李寧寧, 吳小太
(安徽工程大學(xué) 數(shù)理學(xué)院,安徽 蕪湖 241000)
隨著隨機分析理論的飛速發(fā)展,隨機時滯微分系統(tǒng)已經(jīng)被廣泛應(yīng)用于機械、電子、控制、物理、金融等眾多領(lǐng)域的系統(tǒng)建模與理論分析中,它可以有效地刻畫隨機因素對系統(tǒng)的影響[1],并能夠反映系統(tǒng)在實際運行過程的時滯現(xiàn)象[2]。同時,脈沖現(xiàn)象在現(xiàn)實世界中廣泛存在,如電路系統(tǒng)中開關(guān)的閉合,心跳的突然變化,氣候突變對生物種群生長的影響,經(jīng)濟學(xué)中的一些最優(yōu)控制等[3-6]。穩(wěn)定性一直以來都是脈沖隨機微分系統(tǒng)性質(zhì)研究的一個非常重要的研究方向,并已經(jīng)取得了很多有意義的成果[7-13]。
在脈沖系統(tǒng)中,脈沖可以發(fā)揮控制或擾動兩種不同的作用?,F(xiàn)有文獻中大部分將兩種情況分開考慮,即分別考慮系統(tǒng)受到控制或擾動脈沖作用時系統(tǒng)穩(wěn)定的充分條件。然而,在脈沖系統(tǒng)中,這兩種類型的脈沖可能會同時出現(xiàn)在一個系統(tǒng)中,即在不同的脈沖時刻發(fā)生的脈沖類型不同,它可以隨時間推移而發(fā)生變化。文獻[14]研究了時變脈沖作用下,脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的指數(shù)穩(wěn)定性,使用Lyapunov函數(shù)與比較定理的方法,研究了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)指數(shù)穩(wěn)定的充分條件。然而,文獻[14]中仍然存在著一些局限性,主要體現(xiàn)在以下兩個方面:一是在脈沖暫留時間的假定下進行考慮。文獻[12-13]提出了平均暫留時間的概念,并說明了平均暫留時間和相對暫留時間有著更加良好的優(yōu)點,如脈沖的上界可以達到足夠大、下界可以充分小;二是文獻僅針對確定性脈沖微分系統(tǒng),而沒有考慮系統(tǒng)在隨機因素影響下系統(tǒng)的穩(wěn)定性情況。同時,文獻[14]僅針對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)考慮了時變脈沖作用下系統(tǒng)的穩(wěn)定性。
綜上所述,本文借助脈沖平均暫留時間的概念,對具有時變脈沖的隨機時滯微分系統(tǒng)的穩(wěn)定性展開研究。借助Lyapunov函數(shù)與比較定理的方法,分析在時變脈沖作用下非線性隨機時滯微分系統(tǒng)的指數(shù)穩(wěn)定性,并針對不同類型的脈沖分別給出其對應(yīng)的平均脈沖區(qū)間。
在本文中,將考慮如下具有時變脈沖的隨機時滯微分系統(tǒng):
(1)
其中:
(i)tk,k∈N+是一個嚴格遞增的脈沖時間序列,αk∈R表示脈沖信號的強度。假定I=I∪UIS為所有類型脈沖組成的集合,其中IU={1,2,…,N}為擾動脈沖集合,對?i∈IU,有脈沖強度│αi│>1;IS={1,2,…,M}為控制脈沖集合,對于?j∈IS,有脈沖強度│αj│<1。
假設(shè)C1,2是非負函數(shù)V(t,x)在區(qū)間[t0-γ,∞)×Rd上的族,其中V(t,x)對于t是一次可微的,對于x是連續(xù)兩次可微的。 對?V∈C1,2,針對式(1),定義算子τV=R+×PC([-γ,0];Rd)→Rd
其中:
定義1[1]脈沖隨機時滯微分系統(tǒng)式(1)指數(shù)穩(wěn)定,若有
E│x(t)│p 這里M與β均為正常數(shù)。 與 則當u(t)≤v(t),-γ≤t≤t0時,有u(t)≤v(t),t≥t0。 這里將針對具有時變脈沖的隨機時滯微分系統(tǒng)式(1),使用比較定理研究系統(tǒng)指數(shù)穩(wěn)定的充分條件。 定理1 假設(shè)存在正常數(shù)c1,c2,p,λ2與常數(shù)λ1∈R,使得式(H1)-(H4)成立: (H1)c1│x│p≤V(t,x(t))≤c2│x│p (H2)EτV(t,x(t))≤λ1EV(t,x(t))+λ2E(t,x(t+θ)),θ∈[-Υ,0] (H4)α-λ2R>0,這里 則脈沖隨機時滯微分系統(tǒng)式(1)指數(shù)穩(wěn)定。 dV(t,x(t))=τV(t,x(t))dt+ Vx(t,x(t))g(t,xt)dB(t) (2) 因此 EV(t+△t,x(t+△t))-EV(t,x(t))= (3) 其中△t>0且足夠小,使得t+△t∈[tk,tk+1)。故有 D+EV(t,x(t))=EτV(t,x(t)) (4) 于是,由(H2)與(H3),有 (5) (6) 這里0≤γ(t)≤t。由引理1,有 EV(t,x(t))≤v(t),t≤0 (7) 易知,方程式(6)的解為 (8) 其中,W(s,t),0≤s≤t是以下微分方程的解: (9) 由方程式(9)可得到W(s,t)的表達式如下: W(s,t)=eλ1(t-s)∏s (10) 對于擾動脈沖i∈IU與控制脈沖j∈IS,由定義2與式(10)可得 W(s,t)= eλ1(t-s)∏i∈IU│αj│Nj(s,t)∏j∈IS│αj│Nj(s,t)≤eλ1(t-s) (11) 令η=Rsup-T≤s≤0│φ(s)│,將式(11)代入式(8),即有: (12) 定義h(v)=v-α+λ2ReVr。由(H4)可知h(0)<0與h(+∞)=+∞,且h′(v)=1+λ2RγevΥ>0。故存在唯一的β>0使得: β-α+λ2Reβr=0 (13) 另外,由h(0)<0可知R-1α-λ2>0。因此 (14) 所以,斷定 (15) 接下來,將使用反證法證明式(15)。 假設(shè)式(15)不成立,那么存在一個t*>0使得: (16) 以及 (17) 由式(12)和式(17)可得: (18) 再由式(13)和式(18)可得: (19) E│x(t)│p<ηe-βt (20) 故脈沖隨機時滯微分系統(tǒng)式(1)是指數(shù)穩(wěn)定。 [1] Max X.Stochastic Differential Equations and Applications[M].2nd edn.Chichester: Howrwood,2007 [2] KHASMINSKILL R.Stochastic Stability of Differential Eq- uations[M].Berlin,Heidelberg: Springer-Verlag,2012 [3] AMATO F,TOMMASI G,PIRONTI A.Necessary and Su-fficient Conditions for Finite-time Stability of Impulsive Dynamical Linear Systems[J].Automatica,2013,49(8): 2546-2550 [4] CHEN W,ZHENG W.Global Exponential Stability of Im-pulsive Neural Networks with Variable Delay: an LMI Approach[J].IEEE Transactions on Circuits and Systems Part I Regular Papers,2006,53(9): 837-842 [5] CAI S,ZHOU J,XIANG L,et al.Robust Impulsive Sy-nchronization of Complex Delayed Dynamical Networks[J].Physics Letters A,2008,372(30): 4990-4995 [6] WU X,TANG Y,ZHANG W.Input-to-state Stability of Im-pulsive Stochastic Delayed Systems under Linear Assump-tions[J].Automatica,2016(66):195-204 [7] WEI W,XIANG X.Optimal Feedback Control for a Class of Nonlinear Impulsive Evolution Equations[J].Computers and Mathematics with Applications,2006,52(5): 759-768 [8] AHMED N,TEO K,HOU S.Nonlinear Impulsive Systems on Infinite Dimensional Spaces[J].Nonlinear Analysis Theory Methods and Applications,2003,54(5): 907-925 [9] YANG X,LU J.Finite-Time Synchronization of Coupled Networks with Markovian Topology and Impulsive Effects[J].IEEE Transactions on Automatic Control,2016,61(8): 2256-2261 [10] YANG Z,XU D.Stability Analysis and Design of Impulsive Control Systems with Time Delay[J].IEEE Transactions on Automatic Control,2007,52(8): 1448-1454 [11] WU X,TANG Y,ZHANG W.Stability Analysis of Switched Stochastic Neural Networks with Time-varying Delays[J].Neural Networks,2014,51(2): 39-49 [12] HESPANHA J,LIBERZON D,TEEL A R.Lyapunov Conditions for Input-to-state Stability of impulsive Systems[J].Automatica,2008,44(7):2735-2744 [13] LU J,HO D,CAO J.A Unified Synchronization Criterion for Impulsive Dynamical Networks[J].Automatica,2010,46,1215-1221 [14] ZHANG W,TANG Y,F(xiàn)ANG J,et al.Stability of Delayed Neural Networks with Time-varying Impulses[J].Neural Networks,2012,36(8): 59-63 [15] 彭薇.時變脈沖耦合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的穩(wěn)定性分析[J].重慶工商大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版),2015,32(8): 9-13 PENG W.Stability Analysis of Time-varying Pulse Coupled Neural Networks[J].Journal of Chongqing Technology and Business University (Natural Science Edition),2015,32(8): 9-132 主要結(jié)論