广义非线性网络系统的定性与稳定性研究（Ⅰ）
第六章 非线性微分方程和稳定性
第六章 非线性微分方程和稳定性研究对象二阶驻定方程组（自治系统）⎪⎪⎩⎪⎪⎨⎧==),(),(y x Y dtdy y x X dtdx1 基本概念 1）稳定性 考虑方程组),(x f xt dtd = （6.1） 其中 ⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫⎝⎛=n x x x21x ，⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫⎝⎛=dtdxdt dx dt dx dt d n 21x ，⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛=),,,;(),,,;(),,,;()(21212211n n n n x x x t f x x x t f x x x t f x f 。
总假设),(x f t 在D I ⨯上连续，且关于x 满足局部李普希兹条件，R I ⊂，区域nR D ⊂,00=),(t f ，∑==ni ix12x 。
如果对任意给定的0>ε，存在0)(>εδ（一般ε与0t 有关），使得当任一0x 满足δ≤0x 时，方程组（6.1）满足初始条件00)(x x =t 的解)(t x ，均有εx <)(t 对一切0t t ≥成立，则称方程组（6.1）的零解0=x 为稳定的。
如果方程组（6.1）的零解0=x 稳定，且存在这样的00>δ，使当00δ<x 时，满足初始条件00)(x x =t 的解)(t x 均有0=+∞→)(lim t t x ，则称零解0=x 为渐近稳定的。
如果0=x 渐近稳定，且存在域0D ，当且仅当00D ∈∀x 时满足初始条件00)(x x =t 的解均有0=+∞→)(lim t t x ，则称域0D 为（渐近）稳定域或吸引域；如果稳定域为全空间，即+∞=0δ，则称零解0=x 为全局渐近稳定的或简称全局稳定的。
当零解0=x 不是稳定时，称它为不稳定的。
即就是说：如果对某个给定的0>ε，不论0>δ怎样小，总有一个0x 满足δx ≤0，使得由初始条件00)(x x =t 所确定的解)(t x ，至少存在某个01t t >使得εt =)(1x ，则称方程组（6.1）的零解0=x 为不稳定的。
非线性系统分析-PPT课件可修改文字
k(x a) y 0
k(x a)
x a | x | a xa
死区特性对系统性能的影响： （1）由于死去的存在，增大了系统的稳态误差，降低了 系统的控制精度； （2）若干扰信号落在死区段，可大大提高系统的抗干扰 能力。 2．饱和特性
y
M
a k
0a
x
M
M
y
kx
M
x a | x | a xa
1
2
平面，相应的分析法称为相平面法；
相平面上的点称为相点；
由某一初始条件出发在相平面上绘出的曲线称 为相平面轨迹，简称相轨迹；
不同初始条件下构成的相轨迹，称为相轨迹族， 由相轨迹族构成的图称为相平面图，简称相图。
2.相轨迹方程和平衡点
考察二阶非线性时不变微分方程:
x f (x, x)
引入相平面的概念，将二阶微分方程改写成二 元一阶微分方程组:
此时两个状态变量对时间的变化率 都为零，系统的状态不再发生变化，即 系统到达了平衡状态，相应的状态点 （相点）称为系统的平衡点。平衡点处 有的斜率
dx 2 dx2 dt 0 dx1 dx1 0
dt
则上式不能唯一确定其斜率，相轨迹上斜 率不确定的点在数学上也称为奇点，故平 衡点即为奇点。
奇点处，由于相轨迹的斜率dx2／dx1为 不定值，可理解为有多条相轨迹在此交汇 或由此出发，即相轨迹可以在奇点处相交。
初始条件不同时,上式表示的系统相轨迹是一 族同心椭圆，每一个椭圆对应一个等幅振动。在原 点处有一个平衡点(奇点)，该奇点附近的相轨迹是 一族封闭椭圆曲线，这类奇点称为中心点。
无阻尼二阶线性系统的相轨迹
2、欠阻尼运动（01）
系统特征方程的根为一对具有负实部的共 轭复根,系统的零输入解为
非线性控制系统的稳定性分析
非线性控制系统的稳定性分析1. 引言非线性控制系统在工程领域中广泛应用，具有复杂性和不确定性。
稳定性是评估非线性控制系统性能的关键指标。
因此，稳定性分析是设计和评估非线性控制系统的重要环节。
2. 线性稳定性分析方法在介绍非线性稳定性分析之前，我们首先回顾线性稳定性分析的方法。
线性稳定性分析是基于系统的线性近似模型进行的。
常用方法包括传递函数法、状态空间法和频域法。
这些方法通常基于线性假设，因此在非线性系统中的适用性有限。
3. 动态稳定分析方法为了从动态的角度描述非线性系统的稳定性，研究人员引入了基于动态系统理论的非线性稳定性分析方法。
其中一个重要的方法是利用Lyapunov稳定性理论。
3.1 Lyapunov稳定性理论Lyapunov稳定性理论是非线性稳定性分析中常用的工具。
该理论基于Lyapunov函数，用于判断系统在平衡点附近的稳定性。
根据Lyapunov稳定性理论，系统在平衡点附近是稳定的，如果存在一个连续可微的Lyapunov函数，满足两个条件：首先，该函数在平衡点处为零；其次，该函数在平衡点的邻域内严格单调递减。
根据Lyapunov函数的特性，可以判断系统的稳定性。
3.2 构建Lyapunov函数对于非线性系统，构建合适的Lyapunov函数是关键。
常用的方法是基于系统的能量、输入输出信号或者状态空间方程。
通过选择合适的Lyapunov函数形式，可以简化稳定性分析的过程。
4. 永续激励法 (ISS)除了Lyapunov稳定性理论外，ISS也是非线性系统稳定性分析中常用的方法。
永续激励法是基于输入输出稳定性的概念，通过分析系统输入输出间的关系来评估系统的稳定性。
5. 李亚普诺夫指数在某些情况下，Lyapunov稳定性理论和ISS方法无法提供准确的稳定性分析结果。
这时，可以通过计算系统的Liapunov指数来评估系统的稳定性。
李亚普诺夫指数可以被视为非线性系统中线性稳定性的推广。
6. 非线性反馈控制为了提高非线性系统的稳定性，非线性反馈控制方法被广泛应用。
非线性系统稳定性问题的判定方法和发展趋势
非线性系统的概念及稳定性问题的判定方法和发展趋势姓名：查晓锐 学号：0006线性系统理论自20世纪50年代以来不仅已在理论上逐步完善，也已成功的应用于各种国防和工业控制问题。
随着现代工业对控制系统性能的要求不断提高，传统的线性反馈控制已很难满足各种实际需要。
这是因为大多数实际控制系统往往是非线性的，采用近似的线性模型虽然可以使我们更全面和容易的分析系统的各种特性，但是却很难刻画出系统的非线性本质，线性系统的动态特性已不足以解释许多常见的实际非线性现象。
另一方面，计算机及传感器技术的飞速发展，也为我们实现各种复杂非线性控制算法奠定了硬件基础。
因此自20世纪80年代以来，非线性系统的控制问题受到了国内外控制界的普遍关注。
非线性科学是当今世界科学的前沿与热点，涉及自然科学和人文社会科学的众多领域，具有重大的科学价值和深刻的哲学方法论意义。
但迄今为止，对非线性的概念、非线性的性质，并没有清晰的、完整的认识，对其哲学意义也没有充分地开掘。
一、 非线性的概念非线性是相对于线性而言的，对线性的否定，线性是非线性的特例。
所以要弄清非线性的概念，明确什么是非线性，首先必须明确什么是线性；其次对非线性的界定必须从数学表述和物理意义两个方面阐述，才能较完整地理解非线性的概念。
对线性的界定，一般是从相互关联的两个角度来进行的。
其一：叠加原理成立“ 如果1Φ，2Φ 是两个那么21Φ+Φβα也是它的一个解，换言之，两个态的叠加仍然是一个态。
”原理成立意味着所考查系统的子系统间没有非线性相互作用。
其二，物理变量间的函数关系是直线，变量间的变化率是恒量，这意味着函数的斜率在其定义域内处处存在且相等，量间的比例关系在变量的整个定义域内是对称的。
在明确了线性的含义后，相应地非线性概念就易于界定。
其一 ：“定义非线性算符()ΦN 为对一些 a ，b 或Φ，ψ不满足)()()(ψ+Φ=ψ+ΦbL aL b a L 的算符 即叠加原理不成立。
非线性系统系统辨识与控制研究
非线性系统系统辨识与控制研究引言：非线性系统是指系统在其输入与输出之间的关系不符合线性关系的系统。
这种系统具有复杂的动态行为和非线性特性，使得其辨识与控制变得非常具有挑战性。
然而，非线性系统在现实生活中的应用非常广泛，例如电力系统、机械系统和生物系统等。
因此，对非线性系统的系统辨识与控制研究具有重要意义。
一、非线性系统辨识方法研究1. 仿射变换法仿射变换法是一种常用的非线性系统辨识方法之一。
它通过将非线性系统进行仿射变换，将其转化为线性系统的形式，从而利用线性系统辨识的方法进行处理。
该方法适用于具有输入输出非线性关系的系统，但对于参数模型的选择和计算量较大的问题需要进一步研究。
2. 基于神经网络的方法神经网络作为一种强大的表达非线性关系的工具，被广泛应用于非线性系统辨识。
基于神经网络的方法可以通过训练神经网络模型，从大量的输入输出数据中学习非线性系统的映射关系。
该方法的优点是可以逼近任意非线性函数，但对于网络结构的选择和训练过程中的收敛性等问题还需深入研究。
3. 基于系统辨识方法的非线性系统辨识传统的系统辨识方法主要适用于线性系统的辨识，但其在非线性系统辨识中也有应用的价值。
通过对非线性系统进行线性化处理，可以将其转化为线性系统的辨识问题。
同时，利用最小二乘法、频域法等常用的系统辨识方法对线性化后的系统进行辨识。
这种方法的优势在于利用了线性系统辨识的经验和技术，但对于线性化的准确性和辨识结果的合理性需要进行评估。
二、非线性系统控制方法研究1. 反馈线性化控制反馈线性化是一种常用的非线性系统控制方法。
该方法通过在非线性系统中引入反馈控制器，将非线性系统转化为可控性的线性系统。
然后，利用线性系统控制方法设计控制器，并通过反馈线性化控制策略实现对非线性系统的控制。
该方法的优点在于简化了非线性系统控制的设计和分析过程，但对于系统的稳定性和性能等问题还需要进行进一步的研究。
2. 自适应控制自适应控制是一种针对非线性系统的适应性控制方法。
稳定的稳定：物理学中的非线性现象与稳定性理论
稳定的稳定：物理学中的非线性现象与稳定性理论稳定性是物理学中的一个重要概念，描述了系统在面对扰动时保持稳定的能力。
然而，在某些物理现象中，我们会观察到一种有趣的现象，即稳定性的稳定性，即系统在经历一系列复杂的非线性过程后，仍能保持其稳定的特性。
本文将探讨物理学中的非线性现象和稳定性理论，并对稳定性的稳定性进行详细分析。
1. 非线性现象非线性现象是指系统响应不随输入的线性组合而变化的现象。
这意味着系统的行为具有非线性特征，即输入和输出之间存在非线性关系。
在物理学中，非线性现象具有广泛的应用，例如混沌系统、非线性波动等。
非线性现象在一定条件下可以产生有趣且复杂的行为，因此对于理解和解释这些现象的稳定性至关重要。
2. 稳定性理论稳定性理论是研究系统在扰动下的行为变化的一门学科。
根据系统的特性和动力学方程，我们可以判断系统是否具有稳定性。
在线性系统中，稳定性可以通过线性稳定性分析方法确定。
然而，在非线性系统中，稳定性分析更加复杂。
我们需要使用李雅普诺夫稳定性理论、中心流形定理等方法来判断系统的稳定性。
3. 稳定性的稳定性稳定性的稳定性是指系统在面对复杂的非线性现象时仍能保持其稳定性的能力。
这种现象在物理学中经常出现，如自激振荡现象、非线性共振等。
稳定性的稳定性逆向了我们对非线性系统行为的直觉，表明即使系统经历了复杂的非线性过程，它仍然能够回到稳定状态。
4. 非线性系统的稳定性分析对于非线性系统的稳定性分析，我们需要使用一些计算方法来获得系统的稳定性信息。
其中一个重要的方法是李雅普诺夫指数的计算。
李雅普诺夫指数可以用来衡量系统的稳定性，它描述了系统在相空间中的轨迹分离程度。
根据李雅普诺夫指数的正负性，我们可以判断系统的长期行为。
5. 典型的非线性现象：混沌系统混沌系统是非线性系统中最具代表性的现象之一。
混沌系统具有极其敏感的依赖于初始条件的行为，即蝴蝶效应。
混沌系统的稳定性难以预测，但我们可以通过分析系统的特征值、分岔图、Poincaré截面等方法来研究其稳定性。
广义系统稳定性的研究
２ ０ ０ ２年 ７ 月
东 北 大 学 学 报 （ 自 然 科 学 版 ）
Ｊ ｕ ａ ｏ ｒｈａｔｒ ｉ ｒｉ （ ｔｒｌ ｃ ｎｅ ｏｒ ｌｆ ｎ ＮｏｔｅｓｅｎＵｎｖ ｓ ｙ Ｎａｕａ Ｓ ｉ ｃ ） ｅ ｔ ｅ
Ｊ ｌ ２００ ２ ｕｙ
但 必 须说 明 ， （ ） 式 ２ 中的 （ ） 一 个 等 价 类 中 的 口， 是 代 表 元 素 ， ： 果 存 在 一 个 非 零 复 数 ， 得 即 如 使
摘
要 ：研究线性 时不变广 义系统稳定 性问题 ． 过计 算 一系 列球 的界 限 ， 出广 义系统 稳 通 给
定 等价于所有特 征值的齐 次坐标包含 于 两个六 棱柱 内 ． 一 步给 出广 义系 统稳 定 ， 进 无脉 冲的 充要 条件 为所有 的特 征值的齐 次坐标包含 于一个六棱 柱 内． 利用矩 阵不 等式理 论 ， 出广 义 系统稳定 ， 给 无脉 冲等价于 矩阵不等式有 正定 解 ． 后一个 数值例子说 明本文 的主要结果 ． 最 关 键 词 ：广义系统 ； 稳定性 ； 六边形 ； 六棱柱 ； 无脉 冲
Ｒ ｘ， 称 （ ） （ Ａ） 特 征 值 ， Ｅ 则 Ｒ， 为 Ｅ， 的 Ｘ叫 做 （ Ｅ，
Ａ） 属于 （ ， 的特征 向量．Ｅ， 的所有特征值 Ｒ ） （ Ａ） 全体 ， 叫做 （ Ａ） Ｅ， 的谱 ， 作 （ Ａ） 记 Ｅ， ． 由定 义 １ 知
ｌ （ Ａ）＝ （ ／ Ｅ， Ｒ ３ ）Ｅ Ｇ ｚ ：
个点 ， 以用 齐 次坐 标 （ 卢 ≠ （ ，） 示 ， 卢 可 口， ） ００ 表 当 ≠０时 ，口 ） 示 一 个 有 穷 点 ＝口 ， 卢＝０ （， 表 印 当
时 ，口， 表 示 一 个 无 穷 点 ∞ ． 是 ， ｛。｝ （ ） 于 ＣＵ ｏ 就
第十一讲 非线性微分方程定性 与稳定性理论(1)
{
}
定义3: 定义3: 若 ∃ε 0 > 0 对 ∀δ > 0 ，∃ x 0尽管 x0 ≤ δ ， 但由初始条件 x (t0 ) = x0 确定的解 x (t ) ,总存在某 个时刻 t1 > t0 使得
x (t1 ) ≥ ε 0
则称（3）式的零解 x = 0是不稳定的。 是不稳定的。 则称（
(a)
A > 0, B > 0
t
0
ε
y′ > 0
(b )
A < 0, B < 0
二、相平面
本节主要讨论二阶线性方程
dx dt = ax + by dy = cx + dy dt
的奇点及其分类
a b ≠0 c d
一般二阶微分方程组的相关概念和性质
dx = X (t; x , y ) dt dy = Y (t; x , y ) dt
0
则称（3）式的零解 x = 0 是稳定的。 是稳定的。 则称（ 若（3）式的零解稳定,且 ∃δ0 >0 使得当 x0 ≤ δ 0时, 式的零解稳定, 由 x (t0 ) = x0 确定的解 x ( t )有 则称零解 x = 0 是渐近稳定的. 是渐近稳定的.
t → +∞
lim x ( t ) = 0
x = y − ϕ (t ) ɺ ɺ ɺ ⇒ x = y − ϕ (t ) = g (t ; y ) − g (t ;ϕ (t )) =g (t ; x + ϕ (t )) − g (t ;ϕ (t )) ≡: f (t ; x )
ɺ x = f (t ; x )
f (t ;0) = 0
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广义非线性网络系统的定性与稳定性研究（Ⅰ）
温香彩;丘水生
【期刊名称】《华南理工大学学报：自然科学版》
【年(卷),期】1996(0)S1
【摘要】本文研究了更具一般形式的广义非线性网络系统（这类系统包含了细胞神经网络和Ｈｏｐｆｉｅｌｄ网络），给出了系统全局渐近稳定性和绝对稳定性的定义及判别条件。
利用隐函数定理及Ｐ０矩阵族性质，讨论了平衡点存在及唯一性问题，并给出了平衡点存在且唯一的充分条件。
【总页数】6页(P19-24)
【关键词】广义非线性网络系统;有界;平衡点;绝对稳定性
【作者】温香彩;丘水生
【作者单位】华南理工大学无线电工程系
【正文语种】中文
【中图分类】O175
【相关文献】
1.非线性广义系统Lyapunov稳定性和输入—状态稳定性的关系 [J], 贤锋;马合保
2.基于广义频率响应函数的非线性控制系统的闭环稳定性研究 [J], 韩崇昭;曹建福
3.广义非线性网络系统的定性与稳定性研究(I) [J], 温香彩;丘水生
4.广义非线性连续神经网络系统的稳定性 [J], 廖晓昕
5.基于广义频率响应函数矩阵的非线性闭环控制系统的稳定性研究(英文) [J], 方洋旺;韩崇昭
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