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针对一类非线性区间时滞随机系统的控制问题,提出一种基于随机模糊双曲正切模型的时滞依赖控制策略。应用随机模糊双曲正切模型对非线性随机系统进行建模,其中模型参数可用BP神经网络进行学习。提出一个新颖的Lyapunov-Krasovskii泛函进而推导出闭环系统时滞依赖均方意义渐近稳定的镇定条件。最后采用改进的Euler-Maruyama法对非线性随机微分方程进行仿真,仿真结果验证了所提出的控制策略的有效性。