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    含非線性擾動的變時滯隨機微分系統(tǒng)的均方漸近穩(wěn)定性

    2015-05-04 00:54:32柴雙龍李樹勇四川師范大學數(shù)學與軟件科學學院四川成都610066綿陽師范學院數(shù)學與計算機科學學院四川綿陽621006
    關鍵詞:均方時滯微分

    柴雙龍, 李樹勇(1. 四川師范大學 數(shù)學與軟件科學學院, 四川 成都 610066; 2. 綿陽師范學院 數(shù)學與計算機科學學院, 四川 綿陽 621006)

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    含非線性擾動的變時滯隨機微分系統(tǒng)的均方漸近穩(wěn)定性

    柴雙龍1,2, 李樹勇1*
    (1. 四川師范大學 數(shù)學與軟件科學學院, 四川 成都 610066; 2. 綿陽師范學院 數(shù)學與計算機科學學院, 四川 綿陽 621006)

    研究一類含有非線性擾動的變時滯隨機系統(tǒng)的均方漸近穩(wěn)定性問題.通過構造Lyapnov-Krasovskii泛函,運用It公式,借助Lyapunov穩(wěn)定性理論思想,利用Riccati矩陣方程相關知識,建立該系統(tǒng)的均方漸近穩(wěn)定的充分條件.最后給出數(shù)值實例,驗證所得結果的有效性.

    非線性擾動; 變時滯; 隨機微分系統(tǒng); Riccati矩陣方程; 均方漸近穩(wěn)定

    1 預備知識

    近幾十年來,時滯隨機微分系統(tǒng)的穩(wěn)定性研究一直是人們關注的重點,并取得了豐碩的研究成果[1-13],建立了時滯隨機微分系統(tǒng)穩(wěn)定性的技巧,如Riccati矩陣方程[3]、Moon不等式技巧[4]、比較原理[5]、Lasalle不變原理[6]、線性矩陣不等式(LMI)[7-9]、自由權矩陣[10-11]、非負半鞅收斂定理[12]、不等式分析技巧[13].Riccati矩陣方程是研究時滯隨機系統(tǒng)的一個有力工具.利用Riccati矩陣方程性質研究穩(wěn)定性能夠巧妙的構造出Lyapnov泛函,以克服構造Lyapnov泛函不易的困難.文獻[3]展示了利用Riccati方程研究時滯隨機微分系統(tǒng)均方漸近穩(wěn)定性的優(yōu)點.本文利用Riccati矩陣方程的性質研究一類含有非線性擾動的變時滯隨機系統(tǒng)的均方漸近穩(wěn)定性,通過構造Lyapnov-Krasovskii泛函,運用It公式,引入適當?shù)淖杂蓹嗑仃?借助Lyapunov穩(wěn)定性定理獲得系統(tǒng)的均方漸近穩(wěn)定的充分條件,通過例子顯示本文方法的有效性.

    2 系統(tǒng)描述

    考慮具有非線性擾動的時變時滯隨機微分系統(tǒng)

    (1)

    其中,x(t)∈Rn是狀態(tài)向量;A,B∈Rn×n,C,D∈Rm×n是不確定的常數(shù)矩陣,時變向量函數(shù)f:[0,+∞)×Rn×Rn→Rn,w(t)是定義在具有自然濾波{Ft}t≥0且完備的概率空間(Ω,F,P)上的1維標準Brownian運動;初始條件φ(t)是定義在[-τ,0]上的連續(xù)向量值函數(shù).τ(t)表示時變時滯,并滿足如下條件:

    變時滯τ(t)可微并滿足

    (2)

    其中,τ是正常數(shù),μ是常數(shù).

    假設矩陣B滿足條件

    (3)

    時變向量函數(shù)f(t,x(t),x(t-τ(t)))是具有系統(tǒng)當前狀態(tài)和時滯狀態(tài)的非線性擾動,滿足下面的不等式條件

    (4)

    其中αi≥0(i=0,1).

    3 基本準備

    考慮時滯隨機系統(tǒng)

    dx(t)=h(t,xt)dt+g(t,xt)dw(t),t>0,

    (5)

    其中,x(t)∈Rn,w(t)是(Ω,F,P)上m維的布朗運動,h:R+×C|→Rn,g:R+×C|→Rn×m.(5)式的初始函數(shù)為x(s)=φ(s)∈Rn是隨機變量,s∈[-τ,0],這里τ為正常數(shù).取泛函V∈C1,2(R+×C;R+),通過定義(5)式生成的微分算子LV為

    其中Tr表示矩陣的跡.

    本文的目的是研究(1)式在滿足條件(2)~(4)式的均方漸近穩(wěn)定性.為此,需要引用下列引理.

    引理3.1[3]若存在一個泛函V(t,xt):[0,∞)×C→R+滿足如下條件

    ELV(t,xt)≤ExT(t)D(t)x(t)+

    矩陣

    其中K是以ki,(i=1,…,n)為對角元素的對角型矩陣,若G(t)是一致負定矩陣.即:xTG(t)x≤-c|x|2,c>0,x∈Rn,則(1)式的零解是均方漸近穩(wěn)定的.

    引理3.2[13]對具有適當維數(shù)的任意向量a、b及任意對稱正定矩陣X>0有

    aTb+bTa≤aTXa+bTX-1b.

    4 主要結果

    定理4.1 在假設(2)和(4)式成立的條件下,如果存在適當維數(shù)實對稱矩陣P>0,以及任意n×n維的正定矩陣R1、R2、R3、Q,使得Riccati矩陣方程

    (6)

    成立,且

    (7)

    (8)

    則具有非線性擾動(4)式,滿足時滯約束條件(2)式的變時滯隨機系統(tǒng)(1)式是均方漸近穩(wěn)定的.

    證明 構造如下Lyapunov-Krasovskii泛函

    V(t,xt)=xT(t)Px(t),

    (9)

    其中P∈Rn×n是對稱正定矩陣.

    LV(t,xt)=[Ax(t)+Bx(t-τ(t))+

    f(t,x(t),x(t-τ(t)))]TPx(t)+xTP[Ax(t)+

    Bx(t-τ(t))+f(t,x(t),x(t-τ(t)))]+[Cx(t)+Dx(t-τ(t))]TP[Cx(t)+Dx(t-τ(t))]=

    xT(t)[ATP+PA+CTPC]x(t)+

    xT(t-τ(t))DTPDx(t-τ(t))+

    xT(t-τ(t))BTPx(t)+xT(t)PBx(t-τ(t))+

    xT(t-τ(t))DTPCx(t)+

    xT(t)CTPDx(t-τ(t))+fT(t,x(t),x(t-

    τ(t)))Px(t)+xTPf(t,x(t),x(t-τ(t))).

    (10)

    由引理3.2,若取a=x(t-τ(t)),b=BTPx(t),知對任意的對稱正定矩陣R1使得下面不等式成立

    xT(t-τ(t))BTPx(t)+xT(t)PBx(t-τ(t))≤

    xT(t-τ(t))R1x(t-τ(t))+

    (11)

    若取a=x(t-τ(t)),b=DTPCx(t),則對任意的對稱正定矩陣R2有下面不等式成立

    xT(t-τ(t))DTPCx(t)+xT(t)CTPDx(t-τ(t))≤

    xT(t-τ(t))R2x(t-τ(t))+

    (12)

    若取a=f(t,x(t),x(t-τ(t))),b=Px(t),可得對任意的對稱正定矩陣R3有

    fT(t,x(t),x(t-τ(t)))Px(t)+

    xTPf(t,x(t),x(t-τ(t)))≤

    fT(t,x(t),x(t-τ(t)))R3f(t,x(t),

    (13)

    由非線性擾動條件(4)式有

    (14)

    綜合(11)~(14)式可得

    ELV(t,xt)≤E{xT(t)[ATP+PA+CTPC+

    R1+R2+α12R3]x(t-τ(t))}.

    由(6)~(8)式有

    (15)

    成立,則由引理3.1知,(1)式的零解是均方漸近穩(wěn)定的,即只要(6)~(8)式成立,則具有非線性擾動(4)式,滿足時滯約束條件(2)式的變時滯隨機系統(tǒng)(1)式是均方漸近穩(wěn)定的.定理得證.

    推論 4.1 在假設(2)和(4)式成立的條件下,如果存在n×n維實對稱矩陣P>0,以及任意的n×n維正定矩陣R1、R2、R3、Q,使得Riccati矩陣方程

    ATP+PA+CTPC+PR1P+CPR2PC+

    (16)

    成立,且

    ATP+PA+CTPC+PR1P+

    (17)

    則具有非線性擾動(4)式,滿足時滯約束條件(2)式的變時滯隨機系統(tǒng)(1)式是均方漸近穩(wěn)定的.

    證明 利用引理3.2,對于R1,取a=Px(t),b=Bx(t-τ(t));對于R2,取a=PCx(t),b=Dx(t-τ(t)).替換(11)和(12)式得

    ELV(t,xt)≤E{xT(t)[ATP+PA+CTPC+

    由(16)~(18)式知

    D(t)=ATP+PA+CTPC+PR1P+

    (19)

    成立.則由引理3.1知,(1)式的零解是均方漸近穩(wěn)定的,即只要(16)~(18)式成立,則有(2)式,滿足(2)式的變時滯隨機系統(tǒng)(1)是均方漸近穩(wěn)定的.定理得證.

    定理 4.2 若常數(shù)μ<0,在假設(2)~(4)式成立的條件下,如果存在適當維數(shù)實對稱矩陣P,H4,H5,H6>0,以及任意n×n維的正定矩陣H1、H2、H3、Q,使得Riccati矩陣方程

    P(A+B)+(A+B)TP+CTPC+H1+

    成立,則有(4)式,滿足時滯約束條件(2)和(3)式的變時滯隨機系統(tǒng)(1)是均方漸近穩(wěn)定的.

    證明 現(xiàn)將系統(tǒng)(1)改寫為如下的中立型時滯隨機系統(tǒng)

    (21)

    構造Lyapunov-Krasovskii泛函V(t,xt)=V1(t,xt)+V2(t,xt),其中

    V1(t,xt)=zT(t)Pz(t),

    計算V1(t,xt)沿著(21)式的軌線生成的算子LV1(t,xt).

    LV1(t,xt)=zT(t)P[(A+B)x(t)+

    x(t-τ(t)))]TPz(t)+[Cx(t)+

    Dx(t-τ(t))]TP[Cx(t)+Dx(t-τ(t))]=

    xT(t)[P(A+B)+(A+B)TP+CTPC]x(t)+

    xT(t-τ(t))DTPDx(t-τ(t))+

    xT(t)CTPDx(t-τ(t))+

    xT(t-τ(t))DTPCx(t)+

    xT(t-τ(t))BTPx(t)]+

    xT(t)Pf(t,x(t),x(t-τ(t)))+fT(t,x(t),

    x(t-τ(t)))Px(t)+

    xT(t)(A+B)TPBx(s)]ds+

    xT(t-τ(t))BTPBx(s)]ds+

    fT(t,x(t),x(t-τ(t)))PBx(s)]ds.

    (22)

    利用引理3.2,對于任意n×n維的正定矩陣H1:取a=x(t),b=CTPDx(t-τ(t));H2:取a=x(t),b=PBx(t-τ(t));H3:取a=x(t),b=Pf(t,x(t),x(t-τ(t)));H4:取a=x(s),b=BTP(A+B)x(t);H5:取a=x(s),b=BTPBx(t-τ(t));H6:取a=x(s),b=BTPf(t,x(t),x(t-τ(t))),得到不等式

    xT(t)CTPDx(t-τ(t))+

    xT(t-τ(t))DTPCx(t)≤xT(t)H1x(t)+

    (24)

    xT(t)Pf(t,x(t),x(t-τ(t)))+fT(t,x(t),

    x(t-τ(t)))Px(t)≤xT(t)H3x(t)+fT(t,x(t),

    xT(t)(A+B)TPBx(s)]ds≤

    (26)

    xT(t-τ(t))BTPBx(s)]ds≤

    fT(t,x(t),x(t-τ(t)))PBx(s)]ds≤

    (28)

    由非線性擾動條件(4)式有

    (29)

    (30)

    綜合(22)~(30)式可得

    ELV1(t,xt)≤E{xT(t)[P(A+B)+(A+B)TP+

    (31)

    沿著系統(tǒng)(21)式的軌線計算生成的算子LV2(t,xt),

    xT(t)Ωx(t)-xT(t-τ(t))Ωx(t-τ(t)).

    (32)

    由(31)和(32)式得

    ELV(t,xt)≤E{xT(t)[P(A+B)+

    由條件(20)式知

    G(t)=D(t)=P(A+B)+(A+B)TP+

    成立.則由引理3.1知,系統(tǒng)(1)式的零解是均方漸近穩(wěn)定的.定理得證.

    P(A+B)+(A+B)TP+CTPC+

    (33)

    成立.則具有非線性擾動(4)式,滿足條件(2)和(3)式的變時滯隨機系統(tǒng)(1)式是均方漸近穩(wěn)定的.

    注 1 推論4.2的證明類似于定理4.2.當α0=α1=0時,定理4.1和4.2得到了無非線性擾動的均方漸近穩(wěn)定的充分條件.

    5 數(shù)值實例

    考慮如下具有非線性擾動的變時滯隨機微分系統(tǒng)

    驗證了本文方法的有效性.

    [1] Mao X R. Stochastic Differential Equation and Their Applications[M]. Chichester:Horwood,1997.

    [2] 胡適耕,黃乘明,吳付科. 隨機微分方程[M]. 北京:科學出版社,2008.

    [3] Shaikhet L. Lyapunov Functionals and Stability of Stochastic Functional Differential Equations[M]. New York:Spinger International Publishing,2013.

    [4] Huang H, Ho D W C. Delay-dependent robust control of uncertain stochastic fuzzy with time-varying delay[J]. ITE Control Theory Appl,2007,1(4):1075-1085.

    [5] 江明輝,沈軼,蹇繼貴. 時滯隨機線性大系統(tǒng)的指數(shù)穩(wěn)定性[J]. 系統(tǒng)工程學報,2005,20(6):564-569.

    [6] 江明輝,沈軼,廖曉昕. 不確定中立型線性隨機時滯系統(tǒng)的魯棒穩(wěn)定性[J]. 應用數(shù)學和力學,2007,28(6):741-748.

    [7] Chienyu L, Gwojia J, Tejen S A. An LMI-based approach for robust stabilization of uncertain stochastic systems with time-varying delays[J]. IEEE Transactions on Automatic Control,2003,48(2):286-289.

    [8] Chienyu L, Tejen S, Jason S H T. On robust stabilization of uncertain stochastic time-delay systems:an LMI-based approach[J]. J Franklin Institute,2005,342(5):473-487.

    [9] Zhao X D, Ling M X, Zeng Q S. Delay-dependent robust control for uncertain stochastic systems with Markovian switching and multiple delays[J]. J Systems Engineering Electronics,2010,21(2):287-295.

    [10] 吳立剛,王常虹,高會軍,等. 時滯不確定隨機系統(tǒng)基于參數(shù)依賴Lyapunov函數(shù)的穩(wěn)定條件[J]. 控制理論與應用,2007,24(4):607-612.

    [11] 劉寶晶,趙立英. 時滯隨機系統(tǒng)的穩(wěn)定性分析[J]. 計算技術與自動化,2010,29(2):5-8.

    [12] 趙亮,李樹勇,張秀英,等. 一類含連續(xù)分布時滯的隨機Hopfiled神經網絡模型的幾乎必然指數(shù)穩(wěn)定性和p階矩指數(shù)穩(wěn)定性[J]. 四川師范大學學報:自然科學版,2013,36(3):1-5.

    [13] Cao Y Y, Sun Y X, Cheng C W. Delay-dependent robust stabilization of uncertain systems with multiple state delays[J]. IEEE Transactions on Automatic Control,1998,43(11):1608-1612.

    2010 MSC:65C30; 34K20; 60H35

    (編輯 鄭月蓉)

    Asymptotically Mean-Square Stability for Stochastic Differential Systems with Nonlinear Perturbation and Time-Varying Delay

    CHAI Shuanglong1,2, LI Shuyong2
    (1.CollegeofMathematicsandSoftwareScience,SichuanNormalUniversity,Chengdu610066,Sichuan;2.InstituteofMathematicsandComputerScience,MiangyangNormalCollege,Mianyang621006,Sichuan)

    In this paper, the asymptotically mean-square stability for stochastic differential systems with nonlinear perturbation and time-varying delay is concerned. By establishing a Lyapunov-Krasovskii functional, using the Itformula and by virtue of Lyapunov stability theory, the sufficient conditions for the asymptotically mean-square stability of the system are obtained in terms of the matrix Riccati equation. Finally, the numerical example is provided to demonstrate the effectiveness of the result received.

    nonlinear perturbation; time-varying delay; stochastic differential systems; matrix Riccati equation; asymptotically mean-square stability

    2014-10-09

    國家自然科學基金(11271270)和四川省教育廳自然科學重點課題(10ZA125)

    O211.63

    A

    1001-8395(2015)06-0791-06

    10.3969/j.issn.1001-8395.2015.06.001

    *通信作者簡介:李樹勇(1964—),男,教授,主要從事時滯隨機微分系統(tǒng)穩(wěn)定性的研究,E-mail:shuyongli@263.net

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