摘要：基于lyapunov方法和不等式分析技巧,讨论了一类时延细胞神经网络(DCNN)全局渐近稳定性问题,给出了一个新的充分判据,该判据可用于设计出全局稳定的神经网络.

摘要：研究嗅觉皮层神经网络的周期解,利用压缩映射原理和构造lyapunov泛函的方法,给出判定此系统周期解的存在唯一性及指数稳定性的条件。这些条件可用于设计周期稳定的嗅觉皮层神经网络,也很容易用简单的代数方法进行验证,这对嗅觉皮层神经网络的设计和应用起到了重要作用。

摘要：时滞广泛存在于工程实践中,时滞往往是引起系统不稳定甚至导致系统性能恶化的重要因素之一,并且时滞的存在给系统的稳定性分析及控制器设计都带来了很大的困难.在过去30年中,控制界对时滞系统的分析、综合和控制的研究兴趣不断提高.主要介绍利用lyapunov稳定性定理和线性矩阵不等式工具给出的时滞相关的渐近稳定性和控制的充分条件.构造新的lyapunov-Krasovskii泛函,基于线性矩阵不等式和自由权矩阵方法得到保守性低的结果是近年学者们的主要研究工作.时滞系统的研究面临很多挑战,但它必将具有广阔的理论和应用前景.最后,简单指出了今后的研究方向.

摘要：研究一类忆阻递归神经网络(MRNNs)平衡点的全局指数稳定性。MRNNs激励函数是Lipschitz连续的,利用线性矩阵不等式和lyapunov泛函理论,证明MRNNs平衡点是全局指数稳定的,并且在未引入其他参数的情况下,得到MRNNs平衡点全局指数稳定的充分条件,为电路的设计与实现提供了保障。数值实例验证了结果的有效性。

摘要：利用lyapunov泛函方法,研究了具有时滞的Hopfield神经网络稳定性的测试问题,得到了网络全局渐近稳定性与滞量无关的测试方法,这对于时滞神经网络的设计与检验具有普遍应用的意义。

摘要：研究一类时延并联限制细胞神经网络的周期解。利用压缩映射原理和构造lyapunov泛函的方法,给出判定此系统周期解的存在唯一性及指数稳定性的条件,并给出了一个例子说明条件是可行的。这些条件可用于设计周期稳定的时延并联限制细胞神经网络,也很容易用简单的代数方法进行验证,这对此类细胞神经网络的设计和应用起到了重要作用。

摘要：研究了汽车主动悬架系统存在的振动控制问题。首先,建立了1/4汽车主动悬架模型,考虑了系统中存在的参数不确定性以及汽车悬架设计的几项性能指标;其次,基于lyapunov泛函方法设计出满足闭环系统H_∞性能指标的状态反馈控制器,并给出了控制器参数线性矩阵不等式(LMIs)解的形式;最后,将采用鲁棒H_∞控制器的主动悬架与被动悬架进行了时域仿真对比。结果表明,前者能够获得更好的控制效果。

摘要：研究了具有区间时变时滞的T-S模型模糊控制系统的稳定性分析和控制设计问题.基于lyapunov-Krasovskii泛函方法和改进的积分不等式方法确保了系统的稳定.通过计算一系列线性矩阵不等式(LMIs),得到了所需模糊控制器增益.与一些现有的结论相比,得到计算结果保守性更小,并通过仿真实验验证了该方法的有效性.

摘要：采用lyapunov-Krasovskii泛函、Schur补引理和线性矩阵不等式方法,设计了带有记忆的控制器,研究不确定参数的线性切换系统及鲁棒H∞控制问题,在任意切换策略下,导出鲁棒H∞控制器的充分条件。采用带有记忆的控制器,分析了系统的稳定性及H∞性能,并通过仿真实例证实了结论的有效性。

摘要：采用了一种自适应迭代学习的控制方法,对于一类含有未知控制方向以及参数化和非参数化不确定性系统进行了研究.结合连续的Nussbaum增益技术,很好地处理了系统中控制方向未知的问题.在满足局部Lipschitz连续条件下,非参数化不确定性可以得到有效的解决.通过构造微分-差分耦合参数自适应律,提出一种自适应迭代学习控制方案,保证系统跟踪误差沿迭代轴方向渐进收敛于零.基于一个构造的lyapunov泛函,给出闭环系统收敛的一个充分条件.实例仿真结果验证了设计方法是有效的.