李良良;李传东;张伟 具有执行器饱和的离散非线性系统的时滞脉冲控制。 （英语） Zbl 1423.93231号 非线性分析。，模型。控制 24，第5号，804-818（2019）. 摘要：本文主要研究离散动态系统的执行器饱和时滞脉冲控制问题。通过建立一个时滞脉冲差分不等式，结合凸分析和不等式技术，利用执行器饱和时滞脉冲控制器，得到了离散动力系统指数稳定的一些充分条件。所设计的控制器承认脉冲反馈律中存在一些传输延迟，并且要求控制输入变量保持在一个可用区内。文中还给出了一些数值模拟，以证明所提结果的有效性。 引用于三文件 理学硕士： 93C55美元 离散时间控制/观测系统 93D20型 控制理论中的渐近稳定性 93立方厘米 控制理论中的非线性系统 关键词：离散时间动力系统;延迟脉冲控制;指数稳定性;执行器饱和 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{L.Li}等人，非线性分析。，模型。控制24，编号5，804--818（2019；Zbl 1423.93231） 全文： 内政部 参考文献： [1] Z.Ai，C.Chen，非线性脉冲控制系统的渐近稳定性分析与设计，非线性分析。，混合系统。，24:244-252, 2017. ·Zbl 1378.34032号 [2] A.Bouzerdoum，T.R.Pattison，带约束的二次优化神经网络，IEEE Trans。神经网络。，4(2):293-304, 1993. [3] W.Chen，D.Wei，W.Zheng，Takagi-Sugeno模糊时滞系统的时滞脉冲控制，IEEE Trans。模糊系统。，21(3):516-526, 2013. [4] S.Dashkovskiy，A.Mironchenko，非线性脉冲系统的输入-状态稳定性，SIAM J.控制优化。，51(3):1962-1987, 2013. ·Zbl 1271.34011号 [5] 何文华，陈义英，尹志英，具有全状态约束的不确定机器人的自适应神经网络控制，IEEE Trans。赛博。，46(3):620-629, 2016. [6] T.Hu，Z.Lin，饱和条件下平面离散时间线性系统的完全稳定性分析，IEEE Trans。电路系统。，一、 芬丹。理论应用。，48（6）：710-7252001·Zbl 1104.93315号 [7] T.Hu，Z.Lin，《执行器饱和的控制系统：分析与设计》，Birkhäuser出版社，马萨诸塞州波士顿，2001年·Zbl 1061.93003号 [8] 胡政明，陈伯明，执行器饱和和扰动下线性系统的分析与设计方法，自动化，38:351-3592002·Zbl 0991.93044号 [9] E.Johnson，A.Calise，输入饱和系统的神经网络自适应控制，《2001年美国控制会议论文集》，2001年6月25日至27日，弗吉尼亚州阿灵顿，AACC，马萨诸塞州丹弗斯，2001年，第3527-3532页。 [10] E.Kaslik，S.Sivasundaram，具有时滞和多稳定性分析的脉冲混合离散时间Hopfield神经网络，神经网络。，24:371-377, 2011. ·Zbl 1225.93073号 [11] A.Khadra，X.Liu，X.Shen，分析线性延迟脉冲耦合的脉冲同步的鲁棒性，IEEE Trans。自动。控制，54（4）：923-9282009·Zbl 1367.34084号 [12] C.Li，X.Yu，T.Huang，G.Chen，X.He，非光滑约束凸优化的广义hopfield网络：李导数方法，IEEE Trans。神经网络学习。系统。，27:308-321, 2016. [13] C.Li，Y.Zhou，H.Wang，T.Huang，可变时间脉冲非线性系统的稳定性：B等价方法，国际控制自动化杂志。系统。，15(5):2072-2079, 2017. [14] L.Li、C.Li、H.Li，基于状态约束脉冲控制的时变结构动力网络分析与设计，国际控制杂志，2018年，https://doi.org/10.1080/ 00207179.2018.1459861. ·Zbl 1425.93234号 [15] L.Li，C.Li，H.Li。非自治时滞非线性动力系统的全状态约束脉冲控制，非线性分析。，混合系统。，2018年3月29日：383-394·Zbl 1388.93078号 [16] 李晓红，无限时滞或有限时滞脉冲泛函微分方程全局指数镇定的新结果，非线性分析。，真实世界应用。，11:4194- 4201, 2010. http://www.journals.vu.lt/非线性分析执行器饱和离散非线性系统的时滞脉冲控制817·Zbl 1210.34103号 [17] X.Li，J.Cao，涉及无界时变时滞的脉冲时滞不等式及其应用，IEEE Trans。自动。控制，62（7）：3618-36252017·Zbl 1370.34131号 [18] X.Li，Fang J，H.Li，W.Duan，基于脉冲控制的时变时滞复值忆阻神经网络的指数镇定，亚洲控制杂志，21（1）：1-122019。 [19] X.Li，S.Song，具有离散和连续分布时滞的递归神经网络周期解的存在性、唯一性和全局稳定性的脉冲控制，IEEE Trans。神经网络学习。系统。，24(6):868-877, 2013. [20] X.Li，S.Song，时滞系统的镇定：时滞相关脉冲控制，IEEE Trans。自动。控制，62（1）：406-4112017·Zbl 1359.34089号 [21] X.Li，J.Wu，具有状态相关延迟脉冲的非线性微分系统的稳定性，Automatica，64:63-692016·兹比尔1329.93108 [22] X.Li，J.Wu，具有状态相关延迟的脉冲控制下非线性微分系统的充分稳定性条件，IEEE Trans。自动。控制，63（1）：306-3112018·Zbl 1390.34177号 [23] 李振中，方建，黄涛，苗奇，王海宏，部分输入饱和离散时间网络振荡器的脉冲同步，信息科学。，422:531-541, 2018. ·Zbl 1447.93152号 [24] X.Liu，K.Zhang，离散时滞系统稳定和离散时滞动态网络同步的脉冲控制，IET控制理论应用。，8(13):1185- 1195, 2014. [25] X.Liu，Z.Z.Zhang，时滞脉冲离散系统的一致渐近稳定性，非线性分析。，理论方法应用。，74(15):4941-4950, 2011. ·Zbl 1225.39022号 [26] Y.Liu，S.Tong，全状态约束非线性系统Nussbaum增益自适应控制的Barrier Lyapunov函数，Automatica，76:143-1522017·兹比尔1352.93062 [27] A.N.Michel，J.Si，G.Yen，超立方体上描述的一类离散时间神经网络的分析与合成，非线性分析。模型。对照，2（1）：32-461991年。 [28] S.Mohamad，A.G.Naim，积分微分方程的离散时间类似物建模双向神经网络，J.Compute。申请。数学。，138(1):1-20, 2002. ·Zbl 1030.65137号 [29] H.Quan，X.Zhou，J.Liu，饱和处理霍乱模型正周期解的全局指数稳定性，非线性分析。模型。控制，23（5）：619-6412018·Zbl 1416.92166号 [30] X.Su，X.Liu，P.Shi，R.Yang，具有重复标量非线性的离散时间切换系统的滑模控制，IEEE Trans。自动。控制，62（9）：4604-46102017·Zbl 1390.93508号 [31] K.Tee，S.Ge，E.Tay，输出约束非线性系统控制的Barrier Lyapunov函数，Automatica，45（4）：918-9272009·Zbl 1162.93346号 [32] Q.Wang，X.Liu，基于Lyapunov泛函的时滞脉冲细胞神经网络的指数稳定性，应用。数学。计算。，194(1):186-198, 2007. ·Zbl 1193.34155号 [33] Y.Wang，M.Yang，H.O.Wang和Z.Guan，通过脉冲控制实现具有参数不确定性和时滞的复杂切换网络的鲁棒镇定，IEEE Trans。电路系统。一、 雷古尔。爸爸。，56(9):2100-2108, 2009. [34] L.Wei，W.Chen，一类具有不稳定连续和离散动力学的脉冲神经网络的全局指数稳定性，神经计算，147:225-2342015。非线性分析。模型。控制，24（5）：804-818 818L。Li等人。 [35] 徐磊，李俊杰，葛绍，分数阶微分系统的脉冲镇定，ISA Trans。，70: 125-131, 2017. [36] X.Yang，C.Li，T.Huang，Q.Song，非线性脉冲分数阶系统的Mittag-Lefler稳定性分析，应用。数学。计算。，2017年第293:416-422页·兹比尔1411.34023 [37] W.Zhang，C.Li，T.Huang，X.He，基于记忆电阻的时变时滞和脉冲耦合递归神经网络的同步，IEEE Trans。神经网络学习。系统。，26(12):3308-3313, 2015. [38] 张勇，时滞脉冲离散系统的指数稳定性，应用。数学。莱特。，25(12):2290-2297, 2012. ·Zbl 1252.39024号 [39] 张彦，脉冲时滞差分方程的全局指数稳定性，数学。计算。模拟。，132:183-194, 2017. ·Zbl 07313755号 [40] Y.Zhou，C.Li，L.Chen，T.Huang，具有混合时滞和脉冲时间窗的记忆Cohen-Grossberg神经网络的全局指数稳定性，神经计算，275:2384-23912018。 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。