Resumen

Se investiga el análisis de rendimiento exponencial dependiente del retraso y el diseño de filtros para sistemas estocásticos con retrasos mixtos y perturbaciones no lineales. Basándose en la técnica de particionamiento de retraso y particionamiento integral, se establece una condición suficiente mejorada dependiente del retraso para la existencia del filtro, eligiendo una función de Lyapunov-Krasovskii apropiada y construyendo una nueva desigualdad integral. Los enfoques de diseño de filtro de orden completo se obtienen en términos de desigualdades matriciales lineales (LMIs). Al resolver las LMIs y usar la descomposición de matrices, se pueden obtener las ganancias de filtro deseadas, que garantizan que el sistema de error del filtro sea exponencialmente estable con un rendimiento prescrito. Se proporcionan ejemplos numéricos para ilustrar la efectividad y la mejora significativa del método propuesto.

• Materias:Modelado matemático Modelo de red neuronal Tasa de convergencia Aritmética Ondículas libres
• Subjects:Mathematical modeling Neural network model Convergence rate Arithmetic Free wavelets
• Palabras claves:Exponencial; Análisis de rendimiento; Diseño de filtros; Retrasos; Perturbaciones no lineales; Estabilidad
• Keywords:Exponential; Performance analysis; Filter design; Delays; Nonlinear perturbations; Stability