×

周期时变混合值逻辑控制网络的能控性和可达性。 (英语) Zbl 1508.93038号

摘要:本文研究了周期时变混合值逻辑控制网络(PTMLCNs)的能控性和可达性。本文所考虑的PTMLCN由几个具有周期性开关信号的混合值逻辑控制网络组成,这些开关信号在不同的混合值控制网络之间循环。首先,通过半张量积将PTMLCN转化为离散动力系统。基于该代数表达式,定义了含时输入状态入射矩阵和含时状态转移矩阵,并给出了这两个矩阵之间的关系。其次,定义了PTMLCNs的可控性和可达性。随后,借助所提出的矩阵,给出了一系列检查可控性和可达性的充要条件,并设计了在最短时间内找到最优控制序列以达到目标状态的算法。最后,通过实例验证了该方法的有效性。

理学硕士:

93个B05 可控性
93B70型 网络控制
93C55美元 离散时间控制/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] 陈,B。;曹,J。;卢,G。;Rutkowski,L.,用于布尔控制网络的集稳定性和同步的Lyapunov函数,IEEE T.Circults-II(2019)·doi:10.1109/TCSII.2019.2952415
[2] Cheng,D。;Qi,H.,布尔控制网络的可控性和可观测性,Automatica,45,7,1659-1667(2009)·Zbl 1184.93014号 ·doi:10.1016/j.automatica.2009.03.006
[3] Cheng,D。;齐,H。;李,Z。;Liu,J.,布尔网络的稳定性和稳定性,国际鲁棒非线性控制,21,2,134-156(2011)·Zbl 1213.93121号 ·doi:10.1002/rnc.1581
[4] Cheng,D。;Zhao,Y.,布尔控制网络的识别,Automatica,47,4,702-710(2011)·Zbl 1215.93035号 ·doi:10.1016/j.automatica.2011.01.083
[5] Cheng,D。;Zhao,Y。;Xu,X.,混合值逻辑及其应用,山东大学学报,46,10,32-44(2011)·Zbl 1249.03015号
[6] Fornasini,E。;Valcher,M.,《布尔控制网络的最优控制》,IEEE Trans。自动。控制,59,5,1258-1270(2014)·Zbl 1360.93387号 ·doi:10.1109/TAC.2013.2294821
[7] 胡,J。;隋,G。;吕,X。;Li,X.,脉冲扰动时滞神经网络的固定时间控制,非线性分析。模型控制,23,6,904-920(2018)·Zbl 1416.93147号 ·doi:10.15388/NA.2018.6.6
[8] Kauffman,S.,随机构建遗传网络中的代谢稳定性和表观发生,J.Theor。《生物学》,22,3,437-467(1969)·doi:10.1016/0022-5193(69)90015-0
[9] 李,F。;Sun,J.,高阶布尔控制网络的可控性,应用。数学。计算。,219, 1, 158-169 (2012) ·Zbl 1311.92083号
[10] 李,F。;Xie,L.,使用钉扎控制的概率布尔网络的集镇定,IEEE Trans。诺尔。净值。学习。,30, 8, 2555-2561 (2019) ·doi:10.1109/TNNLS.2018.2881279
[11] 李,H。;丁,X.,逻辑控制网络反馈镇定的控制Lyapunov函数方法,SIAM J.控制优化。,57, 2, 810-831 (2019) ·Zbl 1409.93055号 ·doi:10.137/18M1170443
[12] 李,H。;Wang,Y.,论交换布尔控制网络的可达性和可控性,Automatica,48,112917-2922(2012)·Zbl 1252.93018号 ·doi:10.1016/j.automatica.2012.08.029
[13] 李,H。;郑毅。;Alsaadi,F.,具有状态相关延迟的布尔网络的代数公式和拓扑结构,J.Compute。申请。数学。,350, 87-97 (2019) ·Zbl 1419.91096号 ·doi:10.1016/j.cam.2018.10.003
[14] Li,R。;Chu,T.,布尔网络的完全同步,IEEE Trans。神经网络。学习。系统。,23, 5, 840-846 (2012) ·doi:10.1109/TNNLS.2012.2188414
[15] Li,R。;杨,M。;Chu,T.,布尔控制网络的状态反馈镇定,IEEE Trans。自动。控制,58,7,1853-1857(2013)·Zbl 1369.93494号 ·doi:10.1109/TAC.2013.2238092
[16] 李毅。;李,H。;Ding,X.,切换延迟逻辑网络的集稳定性及其在有限域一致性中的应用,Automatica,113108768(2020)·Zbl 1440.93236号 ·doi:10.1016/j.automatica.2019.108768
[17] 李,Z。;Cheng,D.,多值网络动力学的代数方法,国际分岔混沌,20,3,561-582(2010)·Zbl 1193.94003号 ·doi:10.1142/S0218127410025892
[18] 刘,Y。;Sun,L。;卢,J。;Liang,J.,布尔控制网络同步的反馈控制器设计,IEEE Trans。神经网络。学习。系统。,27, 9, 1991-1996 (2016) ·doi:10.1109/TNNLS.2015.2461012
[19] 卢,J。;Sun,L。;刘,Y。;Ho,D。;曹,J.,非周期采样控制下布尔控制网络的稳定性,SIAM J.控制优化。,56, 6, 4385-4404 (2018) ·Zbl 1403.93124号 ·doi:10.1137/18M1169308
[20] 潘,J。;冯,J。;Meng,M.,概率布尔网络的稳态分析,J.Frankl。研究所,356,5,2994-3009(2019)·Zbl 1411.92200号 ·doi:10.1016/j.jfranklin.2019.01.039
[21] 齐,H。;Cheng,D.,布尔网络的分析与控制:半张量积方法,紫东华学报/自动化学报,37,5,529-540(2011)·Zbl 1240.93061号
[22] Ristevski,B.,基因调控网络推理模型调查,非线性分析。模型控制,18,4,444-465(2013)·Zbl 1323.92134号 ·doi:10.15388/NA18.4.13972
[23] 施穆列维奇,I。;Dougherty,E。;Kim,S。;Zhang,W.,概率布尔网络:基因调控网络的基于规则的不确定性模型,生物信息学,18,261-274(2002)·doi:10.1093/bioinformatics/18.2.261
[24] 王,B。;Feng,J.,周期时变布尔控制网络的可控性及其在一类凋亡网络中的应用,J.Syst。科学。数学。科学。,36, 7, 973-985 (2016) ·Zbl 1374.93054号
[25] 王,B。;冯,J.,《概率布尔网络的可检测性》,《信息科学》。,483, 383-395 (2019) ·doi:10.1016/j.ins.2019.01.055
[26] 王,B。;冯,J。;Li,H.,关于布尔控制网络的可检测性,非线性分析。混合系统。,36, 100859 (2020) ·Zbl 1437.93010号 ·doi:10.1016/j.nahs.2020.100859
[27] Xu,X。;刘,Y。;李,H。;Alsaadi,F.,具有脉冲效应的布尔控制网络的鲁棒集镇定,非线性分析。模型控制,23,4,553-567(2018)·Zbl 1416.93162号 ·doi:10.15388/NA.2018.4.6
[28] Yang,D。;李,X。;邱,J.,通过状态相关切换和动态输出反馈实现时滞切换系统的输出跟踪控制,非线性分析。混合系统。,32, 294-305 (2019) ·Zbl 1425.93149号 ·doi:10.1016/j.nahs.2019.01.006
[29] Yang,D。;李,X。;沈杰。;Zhou,Z.,具有稳定和不稳定模式的时滞切换系统的状态相关切换控制,数学。方法。申请。科学。,41, 6, 6968-6983 (2018) ·Zbl 1404.34083号 ·doi:10.1002/mma.5209
[30] Yu,Y。;孟,M。;Feng,J.,通过矩阵方程实现布尔网络的可观测性,Automatica,111,108621(2019)·Zbl 1430.93021号 ·doi:10.1016/j.automatica.2019.108621
[31] Yu,Y。;孟,M。;冯,J。;Wang,P.,切换布尔网络的稳定性分析和开关信号设计,非线性分析。混合系统。,30, 31-44 (2018) ·Zbl 1437.93105号 ·doi:10.1016/j.nahs.2018.04.004
[32] L.Zhang,J.Feng,切换布尔控制网络的模型输入状态矩阵及其应用。《第十届世界智能控制与自动化大会论文集》,7月6-8日(中国北京,2012)。第1477-1482页
[33] 张,L。;冯,J。;Yao,J.,切换布尔控制网络的可控性和可观测性,IET控制。理论应用。,6, 16, 2477-2484 (2012) ·doi:10.1049/iet-cta.2012.0362
[34] 张,Q。;冯,J。;潘,J。;Xia,J.,切换布尔控制网络的集可控性,神经计算,359,24,476-482(2019)·doi:10.1016/j.neucom.2019.05.087
[35] Y.Zhao,D.Cheng,混合值逻辑控制网络的最优控制,《第29届中国控制大会论文集》,7月29-31日(中国,北京,2010),第1618-1623页
[36] Zhao,Y。;Cheng,D.,概率逻辑控制网络的可控性和稳定性,《决策与控制》,12月10日至13日,6729-6734(2012),毛伊岛:HI,毛伊镇·Zbl 1393.94301号
[37] Zhao,Y。;李,Z。;Cheng,D.,逻辑控制网络的最优控制,IEEE Trans。自动。控制,56,8,1766-1776(2011)·Zbl 1368.93396号 ·doi:10.1109/TAC.2010.2092290
[38] Zhao,Y。;齐,H。;Cheng,D.,布尔控制网络的输入状态关联矩阵及其应用,系统。控制信函。,59, 12, 767-774 (2010) ·Zbl 1217.93026号 ·doi:10.1016/j.sysconle.2010.09.002
[39] 周,R。;郭毅。;Gui,W.,概率布尔网络的集可达性和可观察性,Automatica,106230-241(2019)·兹比尔1429.93034 ·doi:10.1016/j.automatica.2019.05.021
[40] 朱,S。;卢,J。;Liu,Y.,具有状态延迟的概率布尔网络的渐近稳定性,IEEE T.Automat。控制。,65, 4, 1779-1784 (2020) ·Zbl 07256301号 ·doi:10.1109/TAC.2019.2934532
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。