本文主要研究了带有时变时滞系统的稳定性分析问题。在现代控制系统中，时滞问题广泛存在，它们可能是由于信号传输延迟、物料处理时间、信息处理等多方面因素造成的。系统中的时滞现象，尤其是时变时滞，会对系统的性能产生不利影响，甚至可能导致系统不稳定。因此，对系统进行稳定性分析，并研究相应的稳定性条件，对于确保系统可靠运行具有重要的理论意义和实际应用价值。 文章中提到了Lyapunov-Krasovskii泛函方法，这是一种被广泛应用于分析时滞系统稳定性的数学工具。Lyapunov理论提供了一套系统稳定性分析的框架，而Krasovskii对该理论进行了扩展，使之能够适用于具有时滞的系统。该方法的关键思想是构造一个适当的Lyapunov-Krasovskii泛函，该泛函能够捕捉系统状态的时间变化以及时滞因素的影响。 文章中还提出了一个具体的Lyapunov-Krasovskii泛函表达式，并通过求解该泛函的时间导数来分析系统稳定性的充要条件。该泛函形式涉及积分项和系统状态变量的乘积，反映了时滞对系统状态的影响。通过数学推导，作者得到了一组不等式，这些不等式刻画了系统在时变时滞情况下的稳定性边界。 文章的另一部分强调了矩阵不等式方法在时滞系统稳定性分析中的应用。矩阵不等式是现代控制理论中的一个重要工具，尤其是在处理不确定性、参数变化和时滞等问题时。在本文中，矩阵不等式用于确定Lyapunov-Krasovskii泛函的参数，进而得出系统的稳定性条件。文中涉及到的矩阵形式包括矩阵的对称性、矩阵的正定性以及矩阵的线性矩阵不等式（LMIs）等。 此外，文章中还讨论了时变时滞系统稳定性的判定方法。这些方法不仅包括构造Lyapunov-Krasovskii泛函，还包括通过解矩阵不等式来确定稳定性的边界条件。这些条件通常以数学的形式给出，如系统矩阵和时滞参数满足某些特定的限制条件。 在给定的部分内容中，可以看出文章使用了大量的符号和数学表达式来构建稳定性分析的数学模型，包括系统矩阵、时滞参数、状态变量以及Lyapunov-Krasovskii泛函中的各项。这些数学模型和分析过程展示了时滞系统稳定性分析的复杂性和严谨性。尽管文中的某些数学表达式由于OCR识别错误可能不够完整或存在误差，但从给出的片段中，我们能够了解到文章的核心内容是围绕着如何利用Lyapunov-Krasovskii泛函和矩阵不等式方法来分析和判定带有时变时滞系统的稳定性问题。 本文所涉及的知识点包括系统稳定性的理论基础、Lyapunov-Krasovskii泛函的构造及其在时滞系统中的应用、矩阵不等式在稳定性分析中的重要性以及时变时滞系统稳定性判定的具体方法。这些知识点在控制理论及工程领域中具有重要的地位和应用价值。

本文详细探讨了利用Lyapunov-Krasovskii泛函对时变时滞神经网络稳定性进行分析的方法。介绍了Lyapunov-Krasovskii泛函在稳定性分析中的重要性，然后通过对时变时滞神经网络的数学模型进行深入分析，构建了对应的Lyapunov-Krasovskii泛函，并引入相应的时滞依赖项以确保对时变时滞的充分考虑。 文章深入剖析了时变时滞神经网络的动态特性，并着重讨论了网络参数以及时变时滞对系统稳定性的影响。通过建立适当的数学条件，作者提出了一种新的稳定性判定准则，该准则在保证系统稳定性的同时，还提供了对系统性能的具体描述。 此外，为了使分析过程更加严谨和系统，本文还提出了一系列定理和引理。通过这些理论工具，可以更精确地分析系统的稳定边界，并在定理中给出的条件下，保证神经网络系统的全局指数稳定性。 文章进一步通过举例和仿真来验证所提出的稳定性分析方法的有效性，展示该方法在不同的时变时滞和网络参数下的稳定性能，证实了所提方法在设计和分析时变时滞神经网络中的实用性和可行性。 文章总结了Lyapunov-Krasovskii泛函在时变时滞神经网络稳定性分析中的作用，并对未来可能的研究方向进行了展望，比如将该方法应用于更复杂的动态系统中，以及如何进一步提升系统的稳定性和鲁棒性。

研究了具有有限时滞的Lotka-Volterra捕食方程的解的性态，以时滞τ为参数，利用解析方法分析了方程平衡点的稳定性，得到在平衡点处产生稳定性和Hopf分支的充分条件及平衡点稳定性的存在范围.所得结果是对已有结论的改进和推广.

Lotka-Volterra合作系统是由美国数学家Alfred J. Lotka和意大利生物学家Vito Volterra提出的，用于描述捕食者和被捕食者之间的关系的数学模型。该模型一般被应用于生态学领域，用于模拟不同种群间的相互作用关系，比如竞争、捕食、共生等。Lotka-Volterra模型有多种形式，其中的合作系统（cooperative system）指的是相互之间存在正面影响、能够共同促进对方种群增长的两种群系统。 在现实的生态模型中，种群的发展往往受到历史状态的影响，因此引入时滞（delay）的概念来反映种群间相互作用的滞后效应是必要的。时滞可以表现为种群密度对过去状态的依赖，导致系统的动态行为变得更加复杂。 离散时滞Lotka-Volterra合作系统的研究中，研究人员通过构造适当的Lyapunov泛函，这是一种数学工具，可以用来研究动态系统平衡点的稳定性。通过Lyapunov泛函的构造，研究者能够得到一组充分性条件，用以保证正平衡点的全局吸引性，即在一定条件下，系统最终会趋向并保持在某个正平衡点附近。 文章中提到的正平衡点是指系统参数对应的稳定状态，在此状态下，种群数量不再随时间变化。对于Lotka-Volterra合作系统而言，存在唯一全局吸引的正平衡点意味着无论系统从何种初始状态开始演化，最终都会趋向于这个平衡点，并围绕它进行微小的波动。 文中还提到了一些关键条件，如b1b2>c1c2和(C1)、(C2)这样的条件，它们是判断系统稳定性的重要数学约束。这些条件通常涉及种群的自然增长率（如a1、a2）以及相互作用系数（如a11、a12、a21、a22），以及时滞项τij。这些参数的特定关系能够保证系统的稳定性。 补充和完善已有结果，意味着作者不仅提出了新的稳定性分析方法，还可能对已有的理论进行了拓展和深化。陈晓英和韩荣玉的研究成果可能是对已有稳定性理论的延展，增强了理论在实际应用中的鲁棒性。 关键词中的“合作系统”、“种群”、“时滞”、“全局吸引性”，均是生物数学研究中不可或缺的概念。合作系统强调种群间的正面相互作用；种群指的是生物分类的基本单位；时滞是指系统中某些影响因素对系统当前状态产生作用存在时间差；全局吸引性指的是系统在所有可能的初始状态下最终都趋向于某个特定的状态。 生态数学模型和系统动力学的研究往往需要结合生物学知识和复杂的数学分析，来模拟和预测种群之间的动态变化。这些研究对理解生态系统的稳定性与变化，以及制定保护策略具有重要意义。由于现实世界的生态系统往往非常复杂，因而构建准确且实用的数学模型，对于生态学、资源管理和环境科学等领域的研究而言，是极具挑战性和实用价值的课题。

### 时滞Lotka-Volterra系统稳定性分析的新见解 #### 概述 本文献针对时滞Lotka-Volterra系统的稳定性分析提出了新的见解。传统上，大多数已报道的Lotka-Volterra模型实例最多只有一个关于延迟参数的稳定性区间。然而，现有的方法在处理更一般的情况时存在不足之处。受近期关于时滞系统稳定性的研究成果启发，本研究旨在对时滞参数影响下的Lotka-Volterra系统稳定性进行深入探讨。 #### Lotka-Volterra系统与时滞因素 Lotka-Volterra系统是一类广泛应用于生态学、经济学等多个领域的数学模型，用于描述两个相互作用种群（如捕食者与猎物）之间的动态关系。系统中的时滞因素是指生物种群中个体成熟、繁殖或反应过程中的时间延迟。这些延迟可能由多种生物学因素造成，如生长周期、食物链传递等。时滞的存在显著影响了系统的稳定性，可能导致周期性波动甚至混沌现象。 #### 新的研究方法 本研究提出了一种名为频率扫频的方法来研究广义线性化Lotka-Volterra系统的完全稳定性问题。该方法能够精确地确定整个稳定性延迟集，从而为理解种群动力学提供了新的视角。具体而言，本研究发现了一些Lotka-Volterra模型示例具有多个稳定性延迟区间。这意味着，在某些情况下，物种较长的成熟期实际上有利于种群系统的稳定性。 #### 频率扫频法的原理与应用 频率扫频法是一种通过分析系统频率响应来判断系统稳定性的方法。对于时滞系统而言，该方法的核心在于识别出导致系统不稳定的关键频率。通过对不同频率下的系统行为进行分析，可以准确地确定系统的稳定性和不稳定性区域。这种方法不仅能够有效地处理复杂的时滞效应，而且还能揭示出系统稳定性与延迟参数之间的内在联系。 #### 研究成果及其意义 本研究所提出的频率扫频方法成功地应用于多个典型的Lotka-Volterra系统中，得到了一些令人兴奋的发现： 1. **多个稳定性间隔**：传统的观点认为每个Lotka-Volterra系统最多只有一个稳定性间隔。但本研究表明，某些情况下可以存在多个这样的间隔。这一发现对于理解和预测实际生态系统的行为至关重要。 2. **延迟与稳定性关系的新认识**：研究表明，在某些条件下，增加时滞反而有助于提高系统的稳定性。这与直觉相悖，但为设计更加稳定的生态管理策略提供了理论依据。 3. **分析工具的改进**：通过引入频率扫频法，研究人员获得了分析时滞Lotka-Volterra系统的新工具。这种方法不仅提高了分析效率，还使得对复杂时滞效应的理解更为深刻。 #### 结论 本研究通过对时滞Lotka-Volterra系统的稳定性进行了深入分析，提出了一种新的分析方法——频率扫频法，并通过该方法揭示了多个稳定性间隔的存在以及延迟与稳定性之间复杂的关系。这些新发现不仅丰富了我们对时滞系统稳定性的理解，也为未来研究提供了新的方向。此外，本研究对于生态保护、资源管理和生物多样性保护等领域也具有重要的实际意义。

房间温度PID控制（时滞系统）MATLAB_SIMULINK.zip

本文基于TCP/AQM流体动力学模型，从H∞控制理论的观点出发，将TCP流个数的扰动作为网络负载来考虑，基于LMI方法设计了具有时滞反馈的网络控制系统的H∞拥塞控制器，由控制器得到的数据包分组丢弃概率的变化不仅与队列的变化率有关，还与窗口的变化率有关，并进一步说明该控制器为基于平均队列长度估计的预测控制器。

基于采样控制研究了时滞神经网络的指数同步问题。首先,建立了驱动-响应时滞神经网络的数学模型并设计了采样控制器。其次,在输入延迟法的框架下,通过构造时间依赖的李雅普诺夫泛函,并结合自由权矩阵方法,建立了保证驱动-响应系统取得指数同步的线性矩阵不等式形式(LMIs)的判据。最后,通过两个数值仿真算例验证了结果的可行性。

<html dir="ltr"><head><title></title></head><body>研究一类具有时滞的非线性飞行模型的稳定性和分支问题. 首先考虑数据测量的时间延迟, 给出了含时滞
的大迎角纵向多项式飞行模型; 然后应用泛函微分方程Hopf 分支理论和中心流形等非线性方法给出了该模型稳定
性和分支的解析分析, 得到了由时滞引起的Hopf 分支存在条件、分支点计算公式以及分支周期解的稳定性判别准
则; 最后利用所得结论进行了飞行实例分析, 分析结果表明, 数据测量延时可能会引起飞行稳定性的改变, 而且延时
超过一定临界值时将产生Hopf 分支, 出现纵向周期振荡, 其结论具有实际参考意义.</body></html>

基于时滞型神经网络的输电线路覆冰预测，以三维图的形式展示给各位