【摘 要】
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本文利用M-矩阵理论,应用微分不等式以及拓扑学等有关知识,通过构建向量李雅普诺夫函数,研究了三类时间滞后大系统的指数稳定性以及智能交通系统中车辆纵向跟随控制问题。首
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本文利用M-矩阵理论,应用微分不等式以及拓扑学等有关知识,通过构建向量李雅普诺夫函数,研究了三类时间滞后大系统的指数稳定性以及智能交通系统中车辆纵向跟随控制问题。首先研究了一类具有时间滞后的线性关联大系统的全局指数稳定性,得到了该类线性关联大系统全局指数稳定的一个新判据,对指数收敛率进行了估计,并用算例对判据的有效性进行了验证;接着研究了一类非线性大系统——具有时间滞后的模糊细胞神经网络的全局指数稳定性,在没有假定激励函数有界、可微等约束条件的前提下,得到了该类细胞神经网络平衡点的存在性、唯一性及其在平衡点全局指数稳定的几个判定准则,同时对指数收敛率进行了估计;最后研究了具有时间滞后的自动化高速公路车辆跟随系统的指数稳定性,得到了车辆跟随系统的指数稳定性判据,根据变结构滑模控制策略设计了车辆跟随系统的纵向控制规律,然后基于稳定性准则确定了车辆纵向跟随控制器的参数。仿真实验表明,基于该方法设计的车辆纵向跟随控制器能使跟踪误差具有较快的收敛率。由于文中得到的关于以上三类时间滞后大系统的稳定性判定条件均与时间滞后无关,所以可以比较方便地应用于实践。
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