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23.08.2016 | Original Article | Ausgabe 7/2018

Neural Computing and Applications 7/2018

Input-to-state stability for a class of discrete-time nonlinear input-saturated switched descriptor systems with unstable subsystems

Zeitschrift:
Neural Computing and Applications > Ausgabe 7/2018
Autoren:
Yunlong Liu, Juan Wang, Cunchen Gao, Shuhong Tang, Zairui Gao

Abstract

This paper concerns the input-to-state stability (ISS) problems for a class of discrete-time nonlinear input-saturated switched descriptor systems (SDSs). An ISS criterion that only partial subsystems are exponentially stable is provided based on average dwell time method and discrete-time iterative algorithm. The proof difficulty is greatly decreased, and the switching controllers for the subsystems of the closed-loop SDSs are much simple and viable. Furthermore, the cost of the controllers is also greatly reduced. Finally, extensive simulation results are presented to illustrate the effectiveness of the developed method.

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