基于相空间递归网络的鲁里叶系统稳定度量

摘要：

针对考虑故障、不确定等特性的飞行控制系统稳定性的分析问题,提出了一种基于混沌时间序列数据分析的鲁里叶系统稳定度预测度量方法.首先采用鲁棒控制理论中的小增益理论和线性矩阵不等式,分析了导致鲁里叶非线性系统失稳的多种诱因,在理论上证明了鲁里叶系统在不确定和故障情况下的稳定条件.为了量化分析复杂鲁里叶非线性系统的稳定性,基于相空间重构理论将包含连续离散特性的非线性鲁里叶系统等价转换为近似时间离散方程,将其映射至低维的基元空间中,通过在核函数中引入q高斯函数,更好地增强了神经网络的泛化能力,实现了基于基元迁移特性的稳定性分析方法,适用于多种故障与不确定条件,并可给出相关的量化稳定范数.最终的仿真表明了所提出的方法可有效解决多种因素下的飞行控制系统稳定性分析判定.

关键词：飞行控制、lurie系统、相空间理论、自递归神经网络、稳定性度量

所属期刊栏目：37

分类号：TP273(自动化技术及设备)

资助基金：国家自然科学基金61473226

在线出版日期：2019-12-05（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共10页

页码：952-961