一类时变线性系统的渐近稳定性

给出一类不满足“”条件的时变线性系统的柯西矩阵表达式及其渐近稳定性判据．     

中立型时滞大系统的关联稳定性

对一类中立型时滞大系统,引进了互联矩阵、关联稳定、渐进关联稳定、指数关联稳定等概念,在此之下,利用参数变易法研究此类中立型时滞大系统在结构扰动下的稳定性,获得了一个简单的指数关联稳定性的代数判定准则。     

基于LMI方法的具有混和时滞动力系统的指数稳定性判据

利用等价系统的方法,通过构造适当的Lyapunov函数给出了对具有混和时滞动力系统的指数稳定性条件,该判据用线性矩阵不等式(LMI)的形式给出,并在稳定性证明的过程中,利用分解时滞项的系数矩阵的方法得到更低保守性的条件.通过求解一个线性矩阵不等式的可行性问题,求得与时滞相关的指数衰减率.最后给出的数值算例验证了结果的有效性.     

时滞独立的离散系统的稳定性条件

研究了时滞独立的离散系统的稳定性问题.基于Lyapunov稳定性理论采用线性矩阵不等式LMI这一有效工具,给出了系统在两种不同情况下的稳定性条件,所得结果可以允许系统的时滞是不确定或未知的,从而无须知道系统时滞的精确信息.     

时变时滞细胞神网络的稳定性分析

本文研究了一类具有时变时滞的细胞神经网络的稳定性问题,利用新的Layapunov Krasovskii函数,给出了系统全局渐近稳定的时滞相关稳定性条件。其结果以线性矩阵不等式的形式给出,通过对矩阵特征值的应用,得到了一个新的LMI的应用形式,改善了LMI的应用。最后,数值算例说明了本文结果的优越性。     

基于动态补偿的矩形广义系统模型预测控制

针对线性矩形广义系统,研究了基于动态补偿的有限时域模型预测控制问题,给出了存在合适维数的动态补偿器使得闭环系统正则、无脉冲、稳定的充要条件.在有限时域性能指标中引入一个终端有限权矩阵来保证稳定性,并利用矩阵不等式和Lyapunov方程求解优化问题,将提出的Lyapunov方程转化为双线性矩阵不等式形式(BLMI),以便采用路径算法最小化性能指标,保证了闭环系统是容许的.数值算例验证了方法的有效性.     

马尔科夫切换型时滞系统的稳定性

马尔科夫切换型时滞系统是能很好地描述具有随机性同时又具有时滞的一类系统,而稳定性是其研究的基础。通过选取合适的Lyapunov-Krasovskii泛函,利用线性矩阵不等式和Schur补引理得到了依赖于时滞的稳定性判据,理论上说明了所考虑系统在足够小的时滞条件下可以达到渐近稳定。最后通过Matlab LMIs Toolbox可以找到可行的矩阵解,并且借助Matlab LMIs Toolbox进行了数值仿真,说明了所得结论的有效性。     

变系数线性中立型时滞大系统零解的稳定性

根据大系统的分解结集思想,利用一个矩阵不等式,克服了采用李雅谱诺夫函数方法时求权的困难,并研究了变系数中立型时滞大系统的零解稳定性.     

超混沌Lü系统的模糊脉冲控制:时变Lyapunov函数方法

针对一般混沌系统模糊脉冲控制问题,提出了一种基于时变Lyapunov函数的分析方法。与时不变的Lyapunov函数方法相比,该方法能充分利用脉冲区间的信息,从而推导出具有较少保守性的结果。不同于已有的结果,所得到系统的全局指数稳定性条件同时依赖于脉冲区间的上界和下界。该稳定性条件表示为线性矩阵不等式形式。通过求解一组线性矩阵不等式,得到镇定混沌系统的模糊脉冲状态反馈控制器。提出的脉冲镇定方案应用于超混沌吕氏系统的镇定问题,所得结果证实了该方法的有效性。     

变系数线性大系统稳定性的M-判别法(英文)

本文沿用文［1］的思想方法，以M矩阵为工具，研究变系数线性大系统零解的稳定性，得到一系列稳定性的显式代数判据，我们统称为M－判别法。     

一类不确定非线性切换时滞系统的鲁棒H_∞性能分析

讨论了一类不确定非线性时滞切换系统,研究了其鲁棒稳定性问题.对矩阵进行分解,构造依赖于矩阵分解的Lyapunov函数并基于凸组合技术,设计了一类依赖于状态的切换信号,从而得到这类系统在扰动ω(t)为零的前提下渐近稳定的充分条件以及ω(t)非零时具有抗衰减数γ.     

利用弱结构扰动理论确定非线性电路平衡点全局渐近稳定

本文提出了一种新的分析非线性电路平衡点全局渐近稳定的方法.这种方法以元件成份关系斜率变化区间对应的常数矩阵为基础,通过引入一个参变量λ构造出多个新的矩阵.通过对这些包含参变量λ的矩阵的分析,结合平衡点的渐进稳定判据.决定平衡点的全局渐近稳定性.与目前该问题所采用的LIYAPUNOV直接法相比,该方法具有无须判断平衡点的唯一性,判别方程直接明了等优点.同时,该方法对于其他形式的非线性系统的分析,也有重要的启发性及应用价值.     

线性矩阵不等式问题的进化计算解决方法

针对决定模糊控制中稳定性的线性矩阵不等式问题,提出了用进化计算来解决模糊控制中线性矩阵不等式的新算法。实验证明,该算法解“用于实现模糊控制的增益调度和稳定性的线性矩阵不等式”是有效的。     

不确定时滞大系统的鲁棒稳定化

研究了由非线性扰动子系统组成的时滞大系统的鲁棒稳定化问题，对每个子系统应用稳定的局部状态反馈、利用李雅普洛夫稳定性准则，结合矩阵Ｒｉｃｃａｔｉ方程，每一个子系统不确定参数界由Ｍ－矩阵给出，导出了不确定时滞大系统指数稳定的结果，文中所获得的条件推广并改进了文献［１］的主要结果。文中还给出了系统ＢＩＢＯ稳定的条件。     

一个新混沌纠缠系统的Hopf分岔分析

文章基于混沌纠缠方法构造了一个新的混沌系统,通过理论和数值分析验证了该系统存在混沌吸引子．此外,利用非线性动力学理论分析了该系统平衡点的稳定性以及Hopf分岔的存在性和稳定性．经过计算系统在平衡点的第一Lyapunov系数判断Hopf分岔的方向及其稳定性,最后进行数值仿真验证理论分析的正确性．     

连续线性时不变系统的可半稳定性

研究了连续线性时不变系统的可半稳定性。首先，基于矩阵的 Jordan 分解，给出了系统是半稳定的充要条件，由于0是半单特征值在研究系统半稳定性中的重要性，给出了0是半单特征值的两个充要条件。其次，基于系统的能控性分解，给出了系统是可半稳定的几个充要条件。最后通过数值算例验证了结果的可行性。     

复杂转子系统特征值问题的随机摄动分析

在实际工程中转子系统的参数往往具有不确定性,为了更好地对转子系统的稳定性、可靠性和故障诊断等方面 进行研究,正确分析随机参数对转子系统振动特性的影响已经成为不可忽视的问题。文章使用随机摄动传递矩阵方法 研究复杂转子系统的随机特征值问题,计算分析了中介轴承随机参数对双转子系统阻尼特征值的影响,将计算结果与 Monle Carlo随机模拟法的计算结果比较,验证了随机摄动传递矩阵方法的可靠性和实用性。该随机摄动分析方法可以 应用在研究随机参数对转子系统动力学特性和响应影响的计算分析中。     

时滞细胞神经网络的稳定性分析

讨论了具有时滞的细胞神经网络的稳定性问题。给出稳定点的唯一性条件,然后通过建立适合网络模型的Lyapunov Krasovskii函数,利用不等式的放缩,得到了系统全局渐近稳定的时滞相关稳定性条件。其结果以线性矩阵不等式的形式给出,容易求出系统稳定的时滞上界,容易得到时滞无关稳定性结果,且该结果包含了现有文献中关于时滞无关稳定性分析的结果。并以数值算例说明了结果的优越性。     

一类不确定非线性时滞系统的鲁棒控制

研究了一类带有不确定非线性时滞系统的鲁棒渐近稳定问题.利用李亚普诺夫稳定性定理和线性矩阵不等式工具,得到了此类系统鲁棒渐近稳定的充分条件,并给出相应的鲁棒状态反馈控制器设计.最后仿真示例表明了该方法的有效性.     

非线性无人机集群系统分布式编队控制

针对非线性无人机集群系统,利用多智能体系统一致性理论实现无人机的分布式编队控制。利用无人机局部相对信息设计了分布式编队控制器。在一般有向固定通信网络拓扑结构下,通过变量替换,将无人机集群系统的编队问题转换为稳定性问题,通过矩阵分析理论和线性系统李雅普诺夫稳定性分析理论进行分析,获得了无人机集群系统达成期望编队队形系统的充分条件,给出了控制器增益矩阵的设计方法,仿真实验验证了结论的正确性。