×

具有时变时滞的分数阶神经网络的时滞相关和序相关(H_{infty})控制。 (英语) Zbl 1481.93031号

摘要:研究了分数阶神经网络(FONN)在时变时滞和外部扰动下的鲁棒(H_({)infty})控制问题。利用分数阶Razumikhin定理,首先基于线性矩阵不等式(LMI)建立了一种新的零扰动FONN时滞相关和阶相关镇定判据。然后,我们提出了一个设计(H_({)infty})控制器的准则,使得所设计的控制器能够利用所提出的镇定准则和分数阶微积分的一些辅助性质来减弱外部扰动对系统的影响。通过一个数值例子验证了我们的结果的有效性。

MSC公司:

93B36型 \(H^\infty)-控制
93C23型 泛函微分方程控制/观测系统
26A33飞机 分数导数和积分
93D09型 强大的稳定性
93立方厘米 延迟控制/观测系统
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
全文: 内政部

参考文献:

[1] 基尔巴斯,A。;Srivastava,H。;Trujillo,J.,《分数阶微分方程的理论与应用》(2006),阿姆斯特丹:爱思唯尔出版社·Zbl 1092.45003号
[2] 辛格,J。;库马尔,D。;Nieto,JJ,用新的分数导数分析厄尔尼诺-南方涛动模型,混沌孤子分形,99,109-115(2017)·兹比尔1373.86007
[3] Sofuoglu,Y。;Ozalp,N.,分数阶双语模型,未从显性单语组转换为双语组,Differ。埃克。动态。系统。,25, 1-9 (2017) ·Zbl 1410.91405号
[4] Chen,L。;Wu,R。;Cheng,Y。;Chen,YQ,时变时滞分数阶线性系统的时滞相关和序相关稳定性与镇定,IEEE Trans。电路系统。二、 实验简报,67,6,1064-1068(2020)
[5] 徐,C。;廖,M。;李,P。;郭毅。;肖,Q。;袁,S.,多重时滞对分数阶神经网络分岔的影响,应用。数学。计算。,361, 565-582 (2019) ·Zbl 1428.34111号
[6] Kheiri,H。;Jafari,M.,带有随机测试和接触追踪的HIV/AIDS流行病模型的分数最优控制,J.Appl。数学。计算。,60, 1-2, 387-411 (2019) ·Zbl 1421.92033号
[7] Vinothkumar,C。;涅托,JJ;Deiveegan,A。;Prakash,P.,双曲模糊分数阶微分方程的不变解,Mod。物理学。莱特。B、 34,12050015(2020)
[8] Mu,P。;安,Y。;Ma,Y.,一种新型分批微生物培养过程和参数识别,Differ。埃克。动态。系统。,26, 265-277 (2018) ·兹比尔1384.34058
[9] 张,S。;Yu,Y。;Yu,J.,分数阶神经网络全局稳定性的LMI条件,IEEE Trans。神经网络。学习。系统,28,2423-2433(2017)
[10] 阿加瓦尔,R。;赫里斯托娃,S。;ORegan,D.,Lyapunov函数与时滞Caputo分数阶微分方程的稳定性,Differ。埃克。动态。系统。(2018) ·兹比尔1503.34138 ·doi:10.1007/s12591-018-0434-6
[11] Chen,L。;黄,T。;日本Tenreiro Machado;洛佩斯,AM;Chai,Y。;Wu,R.,一类具有时变时滞的分数阶记忆神经网络渐近稳定性的时滞相关判据,神经网络。,118, 289-299 (2019) ·兹比尔1443.93108
[12] 张,H。;Ye,R。;曹,J。;艾哈迈德。;李,X。;Wan,Y.,Lyapunov泛函方法在时变时滞Riemann-Liouville分数阶神经网络稳定性分析中的应用,亚洲控制杂志,201938-1951(2018)·Zbl 1407.93348号
[13] Pahnehkolaei,SMA;Alfia,A。;Tenreiro Machado,JA,具有QUAD条件的延迟分数四元数值泄漏积分器回波状态神经网络的时滞相关鲁棒稳定性分析,应用。数学。计算。,359, 278-293 (2019) ·Zbl 1428.34020号
[14] Chang,W。;朱,S。;李,J。;Sun,K.,分数阶复值记忆神经网络的全局Mittag-Lefler镇定,应用。数学。计算。,338, 346-362 (2018) ·Zbl 1427.92007年
[15] Wu,R。;卢,Y。;Chen,L.,分数延迟神经网络的有限时间稳定性,神经计算,149700-707(2018)
[16] 陈,CY;朱,S。;魏,YC;Yang,C.,基于延迟忆阻的分数阶神经网络的有限时间稳定性,IEEE Trans。赛博。,50, 4, 1607-1616 (2020)
[17] 胡,T。;何,Z。;张,X。;Zhong,S.,具有时滞的分数阶复值神经网络的有限时间稳定性,应用。数学。计算。,365, 124715 (2020) ·Zbl 1433.34097号
[18] 普拉塔普,A。;Raja,R。;Alzabut,J。;Dianavinarasi,J。;曹,J。;Rajchakit,D.,具有脉冲的分数阶四元数值记忆神经网络的有限时间Mittag-Lefler稳定性,神经过程。莱特。,51, 1485-1526 (2020)
[19] 丁,Z。;曾,Z。;张,H。;Wang,L.,分数阶不确定神经网络无源性的新结果,神经计算,351,51-59(2019)
[20] Thuan,MV公司;Huong,DC;Hong,DT,关于具有不确定性的分数阶神经网络鲁棒有限时间无源性的新结果,神经过程。莱特。,50, 1065-1078 (2019)
[21] Thuan,MV公司;Huong,DC,时滞分数阶神经网络系统的鲁棒保性能控制,Optim。控制应用程序。方法。,40, 613-625 (2019) ·Zbl 1425.93085号
[22] Thuan,MV公司;田纳西州平市;Huong,DC,Caputo分数阶神经网络的有限时间保证成本控制,亚洲控制杂志,22,2,696-705(2020)
[23] 张杰。;吴杰。;Bao,H。;曹,J.,具有多个时滞的分数阶三神经元BAM神经网络的同步分析,应用。数学。计算。,339, 441-450 (2018) ·2018年9月14日
[24] 普拉塔普,A。;Raja,R。;曹,J。;林,CP;Bagdasar,O.,具有不连续激活的分数阶延迟Cohen-Grossberg神经网络的稳定性和钉扎同步分析,应用。数学。计算。,359, 241-260 (2019) ·Zbl 1428.92013年
[25] Li,R。;高,X。;Cao,J.,四元数值分数阶模糊记忆神经网络的准状态估计和准同步控制:向量排序方法,应用。数学。计算。,362, 124572 (2019) ·Zbl 1433.93068号
[26] Muthukumar,P。;Thiagu,K.,具有无穷时滞和泊松跳跃的分数阶非局部随机微分方程解的存在性和近似可控性,Differ。埃克。动态。系统。,26, 15-36 (2018) ·Zbl 1384.34087号
[27] Jeet,K。;巴胡古纳,D。;Shukla,RK,具有非局部条件的有限时滞分数阶泛函积分微分方程的近似可控性,Differ。埃克。动态。系统。,27, 423-437 (2019) ·Zbl 1430.93019号
[28] Sathiyaraj,T。;Balasubramaniam,P.,非线性分数阶随机大系统的零能控性,Differ。埃克。动态。系统。,27, 515-528 (2019) ·兹比尔1430.93020
[29] 林,FJ;李,TS;Lin,CH,线性同步电机驱动用递归神经网络鲁棒控制器设计,IEEE Trans。Ind.Electron公司。,50, 456-470 (2001)
[30] Liu,M.,基于标准神经网络模型的不确定时滞非线性系统鲁棒控制,神经计算,71,3469-3492(2008)
[31] 黄,H。;Feng,G.,延迟相关(H_{infty})和延迟神经网络的广义(L_2)滤波,IEEE Trans。循环。系统。,一、 56846-857(2009)·Zbl 1468.93067号
[32] 段,Q。;苏,H。;Wu,ZG,时变时滞静态神经网络的状态估计,神经计算,97,16-21(2012)
[33] Phat,VN;Trinh,H.,时变时滞神经网络的(H_{infty})控制设计,神经计算。申请。,22, 323-331 (2012)
[34] 阿里,理学硕士;萨拉瓦纳库马尔,R。;Zhu,QX,具有离散区间和分布时变时滞的不确定神经网络的非保守时滞依赖控制,神经计算,166,84-95(2015)
[35] 李毅。;肖伟(Xiao,W.)。;李,J。;Jiao,L.,混合时滞离散模糊随机神经网络的(H_{infty})滤波,J.Appl。数学。计算。,52, 1-2, 1-26 (2016) ·Zbl 1350.93087号
[36] Chinnamuniyandi,M。;Ramachandran,R。;曹,J。;Rajchakit,G。;Li,X.,具有时变时滞的不确定随机中立型神经网络(H_{infty})控制的一个新的全局鲁棒指数稳定性判据,Int.J.control Autom。系统。,16, 726-738 (2018)
[37] 萨拉瓦纳库马尔,R。;Syed Ali,M。;曹,J。;Huang,H.,具有区间时变时滞的广义神经网络的(H_{infty})状态估计,国际期刊系统。科学。,47, 3888-3899 (2016) ·Zbl 1346.93365号
[38] Wang,Y。;夏,Y。;赵,P。;Duan,D.,关于时滞静态神经网络(H_{infty})状态估计的一个新结果,IEEE Trans。神经网络。学习。系统。,12, 3096-3101 (2017)
[39] 刘,B。;马,X。;Jia,XC,关于具有时变延迟的静态神经网络的状态估计的进一步结果,神经计算,285133-140(2018)
[40] Tan,G.,Wang,Z:时变时滞静态神经网络(H_{infty})性能状态估计器的设计,神经计算,364203-208(2019)
[41] 彭,X。;Wu,H.,异步切换下具有不连续激活的分数阶时滞神经网络的非脆弱鲁棒有限时间镇定和(H_{infty})性能分析,神经计算。申请。,32, 4045-4071 (2020)
[42] Thuan,MV公司;新罕布什尔州绍;Huyen,NTT,不确定分数阶神经网络的有限时间控制,计算。申请。数学。,39, 59 (2020) ·Zbl 1463.93221号
[43] 公园,JH;李,TH;刘,Y。;Chen,J.,《具有时滞、稳定性和控制的动态系统》(2019),柏林:施普林格出版社,柏林·Zbl 1440.93006号
[44] Trinh,H。;Tuan,HT,用Lyapunov直接法研究分数阶非线性系统的稳定性,IET控制理论应用。,12, 2417-2422 (2018)
[45] 刘,S。;Yang,R。;周,XF;蒋伟(Jiang,W.)。;李,X。;Zhao,XW,分数阶时滞方程的稳定性分析及其在多智能体系统一致性中的应用,Commun。非线性科学。数字。模拟。,73, 351-362 (2019) ·Zbl 1464.34095号
[46] Wu,A。;Zeng,Z.,分数阶记忆神经网络的全局Mittag-Lefler镇定,IEEE Trans。神经网络。学习。系统。,28, 1, 206-217 (2017)
[47] B·孟。;王,Z。;Wang,Z.,一类不确定非线性分数阶Hopfield神经网络的自适应滑模控制,AIP Adv.,9,065301(2019)
[48] 普拉塔普,A。;Raja,R。;曹,J。;里汉,FA;Seadawy,AR,具有延迟和不连续神经元激活的分数阶BAM神经网络的准拍同步和稳定,混沌孤子分形,131109491(2020)·Zbl 1495.34089号
[49] 贾,J。;黄,X。;李毅。;曹,J。;Alsaedi,A.,基于分数阶记忆电阻的时滞神经网络的全局稳定性,IEEE Trans。神经网络。学习。系统。,31, 3, 997-1009 (2020)
[50] 普拉塔普,A。;Raja,R。;索米亚,C。;O.巴格达萨。;曹,J。;Rajchakit,G.,基于分数阶忆阻器的混合时变时滞BAM神经网络的全局投影时滞同步,亚洲控制杂志,22,1,570-583(2020)
[51] Hattaf,K.,非奇异核分数阶导数的新广义定义,计算,8,2,49(2020)
此参考列表基于出版商或数字数学图书馆提供的信息。其项与zbMATH标识符进行启发式匹配,可能包含数据转换错误。在某些情况下,zbMATH Open的数据对这些数据进行了补充/增强。这试图尽可能准确地反映原始论文中列出的参考文献,而不要求完整或完全匹配。