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基于一类变时滞大系统全局指数稳定性的研究结果，提出了一种大系统指数收敛率的估计方法．利用此方法对该系统的指数收敛率进行了估计，得到了系统指数收敛率的估计式．该方法以大系统的系数矩阵以及与大系统关联的李雅普诺夫矩阵方程的解构造判定矩阵。利用M一矩阵理论，来确定系统的指数收敛率，计算简便，且与时间滞后量无关，便于在实践中应用．     

分布时滞动态神经网络的全局指数稳定性

在没有假定激励函数有界、可微的情况下,研究包含分布时滞的动态神经网络平衡点的存在性、唯一性和全局指数稳定性.根据M-矩阵和拓扑学的有关知识,以及李雅普诺夫稳定性理论,获得该类神经网络平衡点的存在性、唯一性及其全局指数稳定的充分判据.用神经网络的权值矩阵和激励函数满足的条件构造判定矩阵.如果判定矩阵为M-矩阵,则系统存在唯一平衡点,是全局指数稳定的.     

基于向量Liapunov函数的时滞车辆跟随系统稳定性分析

为了提高自动化高速公路车辆纵向跟随控制系统的稳定性,建立了关于车辆跟随误差的具有时间滞后的无限维非线性关联大系统模型,应用向量李雅普诺夫函数对大系统的稳定性进行了分析。以大系统的孤立子系统的稳定性条件为基础,在假定系统满足全局Lipschitz条件的情况下,得到了此类大系统指数稳定的充分性判据。该判据是与时间滞后量无关的显式判据,可方便地应用于车辆纵向跟随控制器的设计。     

一类随机非线性关联大系统的全局指数稳定性

为研究车辆建模导致的随机误差对自动化公路车辆系统等关联大系统的影响,将确定性箱体理论推广到随机箱体理论,利用M-矩阵理论和随机箱体理论,构造适当的向量Lyapunov函数,通过分析相应随机微分不等式的稳定性,利用随机大系统的系数矩阵以及与大系统关联的Lyapunov矩阵方程的解构造判定矩阵,得到该类大系统全局指数稳定性的充分性判据,即当判定矩阵为M-矩阵时,大系统是全局指数稳定的.仿真结果表明:本文算法收敛速度快,在20 s内系统状态就能达到稳定.     

时变时滞细胞神经网络的周期运动的稳定性

利用M-矩阵理论和矢量Lyapunov函数方法,研究变时滞周期运动细胞神经网络的全局指数稳定性．在放松该类神经网络激活函数的有界性、单调递增性、可微性及Lipsehitz连续等条件下,得到了该类神经网络周期解的存在性与全局指数稳定的代数判据．该判据基于神经网络激活函数满足的条件,利用连接权值矩阵及阻尼系数矩阵构造测试矩阵,根据测试矩阵是否为M-矩阵判定系统周期解的存在性与全局指数稳性．     

控制系统稳定性判据应用与MATLAB仿真

总结了控制系统稳定性的主要判据,包括劳斯稳定性判据、奈奎斯特频域判据、李雅普诺夫稳定性判据,在此基础上列举了具有代表性的控制系统模型,借助MATLAB及其控制工具箱的强大功能对这些模型进行分析,从而判定系统的稳定性.同时,为了改善系统性能,还给出了利用MATLAB设计出不同的控制器的方法.     

时滞Cohen-Grossberg神经网络的全局稳定性

为将神经网络应用于最优化问题的求解,对具有无穷时滞的Cohen-Grossberg神经网络平衡点的存在性、唯一性和全局渐近稳定性进行了探讨．在不假设激活函数有界性、单调性和可微性的情况下,得到了系统平衡点的存在性条件．利用向量Liapunov函数法,构造适当的含有无穷时滞的微分一积分不等式,并分析了微分-积分不等式的稳定性,得到了Cohen—Grossberg神经网络系统全局渐近稳定性的判据．通过判断由神经网络的权系数、自反馈函数以及激励函数构造的矩阵是否为M-矩阵,即可得到Cohen—Grossberg神经网络系统的全局渐近稳定性．最后给出了一个算例,以说明该判据的正确性．     

具有无穷时滞高阶模糊Cohen-Grossberg神经网络的稳定性

利用M矩阵理论和矩阵不等式、矢量Lyapunov 函数法,研究了一类具有无穷时滞的高阶模糊Cohen-Grossberg神经网络的全局指数稳定性.在不要求神经网络激活函数的单调递增性、可微性及Lipschitz连续等假设条件下,得到了该类神经网络平衡点的存在性和唯一性,以及全局指数稳定性的代数判据.该判据为M矩阵的显式形式,与系统的时间滞后以及反应扩散无关,易于在应用中进行检验.最后,通过仿真算例,验证了该方法的正确性和有效性.      

车头间距与高速公路交通流混沌

为了分析交通流混沌的转化机理，探讨了车头间距与高速公路交通流混沌的关系．提出了一种快速判别交通流混沌的最大李雅普诺夫指数改进算法，并用此改进算法和功率谱法研究了高速公路实测交通流的混沌问题，绘制了实测交通流的功率谱曲线．通过分析功率谱曲线，可以明显地观察到交通流频谱出现了噪声和宽峰的变化；用最大李雅普诺夫指数改进算法计算实测交通流的最大李雅普诺夫指数，结果表明，高速公路实测交通流中存在混沌现象．研究表明，车头间距的变化是交通流混沌现象产生的根本原因．     

区间矩阵多项式的Hurwitz与Schur鲁棒稳定性

由于N阶区间矩阵多项式的参数空间的维数最大可达2NK^2维，采用有限检验算法确定其Hurwitz与Schur性是很困难的。为了解决这一问题，本文提出的检验定理将李雅普诺夫函数与区间矩阵多项式的上下界联系起来，使区间矩阵多项式的Hurwitz与Schur稳定检验过程得以简化，为区间的向量微分方程系统与区间离散时滞系统的鲁棒稳定性判定提供了一种方法。     

带时变时滞细胞神经网络的全局渐近稳定性

研究了带时变时滞的细胞神经网络的全局渐近稳定性问题,给出了带时变时滞细胞神经网络平衡点全局渐近稳定的新充分判定准则。首先,提出所研究的时滞细胞神经网络模型、系统激活函数所需满足的条件及需要的引理。然后,将所研究的系统通过一个等式进行线性变换,在定义一个与系统相关的映射操作基础上,基于Lya-punov-Krasovskii稳定性定理和线性矩阵不等式技术来讨论时滞细胞神经网络的全局渐近稳定性。所得条件是时滞相关的。最后,用一个数值例子验证所得的稳定性条件是有效的。     

一类混合时滞复值神经网络的动态行为分析

为将复值神经网络应用于模式识别,对一类具有混合时滞的复值神经网络平衡点的动态行为进行了探讨.在假定激活函数满足Lipschitz条件的情况下,利用同胚映射相关引理以及向量Lyapunov函数法,研究了确保该系统平衡点的存在性、唯一性以及指数稳定性的充分条件.研究结果表明,用复值神经网络的权系数、自反馈函数及激活函数所构造的判定矩阵是M矩阵.最后,通过一个数值仿真算例验证了所得结论的正确性.      

不确定时变时滞系统的指数稳定鲁棒H_∞可靠控制

针对一类含有时变时滞的参数不确定线性系统,研究了在执行器发生故障情况下系统指数稳定的鲁棒H∞可靠控制器设计问题.根据Lyapunov稳定性理论,给出了系统存在指数稳定鲁棒可靠控制器应满足的一个矩阵不等式;同时给出了系统具有H∞性能指标应满足的另一个矩阵不等式.论文将这两个矩阵不等式转化为两个线性矩阵不等式（LMIs）.利用论文方法设计的指数稳定鲁棒H∞可靠控制器能够使得时滞系统对于任意允许的不确定性以及任意执行器失效都保持鲁棒可靠指数稳定,并且使系统具有指定H∞范数的干扰抑制能力.仿真结果表明了该控制器设计方法的有效性.     

基于Internet的遥操作机器人系统的鲁棒控制

在基于Internet的遥操作系统中存在时变的通信时延,时变时延会严重影响系统的稳定性和操作性能。本文针对时变的通信时延对系统的影响,将时延变化率建模为系统不确定参数,提出用时间前向观测器预测从机械手的状态,用力、预测的位置和速度反馈消除或减小时延对系统的影响。通过对反馈参数的分析与设计,使整个系统具有鲁棒渐近稳定性。仿真结果表明了该方法的有效性。     

脉冲混沌神经网络的全局指数同步性

为研究脉冲神经网络的动力学行为,基于驱动-响应概念分析了两种具有可变时滞的脉冲混沌神经网络的全局指数同步性.假设激活函数满足严格单调递增,用神经网络的权系数、自反馈函数及激活函数构造不等式.根据向量Lyapunov函数理论,得到了驱动-响应系统全局指数同步充分条件的方程,即该方程小于0.数值仿真结果证明了该充分条件的正确性.     

Stability of Neutral Stochastic Differential Equations with Multiple Variable Delays

This paper discusses the pth moment stability of neutral stochastic differential equations with multiple variable delays. The equation has a much more general form than the neutral stochastic differential equations with delay. A new kind of ψ-function is introduced to address the stability, which is more general than the exponential stability and polynomial stability. Using a specific Lyapunov function, a stability criteria for the neutral stochastic differential equations with multiple variable delays is established, by which it is relatively easy to verify the stability of such equations. Finally, the proposed theories are illustrated by two examples.