基于采样控制的复杂动态网络鲁棒容错同步研究

发布时间：2017-06-06 15:20

  本文关键词：基于采样控制的复杂动态网络鲁棒容错同步研究，，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：自人们认识到复杂动态网络与社会生活的各个领域息息相关后,复杂动态网络就成为了近年来一个热门的研究课题,并获得了专家学者们的极大关注。本文在前人的研究基础上,利用矩阵分析、随机分析、Lyapunov稳定性理论等方法,针对几类复杂网络同步控制问题进行了研究,主要内容集中在同步性能分析、容错分析与控制、混合的H∞和无源控制、采样控制等方面,具体研究内容概括如下:(1)针对一类具有耦合时变时滞的复杂动态网络,研究了混合的H∞和无源性能采样容错同步控制问题,主要目的是设计一个使得同步误差系统是稳定的同时还满足一个混合的H∞和无源性能指标的控制器。基于输入时滞方法并通过使用一些处理Lyapunov泛函的新技术,给出了一个能够保证所设计采样控制器存在的充分条件。基于这个条件,得到了所设计控制器的一个明确表达式。最后,给出了三个例子来说明所提出方法的有效性和低保守性。(2)讨论了一类混沌神经网络中混合了H∞和无源性能的采样容错同步控制问题,主要目的是设计一个可靠的控制器使得在执行器发生故障时,同步误差系统仍然能够保持着混合的H∞和无源的性能。通过选取一个依赖于时滞参数的Lyapunov泛函并采用一个结合了新奇的积分不等式的凸优化方法,优化了采样时间的可用率。随后,给出了同步误差系统混合H∞和无源性能分析的充分条件。通过解决一个优化问题,设计出了一个可靠的采样控制器。最后,通过一个实际的混沌神经网络例子来说明所提出的控制器设计方法的有效性。(3)研究了一类具有Markov切换协议网络的鲁棒采样容错同步控制问题,主要目的是设计一个同时具有容错性和耗散性的采样控制器,从而使得误差系统在执行器发生故障时不仅能够保持渐近稳定还满足一个耗散的特性。首先基于输入时滞方法,通过选取一个依赖于Markov参数的Lyapunov泛函并使用一些处理Lyapunov泛函的技术,给出了一个保证采样控制器存在的充分条件。然后通过一个简单的矩阵解耦方法,得到了所设计采样控制器的明确表达式。通过调节一些参数,从耗散性条件我们可以很容易获得相应的H∞、无源以及混合H∞和无源的性能指标。最后,给出了一个数值算例说明了所提出设计方法的有效性。
【关键词】：复杂动态网络 容错控制 采样控制 耦合的时变延时 混合的H∞/无源同步
【学位授予单位】：安徽工业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TP13;O157.5
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-9
• 第一章 绪论9-18
• 1.1 引言9-10
• 1.2 复杂网络同步控制的研究背景和现状10-13
• 1.2.1 复杂网络的动力学模型10-12
• 1.2.2 基于网络同步能力的控制方法12-13
• 1.3 鲁棒容错控制的研究背景和现状13-16
• 1.3.1 鲁棒控制的研究进展13
• 1.3.2 控制系统的容错控制方法13-16
• 1.4 采样控制的研究背景和现状16-17
• 1.4.1 采样控制的研究背景16
• 1.4.2 采样控制系统的主要研究方法16-17
• 1.5 本文的研究内容与结构安排17-18
• 第二章 基本概念和基本理论18-27
• 2.1 引言18
• 2.2 复杂动态网络的拓扑结构18-23
• 2.2.1 规则网络18-20
• 2.2.2 随机网络20
• 2.2.3 小世界网络20-22
• 2.2.4 无标度网络22-23
• 2.3 Lyapunov稳定性23-24
• 2.4 线性矩阵不等式（LMI）24-26
• 2.5 一些定义26-27
• 第三章 复杂动态网络的鲁棒容错同步采样控制27-48
• 3.1 引言27
• 3.2 复杂动态网络鲁棒同步采样控制器设计27-34
• 3.2.1 系统描述27-29
• 3.2.2 复杂动态网络的稳定性分析29-31
• 3.2.3 复杂动态网络的H∞同步采样控制器设计31-32
• 3.2.4 例子与仿真32-34
• 3.3 具有时变耦合时滞网络的鲁棒容错同步采样控制34-47
• 3.3.1 系统描述34-37
• 3.3.2 时变耦合时滞网络的鲁棒容错系统稳定性分析37-40
• 3.3.3 时变耦合时滞网络的混合的H∞和无源容错同步采样控制器设计40-44
• 3.3.4 例子与仿真44-47
• 3.4 本章小结47-48
• 第四章 时滞混沌神经网络的鲁棒容错同步采样控制48-65
• 4.1 引言48
• 4.2 系统描述48-52
• 4.3 时滞混沌神经网络鲁棒容错同步采样控制器设计52-60
• 4.3.1 时滞混沌神经网络鲁棒容错系统稳定性分析52-57
• 4.3.2 时滞混沌神经网络的混合H∞和无源容错同步采样控制器设计57-60
• 4.4 例子与仿真60-64
• 4.5 本章小结64-65
• 第五章 具有Markov切换协议网络的鲁棒容错同步采样控制65-76
• 5.1 引言65
• 5.2 系统描述65-68
• 5.3 具有Markov切换协议网络的鲁棒容错同步采样控制器设计68-72
• 5.3.1 具有Markov切换协议网络的鲁棒容错系统稳定性分析68-71
• 5.3.2 具有Markov切换协议网络的耗散容错同步采样控制器设计71-72
• 5.4 例子与仿真72-75
• 5.5 本章小结75-76
• 第六章 总结与展望76-78
• 6.1 总结76
• 6.2 展望76-78
• 参考文献78-83
• 附录A 插图清单83-84
• 附录B 表格清单84-85
• 在学研究成果85-86
• 致谢86

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