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。

针对一类具有大工作区域和快时变特性的约束非线性系统, 采用多个线性参数时变(LPV) 模型近似描述原非线性系统. 对于各LPV 模型, 设计基于参数独立Lyapunov 函数的局部离线预测控制器. 构造各局部控制器间的切换策略, 在保证切换稳定性的同时, 使相互重叠的稳定域覆盖期望的工作区域. 仿真结果表明, 相比于已有的调度预测控制方法, 所提出的方法不仅能够保证控制输入在给定的约束范围内, 而且在局部控制器切换次数少的情况下, 获得良好的控制性能.

CRH 系列定型动车组用网络控制系统的技术要求、检验方法、检验规 则、寿命要求、标识、运输与储存要求等。用于指导CRH 系列动车组用网络控制系统的设计、制造、检验、试验和认证。

针对网络控制系统中存在数据传输时延,以及由被控对象和控制器之间的不同步给系统所带来的稳定性问题,提出了鲁棒H_∞保性能控制器的设计方案。将时延的不确定性转换为系数矩阵的不确定性,在此模型基础上利用并行分配补偿,并根据H_∞鲁棒控制理论及线性矩阵不等式(LMI)方法,获得了网络控制系统的全局渐近稳定性及H_∞控制律存在的充分条件,同时提出了网络控制系统鲁棒H_∞保性能控制器的设计方法,仿真说明该方法的可行性和有效性。

已知受控对象的传递函数，求对应的控制器的Youla参数化描述；系统的鲁棒镇定问题，求鲁棒镇定控制器

全面综述基于事件的控制系统的研究现状与最新成果.主要介绍事件驱动通信机制的各种类型和事件触发控制的主要研究内容,包括不同的建模方法以及控制器与事件产生器的联合设计方案,重点对时延系统建模方法进行分析,将事件触发闭环控制系统建模成连续时滞模型.此外,关于网络诱导因素对事件触发机制的影响以及网络化事件触发控制的一些应用也进行说明.最后,提出目前研究工作所存在的不足,以及下一步需要解决的开放难题.

针对一类线性系统，研究了基于H∞的鲁棒PID控制器的设计方法，使得闭环系统的所有极点均位于一个给定的LMI区域中。采用线性矩阵不等式的处理方法，证明了该问题等价于一组线性矩阵不等式的可解性问题。利用该线性矩阵不等式的可行解给出了PID控制器的构造方法，并通过现有的软件Matlab中的工具箱LMI来进行求解。该方法很好地解决了 PID控制下的极点指标和H∞鲁棒控制的相容性问题。实际的工程算例验证了该方法的有效性和可行性。

研究存在未知短时延、丢包和系统不确定性的网络化切换控制系统故障检测与时域优化问题. 首先基 于观测器构建残差发生器, 结合Lyapunov 函数方法和平均驻留时间方法分析系统的稳定性, 并以线性矩阵不等式(LMI) 形式给出故障检测滤波器的求解方法; 然后为了改善故障检测系统的性能, 采用后置滤波器对残差信号进行时域优化, 并利用奇偶空间方法给出其最优解; 最后设计并推导出自适应阈值. 仿真结果验证了所提出方法的有效性.

具有量化和丢包率的网络控制系统的事件触发控制

针对传统控制理论的缺陷，提出了PID神经元网络及其控制系统，并介绍了其研究和应用。