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几种不确定系统的鲁棒控制研究的综述报告
不确定系统一直是控制领域的挑战之一，因为它们的行为往往存在一定的不确定性，导致控制方法很难精确地预测系统的行为。为了解决这个问题，研究人员提出了鲁棒控制方法，旨在设计能够应对系统不确定性的控制器，有效地控制系统。
鲁棒控制的基本思想是在系统的所有可能参数和扰动情况下保证系统的稳态和转移特性。传统的方法设计通常基于精确系统模型，但现实中的许多系统存在模型不准确或模型不完全的情况，因此必须采用鲁棒控制方法。
一般来说，鲁棒控制方法可以分为两类：基于模型的鲁棒控制和基于非模型的鲁棒控制。基于模型的方法通常需要已知系统模型和未知扰动，通过设计控制器来确保系统的稳定性和性能。而基于非模型的方法常用于具有复杂扰动或未知系统模型的情况，如神经网络控制和自适应控制。
其中，自适应控制是基于模型的鲁棒控制方法的一种，它使用实时测量和之前的控制，来不断修正模型参数和控制器，以适应系统变化和扰动。自适应控制方法的应用领域很广，包括机器人、飞行器、制造业等。
此外，神经网络控制也是一种非模型的鲁棒控制方法，它通过训练神经网络来学习系统行为和未知扰动的影响。神经网络控制的优点在于不需要精确的系统模型，根据实时测量值计算控制器。
针对不确定系统的鲁棒控制方法还包括滑模控制、H∞控制和模糊控制。滑模控制是一种可实现鲁棒控制的非线性控制方法，它通过引入滑模面来控制系统的状态，使其对扰动和参数变化具有足够的鲁棒性。而H∞控制是基于Linblad系统理论的一种控制方法，在多个H∞性能的指标条件下，通过设计稳定控制器来使系统具有足够的鲁棒性能。模糊控制是一种基于人类控制思维的控制方法，从一组人类经验中学习，并生成基于经验的规则，来调节系统的输出。
总之，鲁棒控制方法解决了不确定系统控制中的各种问题，对于实际控制系统具有重要意义。它不仅可以加强系统的稳态和转移特性，还可以提高系统的鲁棒性，使系统具有更好的性能和适应性。现在需求越来越高的控制应用场合，这些鲁棒控制方法得到了广泛的应用。