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相似文献
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1.
针对带有线性的时滞系统稳定性与低保守性是该领域研究的主要问题。由此提出基于Lyapunov-krasovskii泛函的线性时滞系统低保守性研究方法。对Lyapunov-krasovskii泛函进行构造,将自由权矩阵的牛顿-莱布尼兹的公式引入到Lyapunov-krasovskii泛函分析中,对泛函导数的交叉项进行界定,基于Lyapunov的稳定性的定理,得出线性矩阵时滞相关的稳定性准则,并由数值的算例表明,该稳定性的准则能使时滞系统得到更大时滞的上界,具有较好的稳定性,与当前存在的结果相对比具有更低的保守性。  相似文献   

2.
研究Schur收敛性条件的扰动特征泛函凸组合模型的收敛性和稳定性,是实现对特征灵敏的前馈网络系统连续性和非线性控制的关键理论依据。传统分析方法采用的模糊免疫时滞环节进行完全跟踪补偿,构造李雅普诺夫泛函线性矩阵不等式,进行非线性凸组合模型构建,但模型因扰动特征泛函收敛效果不好。构建了基于Schur收敛性条件的扰动特征泛函凸组合模型,求解平均扰动特征泛函的平均互信息量,设定扰动特征连接权值下的系统函数,通过实时自适应学习算法对被控对象进行亏损特征分解,得到Schur收敛性条件,对凸组合模型的收敛性和渐进稳定性进行证明。最后进行数值算例分析,得出构建的凸组合模型收敛性和渐进稳定性较好,计算精度精确,寻优过程可靠。  相似文献   

3.
通过研究一种修正Leslie-Gower模型的全局正则渐进周期解问题,为实现浮点数据加密和非线性时滞连续系统调控提供数学理论基础。通过研究一种修正Leslie-Gower模型的全局正则渐进周期解问题,构建修正Leslie-Gower模型,得出修正Leslie-Gower模型具有全局解的凸优化KKT聚类条件,给出修正LESLIE-GOWER模型全局正则渐进周期解的存在性的推导,结合信息状态向量,得到一维解向量估计值,并进行存在性和稳定性证明,研究得出修正LESLIE-GOWER模型具有全局正则渐进周期解,且稳定收敛。  相似文献   

4.
结合重积分微分方程的稳定性理论,得知重积分微分方程中多复变微分方程的初值解不一定可逆,使用近似矩阵进行渐进逼近,根据自相关函数信息矢量迭代模型,得到当自相关向量的最小互信息量达到渐进稳定,求解双边界条件下的稳定性平衡点,实现全局渐进稳定,在重积分微分方程中对多复变微分方程进行时空分叉问题的分析和初值解的稳定性和收敛性分析,通过数学推导和数值分析,得出重积分微分方程重叠型稳定解存在,且具有收敛性。  相似文献   

5.
通过研究非线性Kd V-KSV方程的泛函性平衡解,构建具有稳定性的系统控制模型,在模糊控制和时间序列预测等领域具有较好的应用性。在介绍非线性Kd V-KSV方程的概念和性质的基础上,进行泛函性平衡解的求解和相关定理的证明,采用变尺度思想,将广义梯度投影算法引入到向量核中,得出Schur complement泛函准则,进而证明得出该类Kd V-KSV方程的泛函性平衡解唯一存在,且是渐进收敛的,该结论将在模糊控制和生物基因演化控制研究中具有重要的价值。  相似文献   

6.
一类具有非线性互补多项式的奇异矩阵是求解非线性动力学控制系统和模式状态监测的数学基础,分析具有非线性互补多项式的奇异矩阵稳定性,保障控制系统的稳定性。采用共轭梯度法进行奇异分解,提高对具有非线性互补多项式的奇异矩阵双正则函数的边值控制节点的约束能力,结合特征函数在渐进性条件下的Lyapunov-Krasovskii泛函,进行渐进稳定性证明,采用多目标优化局部搜索方法求解奇异矩阵的正则方程组,实现对非线性二阶模糊逻辑系统稳定性控制,求解奇异矩阵的解空间向量,分析其收敛性,根据共轭梯度边值加权优化理论,得到该类具有非线性互补多项式的奇异矩阵的SVD分解具有渐进稳定性的结论。  相似文献   

7.
具有分布时滞的非线性高阶微分方程小迟滞稳定解渐进分析在系统理论和弹性力学中有重要实用价值。生成的对称复矩阵稳定解是构建含有时滞和的连续系统的基础。通过构建非线性高阶微分方程,通过有确定条件的反复循环进行小迟滞寻优,构建迟滞渐进解的初始值空间区域,得到非线性高阶微分方程的渐进解状态模型,根据目标函数值来调整解的渐进稳定性,求得的非线性高阶微分方程小迟滞渐进解的稳定性满足约束条件,得到一类由非线性高阶微分方程生成的对称复矩阵的稳定解,作为构建含有时滞和的连续系统的基础。通过理论证明和数值分析,得出分布时滞的非线性高阶微分方程小迟滞解具有稳定性的结论。  相似文献   

8.
宁海成 《科技通报》2012,28(4):25-27
通过构造V函数法及细致的分析得到系统的一致持续性,在种群一致持续性前提下,利用Brouwer不动点定理证明系统至少存在一个正周期解,并通过构造Lyapunov泛函和运用微分不等式,稳定性理论及Barbalat’s引理得到了判定正周期解的全局渐近稳定性和全局吸引的充分条件。  相似文献   

9.
分析有限Morrey空间内离散时滞系统周期解唯一性问题,为该类离散时滞系统控制的稳定性和收敛性提供理论基础。采用微分方程求解和Lyapunove泛函方法进行系统模型构建和特征解求取,构建五次波动微分方程,结合Lyapunov泛函进行有限Morrey空间内离散时滞系统的稳定性分析,在能量超临界情况下,构建有限Morrey空间内一类离散时滞系统的Terminal滑模面,得到在有限时间域内系统具有稳定周期解唯一性条件,进行了周期解的存在性、唯一性和渐进收敛性的判决分析和推导证明,为时滞控制提供理论基础。  相似文献   

10.
随机泛函微分方程模型对大规模海量数据集的处理和训练上,有其独特的优势,解决随机泛函微分方程的边值问题,并进行收敛性分析,具有重要的意义。通过数学推导证明了半正定最小正特征带状稀疏条件下的稳定特性,对随机泛函的连续边值就行稳定误差逼近分析,采用共轭梯度法进行奇异分解,将边值收敛条件代入随机泛函椭圆函数,得到一个自回归线性最优解集,根据多目标优化理论,构建随机泛函微分方程扰动夹逼定理,根据复值函数凸组合优化定理,给定刚度矩阵小的半正定最小特征,求得该类随机泛函微分方程的边值凸组合模型渐进收敛条件。研究理论将在位移逼近和稳定性控制等领域具有较好的应用价值。  相似文献   

11.
在动力系统理论中,二次非线性项复差分方程的正解存在性问题,在解决动力系统的稳定性控制方面具有重要意义。在相空间的一个子集上构建二次非线性项复差分方程,采用Lyapunov-Kraso-vskii泛函进行交叉项干扰的临界阈值确定,对方程正解的收敛性问题看作是时频对偶问题,通过多迹B?cklund变换,分析接收数据矩阵与阵列流型张成的空间之间的时频耦合性,得到方程的所有正解向量的递归计算式,构建差分方程的正解约束模型,进行二次非线性项复差分方程正解的稳定性证明,保证了非线性动力系统的稳定性和有界性,推导结论真实有效。  相似文献   

12.
偏微分方程的平衡解稳定性分析在线性系统控制性能方面具有较好的应用性。通过研究偏微分方程的初值和稳定性问题,基于非线性动力系统在Cauchy核中的时滞性,进行偏微分方程的自适应李雅普诺夫指数泛函,对方程进行初值的二阶泰勒级数展开,采用共轭梯度法对偏微分方程求解平衡解,对平衡解进行边界条件分析,通过求解平衡解边界值,进行偏微分方程的平衡解稳定性证明。数学理论推导得出,该类偏微分方程的平衡解渐进稳定的,结论为稳定性控制提供理论基础。  相似文献   

13.
本文应用Lyapunov泛函方法讨论具有一个和多个滞后型执行部件的Lurie控制系统的绝对稳定性,给出这类系统的不确定矩阵在满足非结构不确定性条件下,该系统绝对稳定的充分条件、最后给出一个例子,证明该条件比现有文献结果的保守性要小。  相似文献   

14.
为提升柴油机故障诊断的速度与准确度,降低人为因素的干扰,提出使用自组织特征映射神经网络进行故障智能诊断与分类的方法。首先对自组织特征映射神经网络进行网络初始化,然后分别计算映射层向量之间的相互距离,并进行权值的学习,最后计算得出故障分类及诊断结果。通过仿真实验证明,自组织特征映射神经网络能够准确快速的将实验柴油机的故障进行诊断,实用效果较好。  相似文献   

15.
拟线性微分方程边值解的稳定性问题以及收敛性问题是进行时滞系统稳定性控制的关键因素,分析该类微分方程边值解的稳定性及收敛性,首先通过计算微分方程的连续逆平稳的二阶梯度,构建微分方程的连续逆平稳约束模型;其次引入微分方程的逆特征值有稳定解的边界条件,采用时滞关联度特征泛函进行拟线性微分方程的特征解空间遍历,求得具有的拟线性微分方程的边值解;在此基础之上,进行了边值的稳定性和渐进收敛性分析。研究得出,该类微分方程存在边值周期解,在时滞系统控制中具有较好的收敛性。  相似文献   

16.
大数据的聚类过程是高斯随机过程,因此在大数据分类中,构建稳健的数据分类模型,提高数理统计能力至关重要。二项-泊松模型具有全局解的凸优化随机聚类性能,利用二项-泊松模型对高斯随机性数据处理的优势,在有限维空间中,进行数据聚类分析。构建二项-泊松模型的KKT条件,取得二项-泊松模型的边值周期解多项式核,进行高斯聚类特征分解,得出Schur complement泛函准则,建立二项-泊松模型的数理统计大数据分类系统,最终验证了稳定性。推导结果表明,利用二项-泊松模型在高斯随机大数据分类过程中是稳定收敛的,有效提高了大数据的数理统计和分析能力。  相似文献   

17.
分析了控制系统传统误差定义的不足。给出了不依赖于系统连接结构的新的误差定义,并在此基础上得出了一些简明的推论,这些推论能有效的应用实际例子。  相似文献   

18.
研究线性模型约束下随机泛函微分方程的超线性收敛性,可以优化实现对海量数据集的聚类分析和模式识别。以K分布概率分度函数为基函数,得到随机泛函微分方程Banach空间中的特征函数,构建了线性约束模型,并进行微分方程数值分析,基于贝叶斯估计方法,以一阶原点矩和二阶原点矩为特征,对随机泛函微分方程的约束参数进行优化估计,给出扰动特征泛函原理,根据最小描述(MDL)准则和自回归传递(CAT)函数准则,进行方程解向量的超线性收敛特性分析和证明,得出线性约束下随机泛函微分方程的超线性渐进收敛的。该结论将在海量数据集的聚类分析和模式识别中具有重要应用价值。  相似文献   

19.
研究了一类具有时滞的细胞神经网络的鲁棒稳定性问题,利用Lyapunov-Krasovskii泛函的方法,给出了时滞橱关的稳定性判据。稳定性判据是以线性矩阵不等式的形式给出,可以很容易得出时滞的上界。在得到时滞相关的稳定性判据的同时也可以得到时滞无关的稳定性判据。最后,数值算倒说明了本文结果的优越性。  相似文献   

20.
针对传统的模拟电路故障诊断方法的局限性,本文研究了一种基于自组织特征映射(SOFM)神经网络的模糊故障诊断方法。该方法能够将SOFM神经网络竞争的特点与模糊推理系统的自组织和自学习优点相结合。将模拟电路分成易于诊断的子网络,将模拟电路的模糊故障诊断系统与SOFM神经网络和模糊推理系统相结合,利用故障诊断系统快速定位故障节点。研究表明,该方法能实现快速定位模拟电路故障,拥有较高的实用价值。  相似文献   

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