《动态网络与时延系统的分析与综合》

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大量的实际控制系统均可以通过动态网络加以描述,动态网络具有节点复杂性、非线性、不确定性等未知特性,且其性能还会受到随机干扰、脉冲现象等的影响,特别是系统中存在的时延(状态时延与输入时延)会造成系统的不稳定或系统性能指标下降。动态网络与时延系统性能分析与控制器设计是控制领域提出了一系列极具挑战性的新问题。该项目在国家自然科学基金等项目支持下,自2000年以来致力于时延动态网络系统的理论研究,取得了如下创新成果:(一)针对已有时延系统稳定性分析中系统形式简单、结论保守性强、计算效率低等不足,充分利用系统信息构造泛函以减小结论的保守性,提出了改进的基于时滞分割泛函、多重积分泛函、增广型泛函等构造方法;建立了利用凸集定义及其拓展性质、不等式放大技巧等一系列时延相关分析方法,进一步解决了减小结论保守性与提高计算效率之间的矛盾,探讨了随机干扰、时延分布相关、Markov跳变参数对稳定性分析的影响;在此基础上,将相关结论拓展到中立型时延系统、离散型时延系统、时延神经网络等系统中,发展和完善了时延相关稳定性分析理论,相关结果共发表SCI论文16篇,他引96次。(二)神经网络是一类典型的非线性系统,在其硬件实现过程中,时延现象是不可避免的,会导致网络动力学行为变得复杂,本项目针对已有结论适用范围有限等不足,在证明过程中充分利用系统自身信息,并提出基于激活函数、放大函数及其行为函数等进行泛函构造的思想,建立了利用改进型时延分割方法、拓展的凸集定义与Moon's积分不等式放大等一系列时延相关分析方法,解决了具有复杂形式的时延神经网络系统的一系列稳定性与同步控制等分析问题,并探讨了系统是离散时间情况与随机干扰等情形,在此基础上,将相关结论拓展到系统具有无界分布时延等情况,发展与完善了现有时延神经网络系统的动力学分析等理论,相关结果共发表SCI论文20篇,他引200次。(三)针对时延动态系统的控制性能不同要求,构造能充分包含系统信息Lyapunov泛函,综合利用各种分析工具,分别基于特定的传感器故障模型设计出动态输出反馈控制器,提出了基于Markov跳变参数的随机时滞系统的全阶动态输出反馈控制器设计方案,提出基于线性矩阵不等式方法提出了鲁棒模糊控制器的设计方法,提出了多智能体系统一致性的脉冲控制方法,基于奇异系统理论和脉冲控制理论提出了网络控制系统的脉冲控制方法,并展开线性时滞系统、含分布时滞环节的时滞系统、含非线性环节的时滞系统、离散时间域及混合时间域的时滞系统的自适应镇定控制问题的研究,提出了基于"误差-误差"思想的对时滞参数的新型自适应律。上述这些结果有力推动时延动态网络系统动力学研究,发表SCI论文19篇,他引77次。综上所述,项目共发表SCI收录论文55篇,其中主要论文被SCI他引共373次,获批国家自然科学基金等项目10项。获授权国家发明专利3项。项目组成员获江苏省第四期"333工程"第三层次培养对象,江苏省"青蓝工程"优秀青年骨干教师培养对象,1人担任2种国内核心期刊编委,获得2006年江苏省科技进步二等奖1项。

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