【摘要】：針對(duì)一類(lèi)分布時(shí)滯神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)提出一種代數(shù)抗飽和補(bǔ)償設(shè)計(jì)。在不考慮系統(tǒng)輸入飽和的前提下,通過(guò)系統(tǒng)參數(shù)、M矩陣?yán)碚�、迪尼�?dǎo)數(shù)設(shè)計(jì)出了一種代數(shù)判據(jù)。在此基礎(chǔ)上,當(dāng)發(fā)生輸入飽和時(shí),運(yùn)用舒爾補(bǔ)引理將二次型矩陣不等式(quadratic matrix inequality,QMI)轉(zhuǎn)化成線性矩陣不等式(linear matrix inequality,LMI)。同時(shí)給出優(yōu)化吸引域估計(jì)的方法。仿真結(jié)果驗(yàn)證了方案的可行性和有效性。
[Abstract]:An algebraic anti-saturation compensation design is proposed for a class of distributed time-delay neural networks. Without considering the input saturation of the system, an algebraic criterion is designed by means of system parameters, M-matrix theory and Dini derivative. On this basis, when input saturation occurs, the quadratic matrix inequality (quadratic matrix inequality,QMI) is transformed into a linear matrix inequality (linear matrix inequality,LMI) by Schul-complement Lemma. At the same time, the method of optimizing the estimation of attraction domain is given. Simulation results verify the feasibility and effectiveness of the scheme.
【作者單位】： 海軍工程大學(xué)理學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金(61374003) 海軍工程大學(xué)基礎(chǔ)研究基金(20161475)資助課題
【分類(lèi)號(hào)】：O231

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