时间变延时细胞神经网络输入饱和下的抗饱和控制器设计

本文探讨的是针对时间变化延迟细胞神经网络和输入饱和问题的抗饱和设计。在工程系统中，由于实际执行器在物理应用中总是受到信号幅度限制，输入饱和是一个普遍存在的挑战。研究者引入了饱和度度量函数，并运用凸包理论处理饱和项，首先通过Lyapunov-Krasovskii定理和矩阵不等式（LMI）的形式化方法，设计出在无输入饱和情况下的时间变化延迟系统的稳定性控制器。 作者首先关注了不受输入饱和影响的系统稳定性控制问题，通过构建适当的Lyapunov函数并转化成线性矩阵不等式（LMIs），确保系统在理想条件下的稳定性。接着，面对输入饱和的现实情况，他们提出了抗饱和增益矩阵的设计，该矩阵旨在抵消受限系统与无限制系统之间的差异，确保在饱和条件下系统的动态性能。 文章的核心部分涉及到如何扩大输入饱和下的吸引域，这通常涉及对稳定性边界进行扩展和优化。作者提出了一个包括LMIs约束的优化问题，目标是最大化系统在存在饱和情况下的稳定性以及性能指标。通过解决这个优化问题，设计者能够找到最佳的抗饱和策略，使系统能够在面临输入饱和时仍能保持良好的响应。 为了验证其设计的有效性，文中给出了若干数值示例，通过比较实际运行结果与理论预测，展示了所提设计技术在实际工程中的实用性和优越性。这项研究为处理时间变化延迟细胞神经网络中的输入饱和问题提供了一种创新且有效的抗饱和设计策略，对于提升这类系统在实际应用中的鲁棒性和稳定性具有重要意义。