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循环神经网络

matlab判断李雅普诺夫稳定性

發(fā)布時間:2023/12/20 循环神经网络 80 豆豆
生活随笔 收集整理的這篇文章主要介紹了 matlab判断李雅普诺夫稳定性 小編覺得挺不錯的,現(xiàn)在分享給大家,幫大家做個參考.

李雅普諾夫穩(wěn)定性matlab仿真程序

李雅普諾夫穩(wěn)定性判別有兩種方法,直接法和間接法。直接法是求解狀態(tài)方程的特征多項式,判斷極點位置,全在左半平面則穩(wěn)定。間接法是最常用的判斷穩(wěn)定性方法,無需求解,只要構(gòu)造一個廣義李雅普諾夫函數(shù)V,使得V正定,而V負(fù)定(半負(fù)定還需進(jìn)一步判斷),但是V的構(gòu)造常常不容易,計算機(jī)求解常用.

一、直接法

以四階狀態(tài)方程為例

A=[-3 -6 -2 -1;1 0 0 0;0 1 0 0;0 0 0 1]; B=[1;0;0;0]; C=[0 0 1 1]; %狀態(tài)矩陣 [~,namda]=eig(A); %求解特征值 P=diag(namda); real(P) %特征值取實部 if(P<0)a='特征值實部均小于0,系統(tǒng)在平衡點漸進(jìn)穩(wěn)定' elsea='存在特征值實部大于0,系統(tǒng)不穩(wěn)定' end

二、間接法

以三階狀態(tài)方程矩陣為例

A=[1 -3.5 4.5;2 -4.5 4.5;-1 1.5 -2.5]; B=[-0.5 -0.5 -0.5]; C=[1 0 1]; %狀態(tài)方程矩陣 Q=eye(3); P=lyap(A.',Q) if(P(1,1)>0&&det(P(1:2,1:2))>0&&det(P)>0)a='P正定,故系統(tǒng)在平衡位置漸進(jìn)穩(wěn)定' elsea='P非正定,故系統(tǒng)在平衡位置不穩(wěn)定' end

matlab內(nèi)部已經(jīng)有封裝好的函數(shù),直接調(diào)用就可以。

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的matlab判断李雅普诺夫稳定性的全部內(nèi)容,希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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