云南民族大學(xué)數(shù)學(xué)與計(jì)算機(jī)科學(xué)學(xué)院

1 創(chuàng)新點(diǎn)

項(xiàng)目研究突破了現(xiàn)有研究方法的局限性，降低了現(xiàn)有研究結(jié)論的保守性，為泛函微分方程的分析與設(shè)計(jì)提供了新的理論分析方法。主要?jiǎng)?chuàng)新點(diǎn)如下：

1.1 李雅普諾夫泛函的合理構(gòu)造

項(xiàng)目針對(duì)不同類(lèi)型的泛函微分方程，根據(jù)方程的結(jié)構(gòu)特點(diǎn)及其分析與設(shè)計(jì)要求，提出了幾類(lèi)新的李雅普諾夫泛函構(gòu)造方法。具體如下：

一是Markov跳躍參數(shù)依賴的積分二次型李雅普諾夫泛函的構(gòu)造方法。

本項(xiàng)目提出了Markov跳躍參數(shù)依賴的積分二次型李雅普諾夫泛函的構(gòu)造方法。該方法中的正定矩陣依賴于方程參數(shù)的跳躍模態(tài)，不僅增加了矩陣變量的靈活度，而且降低了系統(tǒng)分析結(jié)果的保守性。

二是高階采樣時(shí)刻依賴型李雅普諾夫泛函的構(gòu)造方法。

項(xiàng)目利用自由矩陣零等式和輸入時(shí)滯的特性，建立了高階采樣時(shí)刻依賴型李雅普諾夫泛函的構(gòu)造方法。該方法蘊(yùn)含較多的采樣時(shí)刻信息，克服了傳統(tǒng)李雅普諾夫泛函因僅含一階采樣時(shí)刻信息帶來(lái)的局限性，降低了現(xiàn)有分析與設(shè)計(jì)結(jié)果的保守性。

1.2 參數(shù)依賴型矩陣系數(shù)多項(xiàng)式的定性判別方法

項(xiàng)目基于矩陣分析理論和凸優(yōu)化理論，結(jié)合參數(shù)依賴型矩陣系數(shù)多項(xiàng)式的結(jié)構(gòu)特點(diǎn)，建立了參數(shù)依賴型矩陣系數(shù)多項(xiàng)式的定性判別方法。該方法克服了現(xiàn)有方法因難以獲得矩陣系數(shù)多項(xiàng)式的定性判據(jù)而導(dǎo)致的難以獲得理想的分析與設(shè)計(jì)結(jié)論的局限性，降低了現(xiàn)有分析與設(shè)計(jì)結(jié)果的保守性。

1.3 不等式的改進(jìn)與應(yīng)用

一是非正交多項(xiàng)式依賴型自由矩陣積分不等式。

項(xiàng)目基于泛函分析理論和矩陣分析理論，結(jié)合非正交多項(xiàng)式的積分特點(diǎn)，借助自由矩陣思想，建立了基于非正交多項(xiàng)式的自由矩陣積分不等式。該不等式降低了因正交多項(xiàng)式本身具有的局限性而導(dǎo)致所得結(jié)果存在的保守性。

二是參數(shù)依賴型廣義互凸組合不等式。

本項(xiàng)目基于矩陣分析理論和凸優(yōu)化理論，結(jié)合互凸參數(shù)的結(jié)構(gòu)特點(diǎn)，利用參數(shù)變換方法和其他分析技巧，建立了參數(shù)依賴型廣義互凸組合不等式。該不等式解決了現(xiàn)有互凸組合不等式難以估計(jì)n階互凸組合二次項(xiàng)的界值，從而導(dǎo)致蘊(yùn)含異質(zhì)時(shí)滯因素的泛函微分方程的分析與設(shè)計(jì)受到阻礙的重大問(wèn)題。

2 成果應(yīng)用情況

1）基于項(xiàng)目研究建立的參數(shù)依賴型矩陣系數(shù)多項(xiàng)式的定性判別方法，代表作[3]獲得了新的時(shí)滯依賴穩(wěn)定性判據(jù)。數(shù)值仿真結(jié)果（見(jiàn)表1）表明，基于本方法獲得的系統(tǒng)穩(wěn)定性判據(jù)（定理3.1）可允許的時(shí)滯最大可行上界遠(yuǎn)大于其他方法可允許的時(shí)滯上界，從而說(shuō)明本項(xiàng)目提出的方法在降低理論結(jié)果保守性方面具有重要作用。

表1 不同方法允許的加性時(shí)滯最大可行上界

2）基于項(xiàng)目研究建立的非正交多項(xiàng)式依賴型自由矩陣積分不等式，代表作[13]獲得了新的穩(wěn)定性判據(jù)和擴(kuò)展耗散條件。數(shù)值仿真結(jié)果（見(jiàn)表2）表明，基于非正交多項(xiàng)式依賴型自由矩陣積分不等式獲得的系統(tǒng)穩(wěn)定性判據(jù)（推論1）可允許的時(shí)滯最大可行上界不僅優(yōu)于已有的結(jié)論，幾乎可以達(dá)到該系統(tǒng)可允許的時(shí)滯上界的解析值，從而說(shuō)明該不等式在降低理論結(jié)果保守性方面具有重要作用。

表2 τ已知時(shí)h的最大可行上界

3）基于項(xiàng)目研究提出的Markov跳變參數(shù)依賴的積分二次型李雅普諾夫泛函的構(gòu)造方法，代表作[4]獲得了新的穩(wěn)定性判據(jù)和控制器設(shè)計(jì)方案。數(shù)值仿真結(jié)果（見(jiàn)圖1和圖2）表明，當(dāng)系統(tǒng)沒(méi)有控制輸入時(shí)，系統(tǒng)是發(fā)散的，而采用本項(xiàng)目設(shè)計(jì)的控制方案時(shí)，系統(tǒng)的狀態(tài)可以實(shí)現(xiàn)漸近穩(wěn)定，從而說(shuō)明本項(xiàng)目提出的方法是切實(shí)可行的。

圖1 無(wú)控制輸入時(shí)，系統(tǒng)的狀態(tài)響應(yīng)

圖2 有控制輸入時(shí)，系統(tǒng)的狀態(tài)響

4）基于項(xiàng)目研究提出的高階采樣時(shí)刻依賴型李雅普諾夫泛函構(gòu)造方法，代表作[1]獲得了新的系統(tǒng)鎮(zhèn)定性判定條件和模糊采樣控制方案。數(shù)值仿真結(jié)果（見(jiàn)表3、圖3、圖4和圖5）表明，基于該方法獲得的系統(tǒng)鎮(zhèn)定性判據(jù)（推論1）可允許的最大采樣間隔優(yōu)于現(xiàn)有結(jié)論所允許的最大采樣間隔。不僅如此，由圖3、圖4和圖5不難發(fā)現(xiàn)，基于該方法設(shè)計(jì)的模糊采樣控制器可以非常有效地鎮(zhèn)定具有半Markov跳躍的混沌系統(tǒng)。

表3 不同方法允許的最大采樣間隔τ

圖3 無(wú)控制輸入時(shí)，系統(tǒng)的狀態(tài)響應(yīng)

圖4 半Markov過(guò)程的跳躍模態(tài)

圖5 有控制輸入時(shí)，系統(tǒng)的狀態(tài)響應(yīng)

5）基于項(xiàng)目研究提出的參數(shù)依賴型廣義互凸組合不等式，代表作[2]研究了轉(zhuǎn)移速率部分未知的半Markov跳躍中立型泛函微分方程的隨機(jī)穩(wěn)定性問(wèn)題；代表作[12]研究了具有加性時(shí)滯的Markov跳躍泛函微分方程的隨機(jī)穩(wěn)定性問(wèn)題；代表作[18]研究了不確定中立型半Markov跳躍泛函微分方程的隨機(jī)有限時(shí)間魯棒有界性問(wèn)題。數(shù)值仿真（見(jiàn)表4、圖6和圖7）表明，基于該方法建立的分析與設(shè)計(jì)結(jié)果具有更低的保守性。

表4 不同方法允許的加性時(shí)滯最大可行上界

圖6 四槽反應(yīng)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖

圖7 系統(tǒng)狀態(tài)隨機(jī)有限時(shí)間有界