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一类非线性系统的基于观测器的H^∞输出反馈设计
1
作者
胡中骥
施颂椒
翁正新
《上海交通大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2000年第5期626-629,共4页
某些非线性系统可以通过全局线性化方法 ,转化为线性时变系统 ,因而可通过研究全局线性化后的线性时变系统来处理非线性系统的相关问题 .基于这一思路 ,利用线性微分包含的概念 ,对一类可化为多胞型线性微分包含的非线性系统 ,给出其基...
某些非线性系统可以通过全局线性化方法 ,转化为线性时变系统 ,因而可通过研究全局线性化后的线性时变系统来处理非线性系统的相关问题 .基于这一思路 ,利用线性微分包含的概念 ,对一类可化为多胞型线性微分包含的非线性系统 ,给出其基于观测器的 H∞ 输出反馈设计方法 ,得到的反馈控制律能使闭环系统内稳且具有 H∞干扰衰减 .文中对双边投影引理和 Finsler引理进行了扩展 ,从而可以处理基本矩阵不等式中块对角矩阵的消去问题 .利用这一结果 ,把基于观测器的H∞输出反馈设计的一充分条件化为线性矩阵不等式 ( LMI) ,进而利用已有的 LMI工具箱对控制律进行求解 .从而避免了采用非线性系统设计的一般方法时必须面对的求解 Hamilton-
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关键词
非线性系统
线性微分包含
观测器
H^∞输出反馈
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职称材料
基于LMI方法的时滞BAM神经网络的全局稳定性分析
2
作者
刘妹琴
颜钢锋
张森林
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2004年第8期1237-1244,共8页
对于时滞双向联想记忆(DBAM)神经网络的平衡点的稳定性问题,目前人们已经得到了很多富有意义的成果.该文提出一种新的神经网络模型——标准神经网络模型(SNNM),通过状态的线性变换,将DBAM神经网络转化为时滞SNNM(DSNNM),并利用有关DSNN...
对于时滞双向联想记忆(DBAM)神经网络的平衡点的稳定性问题,目前人们已经得到了很多富有意义的成果.该文提出一种新的神经网络模型——标准神经网络模型(SNNM),通过状态的线性变换,将DBAM神经网络转化为时滞SNNM(DSNNM),并利用有关DSNNM的稳定性的一些结论,得到DBAM神经网络平衡点的全局渐近稳定性的充分条件.这些条件都以线性矩阵不等式(LMI)的形式给出,容易验证,保守性低.该方法扩展了以前的稳定性结果,同时也适用于其它类型的递归神经网络(时滞或非时滞)的稳定性分析.
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关键词
标准神经网络模型
时滞双向联想记忆神经网络
线性矩阵不等式
线性微分包含
全局渐近
稳定性
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职称材料
基于神经网络非线性时滞系统的鲁棒可靠控制器设计
3
作者
潘晓宁
胡寿松
《南京航空航天大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2003年第2期208-211,共4页
将一类非线性时滞控制系统中的非线性部分 ,用一个单隐层神经网络来近似代替 ,采用线性微分包含(LDI—— linear differential inclusion)的方法来线性化该非线性环节 ,对于线性化所产生的近似误差、时滞和执行机构故障作为系统的一部...
将一类非线性时滞控制系统中的非线性部分 ,用一个单隐层神经网络来近似代替 ,采用线性微分包含(LDI—— linear differential inclusion)的方法来线性化该非线性环节 ,对于线性化所产生的近似误差、时滞和执行机构故障作为系统的一部分设计可靠鲁棒控制器 ,相关的定理也一并给出。高阶微分和偏微分方程一般是用来解决这类非线性系统的主要方法 ,文章中提出的可靠鲁棒控制器设计方法克服了以上这些方法求解困难的缺点 ,仿真示例用设计好的可靠鲁棒控制器与常规极点配置法进行了比较 ,从而表明了这种方法的有效性。
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关键词
神经网络
非线性时滞系统
设计
线性微分包含
可靠鲁棒控制器
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职称材料
题名
一类非线性系统的基于观测器的H^∞输出反馈设计
1
作者
胡中骥
施颂椒
翁正新
机构
上海交通大学自动化系
出处
《上海交通大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2000年第5期626-629,共4页
文摘
某些非线性系统可以通过全局线性化方法 ,转化为线性时变系统 ,因而可通过研究全局线性化后的线性时变系统来处理非线性系统的相关问题 .基于这一思路 ,利用线性微分包含的概念 ,对一类可化为多胞型线性微分包含的非线性系统 ,给出其基于观测器的 H∞ 输出反馈设计方法 ,得到的反馈控制律能使闭环系统内稳且具有 H∞干扰衰减 .文中对双边投影引理和 Finsler引理进行了扩展 ,从而可以处理基本矩阵不等式中块对角矩阵的消去问题 .利用这一结果 ,把基于观测器的H∞输出反馈设计的一充分条件化为线性矩阵不等式 ( LMI) ,进而利用已有的 LMI工具箱对控制律进行求解 .从而避免了采用非线性系统设计的一般方法时必须面对的求解 Hamilton-
关键词
非线性系统
线性微分包含
观测器
H^∞输出反馈
Keywords
non
linear
systems
linear
differential
inclusions
(
ldi
)
stability
observer
output feedback
分类号
TP271.62 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
TP273 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
基于LMI方法的时滞BAM神经网络的全局稳定性分析
2
作者
刘妹琴
颜钢锋
张森林
机构
浙江大学电气工程学院系统科学与工程学系
出处
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2004年第8期1237-1244,共8页
基金
国家自然科学基金项目资助课题(No.60074008)
文摘
对于时滞双向联想记忆(DBAM)神经网络的平衡点的稳定性问题,目前人们已经得到了很多富有意义的成果.该文提出一种新的神经网络模型——标准神经网络模型(SNNM),通过状态的线性变换,将DBAM神经网络转化为时滞SNNM(DSNNM),并利用有关DSNNM的稳定性的一些结论,得到DBAM神经网络平衡点的全局渐近稳定性的充分条件.这些条件都以线性矩阵不等式(LMI)的形式给出,容易验证,保守性低.该方法扩展了以前的稳定性结果,同时也适用于其它类型的递归神经网络(时滞或非时滞)的稳定性分析.
关键词
标准神经网络模型
时滞双向联想记忆神经网络
线性矩阵不等式
线性微分包含
全局渐近
稳定性
Keywords
Standard Neural Network Model(SNNM), Bidirectional Associative Memory (BAM) neural network,
linear
Matrix Inequality(LMI),
linear
differential
Inclusion(
ldi
), Globally asymptotic stability
分类号
TN-052 [电子电信]
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职称材料
题名
基于神经网络非线性时滞系统的鲁棒可靠控制器设计
3
作者
潘晓宁
胡寿松
机构
南京航空航天大学自动化学院
出处
《南京航空航天大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2003年第2期208-211,共4页
基金
国家自然科学重点项目基金 (60 2 3 40 1 0 )
高校博士点基金 (2 0 0 0 0 2 870 4)资助项目
文摘
将一类非线性时滞控制系统中的非线性部分 ,用一个单隐层神经网络来近似代替 ,采用线性微分包含(LDI—— linear differential inclusion)的方法来线性化该非线性环节 ,对于线性化所产生的近似误差、时滞和执行机构故障作为系统的一部分设计可靠鲁棒控制器 ,相关的定理也一并给出。高阶微分和偏微分方程一般是用来解决这类非线性系统的主要方法 ,文章中提出的可靠鲁棒控制器设计方法克服了以上这些方法求解困难的缺点 ,仿真示例用设计好的可靠鲁棒控制器与常规极点配置法进行了比较 ,从而表明了这种方法的有效性。
关键词
神经网络
非线性时滞系统
设计
线性微分包含
可靠鲁棒控制器
Keywords
neural network
linear
differential
inclusion
reliable robust controller
分类号
TP273 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
一类非线性系统的基于观测器的H^∞输出反馈设计
胡中骥
施颂椒
翁正新
《上海交通大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2000
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于LMI方法的时滞BAM神经网络的全局稳定性分析
刘妹琴
颜钢锋
张森林
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2004
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
基于神经网络非线性时滞系统的鲁棒可靠控制器设计
潘晓宁
胡寿松
《南京航空航天大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2003
0
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职称材料
已选择
0
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