×

具有失配条件的非线性脉冲耦合复杂网络的自适应控制。 (英语) Zbl 1532.93169号

摘要:本文研究非线性脉冲耦合复杂网络的自适应控制问题。首先,针对非线性脉冲微分方程设计了一类自适应控制器,其中非线性函数可以分解为匹配条件和失配条件。其次,结合Lasalle不变集定理、Schur补定理和一些不等式技巧,我们考虑了通过一般自适应控制实现脉冲耦合复杂网络的同步。此外,本文给出了脉冲动态复杂网络的钉扎自适应同步结果。最后,通过一些实例验证了所提结果,并进行了仿真比较。
{©2023 John Wiley&Sons有限公司}

MSC公司:

93C40型 自适应控制/观测系统
93C27型 脉冲控制/观测系统
93立方厘米 控制理论中的非线性系统
93B70型 网络控制
93立方厘米 由常微分方程控制的控制/观测系统
第34页37 脉冲常微分方程
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
全文: 内政部

参考文献:

[1] MartynyukAA、StamovaIM、ChernienkoVA。基于模糊微分方程的不确定脉冲系统的稳定性分析。国际系统科学杂志。2020;51(4):643‐654. ·Zbl 1485.93491号
[2] 米隆琴科DashkovskiyS。非线性脉冲系统的输入-状态稳定性。SIAM J控制优化。2013;51(3):1962‐1987. ·Zbl 1271.34011号
[3] LiL、SongS。时滞系统的稳定性:时滞相关脉冲控制。IEEE Trans Autom控制。2016;62(1):406‐411. ·Zbl 1359.34089号
[4] 王杰、梁杰、邱杰。具有参数不确定性和脉冲的2D开关正系统的异步l1控制。非线性模拟混合。2020年;37:100887. ·兹比尔1478.93302
[5] LiL、WangX、LiC、FengY。状态相关脉冲动力网络的指数类同步判据。IEEE跨神经网络学习系统。2018年;30(4):1025‐1033.
[6] 杨Z,XuD。时滞脉冲控制系统的稳定性分析与设计。IEEE Trans Autom控制。2007年;52(8):1448‐1454. ·Zbl 1366.93276号
[7] PrussingJ,WellnitzL。最佳脉冲定时直接上升交互。J Guid控制发电机。1989;12:487‐494.
[8] 伊斯特汉姆J,哈斯廷斯K。投资组合的最优脉冲控制。数学运算研究1988;13(4):588‐605. ·兹比尔0667.90009
[9] 罗姿,熊伟,曹洁,黄C。具有脉冲学习控制方案的二维神经网络的事件触发状态跟踪。《富兰克林研究所杂志》2020;357(17):12364‐12379. ·Zbl 1454.93069号
[10] 利克斯·杨克斯。非线性脉冲系统的有限时间稳定性及其在神经网络中的应用。IEEE Trans Neural Netw学习系统。2021;34(1):243‐251. doi:10.1109/TNNLS.2021.3093418
[11] 张恩,王X,LiW。利用Dupire Ito公式研究具有随机混合脉冲的多链随机时滞复杂网络的稳定性。非线性Anal Hybrid.2022;45:101200. ·Zbl 1497.93236号
[12] 周杰、卢杰、卢J。一般复杂动态网络的固定自适应同步。自动化。2008;44(4):996‐1003. ·Zbl 1283.93032号
[13] 任克,赵杰。通过自适应反馈方法实现耦合混沌系统的脉冲同步。Phys Lett A.2006年;355(4‐5):342‐347.
[14] LiuY、LinY。通过事件触发脉冲控制实现具有时变耦合的四元数值耦合系统的同步。数学方法应用科学。2022;45(1):324‐340. ·Zbl 1527.34090号
[15] 马哈茂德G、马哈茂德·E。参数不确定混沌复杂非线性系统的完全同步。非线性Dyn。2010;62(4):875‐882. ·Zbl 1215.93114号
[16] 史杰,曾Z。时滞惯性神经网络的全局指数镇定和时滞同步控制。神经网络。2020;126:11‐20. ·Zbl 1471.93226号
[17] KumarR、SarkarS、DasS、CaoJ。具有不匹配参数和脉冲效应的延迟神经网络的投影同步。IEEE Trans Neural Netw学习系统。2019;31(4):1211‐1221.
[18] 袁S、张L、巴尔迪S。脉冲切换线性时滞系统的自适应镇定:分段动态增益方法。自动化。2019;103:322‐329. ·Zbl 1415.93230号
[19] 米尔扎伊、阿斯莫斯塔法、阿萨多拉希姆、巴达姆奇扎德。基于有限时间扰动观测器的一类非线性切换系统的鲁棒自适应有限时间镇定控制。J Franklin Inst.2021;358(7):3332‐3352. ·Zbl 1464.93068号
[20] XieJ、YanH、LiS、YangD。切换系统的几乎输出调节模型参考自适应控制:组合自适应策略。国际系统科学杂志。2020;51(3):556‐569. ·Zbl 1483.93317号
[21] MahdaviN、MenhajM、KurthsJ、LuJ、AfsharA。复杂动力网络的钉扎脉冲同步。国际分叉混乱杂志。2012;22(10):1250239. ·Zbl 1258.34127号
[22] WangX、LiuX、SheK、ZhongS。具有不同时变延迟大小的复杂动态网络的Pinning脉冲同步。非线性分析混合。2017年;26:307‐318. ·兹比尔1379.34049
[23] WuZ、LiuD、YeQ。复变动力网络的钉扎脉冲同步。通用非线性科学数值模拟。2015;20(1):273‐280. ·Zbl 1417.93291号
[24] 丁丁、唐姿、王毅、吉姿。基于分布式钉扎脉冲控制的复杂动态网络自适应同步。神经过程Lett。2020;52(3):2669‐2686.
[25] 宁德、陈杰、江明。两层异质延迟网络的固定脉冲同步。物理A.2022;586:126461. ·Zbl 07483581号
[26] 布兰奇尼夫,佐丹奴G。当雅可比矩阵是非奇异的时,多面体李亚普诺夫函数在结构上保证了动态网络的全局渐近稳定性。自动化。2017;86:183‐191. ·Zbl 1375.93098号
[27] ChenS、TaoG、JoshiS。MIMO系统的自适应执行器故障补偿控制。国际J控制。2004;77(15):1307‐1317. ·Zbl 1073.93032号
[28] ChengB、LiZ。为具有匹配不确定性的网络化线性系统设计全分布式自适应事件触发控制器。IEEE Trans Neural Netw学习系统。2018年;30(12):3645‐3655.
[29] 威尔金森J。代数特征值问题。牛津大学出版社;1965. ·Zbl 0258.65037号
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。