Reliable H∞ control for state estimation of T-S fussy delayed neural networks

机译：可靠的H∞控制T-S挑战延迟神经网络的状态估计

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In this paper, we are concerned with the problem of reliable H control for state estimation of T-S fussy delayed neural networks. The main objective of this paper is to design a desirable reliable controller such that the zero solution of the error system is globally asymptotically stable with a guaranteed H performance index γ. Based on the convex combination technique and the secondary delay-partitioning method, a newly augmented Lyapunov-Krasovskii functional is constructed. By using reciprocally convex approach and Wirtinger-based integral inequality, novel delay-dependent sufficient conditions are derived for achieving the required result of the considered systems. Finally, a numerical example is given to illustrate the effectiveness and superiority of the developed methods.

机译：在本文中，我们涉及对T-S灾害延迟神经网络的状态估计的可靠H控制的问题。本文的主要目的是设计一个理想的可靠控制器，使得误差系统的零解是全局渐近稳定的，具有保证的H性能指标γ。基于凸组合技术和二次延迟分配方法，构建了新增强的Lyapunov-Krasovskii功能。通过使用互换凸面的方法和基于丝杠的整体不等式，导出了用于实现所考虑的系统所需结果的新型延迟依赖性条件。最后，给出了一个数值例子来说明所开发方法的有效性和优越性。

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来源
《Youth Academic Annual Conference of Chinese Association of Automation》|2017年|638p|共6页
会议地点
作者
Tianyong Han; Kaibo Shi; Shouming Zhong;
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作者单位

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会议组织
原文格式 PDF
正文语种
中图分类 TP2-53;
关键词
Biological neural networks; State estimation; Reliability; Neurons; Linear matrix inequalities; Delays; Symmetric matrices;

机译：生物神经网络;状态估计;可靠性;神经元;线性矩阵不等式;延迟;对称矩阵;

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