扩散反应脉冲Cohen-Grossberg神经网络的鲁棒稳定性

应用光滑边界引理,分析具有反应扩散项和脉冲扰动的Cohen-Grossberg神经网络平衡点的全局指数鲁棒稳定性.假设激活函数满足Lipschitz条件,利用向量Lyapunov稳定性理论和数学归纳法,得到了系统全局指数鲁棒稳定的充分条件:由神经网络关联矩阵、增益函数、反应扩散项及激活函数界构造的表达式小于0.     

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.     

含随机干扰的车辆跟随系统滑模控制

为验证滑模控制用于含随机干扰的车辆跟随系统的可行性,建立了车辆跟随系统模型和相应的随机车辆动力学模型.用滑模控制法设计了随机车辆跟随系统的控制器.用向量Lyapunov函数法研究了控制系统稳定性,并得到系统指数均方稳定的充分条件.仿真中设置的随机因素为车辆的阻力.仿真结果表明,在5 s内跟随车辆的加速度和速度已接近领头车辆,车间距误差小于0.05 m.      

脉冲干扰复数域Cohen-Grossberg神经网络的稳定性

为了分析脉冲干扰因素对复数域神经网络的影响,研究了一类具有脉冲干扰的变时滞复数域Cohen-Grossberg神经网络的平衡点的动态行为.在假定放大函数、自反馈函数以及激活函数定义在复数域的情况下,首先,利用M矩阵和同胚映射的相关原理,分析了该系统平衡点的存在性和唯一性;其次,利用向量Lyapunov函数法以及数学归纳法,研究了该系统平衡点的全局模指数稳定性,并建立的稳定性判据;最后,通过两个数值仿真算例验证了所得结论的实用性和正确性.仿真结果显示系统状态在0.5 s便可收敛到平衡状态.研究结果表明:时滞和脉冲干扰强度越大、放大函数越小,则神经元状态的指数收敛速度越慢.