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广义时滞系统的分析与综合的中期报告 广义时滞系统是一类非线性系统，由于存在时滞，其数学模型往往比较复杂，分析与控制比较困难。为了解决这个问题，目前研究者们采用了多种方法，比如基于Lyapunov-Krasovskii函数、基于系统的解耦化、模糊控制等方法。 在Lyapunov-Krasovskii函数方法中，通过构造新的二次函数或指数函数，使系统状态误差或其导数满足一些不等式条件，从而得到控制器的设计条件。这种方法具有数学理论基础严密、可推广性强等优点，但由于需要知道时滞的上界，因此对时滞上界的估计比较困难。 基于系统的解耦化方法则是通过将系统解耦成多个无时滞子系统的形式，降低系统复杂度，使得分析与控制变得更加简单。具体的实现方法包括增广系统方法、实部增益矩阵方法等。这种方法的优点是能够充分利用系统结构的特殊性质，但对于一些复杂系统可能无法得到解耦的结果。 模糊控制方法则是通过建立模糊控制器，将模糊规则与系统状态的误差联系起来，从而得到控制器输出。这种方法的优势在于可以处理非线性、非精确模型的系统，并且对时滞不敏感。缺点是需要大量的试验和经验。 目前研究者们还在不断尝试新的方法，比如基于深度学习的方法、非线性动态反馈控制方法等，以期提高广义时滞系统的控制水平。