导读:本文包含了全局指数稳定论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:永磁同步电机,混沌系统,Lyapunov理论,全局指数稳定
全局指数稳定论文文献综述
林立雄,黄国辉,彭侠夫[1]（2019）在《永磁同步电机混沌系统的单输入反馈全局指数稳定控制》一文中研究指出针对永磁同步电机混沌系统,结合Lyapunov稳定性与比较原理理论,分别对参数确定和参数不确定的永磁同步电机混沌系统提出一种单输入线性反馈全局指数稳定控制器.该控制器不仅结构简单,而且可以通过调整指数收敛速率,实现永磁同步电机混沌系统的全局指数稳定控制.分别对参数确定与参数不确定的永磁同步电机混沌系统进行数值模拟,进一步验证了所提方案的有效性.(本文来源于《厦门大学学报(自然科学版)》期刊2019年05期）
杨琪琪[2]（2017）在《噪声摄动下几类全局指数稳定的微分系统解的稳定性分析》一文中研究指出稳定性理论是研究动态系统在遇到外界扰动时是否能继续保持稳定的理论[22].对于随机系统来说,稳定性不仅是非常重要的系统性能,而且在系统设计中起着相当重要的作用.随机系统的稳定性课题无论是在理论研究方面还是工业设计应用方面都具有十分重要的实践价值.本文在第二章和第叁章中重点讨论了一定强度的噪声对非线性常微分系统以及非线性时滞微分系统稳定性的影响.本文直接利用解稳定性系数α和β来求解使随机系统继续保持稳定的噪声强度上界.通过不确定参数、放缩技巧、Holder不等式、Gronwall不等式及一些常用不等式,在Lipschitz条件下推导出摄动系统在一定条件下,可以保持全局指数稳定的结果;并得到了求解噪声强度的上界的超越方程,选择适当的不确定参数,可以估算最大允许噪声强度上界.特别的在第叁章中针对非线性时滞系统,本文考虑了叁种不同类型的噪声:随机项不含时滞的噪声、随机项含时滞的噪声和随机项含有时滞和不含时滞的混合噪声.本文主要得到两点结论:第一,不失稳定性的条件下,摄动系统能容许一定范围内的噪声强度,即当噪声的强度不超过给定的噪声上界,随机微分系统与随机时滞微分系统依旧可以保持全局指数稳定性质;第二,如果噪声的强度不超过导出的噪声上界,摄动系统的解具有更大的衰减速度,即噪声能进一步促进常微分系统与时滞微分系统解的衰减速度.(本文来源于《中国矿业大学》期刊2017-06-01）
陈求新,时正华[3]（2016）在《基于Markovian切换的时滞回归神经网络Lagrange全局均方指数稳定》一文中研究指出对一类激励函数是Lurie型(包括有界和无界激励函数)的具有Markovian切换的时滞回归神经网络的Lagrange全局均方指数稳定性进行了研究,得到了回归神经网络在Markovian切换状态下的Lagrange全局均方指数稳定的充分判据,并通过数值例子验证了所得结论的正确性和有效性.(本文来源于《南京信息工程大学学报(自然科学版)》期刊2016年05期）
罗威威[4]（2015）在《全局指数稳定的递归神经网络的鲁棒性分析》一文中研究指出本文研究了噪声、时滞和联结权矩阵摄动下全局指数稳定递归神经网络的鲁棒性,给出了改进的稳定性判据.噪声强度、时滞以及联结权矩阵不确定性的上界可通过含有调节参数的超越方程所给出,通过对调节参数的选取,它们的上界可进一步的改进.另外,我们得到摄动神经网络更加稳定的噪声强度上界.通过仿真算例可以验证方法的有效性.第二章分别建立了受噪声干扰的递归神经网络模型和时滞递归神经网络模型,利用神经网络全局指数稳定性条件,不仅得到了随机递归神经网络和随机时滞神经网络的改进的鲁棒性结果,而且量化了摄动神经网络解更加稳定的噪声强度.第叁章讨论了时滞对随机神经网络解的稳定性影响.首先讨论了在系统漂移部分加入时滞项,我们通过直接估计时滞的上界的方法来分析摄动的随机泛函系统全局指数稳定性;在此基础上,在原系统的漂移部分和扩散部分都加入时滞项,讨论了摄动神经网络系统的全局指数稳定性,分析上述两种情况的鲁棒性.第四章讨论了联结权矩阵不确定性对随机递归神经网络稳定性的影响.一方面,本章改进了基于联结权矩阵摄动下随机神经网络的全局指数稳定性结果;另一方面,给出了联结权矩阵摄动下随机时滞递归神经网络全局指数稳定的结果.第五章总结了全文的工作,提出了一些有待解决的问题并对下一步的研究工作进行了展望.(本文来源于《中国矿业大学》期刊2015-05-01）
李燕,胡军浩,沈轶[5]（2015）在《反应扩散递归神经网络全局指数稳定的鲁棒分析》一文中研究指出主要讨论反应扩散递归神经阿络全局指数稳定的鲁棒分析.给定反应扩散递归神经网络是全局指数稳定,首先,在此神经网络基础上考虑噪音扰动,利用超越方程得到噪音密度的上界,在上界范围内,带噪音的反应扩散递归神经网络仍然是全局指数稳定.进一步,在反应扩散递归神经网络基础上同时考虑噪音扰动和连接权参数不确定,利用超越方程得到连接权参数和噪音密度上界,在两个参数描述的超越方程范围内,带噪音和连接权参数不确定的反应扩散递归神经网络仍然是全局指数稳定.最后给出数值算例证实相关理论的有效性.(本文来源于《系统科学与数学》期刊2015年02期）
李燕,胡军浩[6]（2014）在《噪音和连接权对反应扩散神经网络全局指数稳定的鲁棒分析》一文中研究指出本文主要考虑反应扩散神经网络全局指数稳定的鲁棒性分析.给定反应扩散神经网络全局指数稳定,在此反应扩散神经网络模型中加入随机噪音,分析了噪音密度的上界,在上界范围内,随机反应扩散神经网络仍然是全局指数稳定.同时,在反应扩散神经网络考虑连接权矩阵的参数不确定性和噪音影响,刻画了连接权矩阵参数不确定和噪音密度上界,在两个参数上界范围内,随机反应扩散神经网络仍然是全局指数稳定的.举例证实相关理论分析.(本文来源于《第叁十叁届中国控制会议论文集（D卷）》期刊2014-07-28）
张强,盖明久,张宁,崔世维[7]（2014）在《一类Cohen-Grossberg型神经网络概周期解的全局指数稳定》一文中研究指出研究了一类Cohen-Grossberg型神经网络概周期解的存在唯一性及全局指数稳定性,得到了判断概周期解存在唯一及全局指数稳定的充分条件,推广了一些已有的结论。(本文来源于《海军航空工程学院学报》期刊2014年04期）
程巧丽,刘德友,贺清清[8]（2014）在《二次规划问题的时滞投影神经网络模型的全局指数稳定》一文中研究指出研究了二次规划问题,提出了求解它的一种时滞投影神经网络模型。利用泛函微分方程理论和放缩的方法,证明了新模型解的存在唯一性,并给出了时滞投影神经网络全局指数稳定的充分条件。该类模型可以用来解决一系列约束最优化问题中的二次规划问题。(本文来源于《西华大学学报(自然科学版)》期刊2014年03期）
付明玉,张爱华,徐金龙[9]（2013）在《船舶轨迹跟踪半全局一致指数稳定观测控制器》一文中研究指出针对仅位置和艏向可测量的动力定位船舶非线性输出反馈轨迹跟踪问题,在大地坐标系中,建立同时包含科里奥力向心力和非线性阻尼的非线性船舶操纵性模型.基于一种具有半全局一致指数稳定性的非线性观测器,提出船舶轨迹跟踪非线性Backstepping观测控制器,并应用Lyapunov方法证明该观测控制器具有半全局一致指数稳定性.理论分析和仿真结果均表明,通过调整控制器增益,系统误差指数收敛到零.(本文来源于《控制与决策》期刊2013年06期）
井元伟,张锐,王占山[10]（2010）在《二次规划问题的变时滞神经网络模型的全局指数稳定》一文中研究指出研究等式约束下二次规划问题最优解神经网络模型的稳定性,提出一种变时滞Lagrange神经网络求解方法.利用线性矩阵不等式(LMI)技术,得到两个变时滞神经网络模型全局指数稳定的条件.分析表明,此稳定判据能够适应慢变时滞和快变时滞两种情况,具有适用范围宽、保守性小且易于验证等特点.数值仿真结果验证了所提方法的有效性.(本文来源于《控制与决策》期刊2010年06期）
全局指数稳定论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
稳定性理论是研究动态系统在遇到外界扰动时是否能继续保持稳定的理论[22].对于随机系统来说,稳定性不仅是非常重要的系统性能,而且在系统设计中起着相当重要的作用.随机系统的稳定性课题无论是在理论研究方面还是工业设计应用方面都具有十分重要的实践价值.本文在第二章和第叁章中重点讨论了一定强度的噪声对非线性常微分系统以及非线性时滞微分系统稳定性的影响.本文直接利用解稳定性系数α和β来求解使随机系统继续保持稳定的噪声强度上界.通过不确定参数、放缩技巧、Holder不等式、Gronwall不等式及一些常用不等式,在Lipschitz条件下推导出摄动系统在一定条件下,可以保持全局指数稳定的结果;并得到了求解噪声强度的上界的超越方程,选择适当的不确定参数,可以估算最大允许噪声强度上界.特别的在第叁章中针对非线性时滞系统,本文考虑了叁种不同类型的噪声:随机项不含时滞的噪声、随机项含时滞的噪声和随机项含有时滞和不含时滞的混合噪声.本文主要得到两点结论:第一,不失稳定性的条件下,摄动系统能容许一定范围内的噪声强度,即当噪声的强度不超过给定的噪声上界,随机微分系统与随机时滞微分系统依旧可以保持全局指数稳定性质;第二,如果噪声的强度不超过导出的噪声上界,摄动系统的解具有更大的衰减速度,即噪声能进一步促进常微分系统与时滞微分系统解的衰减速度.
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
全局指数稳定论文参考文献
[1].林立雄,黄国辉,彭侠夫.永磁同步电机混沌系统的单输入反馈全局指数稳定控制[J].厦门大学学报(自然科学版).2019
[2].杨琪琪.噪声摄动下几类全局指数稳定的微分系统解的稳定性分析[D].中国矿业大学.2017
[3].陈求新,时正华.基于Markovian切换的时滞回归神经网络Lagrange全局均方指数稳定[J].南京信息工程大学学报(自然科学版).2016
[4].罗威威.全局指数稳定的递归神经网络的鲁棒性分析[D].中国矿业大学.2015
[5].李燕,胡军浩,沈轶.反应扩散递归神经网络全局指数稳定的鲁棒分析[J].系统科学与数学.2015
[6].李燕,胡军浩.噪音和连接权对反应扩散神经网络全局指数稳定的鲁棒分析[C].第叁十叁届中国控制会议论文集（D卷）.2014
[7].张强,盖明久,张宁,崔世维.一类Cohen-Grossberg型神经网络概周期解的全局指数稳定[J].海军航空工程学院学报.2014
[8].程巧丽,刘德友,贺清清.二次规划问题的时滞投影神经网络模型的全局指数稳定[J].西华大学学报(自然科学版).2014
[9].付明玉,张爱华,徐金龙.船舶轨迹跟踪半全局一致指数稳定观测控制器[J].控制与决策.2013
[10].井元伟,张锐,王占山.二次规划问题的变时滞神经网络模型的全局指数稳定[J].控制与决策.2010
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