具有摄动平衡点多时滞细胞神经网络的稳定性分析

通过构造适当的Lyapunov泛函和使用LMI技术,分别研究了多时滞细胞神经网络及对应的参数摄动系统的稳定性,得到了不要求互联矩阵对称及激活函数可微和单调下,易于计算及仿真的用线性矩阵不等式形式表示的确保系统稳定的若干充分条件.对激活函数及平衡点作出相应范数有界假设,得出了系统稳定平衡点间的距离估计.仿真实例充分验证了结果的有效性.     

混沌理论在雷达中的应用

混沌动力学作为一门新学科已经引起了世界各国科学界的重视,是近年来非线性科学领域的热门学科,混沌系统初值的敏感性和两个混沌系统间同步的实现,使得混沌用于保密通信成为可能,海杂波的混沌特性使人们开始探索混沌在雷达中的应用.研究表明,混沌在杂波分析与建模、信号检测、目标识别及伪随机码波形设计等领域内取得了可喜的成果.研究了混沌在雷达中的应用,分析了目前混沌在雷达中的应用现状,预测了未来研究发展的趋势.     

Lyapunov指数与混沌同步的计算研究

条件Lyapunov指数是混沌系统同步的重要指标.文中以已知方程的Lyapunov指数谱计算方法为基础,通过数值计算考察了Lyapunov指数随矢量长度、演化时间、置换次数的变化规律,为在现有各种算法中选择参数提供参考.同时,用其计算了混沌同步系统的条件Lyapunov指数,并研究了混沌同步系统的稳定性.     

基于改进粒子群算法的四旋翼BSMRC优化策略

针对四旋翼无人机反步滑模鲁棒控制器(BSMRC)因参数整定困难而限制其工程应用的问题,设计了一种基于改进粒子群算法(IPSO)的BSMRC参数优化策略。建立了含未知扰动的无人机非线性模型并设计了补偿未知扰动的BSMRC,通过Lyapunov第2方法对系统稳定性进行了证明。接着,从惯性权重和学习因子两方面对经典PSO算法改进,提升了其收敛速度,在此基础上自动整定了BSMRC参数。通过仿真表明了IPSO可使BSMRC参数快速收敛到最优解。通过模块化编程及自动代码生成技术将最优BSMRC算法部署至Pixhawk 4飞控进行了飞行实验,结果表明了IPSO优化策略的有效性,体现出了BSMRC的强鲁棒性和抗扰性。该优化策略解决了无人机BSMRC参数整定效率低下的问题,并采用基于模型设计(model-based design, MBD)技术提高了无人机控制系统的开发效率。     

基于Lyapunov方法的轮式移动机器人全局轨迹跟踪控制

针对轮式移动机器人的运动学模型,通过设计复合跟踪误差,利用Lyapunov直接法,构造出了具有全局渐近稳定的全局渐近跟踪控制器,实现对参考轨迹的全局渐近跟踪,并根据Lyapunov稳定性定理证明了系统的全局渐近稳定性.最后,给出的仿真结果表明,初始跟踪误差很快收敛于零,轨迹跟踪效果良好,闭环系统具有良好的动态性能和全局稳定性,适用于轮式移动机器人的全局轨迹跟踪控制.     

含非线性介质Fabry-Perot腔混沌研究

根据混沌动力学的基本理论 ,计算了含非线性介质Fabry Perot腔动力学方程在其参数下的Lya punov指数分布图。利用Lyapunov指数和动力学特性的对应关系 ,分析出非线性Fabry Perot腔在各种参数下的动力学特性、稳态参数区域面积和混沌转换机制     

具有随机扰动的SISV模型的解的渐近性态

研究一类具有两种随机扰动的SISV传染病模型．对于第一种随机SISV模型,证明对任给的非负初值,该随机模型一定存在唯一的全局正解,并讨论该随机模型的解围绕确定性模型的无病平衡点的渐近行为;对于第二种随机SISV模型,通过构造适当的Lyapunov泛函证明该随机模型的解是随机渐近稳定的．     

混沌信号处理

描述了混沌特征参量 ,包括Lyapunov指数和分形维 ;讨论了信号相空间重构和Takens嵌入定理 ,以及嵌入维数、时间延迟等参数。还阐述应用神经网络进行混沌信号非线性处理     

随机双向联想记忆神经网络概率1指数渐近行为研究

随机双向联想记忆神经网络(BAM)平衡点具有某种渐近行为是网络的关键问题之一。通过应用It公式和Grownwall不等式,研究了随机BAM神经网络的概率1指数渐近行为,并且得到一些新的保证网络具有上述行为的代数判据,所得结论较之现有结果限制条件要弱且具有较大的应用范围。     

无奇点三维攻击时间控制滑模导引律

为研究导弹在视场角约束下的三维攻击时间控制问题,提出一种三维非线性滑模导引律.利用攻击时间误差设计滑模面,推导出三维形式的俯仰和偏航加速度指令;通过对所设计制导律进行简单修正,解决了零初始前置角引起的奇点问题;从数学上证明了该导引律的稳定性和收敛性,讨论了导引律相关参数的取值范围,分析了与纯比例导引法、解耦三维导引律之...