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郭晓晓;夏建伟;沈浩;严成元;王，肖;刘天骄

时滞复杂网络与延迟分区的同步：蔡氏电路网络应用。 （英语） Zbl 1530.93415号

J.富兰克林研究所。 360，第18号，14208-14221（2023）.
摘要：本文讨论了延迟分配框架下复杂网络的几乎确定全局指数同步（ASGES）。在脉冲控制下，通过划分脉冲间隔和时滞，可以更充分地利用脉冲间隔的信息。首先，通过应用一种实用的开关定律，引入了一种新型的Lyapunov泛函，它结合了模式相关平均驻留时间（MDADT）和转移概率（TP）。使用划分方法可以更好地处理未延迟状态和延迟状态之间的关系，以较少的保守性建立了依赖延迟的稳定性准则。其次，在脉冲控制和容错控制的作用下，提出了一种控制器综合算法。此外，一个推论将结果扩展到间歇控制。最后，以蔡氏电路网络为例说明了该方法的有效性，该方法可以获得较大的允许时延。

MSC公司：

93D23型 指数稳定性
93B70型 网络控制
93立方厘米 延迟控制/观测系统

关键词：

复杂网络;延迟分区;脉冲效应;转移概率;模式相关平均停留时间
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{X.Guo}等人，J.Franklin Inst.360，No.18，14208--14221（2023；Zbl 1530.93415）
全文： 内政部

参考文献：

[1] 张，C。；Shi，L.，多权值随机复杂网络的指数同步：图形理论方法。J.Franklin Inst.B，7，4106-4123（2019）·Zbl 1412.93094号
[2] 黄，C。；张，X。；香港林。；Tsai，S.-H.，使用基于模糊模型的方法对具有反应扩散项的非线性复杂网络进行同步分析。IEEE传输。模糊系统。，6, 1350-1362 (2021)
[3] 宋，X。；太阳，X。；Man，J。；Song，S。；Wu，Q.，有限时间区间分数阶时空复值神经网络的同步及其应用。J.Franklin Inst.B，第16期，8207-8225页（2021年）·Zbl 1472.93165号
[4] 曾博士。；张，R。；Park，J.H。；浦，Z。；Liu，Y.，带采样数据通信的定向耦合反应扩散神经网络的Pinning同步。IEEE传输。神经网络。学习。系统。，6, 2092-2103 (2019)
[5] Gunasekaran，N。；翟，G。；Yu，Q.，延迟多智能体网络的采样数据同步及其在耦合电路中的应用。神经计算，499-511（2020）
[6] Ni，Y。；王，Z。；黄，X。；马，Q。；Shen，H.，执行器饱和下神经网络局部稳定的间歇采样数据控制：一种工作间隔相关函数方法。IEEE传输。神经网络。学习。系统。，1-11 (2022)
[7] Wang，J。；Liu，X.，通过钉扎控制实现多权重和有向复杂网络的簇同步。IEEE传输。电路系统。二、 1347-1351（2022年）
[8] 凌，G。；刘，X。；Ge，M.F。；Wu，Y.，带噪声时变复杂动态网络的时滞依赖簇同步。J.Franklin Inst.B，6，3193-3214（2021）·Zbl 1464.93059号
[9] 胡，J。；王，Z。；Liu，G.P.，具有不完全观测和动态偏差的时变复杂网络的基于延迟补偿的状态估计。IEEE传输。赛博。，11, 12071-12083 (2022)
[10] 朱，S。；周，J。；朱，Q。；李，N。；Lu，J.-A.，具有不可微时变时滞的复杂网络的自适应指数同步。IEEE传输。神经网络。学习。系统。，1-7 (2022)
[11] 达沃，硕士。；Banos，A。；Gouaisbaut，F。；Tarbouriech，S。；Seuret，A.，通过环函数对线性脉冲时滞动力系统的稳定性分析。自动化，107-114（2017）·Zbl 1372.93165号
[12] Chen，W.H。；阮，Z。；Zheng，W.X.，脉冲时滞系统的稳定性和（L_2）增益分析：脉冲时间相关离散Lyapunov泛函方法。自动化，129-137（2017）·Zbl 1375.93099号
[13] Chen，W.H。；陈，J。；Zheng，W.X.，线性脉冲时滞系统的时滞相关稳定性和混合（L_2-times L_2）增益分析：一种连续时间相关的类Lyapunov泛函方法。Automatica（2020年）·Zbl 1448.93269号
[14] 文，G。；Yu，X。；于伟（Yu，W.）。；Lu，J.，《具有交换拓扑的复杂网络系统的协调和控制：综述》。IEEE传输。系统。人类网络。系统。，10, 6342-6357 (2020)
[15] Wu，Y。；Wang，Y。；Gunasekaran，N。；Vadivel，R.，《多智能体系统的几乎肯定共识：间歇性噪声》。IEEE传输。电路系统。二、 62897-2901（2022）
[16] 温，G。；Yu，X。；于伟（Yu，W.）。；Lu，J.，《具有交换拓扑的复杂网络系统的协调和控制：综述》。IEEE传输。系统。人。赛博。系统。，10, 6342-6357 (2021)
[17] 李伟（Li，W.）。；贾毅。；Du，J.，具有切换拓扑的随机复杂网络的状态估计。IEEE传输。自动。控制，126377-6384（2017）·Zbl 1390.93761号
[18] 陈，G。；夏，J。；Park，J.H。；沈，H。；庄，G.，具有执行器饱和的切换复杂动态网络的鲁棒采样控制。IEEE传输。赛博。，10, 10909-10923 (2022)
[19] Gunasekaran，N。；阿里，M.S。；Arik，S。；加法尔，H.A。；Diab，A.A.Z.，受平均驻留时间开关信号影响的复杂动态网络的有限时间和采样数据同步。神经网络。，137-145 (2022) ·Zbl 1525.93370号
[20] Cheng，J。；Liang，L。；曹，J。；Zhu，Q.，具有非齐次Sojourn概率的奇摄动复杂网络的抗离群状态估计。IEEE传输。赛博。，1-10 (2022)
[21] 杨，X。；李，X。；卢，J。；Cheng，Z.，通过混合执行器故障和脉冲效应控制实现具有切换拓扑的时滞复杂网络的同步。IEEE传输。赛博。，9, 4043-4052 (2019)
[22] 杨，X。；刘，Y。；曹，J。；Rutkowski，L.，耦合时滞神经网络与模式相关平均驻留时间切换的同步。IEEE传输。神经网络。学习。系统。，12, 5483-5496 (2020)
[23] 詹，T。；马，S。；Liu，X.，通过脉冲控制与所有非同步子网进行奇异切换复杂网络同步。国际。J.鲁棒非线性控制，14872-4887（2019）·Zbl 1426.93308号
[24] 崔，E。；Jing，Y。；高，X。；Yang，D.，电力系统中具有受状态约束的开关参数的复杂动态网络的自适应同步。J.Franklin Inst.B，17，9243-9262（2021）·Zbl 1478.93311号
[25] Wang，Y。；卢，J。；李，X。；Liang，J.，混合脉冲效应下耦合神经网络的同步：一种新的延迟不等式方法。神经网络。，38-46（2020）·Zbl 1471.93231号
[26] 王，X。；刘，X。；她，K。；钟，S。；Shi，L.，时变时滞随机复杂动态网络的时滞相关脉冲分布式同步。IEEE传输。系统。人。赛博。系统。，7, 1496-1504 (2019)
[27] Kan，Y。；卢，J。；邱，J。；Kurth，J.，混合脉冲控制器下时变时滞复值神经网络的指数同步。神经网络。，157-163 (2019) ·兹比尔1441.93245
[28] Liang，K。；He，W。；徐，J。；Qian，F.，具有半马尔可夫跳拓扑的奇摄动复杂网络同步的脉冲效应。IEEE传输。系统。人类网络。系统。，5, 3163-3173 (2022)
[29] 杨，X。；卢，J。；Ho，D.W。；Song，Q.，不确定混合交换和脉冲复杂网络的同步。应用。数学。型号。，379-392 (2018) ·Zbl 1480.34071号
[30] 沈，H。；邢，M。；吴振国。；徐，S。；Cao，J.，具有持续驻留时间的模糊切换系统的多目标容错控制及其在电路中的应用。IEEE传输。模糊系统。，10, 2335-2347 (2019)
[31] Sun，J。；张，H。；Wang，Y。；Shi，Z.，具有时变时滞和不确定性的随机切换系统的基于耗散的容错控制。IEEE传输。赛博。，10, 10683-10694 (2022)
[32] 张，R。；王，H。；Park，J.H。；何，P。；Xie，X.，带执行器故障的基于忆阻器的RDNN的事件触发脉冲容错控制。IEEE传输。神经网络。学习。系统。，1-12 (2021)
[33] 牛，B。；王，D。；阿洛泰比，北卡罗来纳州。；Alsaadi，F.E.，随机非线性切换系统的自适应神经状态反馈跟踪控制：平均停留时间方法。IEEE传输。神经网络。学习。系统。，4, 1076-1087 (2018)
[34] Seuret，A。；Gouaisbaut，F.，基于Wirtinger的积分不等式：在时滞系统中的应用。Automatica，982860-2866（2013）·Zbl 1364.93740号
[35] 李，C。；冯·G。；Huang，T.，关于混合脉冲和切换神经网络。IEEE传输。系统。人类网络。B、 6、1549-1560（2008）
[36] 胡，T。；Park，J.H。；刘，X。；何，Z。；Zhong，S.，具有切换拓扑和时变延迟的分数和脉冲复杂网络的基于采样数据的事件触发同步策略。IEEE传输。系统。人。赛博。系统。，6, 3568-3580 (2022)
[37] Jin，X.Z。；Yang，G.H。；Che，W.W.，电路实现的退化非线性耦合网络的自适应钉扎控制。IEEE传输。神经网络。学习。系统。，9, 1345-1355 (2012)
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