邱瑞阳;李瑞海;邱建斌 基于阶跃函数法的饱和和时滞非线性模糊混合控制系统的稳定性分析。 （英语） Zbl 07821211号 Int.J.鲁棒非线性控制 34，第3期，1732-1755（2024）. 摘要：在阶跃函数方法的框架内，研究了一个同时包含脉冲控制器和连续状态反馈控制器的非线性模糊混合控制系统的稳定性。假设这两个控制器都受到执行器饱和和时变时滞的影响，而在现有的研究中，这一点很少受到关注。本文引入了一个新的假设，从而可以使用广义扇区条件来处理双重饱和，并且由于采用了改进的阶跃函数方法，稳定性结果中固有的保守性大大降低。本文提出的稳定性定理消除了对两个控制器的时滞施加的约束，这也适用于更广泛的系统，包括具有稳定和不稳定脉冲的混合控制系统、具有可变脉冲增益的系统和具有Zeno行为的系统。对不同系统的时滞饱和混合控制进行了数值仿真，验证了所提定理的有效性。©2023 John Wiley&Sons有限公司。 MSC公司： 93D05型 李亚普诺夫和控制理论中的其他经典稳定性（拉格朗日、泊松、（L^p、L^p）等） 93立方厘米 模糊控制/观测系统 93立方 由微分方程以外的函数关系控制的控制/观测系统（例如混合系统和开关系统） 93C27型 脉冲控制/观测系统 93B52号 反馈控制 关键词：致动器饱和;脉冲系统;稳定性分析;阶梯函数法 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{R.Qiu}等，《国际鲁棒非线性控制》34，No.3，1732--1755（2024；Zbl 07821211） 全文： 内政部 参考文献： [1] MilmanVDMyshkisAD关于脉冲存在下运动的稳定性Sibirskii Matematicheskii Zhurnal 196012233237·Zbl 1358.34022号 [2] HuXZhangZLiCLiL领导者通过具有饱和效应的混合协议遵循多代理系统的共识Int J Control，Automat Syst202119124136 [3] WeiLLiaoYLuoSChenWHHuangG通过分布式混合控制实现非线性多智能体系统Int J鲁棒非线性控制2023331375107531 [4] HuXZhangZLiCZhangQA混合协议用于脉冲时间窗多代理系统的平均一致性J Frankl Instit2020357742224241·Zbl 1437.93003号 [5] ChenXLiuYJiangBLuJ混合时滞脉冲非线性切换系统的指数稳定性Int J鲁棒非线性控制202333529712985 [6] JiangBLouYLUJ具有有界时滞脉冲时滞系统的输入-状态稳定性数学模型控制202224454 [7] WuHLiCHeZWangYE具有饱和脉冲和输入扰动的非线性系统吸引域的估计Int J鲁棒非线性控制2021311894669482·Zbl 1527.93178号 [8] ZhangWTangYZhengWLiuY时滞脉冲效应时变系统的稳定性Int J鲁棒非线性控制2021311678257843·Zbl 1527.93369号 [9] LiXSongSWuJ时滞脉冲非线性系统的指数稳定性及其应用IEEE Trans Automat Control2019641040244034·Zbl 1482.93452号 [10] StamovGGospodinovaEStamovaI具有可变脉冲扰动的不连续延迟Cohen‐Grossberg神经网络h‐流形的实际指数稳定性数学模型控制202112634 [11] LiXYANGXCaoJ非线性时滞系统的事件触发脉冲控制自动2020117108981·Zbl 1441.93179号 [12] ZhuLQiuJChadliM具有多重平衡的开关脉冲电力系统建模与稳定性分析·Zbl 1386.93252号 [13] HuanMLiC基于新型双边循环泛函的状态相关脉冲系统稳定性分析Chaos，Solitons Fract2022155111758·Zbl 1498.34060号 [14] 状态相关脉冲控制下随机耦合T‐S模糊复杂网络的CaoZLiCZhangXyangX鲁棒指数镇定 [15] YangXLiCSongQLiHHuangJ状态相关脉冲对参数不确定性下四元数神经网络鲁棒指数稳定性的影响IEEE跨神经网络学习系统201830721972211 [16] LiuYZhaoSLuJA基于T-S模糊模型的混沌系统新型模糊脉冲控制IEEE Trans-fuzzy Syst2010192393398 [17] HuMJParkJHWangYW通过Takagi‐Sugeno模糊脉冲控制稳定时滞正系统IEEE Trans-Cybern202052642754285 [18] JiWZhangHQiuJFuzzy基于仿射模型的非线性脉冲系统输出反馈控制器设计Commun Nonl Sci Numer Simuln201979104894·Zbl 1508.93108号 [19] T‐S模糊脉冲系统稳定性分析的新型阶跃函数法EEE Trans-Fuzzy Syst2022301043994408 [20] OuyangDShaoJJiangHWenSNguangSK具有时变时滞和饱和执行器的耦合脉冲神经网络的有限时间稳定性神经计算2021453590598 [21] KarthickSSakthivelRAlzahraniFLeelamaniA具有脉冲效应和泄漏延迟的半马尔可夫耦合神经网络的同步神经计算2020386221231 [22] LuoMChengJShiKHuCLanJSIT2随机模糊复用复杂网络的模糊混合控制安全同步协议ISA Trans202111894105 [23] LvXCaoJRutkowskiL混合控制耦合多稳态记忆神经网络的动态和静态多同步分析神经网络2021143515524·Zbl 1526.93205号 [24] YangNYuYYZhongSWangXShiKCaiJ基于新型混合控制的随机延迟记忆神经网络指数同步神经网络2020131242250·Zbl 1478.93566号 [25] HeZLiCLiYCaoZZhangX混合脉冲饱和控制输入非线性动态网络的局部同步应用数学计算2021410126452·Zbl 1510.93193号 [26] ChenYWuJBaoH饱和脉冲延迟四元数耦合神经网络的有限时间镇定应用数学计算2022425127083·Zbl 1510.93188号 [27] ZhangTMaWMengXZhangT具有非线性状态反馈控制的捕食模型的周期解应用数学计算201526695107·Zbl 1410.34243号 [28] 包含脉冲校正的饱和控制下非线性系统的指数镇定非线性分析：混合系统202348101335·Zbl 1511.93110号 [29] 具有执行器饱和和多重扰动的切换脉冲时滞系统的WeiYLiuGP复合控制·Zbl 1433.93034号 [30] 具有脉冲Adv-Differ方程201920191196的广义Markov跳跃系统的SuXZhaoXRobust有限时间控制·Zbl 1459.93163号 [31] 一类具有输入约束的非线性动力系统的LiHLiCHuangJA混合脉冲采样控制框架Nonl Ana:hybrid Syst20236100881·Zbl 1441.93134号 [32] OuyangDShaoJJiangHNGuangSKShenHT具有执行器饱和的耦合延迟神经网络的脉冲同步及其在图像加密中的应用神经网络2020128158171·Zbl 1471.93147号 [33] ChenXLiuYRuanQCaoJ非线性时滞系统的稳定化：柔性时滞脉冲控制应用数学模型2023114488501·Zbl 1510.93267号 [34] JiangBLuJLiuY平均时滞脉冲时滞系统的指数稳定性SIAM J Control Optim202058637633784·Zbl 1467.34074号 [35] LiuYXuJLuJGuiW时滞脉冲随机系统的稳定性Automatica2023152110955·Zbl 1519.93225号 [36] LuJJiangBZhengWX延迟对脉冲控制系统稳定性的潜在影响EEE Trans Autom Control2021671051795190·Zbl 07741702号 [37] Da SilvaJGTarbouriechSAntiwindup设计，具有保证的稳定区域：基于LMI的方法IEEE Trans Autom Control2005501106111·Zbl 1365.93443号 [38] 呈现嵌套饱和系统的TarbouriechSPrieurCSilvadJMG稳定性分析和稳定性EEE Trans Autom Control200651813641371·Zbl 1366.93531号 [39] 基于时滞相关多面体方法的输入饱和非线性时滞系统的LiHLiCOuyangDNguangSKI脉冲镇定IEEE Trans-Syst，Man，Cybern：Syst202511170877098 [40] LiXZhuC非线性系统的饱和脉冲控制及其应用Automatica2022142110375·兹比尔1494.93059 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。