状态矩阵分解提升线性中立系统稳定性：新方法与性能对比

本文探讨了基于状态矩阵分解的线性中立系统稳定性分析这一主题，针对的是中立系统的时间延迟相关稳定性问题。中立系统（Neutral System）是一种特殊的微分方程模型，其状态变量的导数包含系统本身的状态，常用于描述具有记忆效应的动态系统。研究的核心在于如何通过巧妙地运用矩阵分解技术，提高对这类系统稳定性条件的评估精度，减少保守性，特别是在处理时变不确定性（Time-Varying Uncertainty）的情况下。 矩阵分解在此文中起到了关键作用，它能够简化原本可能复杂的稳定性条件，将其转化为更简洁的线性矩阵不等式（LMI）形式。相比于现有的文献方法，作者提出的新方法在LMI的构建上更为直观和高效，这使得分析过程更加便捷，有助于优化系统的控制策略和设计。LMI是控制理论中常用的一种工具，通过解决线性矩阵不等式问题，可以有效地验证系统稳定性，特别是在处理含有不确定性参数的情况时，LMI的线性特性使其成为首选的分析手段。 作者团队由Xiaohong Nian、Huan Pan、Weihua Gui和Haibo Wang组成，他们来自中国中南大学的信息科学与工程学院。他们通过对中立系统的时间延迟稳定性的深入研究，展示了他们的方法在实际应用中的有效性，通过数值算例验证了新方法在提高分析效率和性能上的优势。这项工作不仅为中立系统稳定性分析提供了新的视角，而且对控制工程领域，特别是那些涉及时间延迟和不确定性问题的系统设计具有重要意义。 本文的贡献在于提供了一种改进的稳定性分析工具，对于科研人员和工程师来说，这将有助于他们更好地理解和控制具有复杂记忆效应的中立系统，同时降低了设计过程中的保守性和复杂性。由于版权原因，未经许可的商业复制、分发或在线公开发布都受到限制，但对于学术交流和内部研究用途，此工作是可接受的。感兴趣的读者可参考Elsevier的版权政策以及作者提供的个人版本，以获取更多详细信息。