵不等式(LMI)方法,分别给出了含有时滞记忆和无时滞记忆静态输出反馈鲁棒容错镇定控制器以及静态输出反馈H∞容错控制器的存在条件.通过求解一组线性矩阵不等式可以得到使得闭环系统渐近稳定并且H∞范数小于给定界γ的鲁棒容错控制器.最后通过仿真示例说明本文提出设计方法的正确性.     

具有时变时滞的竞争神经网络在脉冲控制下的同步（英文）

研究了具有时变时滞的竞争神经网络在脉冲控制下的同步问题.通过利用Lyapunov稳定方法和矩阵不等式理论,给出了该系统实现同步的线性矩阵不等式条件.此外,对于具有有界时变时滞的情况,给出了该系统依赖时滞、反馈矩阵和脉冲区间的指数同步条件.     

数字音频双重水印算法

提出了一种同时嵌入鲁棒水印和易损水印的算法．利用离散小波变换的多分辨率特性以及离散余弦变换的解相关和能量压缩能力,在中低频区嵌入鲁棒水印;在小波域的高频区嵌入易损水印．水印的嵌入采用量化的方法,提取水印信号时不需要原始音频信号．实验结果表明,文中算法的水印鲁棒性高,适于音频作品的版权保护;而文中的易损水印对音频攻击具有很强的敏感性,可同时认证音频作品的内容完整性、     

一类区间时变时滞非线性广义系统的稳定性准则

研究了一类区间时变时滞非线性广义系统的稳定性问题.基于Lyapunov稳定性理论,应用线性矩阵不等式和自由权矩阵方法,给出了使得系统正则、无脉冲且一致渐近稳定的时滞相关型稳定性新准则.结果表明,所给准则可有效判定区间时变时滞非线性广义系统的稳定性,它比已有的一些结果具有更小的保守性,并且通过数值实例进行了验证.     

一类具有混合时滞的神经网络的广义射影同步

研究了一类具有混合时滞的神经网络的广义射影同步问题,基于Lyapunov稳定性理论和线性矩阵不等式的结合,给出了神经网络广义射影同步的充分条件。     

一种基于闭环优化的新型鲁棒预测控制方法

针对带约束的凸多面体线性不确定模型，提出了一种新型鲁棒预测控制方法，它采用离散化的不确定模型构造最小－最大优化控制问题，并在其中直接引入状态反馈机制，与其他最小－最大预测控制方法相比，这种方法等效于增加了控制序列的长度，为优化问题增加了更多的自由度，从而扩大了可行域，作为最小化目标的是离散化不确定系统在整个预测时域上二次型成本函数的最大值，而不是各预测阶段应成本项的上界之和，从而减少了与最小－最大优化相关的方程个数，有利于降低计算复杂性，文中进一步证明了不确定系统的闭环稳定性取决于优化问题在初始时刻的可行性，并将优化问题转化为线性矩阵不等式形式。最后，以数值仿赵例子验证了方法的有效性。     

弱严格对角占优矩阵及应用

本文提出了弱严格对角占优矩阵的概念,并由此给出了广义严格对角占优矩阵的若干判定条件。     

不确定离散时滞系统的指数稳定滑模控制新方法

研究了不确定离散时滞系统的指数稳定滑模控制问题.基于Lyapunov稳定性理论,通过选取恰当的Lyapunov函数,得到了新的指数稳定滑模面设计条件.并在此基础上,结合滑模控制理论,给出使系统状态在有限时间内到达滑模面的到达控制器设计方法,所得条件以线性矩阵不等式形式给出,最后通过仿真算例说明了该方法的有效性和可行性.     

关于体上矩阵的对合函数

讨论体上矩阵的对舍函数．给出对合函数的一种表征．并利用给出的对舍函数的表征,刻画体上矩阵的几类广义逆．     

应用逆神经网络的自学习控制器

近年来人工神经网络成功地用于动态系统辨识与控制。本文利用人工神经网络逆的概念，说明如何用神经网络去学习动态系统行为以达到控制目的。用一ＢＰ网学习辨识系统的行为，然后作为系统的模型，同时也作为反馈控制器．利用模型通过直接的误差反传技术训练前债控制器．最后，反馈控制器与前控制器一起去控制实际系统。文中给出的２个例子说明了这种控制方法的有效性。     

迭代学习控制的高阶最优学习律

最优迭代学习控制是学习控制中的一个重要研究方向.对高阶最优学习律的研究具有重要意义.该文根据最优化的必要性条件给出关于离散时间线性系统迭代学习控制的高阶最优学习律,证明了该学习律的收敛性.最后给出了仿真实例.     

线性动态系统的神经网络辨识与控制

近年来，不同结构的神经网络已成功地用于一大类动态系统的辩识与控制。本文应用函数型链接网提出一实际可行的辨识器与状态反馈控制器；研究的问题主要是线性动态系统在状态可测情形下在平衡点镇定问题。仿真结果显示了本文提出的方法的有效性。     

一种线性模型的精确转换方法

基于广义范德蒙矩阵的逆矩阵的计算方法,导出线性系统的连续时间模型和离散时间模型在含有重极点时的严格的直接换算关系,其结果可以直接表示为两者的分子多项式系数之间的关系,并且,对不同的调制器具有统一的转换形式.     

马尔可夫调配的随机微分方程的指数稳定性

研究马尔可夫调配的随机微分方程和随机时滞微分方程，得到了其解的P阶均值指数稳定的充分条件，去掉了通常文献中对算子LV为负定的必要条件。     

基于最优平滑和统计最小的语音增强

针对传统最优平滑和统计最小的噪声估计方法存在较大搜索延时的缺点，提出了反向搜索噪声估计算法，从而在不需要语音活性检测的基础上有效地解决了搜索延时问题，并且运用反向搜索噪声估计器构造了新的语音增强系统．实验结果显示，该系统使语音得到进一步的增强，而且提高了噪声估计的精确度，具有一定的实用价值．     

基于生物神经元的PID控制器及其应用

提出了一种新型的增益自调整的动态神经元PID控制器，该控制器具有非线性滤波和增益自调整等优良特性．由于所采用的生物神经元动态模型(Shunting Model)具有模型稳定、输出光滑、有界的特点，使得控制器的输出有界且光滑，从而可以利用这种控制器构造一类柔性、安全的控制系统．通过倒立摆系统控制的仿真研究，验证了该控制策略的有效性和鲁棒性．     

高校师资结构的最优控制模型及其求解

本文在引入年龄结构,以及考虑晋升率和流入量约束条件的基础上,建立了高校师资结构的数学模型,并提出了相应的最优化问题。应用离散时间控制问题的极大值原理,求得了最优控制(晋升率、流入量)的闭环解,所得结果对制定人才规划政策具有指导意义。