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本文考虑了具有时变时滞和时滞脉冲的不确定脉冲神经网络的鲁棒指数稳定性。 假设所考虑的脉冲神经网络具有范数界参数不确定性和时变延迟,并且脉冲上的状态变量可能与时变延迟有关。 通过将Lyapunov函数与
在本文中,我们将交换系统的一些概念引入到神经网络领域,并研究了具有时变结构不确定性和时变时滞的一大类交换递归神经网络(SRNN)。 通过考虑Leibniz-Newton公式中各项之间的关系,设计了一些
动态输出反馈鲁棒模型预测控制
针对一类不确定非线性系统, 提出一种新的模糊鲁棒??∞ 跟踪控制方案. 应用模糊T-S 模型表征非线性系统, 系统不确定性通过模糊逻辑系统消除. 由线性矩阵不等式和自适应律给出了模糊控制器存在的一个充
具有Markovian跳跃参数的时滞不确定Hopfield神经网络的鲁棒指数稳定性。
具有不确定性的非线性时变系统的鲁棒ADRC
对准线性参数时变Markov跳变系统,当系统状态不完全可测时,研究一类基于输出反馈的鲁棒模型预测控制问题。将多包不确定性和有界噪声综合考虑,通过求解无穷时域性能指标的最小最大优化问题,得到了系统的输出
针对一类带有不确定性的非线性MIMO纯反馈系统,提出一种自适应鲁棒模糊控制方法.该方法放宽了已有文献对系统模型的限制条件,基于李雅普诺夫分析方法获得了控制输入和自适应律.在控制输入设计中,鲁棒控制项用
研究了一类具有时变时滞和线性分数不确定性的离散时间切换奇异系统的无记忆状态反馈鲁棒稳定性和稳定性问题。 通过构造新颖的切换Lyapunov-Krasovskii泛函,根据线性矩阵不等式(LMI),建立
具有随机输出时滞的LPV双速率系统的鲁棒全局识别和输出估计
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