一、多组多滞后区间时变系数线性关联控制系统的结构与关联鲁棒镇定（论文文献综述）
李淑琦[1]（2019）在《基于非周期采样的随机模糊系统稳定性及其控制研究》文中提出在实际系统及其外部环境中,随机因素随处可见,并且对系统的动力学行为产生影响。因此,将随机因素作为其内部驱动因素的It（?）随机模型,可以很好地反映自然与社会工程领域系统的演变规律,因而被采纳。同时,随着科技的不断发展,实际的受控对象的结构或参数通常具有高维、时变、高度非线性、强耦合以及时滞等的复杂特性。由于能够以任意精度去逼近非线性系统,并利用线性系统的相关理论去有效地分析非线性系统的相关性能,T-S模糊模型一经提出就引起了学术界的广泛关注,并被应用于工业工程实践中。此外,由于计算机技术的不断革新,将计算机作为控制器的数字控制器方式,具有精度高、稳定性好等诸多优势,已成为近年来科学研究与工程应用中的热点课题。受上述思想的启发,本文以随机非线性系统为研究对象,借助T-S模型的分析方法,以采样地模糊控制为实现方式,研究了随机非线性系统基于非周期采样的稳定性以及相关控制问题。本文的主要研究成果和创新点总结如下:1.论述随机模糊模型与采样控制的研究背景及意义,分别从It（?）随机系统、时滞问题、T-S模糊模型及其控制、采样控制、模糊采样控制的研究现状五个方面综述随机T-S模糊系统和采样控制研究进展情况,给出一些预备知识、相关定理、引理和定义等,最后简要给出本文的主要研究内容以及章节安排。2.基于新的视角,研究非周期采样下的随机模糊系统的均方稳定性问题。对采样的处理方式利用时变输入时滞法,将连续系统离散反馈问题建模为一类时变滞后反馈的问题。对滞后反馈问题采用Lyapunov函数法,通过方程复用,对滞后的反馈加以利用,使得滞后不再仅仅是对系统的稳定性起到破坏作用。另外,通过方程信息寻找滞后项与非滞后项之间的关联,用非滞后项来估计滞后项;同时,不依赖于Razumihkin技巧,得到更为宽松的结论,且结论是用Riccati矩阵方程来刻画的,能够清晰的显示出控制器对于系统稳定的作用。3.研究非周期采样下的不确定随机模糊系统的鲁棒保成本控制问题。为了突出采样时刻的锯齿状结构以及更为能精确地刻画采样系统所表现出来的连续信号与离散信号并存的混杂性,我们将非周期采样控制问题建模为跳变系统,原问题随即转化为一类随机脉冲控制问题。重新建模后的系统,能够避免了输入时滞方法必须面临的模糊系统与模糊控制器的前件不匹配问题。此外,基于时变的Lyapunov函数理论,我们实现了对脉冲增益谱半径不小于1时的跳变系统的控制器设计与综合问题。4.研究非周期采样下的具有参数不确定的时滞随机模糊系统的鲁棒H∞控制问题。对采样的处理方式为跳变系统建模方法,反馈方式选择的是多速率的状态反馈。基于非周期采样的特点,设计拟周期的多速率状态反馈控制器。常用的单速率反馈仅仅为多速率反馈的一种特例。分析工具仍然选择时变Lyapunov函数法。由于系统本身受时滞的影响,使得时变Lyapunov函数对于滞后项也相应表现为滞后时变的,因此,设计了确定滞后时变矩阵函数具体取值的算法。同样地,利用时变辅助函数法得到了不确定随机模糊系统满足H∞性能的充分条件。5.研究非周期采样下的随机模糊系统的H∞滤波问题。利用跳变系统方法对采样系统进行重新建模,将其建模为脉冲系统。对于随机模糊模型,设计了全阶的模糊滤波器,基于时变Lyapunov函数法,分析滤波误差系统的均方指数稳定与H∞性能,并最终设计了滤波器的求解方式。由于滤波器的设计本身是一种动态算法,可以进一步地丰富对采样数据的跳变系统建模的动态反馈机制理论。最后,对本文工作进行了总结,并对后续研究方向进行展望。
吴伟林[2]（2019）在《基于控制器参数化的切换系统设计》文中研究表明现代工业过程面向大规模、集成化方向发展,对系统的控制精度要求也越来越高,需要不断的对系统进行优化,保证系统稳定性或某些性能指标达到更高的要求,采用传统的控制方法设计单一的控制器难以满足实际工业系统的多性能指标需求。为了克服单个控制器的不足,设计一系列子控制器按照预先设定好的规则进行切换,使得系统能够应对外部环境多种复杂因素的干扰。虽然切换控制器能够满足复杂系统的多种性能需求,但是现有的基于Lyapunov函数的切换控制器设计方法更多强调闭环系统全局性能,而切换控制器在系统局部性能优化上,仍需进一步深入研究。为同时保证控制系统的全局和局部最优性能,进一步优化系统性能,将Youla参数化方法引入到切换控制器的设计上,在保证系统稳定性的同时,将优化问题集中到自由参数的优化上,从而实现既定的控制目标,改善系统局部最优性能。此外,基于Youla参数化设计切换控制器不仅可以保证在切换的情况下整个闭环系统稳定或满足某些性能,而且可以保证局部子系统满足相应的最优性能指标。本论文将结合Youla参数化方法,对线性时不变（Linear time invariant,LTI）系统和线性参数变化（Linear parameter-varying,LPV）系统的切换控制器设计问题展开深入研究,本文主要内容分为以下几个方面:1.针对一个LTI被控对象,基于Youla参数化方法设计切换控制器,给出了切换控制器的Youla自由参数在任意切换时保证子系统的H2控制性能的充分条件。另外,根据该自由参数和闭环系统之间H2性能的对应关系,给出了一种切换控制器自由参数的状态空间实现,不仅可以保证在任意切换的情况下整个闭环系统满足某一H2性能,而且可以保证局部子系统满足相应的H2性能。2.研究了基于Youla参数化的LPV系统任意切换H∞性能控制器设计问题。为解决单一的LPV控制器在时变参数大范围变化时,无法保证闭环系统在所有参数区域内都具有相同的控制性能。将时变参数的变化区域划分为若干个子区域,利用Riccati不等式求解中心控制器保证系统全局的H∞性能。通过线性分式变换得到中心控制器Youla参数的状态空间实现Q（θ）,将切换控制器转换为自由参数之间的切换,以保证在任意切换下的每个子系统和整个闭环系统都满足相应的H∞性能。3.针对LPV控制系统的噪声抑制问题,结合Youla参数化方法,研究了H2控制性能的平滑切换LPV控制器的设计。首先,采用Lyapunov不等式求取中心控制器,保证系统的稳定性,然后根据时变参数的变化区域划分为若干个子区间,再将中心控制器进行参数化分解,通过线性矩阵不等式求取具有H2控制性能的自由参数Q（θ）,设计平滑切换控制器自由参数,不仅能够实现平滑过渡的切换,并且使得系统具有较好的噪声抑制能力。4.针对切换LPV控制器在切换时可能产生较大的扰动问题,基于Youla参数化方法设计平滑切换控制器并实现系统满足H∞控制性能。将参数变化范围划分为若干个子区域,利用Riccati不等式求解中心控制器保证全局的H∞性能,采用互质因式分解技术,构造凸组合形式,对于调度参数重叠区域的LPV控制器的Youla参数的设计,重叠区域的Youla参数将由相邻的子区间的控制器的Youla参数线性插值得到,从而实现自由参数平滑过渡的切换。所提出的方法不仅能够保证系统全局的H∞性能,也可以保证局部子系统的H∞性能,并且实现在切换时产生较小的扰动。
丁三波[3]（2018）在《神经动力系统的稳定性分析与综合》文中指出神经动力系统是人工智能发展中的重要元素,也是智能自动化研究中的有效工具,当前在图像处理、模式识别、记忆存储、最优化等方面具有广泛的应用。本文主要针对神经动力系统的稳定性分析与综合进行深入研究。从研究对象来看,本文主要考虑递归神经网络和忆阻神经网络。忆阻神经网络是将传统递归神经网络的电阻替换为忆阻而形成的,可以看作是递归神经网络的一个升级版。在诸多应用中,忆阻神经网络也展现出比传统递归神经网络更多的优势。从研究内容来看,本文主要研究神经动力系统的稳定性、镇定和同步控制问题等。稳定是神经动力系统分析与综合的基础。镇定是与稳定密切相关的控制问题。对某些神经模型参数,如果网络展现出震荡或混沌等不稳定行为,那么往往需要设计恰当的控制器去镇定所研究的网络系统。在实际应用中,镇定也常用于实现更好的系统性能或较快的收敛速度等预期目标。此外,神经动力系统的混沌同步在安全通信、图像加密等方面应用广泛。本质上,同步控制可以看作是对相关误差系统的镇定。总体而言,本文可以分为两部分。前一部分针对时滞神经动力系统的稳定性问题,分别提出了柔性终端法和多积分法,并建立相关的稳定性判据;后一部分主要探讨神经动力系统的控制综合,分别设计了几种有效的状态反馈控制器,例如基于时变切换控制增益的采样控制器和基于域分割的间歇式控制器。本文的主要创新概述如下:（1）针对时变时滞递归神经网络的稳定性分析问题,提出了柔性终端法。基于凸组合原理,该方法实现了时滞固定区间到柔性区间的转化。在柔性终端法的基础上,原创性地构造了一类具有柔性时滞积分区间的李雅普诺夫泛函（Lyapunov-Krasovskii functionals,LKFs）。在柔性终端法的指引下,针对时变时滞递归神经网络分别通过Wirtinger不等式和自由权矩阵法建立相应的稳定判据。理论分析和实验证明,柔性终端法在降低稳定判据保守性的同时,不会带来额外的决策变量。（2）针对时滞系统的稳定性分析问题,基于多积分法,建立了具有分层性质的稳定性判据。首次在理论上证明了LKFs中积分的重数和稳定判据的保守性之间的反比关系,为多积分法的可行性提供了理论依据。此外,基于传统的Wirtingter不等式,首次建立了Wirtingter多重积分不等式,提高了对多积分型LKFs的导数上界估计的精确性。随后,针对时变时滞递归神经网络建立时滞依赖的稳定判据。（3）针对具有饱和执行器的递归神经网络的事件触发控制,构造了基于切换方法的事件触发机制。该触发机制可以看作是非周期采样和连续事件触发之间的切换。相应地,本文还设计了具有时变切换控制增益的控制器。控制增益由一个指数衰减项和两个常增益矩阵构成。当非周期采样和连续事件触发条件发生切换时,两个常增益矩阵也要求发生相应的切换。通过构造切换LKFs,得到保证闭环系统局部指数稳定的线性矩阵不等式（Linear Matrix Inequalities,LMIs）判据。引入的指数衰减项和切换增益都有助于提高LMIs判据的可行域,进而可以增大可行初值域、事件触发控制中的触发阈值、以及传感器的平均等待时间。（4）针对忆阻神经网络的饱和镇定控制问题,首次提出了基于鲁棒分析法的研究方法。通过定义一类逻辑切换函数,将忆阻神经网络转换为一种易处理的模式。根据此模型,通过鲁棒分析法对忆阻神经网络的连接权进行处理。该方法兼顾了镇定判据的保守性和计算复杂性。同时,设计一种带有指数衰减项的饱和采样数据控制器。借助广义的扇区条件,建立保证闭环系统局部指数稳定性的LMIs条件。此外,还通过三个优化问题来求解控制增益,旨在增大采样区间、增大可行初值域、以及减小执行器的大小。（5）针对忆阻神经网络的滞后准同步控制问题,首次探讨了连接权切换跳变不匹配的问题。根据忆阻连接权状态依赖的切换规律,建立提取切换跳变信息的有效方法,通过周期间歇式控制实现了忆阻神经网络的滞后准同步控制。理论分析表明,同步误差界限与切换跳变密切相关。最终,给出控制器设计程序使得主从系统的同步误差可以收敛到一个设定的域内。（6）针对时滞忆阻神经网络的准同步控制问题,提出基于域分割的间歇式控制方法。该方法通过非负实域的三个子域和一个正定辅助函数进行刻画。三个子域和辅助函数之间的动态关系决定了是否对从系统施加控制输入。根据所提方法,建立若干简明的同步判据和相应的复合设计程序使得同步误差可以收敛到一个预定的界限。所提间歇式控制方法也被应用在事件触发控制中,并设计一种间歇式事件触发机制来研究忆阻神经网络的准同步问题。这种触发机制因不考虑间歇期内的事件,从而可以有效地减少采样数量。
严慰[4]（2016）在《广义扩展结构大系统分散关联镇定的若干问题研究》文中研究表明本文研究广义互联大系统结构扩展时的分散关联镇定问题。由于广义系统的特殊性,此类系统的稳定性分析与镇定控制器设计比正常系统复杂得多,除了考虑系统的稳定性,还要考虑系统的正则性与无脉冲性。当此类系统结构发生变化或结构重构时往往会对其稳定性产生较大的影响,为了消除这种影响,本文从广义大系统结构关联稳定控制的角度研究了四个相关问题,具体内容如下:1.利用Lyapunov稳定性理论和线性矩阵不等式方法（LMI）研究了广义互联大系统结构重构时的分散关联镇定的问题。主要针对结构重构的两种情况,一种是广义互联大系统的子系统脱离大系统或又重新连接上的结构变化,另一种则是考虑了结构扩展的情况,即在原大系统的基础上加入了新的子系统的情况。对这两种情况下的关联稳定性问题进行了研究,通过推导此类广义扩展结构大系统鲁棒分散关联镇定的充分条件,给出了广义互联大系统关联稳定控制器的设计方法,最后用仿真实例证明了此方法的有效性。2.研究了一类基于动态输出反馈的广义扩展结构大系统鲁棒分散关联镇定问题。利用Lyapunov稳定性理论和LMI方法在不对广义大系统进行系统分解的情况下建立了此类广义扩展结构大系统的数学模型,给出了系统鲁棒分散关联镇定的充分条件,并给出了两种广义扩展结构大系统关联稳定控制器的设计方法,最后用数值算例仿真了这两种方法,证明了所提方法的可行性和有效性。3.研究了一类广义扩展结构大系统有限时间鲁棒分散关联镇定问题。将有限时间稳定性及关联稳定性的概念引入到广义扩展结构大系统分散镇定的控制设计中。在不改变原系统分散控制律的基础上,设计了新扩展子系统的分散有限时间关联稳定控制律,使得新子系统和扩展后的大系统均是有限时间稳定且关联稳定的。利用LMI的方法,给出了新加入子系统基于状态反馈和动态输出反馈的广义大系统扩展结构的分散控制器设计方法,最后进行了仿真实例研究。4.研究了一类状态时滞广义互联大系统在结构扩展时的分散H∞状态反馈控制问题,利用Lyapunov稳定性理论和LMI方法建立了此类广义时滞扩展结构大系统的数学模型,给出了系统鲁棒分散关联镇定的充分条件,并给出了新加入子系统关联镇定状态反馈控制器的设计方法,该控制器可使新子系统及扩展后的闭环大系统渐近稳定,且满足给定的H∞性能指标。最后用数值算例验证了所提方法的可行性和有效性。
蒋朝辉[5]（2011）在《奇异系统时滞相关容许性分析及鲁棒控制研究》文中指出奇异系统是正常系统的推广,广泛存在于各种实际系统中,如化工过程、电力系统、核反应堆、经济系统等。此外,由于信号传递等,时滞现象大量存在于各种实际系统中,时滞常常是导致系统不稳定和性能恶化的原因之一。时滞奇异系统的稳定性与镇定问题是奇异系统理论的基本问题之一,对其稳定性与镇定的研究要比正常系统复杂得多,因为时滞奇异系统不仅需要考虑稳定性,而且还需要考虑正则性和脉冲自由,因此对时滞奇异系统的时滞相关容许性（正则、无脉冲、时滞相关稳定）分析和鲁棒控制的研究具有重要的理论价值和实际意义。本文主要研究时滞奇异系统的时滞相容许性分析和鲁棒控制问题。通过构造合适的Lyapunov-Krasovskii泛函,采用积分等式、广义积分不等式、线性矩阵不等式（LMI）等方法,研究时滞奇异系统的时滞相关容许问题、时滞相关-时滞变化率相关容许问题、鲁棒可镇定问题、鲁棒H∞控制问题以及时滞奇异关联大系统的分散鲁棒容许与镇定问题。论文主要工作体现在以下几个方面：（1）针对一类定常时滞奇异系统,利用积分等式方法,分别研究了时滞相关容许、鲁棒时滞相关容许以及鲁棒时滞相关H∞控制问题,并利用线性矩阵不等式,给出了时滞相关H∞状态反馈控制器的设计方法。主要特点是用积分等式来处理Lyapunov-Krasovskii泛函导数中的交叉项,这一方法有别于积分不等式方法,较好地解决了时滞奇异系统的时滞相关容许性问题。（2）针对一类时变时滞奇异系统,通过构造一个具有三重积分项的新Lyapunov-Krasovskii泛函,基于积分等式和二重积分等式,获得了时滞相关-时滞变化率相关的容许性条件,并将其推广到具有时变结构不确定性的时滞奇异系统。在此基础上,给出了时变时滞奇异系统的新有界实引理,并将其应用到时变时滞不确定奇异系统中,得到了时变时滞不确定奇异系统的鲁棒时滞相关H∞控制问题可解的条件和时滞相关-时滞变化率相关状态反馈控制器的设计方法,获得了控制律的表达式。（3）针对同时具有多输入时滞和多状态时滞的奇异系统,首先给出了多时滞奇异系统的正则性与时滞无关的判据,该判据容易验证。然后,利用Lypunov-Krasovskii泛函方法和广义积分不等式方法,获得系统在无记忆状态反馈作用下可容许化的时滞相关条件,并用矩阵不等式的形式给出,只要给定的矩阵不等式有可行解,就可以找到无记忆状态反馈控制器使系统是正则、无脉冲且时滞相关稳定的。与此同时,给出只含有多输入时滞的奇异系统的时滞相关容许化条件以及相应的无记忆状态控制器的设计方法和只含有多状态时滞的奇异系统的时滞相关容许化条件以及相应的有记忆状态控制器设计方法。（4）针对一类具有关联时滞的不确定奇异关联大系统,通过构造特殊的Lyapunov-Krasovskii函数,利用Lyapunov稳定性理论与时滞积分矩阵不等式相结合的方法,讨论了该类系统的时滞相关分散鲁棒容许问题,并给出了分散控制器的设计方法。所给出的分散鲁棒镇定判据是与时滞大小相关的,并且用矩阵不等式表示,从而可以用Matlab方便求解。
张新政,刘永清[6]（1996）在《多组多滞后区间系数时变非线性关联控制系统的结构与关联鲁棒镇定（Ⅰ）》文中研究表明建立了多组多滞后区间系数时变非线性控制系统的结构概念，采用刘永清建立的鲁棒镇定的等价法，给出了具有扰动结构参数的多组多滞后区间系数时变非线性关联控制系统的结构与关联鲁棒镇定，同时给出了扰动参数与滞后非线性项界限的估计公式
张新政,刘永清,高存臣[7]（1996）在《多组多滞后区间系数时变非线性关联控制系统的结构与关联鲁棒镇定（Ⅱ）》文中研究指明建立了多组多滞后区间系数时变非线性控制系统的结构概念，采用鲁棒镇定等价法，给出了具有扰动结构参数的多组多滞后区间系数时变非线性关联控制系统的结构与关联鲁棒镇定，同时给出了扰动参数与滞后非线性项界线的估计公式．
张新政,刘永清[8]（1994）在《多组多滞后区间时变系数线性关联控制系统的结构与关联鲁棒镇定》文中提出本文建立了多组多滞后区间时变系数线性关联控制系统的结构概念,采用刘永清建立的鲁棒镇定等价法,给出了具有扰动结构参数的多组多滞后区间时变系数线性关联控制系统的结构与关联鲁棒镇定,同时给出了鲁棒镇定的扰动参数与滞后界限的估计公式。
张新政,刘永清[9]（1994）在《多组多滞后区间时变系数线性关联控制系统的结构与关联鲁棒镇定（1）》文中指出本文建立了多组多滞后区间时变系数线性关联控制系统的结构概念,采用刘永清建立的鲁棒镇定等价法,给出了其有扰动结构参数的多组多滞后区间时变系数线性关联控制系统的结构与关联鲁棒镇定,同时,给出了鲁棒镇定的扰动参数与滞后界限的估计公式。
胡何丽[10]（2009）在《若干类时变时滞系统的鲁棒稳定性分析与控制》文中提出稳定性是系统的基本结构特性之一,不确定性和时滞的存在可能会导致一个稳定的系统失稳.因此,时滞系统的鲁棒稳定性和控制器设计问题是控制理论的热门课题.目前,关于各种不确定时滞系统的稳定性分析与控制的研究已经取得了许多成果.但是,关于多时变时滞和多不确定项的组合大系统、广义系统和中立系统的研究还不多见.本文利用Lyapunov稳定性理论、矩阵分析理论和线性矩阵不等式技术,研究具有多时变时滞和多不确定项的组合大系统、广义系统、组合广义系统、中立组合系统和非线性中立系统的鲁棒稳定性和控制器设计问题.主要工作概括如下：（一）研究一类具有时变时滞的不确定组合大系统的可靠保性能控制问题.执行器故障模型概括了执行器正常、执行器部分退化和执行器完全失效三种情况,系统的性能函数是含有故障输入项的积分二次函数.利用线性矩阵不等式方法,得到可靠保性能控制器存在的一个充分条件,并通过数值算例演示保性能控制器的设计方法.（二）研究一类具有时变时滞的不确定广义系统的稳定性问题.系统不确定性是范数有界的,时滞在一个区间内变化.通过引入一些矩阵变量,给出一个既适用于快时变时滞又适用于慢时变时滞的时滞依赖稳定性判据.与现有结果对比,所给方法的可行区域和时滞上界较大.（三）研究一类具有时变时滞的组合广义系统的基于观测器的鲁棒H∞控制问题.系统状态矩阵、控制输入矩阵和关联项系数矩阵均含有不确定性,且系统状态、控制输入和关联项均存在时变时滞.采取抵消部分关联项的解决方案,以LMIs的形式给出基于观测器的H∞控制器的设计方法.（四）研究一类由N个子系统构成的不确定中立组合系统的非脆弱分散保性能控制与优化问题.通过放大交叉项（关联项和系数矩阵的乘积）,将非脆弱分散保性能控制器设计问题归结到求取N个相互耦合的矩阵不等式的可行性问题,其中一个不等式是LMI.提出一个能够处理非线性约束的算法来解决这个保性能优化问题.用两个数值例子演示所给方法,与现有结果相比,利用本文方法得到的保性能的最小值较小.（五）研究一类关联项含有不确定性的中立组合系统的非脆弱分散保性能控制与优化问题,通过引入新的矩阵变量,适当放大优化口标,得到LMIs约束条件下的凸性优化目标.进而得到基于LMIs的保性能控制器设计方法.在该方法中,关联项被当作有效信息,而不是扰动,并且交叉项没有被放大.（六）将广义系统方法应用于不确定中立组合系统和非线性中立系统的保性能控制与优化问题研究.给出两类系统的基于LMIs的保性能控制器设计方法,该方法依赖于时变时滞导数而与时滞大小无关.在解决两类系统保性能的优化问题时,分别采用引入常数和矩阵变量的处理策略,得到两类系统保性能的凸性优化目标.所得方法的保守性比现有结果的小.
二、多组多滞后区间时变系数线性关联控制系统的结构与关联鲁棒镇定（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、多组多滞后区间时变系数线性关联控制系统的结构与关联鲁棒镇定（论文提纲范文）
（1）基于非周期采样的随机模糊系统稳定性及其控制研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 随机时滞系统研究现状 |
| 1.2.1 It(?)随机系统的研究现状 |
| 1.2.2 时滞问题研究现状 |
| 1.2.3 T-S模糊系统及其控制研究现状 |
| 1.2.4 采样控制研究现状 |
| 1.2.5 采样模糊控制的研究现状 |
| 1.3 预备知识 |
| 1.3.1 常用记号 |
| 1.3.2 常用定义、引理、定理及不等式 |
| 1.4 主要工作与章节安排 |
| 1.5 本章小结 |
| 第二章 新视角下的随机T-S模糊系统的非周期采样控制 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 预备知识 |
| 2.2.1 系统描述 |
| 2.2.2 相关定义、引理 |
| 2.3 主要结论 |
| 2.4 数值仿真 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 基于跳变系统建模的随机T-S模糊系统的非周期鲁棒采样保成本控制 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 预备知识 |
| 3.3 主要结果 |
| 3.3.1 跳变系统建模 |
| 3.3.2 不确定系统的保性能分析与控制器设计 |
| 3.4 数值仿真 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 基于拟周期多速率方法不确定时滞随机模糊系统非周期采样鲁棒H_∞控制 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 模型描述和预备知识 |
| 4.3 主要结论 |
| 4.3.1 鲁棒均方指数稳定分析 |
| 4.3.2 鲁棒H_∞性能分析 |
| 4.4 数值仿真 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 基于跳变系统建模的随机T-S模糊系统的非周期采样H_∞滤波 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 模型描述和预备知识 |
| 5.3 主要结果 |
| 5.3.1 H_∞性能分析 |
| 5.3.2 滤波器设计 |
| 5.4 数值仿真 |
| 5.5 本章小结 |
| 总结与展望 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间的研究成果 |
| 致谢 |
| 附件 |
（2）基于控制器参数化的切换系统设计（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.2 控制器参数化概述 |
| 1.2.1 控制器参数化研究现状 |
| 1.2.2 基于Youla参数化的增益调度控制 |
| 1.3 切换系统概述 |
| 1.3.1 切换规则 |
| 1.3.2 多控制器的切换 |
| 1.4 切换线性变参数系统 |
| 1.4.1 LPV系统研究概述 |
| 1.4.2 LPV系统模型 |
| 1.4.3 LPV系统的Lyapunov稳定性 |
| 1.4.4 切换LPV控制器研究现状 |
| 1.5 本文结构与主要研究内容 |
| 1.6 课题来源 |
| 第二章 预备知识 |
| 2.1 向量和矩阵的范数 |
| 2.1.1 向量的范数 |
| 2.1.2 矩阵范数 |
| 2.1.3 函数范数 |
| 2.2 线性矩阵不等式(LMI) |
| 2.2.1 Schur补引理 |
| 2.2.2 有界实引理 |
| 2.3 线性分式变换 |
| 2.4 控制器参数化基础理论 |
| 2.4.1 镇定控制器的存在性 |
| 2.4.2 镇定控制器参数化 |
| 2.5 控制性能指标 |
| 2.5.1 H_2 性能分析 |
| 2.5.2 H_∞性能分析 |
| 2.6 本章小结 |
| 第三章 Youla参数化的任意切换LTI控制器H_2性能设计 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 问题描述 |
| 3.3 主要结果 |
| 3.4 数值算例 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 Youla参数化的任意切换LPV控制器H_∞性能设计 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 问题描述 |
| 4.3 LPV中心控制器参数化 |
| 4.4 切换LPV控制器设计 |
| 4.5 数值算例 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 基于Youla参数化的平滑切换LPV控制器H_2性能设计 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 问题描述 |
| 5.3 主要结果 |
| 5.3.1 中心解 |
| 5.3.2 控制器Youla参数的平滑切换设计 |
| 5.4 数值算例 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 基于Youla参数化的平滑切换LPV控制器H_∞性能设计 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 问题描述 |
| 6.3 主要结果 |
| 6.3.1 Youla参数插值准则 |
| 6.3.2 基于互质因式分解的Youla参数化 |
| 6.3.3 H_∞中心控制器设计 |
| 6.3.4 Youla参数的平滑切换设计 |
| 6.4 数值算例 |
| 6.5 本章小结 |
| 总结与展望 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间取得的研究成果 |
| 致谢 |
| 附件 |
（3）神经动力系统的稳定性分析与综合（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 引言 |
| 1.2 常见神经动力系统模型简介 |
| 1.2.1 递归神经网络 |
| 1.2.2 忆阻神经网络 |
| 1.3 神经动力系统的稳定性分析与综合的研究现状 |
| 1.3.1 常用稳定性分析方法 |
| 1.3.2 常用控制器设计方法 |
| 1.4 预备知识 |
| 1.4.1 符号说明 |
| 1.4.2 常用引理 |
| 1.5 本文的主要工作 |
| 第二章 基于柔性终端法的时滞递归神经网络的稳定性分析 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 模型描述和基础知识 |
| 2.3 基于柔性终端法的稳定判据 |
| 2.4 算例比较 |
| 2.5 本章小节 |
| 第三章 基于多积分法的时滞递归神经网络的稳定性分析 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 模型描述和基础知识 |
| 3.3 基于多积分法的稳定性判据 |
| 3.4 算例比较 |
| 3.5 本章小节 |
| 第四章 基于时变切换增益的递归神经网络的事件触发控制 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 模型描述与基础知识 |
| 4.3 控制器设计与稳定性分析 |
| 4.3.1 控制器设计 |
| 4.3.2 稳定性分析与讨论 |
| 4.3.3 优化问题 |
| 4.4 算例仿真 |
| 4.5 本章小节 |
| 第五章 基于鲁棒分析法的忆阻神经网络的饱和采样镇定控制 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 模型描述与基础知识 |
| 5.3 控制器设计与稳定性分析 |
| 5.3.1 控制器设计 |
| 5.3.2 稳定性分析与讨论 |
| 5.3.3 优化问题 |
| 5.4 算例仿真 |
| 5.5 本章小节 |
| 第六章 切换跳变不匹配时滞忆阻神经网络的滞后准同步控制 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 模型描述与基础知识 |
| 6.3 准同步判据与控制器设计 |
| 6.3.1 准同步分析 |
| 6.3.2 控制器设计 |
| 6.4 算例仿真 |
| 6.5 本章小节 |
| 第七章 基于域分割的时滞忆阻神经网络的间歇式准同步控制 |
| 7.1 引言 |
| 7.2 模型描述与基础知识 |
| 7.3 域分割依赖的间歇式控制与同步分析 |
| 7.3.1 基于域分割的间歇式控制方案 |
| 7.3.2 准同步判据与讨论 |
| 7.4 间歇式事件触发控制 |
| 7.5 算例仿真 |
| 7.6 本章小节 |
| 第八章 结论与展望 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间的研究成果 |
| 致谢 |
| 个人简历 |
（4）广义扩展结构大系统分散关联镇定的若干问题研究（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| ABSTRACT |
| 1.绪论 |
| 1.1 选题目的及意义 |
| 1.2 研究综述 |
| 1.2.1 广义互联大系统研究方法 |
| 1.2.2 关联稳定性、鲁棒关联稳定性及其分析方法 |
| 1.2.3 分散关联镇定方法 |
| 1.3 本文主要工作 |
| 2.基于状态反馈的广义扩展结构大系统鲁棒分散关联镇定 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 系统模型及预备知识 |
| 2.2.1 广义扩展结构大系统的数学模型 |
| 2.2.2 带有状态反馈的广义扩展结构大系统的数学模型及预备知识 |
| 2.3 广义互联大系统的鲁棒分散关联镇定 |
| 2.4 结构扩展时广义互联大系统的鲁棒分散关联镇定 |
| 2.5 仿真算例及分析 |
| 2.6 本章小结 |
| 3.基于动态输出反馈的广义扩展结构大系统鲁棒分散关联镇定 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 带有动态输出反馈的广义扩展结构大系统数学描述及预备知识 |
| 3.3 基于动态输出反馈的鲁棒分散关联控制器设计 |
| 3.4 仿真算例及分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 4.广义扩展结构大系统的鲁棒分散有限时间关联镇定 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 广义扩展结构大系统预备知识 |
| 4.3 基于状态反馈的有限时间关联镇定 |
| 4.4 基于动态输出反馈的有限时间关联镇定 |
| 4.5 仿真算例及分析 |
| 4.6 本章小结 |
| 5.一类广义时滞扩展结构大系统H_∞鲁棒分散关联镇定 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 广义时滞互联大系统数学描述及预备知识 |
| 5.3 广义时滞扩展结构大系统H_∞鲁棒分散关联镇定 |
| 5.4 仿真算例及分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 6.结论与展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表学术论文情况 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（5）奇异系统时滞相关容许性分析及鲁棒控制研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 奇异系统的研究背景及意义 |
| 1.2 时滞奇异系统的研究背景及意义 |
| 1.3 时滞奇异系统的研究现状 |
| 1.4 时滞奇异关联大系统的研究现状 |
| 1.5 本文的研究思路与主要工作 |
| 第二章 定常时滞奇异系统的时滞相关容许性分析及其鲁棒H_∞控制 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 奇异时滞系统预备知识 |
| 2.3 时滞相关容许性分析 |
| 2.3.1 标称系统的时滞相关容许 |
| 2.3.2 不确定系统的鲁棒时滞相关容许 |
| 2.3.3 数值实例 |
| 2.4 时滞相关有界实引理 |
| 2.4.1 标称系统的时滞相关有界实引理 |
| 2.4.2 不确定系统的时滞相关有界实引理 |
| 2.4.3 数值实例 |
| 2.5 时滞相关H_∞状态反馈控制 |
| 2.5.1 标称系统的时滞相关H_∞状态反馈控制 |
| 2.5.2 不确定系统的时滞相关H_∞状态反馈控制 |
| 2.5.3 数值实例 |
| 2.6 本章小结 |
| 第三章 时变时滞奇异系统的时滞相关—时滞变化率相关容许性分析及其鲁棒H_∞控制 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 时滞相关—时滞变化率相关容许性分析 |
| 3.2.1 标称系统的时滞相关—时滞变化率相关容许 |
| 3.2.2 不确定性系统鲁棒时滞相关—时滞变化率相关容许 |
| 3.2.3 数值实例 |
| 3.3 时滞相关—时滞变化率相关有界实引理 |
| 3.3.1 标称系统的时滞相关—时滞变化率相关有界实引理 |
| 3.3.2 不确定系统的时滞相关—时滞变化率相关有界实引理 |
| 3.3.3 数值实例 |
| 3.4 时滞相关—时滞变化率相关H_∞状态反馈控制 |
| 3.4.1 标称系统的时滞相关—时滞变化率相关H_∞状态反馈控制 |
| 3.4.2 不确定系统的时滞相关—时滞变化率相关H_∞状态反馈控制 |
| 3.4.3 数值实例 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 具有多输入时滞和多状态时滞奇异系统的时滞相关容许化 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 系统描述 |
| 4.3 标称奇异系统的时滞相关容许化 |
| 4.4 不确定奇异系统的鲁棒时滞相关容许化 |
| 4.5 只含多输入时滞的奇异系统的鲁棒时滞相关容许化 |
| 4.6 只含多状态时滞的奇异系统时滞相关容许化 |
| 4.7 数值实例 |
| 4.8 本章小结 |
| 第五章 奇异关联大系统时滞相关分散鲁棒容许性分析及其镇定 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 系统描述 |
| 5.3 标称未受控奇异关联大系统时滞相关分散容许 |
| 5.4 标称奇异关联大系统时滞相关分散容许 |
| 5.5 不确定奇异关联大系统时滞相关分散鲁棒容许 |
| 5.6 数值实例 |
| 5.7 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 本文工作总结 |
| 6.2 有待进一步研究的问题 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读学位期间主要的研究成果 |
（10）若干类时变时滞系统的鲁棒稳定性分析与控制（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 不确定时滞系统的研究概述 |
| 1.2 组合大系统的研究概述 |
| 1.3 广义系统的研究概述 |
| 1.4 中立系统的研究概述 |
| 1.5 存在问题及本文主要工作 |
| 1.5.1 组合大系统的可靠保性能控制 |
| 1.5.2 广义系统时滞依赖稳定性研究 |
| 1.5.3 基于观测器的组合广义系统H_∞控制 |
| 1.5.4 中立组合系统非脆弱保性能控制与优化 |
| 1.5.5 基于广义系统方法的中立系统保性能控制与优化 |
| 1.6 线性矩阵不等式求解器 |
| 第二章 时变时滞不确定组合大系统的可靠保性能控制 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 问题描述 |
| 2.3 可靠保性能控制 |
| 2.4 可靠保性能控制器设计 |
| 2.5 算例仿真 |
| 2.6 本章小结 |
| 第三章 不确定广义系统时滞依赖稳定性判据 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 问题描述 |
| 3.3 时变时滞标称广义系统的稳定性判据 |
| 3.4 时变时滞不确定广义系统的稳定性判据 |
| 3.5 算例仿真 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 基于观测器的时变时滞组合广义系统鲁棒分散H_∞控制 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 问题描述 |
| 4.3 基于观测器的H_∞控制器设计 |
| 4.4 算例仿真 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 中立组合系统的保性能控制与优化 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 符号说明 |
| 5.3 问题描述 |
| 5.4 非脆弱保性能控制器设计与优化 |
| 5.4.1 控制器设计 |
| 5.4.2 保性能优化 |
| 5.4.3 不确定系统的控制器设计 |
| 5.4.4 不确定系统的保性能优化 |
| 5.4.5 算例仿真 |
| 5.5 关联项含有不确定的系统的非脆弱保性能控制 |
| 5.5.1 控制器设计 |
| 5.5.2 不确定系统的控制器设计 |
| 5.5.3 算例仿真 |
| 5.6 关联项含有不确定的系统的非脆弱保性能控制器设计与优化 |
| 5.6.1 控制器设计与优化 |
| 5.6.2 不确定系统的控制器设计与优化 |
| 5.6.3 算例仿真 |
| 5.7 本章小结 |
| 第六章 基于广义系统方法的中立组合系统的保性能控制与优化 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 问题描述 |
| 6.3 保性能控制器设计与优化 |
| 6.4 算例仿真 |
| 6.5 本章小结 |
| 第七章 基于广义系统方法的非线性中立系统保性能控制与优化 |
| 7.1 引言 |
| 7.2 问题描述 |
| 7.3 保性能控制器设计与优化 |
| 7.4 数值算例 |
| 7.5 本章小结 |
| 第八章 结论与展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读博士学位期间的主要研究成果 |
| 个人简历 |
四、多组多滞后区间时变系数线性关联控制系统的结构与关联鲁棒镇定（论文参考文献）
- [1]基于非周期采样的随机模糊系统稳定性及其控制研究[D]. 李淑琦. 华南理工大学, 2019(01)
- [2]基于控制器参数化的切换系统设计[D]. 吴伟林. 华南理工大学, 2019
- [3]神经动力系统的稳定性分析与综合[D]. 丁三波. 东北大学, 2018(01)
- [4]广义扩展结构大系统分散关联镇定的若干问题研究[D]. 严慰. 辽宁科技大学, 2016(10)
- [5]奇异系统时滞相关容许性分析及鲁棒控制研究[D]. 蒋朝辉. 中南大学, 2011(12)
- [6]多组多滞后区间系数时变非线性关联控制系统的结构与关联鲁棒镇定（Ⅰ）[J]. 张新政,刘永清. 信息与控制, 1996(06)
- [7]多组多滞后区间系数时变非线性关联控制系统的结构与关联鲁棒镇定（Ⅱ）[J]. 张新政,刘永清,高存臣. 控制与决策, 1996(04)
- [8]多组多滞后区间时变系数线性关联控制系统的结构与关联鲁棒镇定[J]. 张新政,刘永清. 工科数学, 1994(S1)
- [9]多组多滞后区间时变系数线性关联控制系统的结构与关联鲁棒镇定（1）[A]. 张新政,刘永清. 1994中国控制与决策学术年会论文集, 1994
- [10]若干类时变时滞系统的鲁棒稳定性分析与控制[D]. 胡何丽. 东北大学, 2009(06)