稳定性与鲁棒性lecture9――非线性鲁棒PPT课件

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鲁棒稳定性鲁棒控制

体现了开环特性的相对偏差 GK GK 到闭环频率特性 GB GB 的增益，因此，如果我们在设计控制器K时，能够使S的增益足够小，即
S( j) ,为充分小正数
那么闭环特性的偏差将会抑制在工程允许的范围内。传递函数S(s)称为系统的灵敏度函数。实际上S(s)还等于干扰w到输出的闭环传递函数，因此减小S(s)的增益就等价于减小干扰对控制误差的影响。引入定义
即为设计K使得A+BK＋EF稳定，也即
F(sI A BK )1 E 1
实验
Furuta摆实验
三自由度直升机系统
考虑下图所示系统
G(s)
u
y
-
kK(s)
G(s)
其中(s)为任意稳定的真有理分式且满足||(s)||1 定理：上图所示的闭环系统对任意的(s)均稳定当且仅当
K(s)(I G(s)K(s))1 1
闭环系统鲁棒稳定性分析
▪ 乘性不确定性
考虑下图所示系统
G(s)
u
y
-
kK(s) G(s)
其中(s)为任意稳定的真有理分式且满足||(s)||1 定理：上图所示的闭环系统对任意的(s)均稳定当且仅当
可以找到适当的界函数W( j),有( j) W( j)
鲁棒控制理论是分析和处理具有不确定性系统的控制理论，包括两大类问题：鲁棒性分析及鲁棒性综合问题。鲁棒性分析是根据给定的标称系统和不确定性集合，找出保证系统鲁棒性所需的条件；而鲁棒性综合（鲁棒控制器设计问题）就是根据给定的标称模型和不确定性集合，基于鲁棒性分析得到的结果来设计一个控制器，使得闭环系统满足期望的性能要求。主要的鲁棒控制理论有：
S(s) sup [S( j)] R 1
其中 ()表示最大奇异值，即 ( A) {max (A*A)}2 ,

控制系统中的稳定性与鲁棒性

控制系统中的稳定性与鲁棒性稳定性和鲁棒性是控制系统设计中两个重要的概念。

稳定性指的是系统在外部扰动下的响应是否趋于有限，而鲁棒性则是系统对于参数变化、模型不确定性等因素的稳定性能力。

本文将分别探讨控制系统中的稳定性和鲁棒性，并阐述其在实际应用中的重要性。

一、稳定性稳定性是控制系统设计的基本要求之一。

对于一个稳定的系统，无论外部条件如何变化，系统的输出都将趋于有限。

如果一个系统是不稳定的，那么其响应将可能无界增加或无界减少，这将导致系统无法预测和控制，严重影响控制效果和安全性。

在控制系统中，稳定性主要可以分为渐进稳定性和绝对稳定性两种情况。

渐进稳定性指的是当系统受到外界扰动后，系统的输出逐渐趋于稳定的情况。

绝对稳定性则要求系统不仅渐近稳定，而且不会出现任何周期性或非周期性振荡。

稳定性的判定方法有多种，其中最为常用且有效的方法之一是利用系统的传递函数或状态方程进行分析。

可以通过判断系统的根位置、极点分布以及系统的频率响应等指标来评估系统的稳定性。

二、鲁棒性鲁棒性是控制系统设计中另一个重要的考虑因素。

它可以看作是系统的稳定性在不确定性、干扰等因素影响下的表现能力。

在实际应用中，很难对系统的参数、模型等因素有完全准确的描述，因此鲁棒性的设计目标是使系统对于这些不确定性具有一定的容忍度。

鲁棒性的设计关注系统的稳定性、性能和安全性。

一个鲁棒的控制系统能够在面对模型误差、参数变化、干扰扰动等情况下仍能保持稳定并达到预期的控制效果。

通过合理的设计控制器、滤波器、观测器等，可以提高系统的鲁棒性。

在实际应用中，鲁棒性考虑的问题往往较为复杂。

一个鲁棒的控制系统需要满足多个约束条件，同时兼顾稳定性和性能等指标。

通过使用鲁棒控制方法、自适应控制方法以及优化算法等，可以提高控制系统对于不确定性的稳定性能力。

三、稳定性与鲁棒性的重要性控制系统的稳定性和鲁棒性对于实际应用至关重要。

稳定性保证了系统的安全性和可控性，而鲁棒性则保证了系统的稳定性能力在面对不确定性时的有效性。

鲁棒控制理论与应用第五章系统的稳定性和鲁棒性能分析

第五章系统的稳定性和鲁棒性能分析5.1 BIBO 稳定性对实际工程中的动态系统来讲，稳定性是最基本的要求。

一般的稳定性含义有两个。

一个是指无外部信号激励的情况下，系统的状态能够从任意的初始点回到自身所固有的平衡状态的特性。

另一种定义是指在有外部有界的信号激励下，系统的状态，或输出，响应能够停留在有界的范围内。

对于线性系统，这两个稳定性定义是等价的，但是对一般的非线性系统则不是等价的。

前者称为Lyapunov 稳定，而后者称为BIBO 稳定。

本小节我们先考虑BIBO 稳定性。

假设系统H 由如下状态方程来描述： (5.1.1)⎩⎨⎧==),(),(u x h y u x f xH &：如图5.1.1所示，是系统的内部状态，u 和分别是外部输入信号和输出信号。

设输入信号u 属于某一个可描述的函数空间U 。

那么，对于任意nR t x ∈)(y U u ∈，系统H 都有一个输出响应信号y 与之对应，为了简单起见，记其对应关系为(5.1.2)Hu y =显然，系统Σ对应于的输出响应信号的全体同样地构成一个空间，记为Y 。

因此，从数学的意义上讲，系统U u ∈H 实际上是输入函数空间U 到输出函数空间的一个映射或算子。

这也表明，我们可以更加严格地使用算子理论来研究系统Y H 的性质。

定义5.1.1 设为关于时间)(t u ),0[∞∈t 的函数，则的截断的定义为 )(t u )(t U T (5.1.3)⎩⎨⎧>≤≤=T t Tt t u t u T ,00),()(定义5.1.2 若算子H 满足(5.1.4) T T T Hu Hu )()(=则称算子H 是因果的。

而式(5.1.4)称为因果律。

因果算子的物理意义很明确，即T 时刻的输入并不影响))((T t t u >T 时刻以前的输出响应。

T Hu )(定义 5.1.3 设算子H 满足p T p T L u L HU ∈∀∈,)(。

鲁棒控制课件

.
• 结构奇异值实际的被控对象可以看作是对象模型集合 G 中一个元素。结构不确定性Δ 描述系统模型与标称模型的偏离程度。为了评价闭环系统的稳定性和性能，可以将闭环系统分为两部分：广义标称对象 M ( s )和不确定性Δ ，得到如图所示的M −Δ 结构。
传递函数矩阵 M ( s )包含对象的标称模型、控制器和不确定性的加权函数。摄动块Δ 是块对角矩阵，它包含各种类型的不确定性摄动。Δ 结构是根据实际问题的不确定性和系统所需要的性能指标来确定的，它属于矩阵集 Δ ( s)。这个集合包含三部分的块对角结构：（1）摄动块的个数（2）每个摄动子块得类型（3）每个摄动子块的维数本文考虑两类摄动块：重复标量摄动块和不确定性全块。前者表示对象参数不确定性，后者表示对象动态不确定性。定义块结构 Δ ( s)为 {}
实际应用
非线性系统设计的基本问题是我们仅知道被控对象的部分动态信息,无法获得被控对象的精确模型,所建立的模型要反映实际的被控对象,就必然存在未知项和不确定项；如果在控制器设计阶段没有恰当地处理这些不确定项,可能会使得被控系统的性能明显地恱化,甚至造成整个闭环系统不稳定。控制器必须能够处理这些未知项戒不确定项,因而估计和鲁棒是设计一个成功的控制器的关键。自适应控制和鲁棒控制及其相结合的控制器是能够处理这些未知项戒不确定项,以获得期望的暂态性能和稳态跟踪精度行之有效的方法。
研究问题：
• 鲁棒控制器问题是控制系统设计中鱼待解决的问题之一, 它是在所描述的被控对象不确定性允许范围内,综合其控制律,使系统保持稳定和性能鲁棒. • 鲁棒控制理论包括鲁棒性分析和鲁棒设计两大类问题. • 由于系统中的不确定性对系统的性能能否保持有决定性的影响,且高性能指标的保持要求高精度的标称模型.

现代控制理论鲁棒控制资料课件

鲁棒优化算法的应用
01
02
03
鲁棒优化算法是一种在不确定环境下优化系统性能的方法。
鲁棒优化算法的主要思想是在不确定环境下寻找最优解，使得系统的性能达到最优，同时保证系统在不确定因素影响下仍能保持稳定。
鲁棒优化算法的主要应用领域包括航空航天、机器人、能源系统、化工过程等。
05
现代控制理论鲁棒控制实验及案例分析
现代控制理论鲁棒控制的成就与不足
• 广泛应用在工业、航空航天、医疗等领域
现代控制理论鲁棒控制的成就与不足
01
02
不足
控制系统的复杂度较高，难以设计和优化
对某些不确定性和干扰的鲁棒性仍需改进
03
实际应用中可能存在实现难度和成本问题
04
未来研究方向与挑战
研究方向
深化理论研究，提高鲁棒控制器的设计和优化能力
线性鲁棒控制实验
线性鲁棒控制的基本原理
01
介绍线性鲁棒控制的概念、模型和控制问题。
线性鲁棒控制实验设计
02 说明如何设计线性鲁棒控制实验，包括系统模型的建
立、鲁棒控制器的设计和实验步骤。
线性鲁棒控制实验结果分析
03
对实验结果进行分析，包括稳定性、性能和鲁棒性能
等。
非线性鲁棒控制实验
非线性鲁棒控制的基本原理
03
线性系统的分析与设计：极点配置、最优控制和最优
估计等。
非线性控制系统
1
非线性系统的基本性质：非线性、不稳定性和复杂性。
2
非线性系统的状态空间表示：非线性状态方程和输出方程。
3
非线性系统的分析与设计：反馈线性化、滑模控制和自适应控制等。
离散控制系统

《鲁棒控制系统》课件

详细描述
在工业自动化生产线上，各种设备、传感器和执行器需要精确控制和协调工作。鲁棒控制系统能够有效地处理各种不确定性，如设备故障、传感器漂移等，保证整个生产过程的稳定性和效率。
航空航天
总结词
在航空航天领域，鲁棒控制系统用于确保飞行器的安全和稳定运行。
详细描述
航空航天领域的飞行器面临着复杂的环境和严苛的飞行条件，鲁棒控制系统能够有效地处理各种不确定性和干扰，保证飞行器的安全和稳定运行。
05
鲁棒控制系统的发展趋势与展望
人工智能与鲁棒控制
人工智能在鲁棒控制中的应用
利用人工智能算法优化控制策略，提高系统的鲁棒性和自适应性。
深度学习在鲁棒控制中的潜力
通过训练深度神经网络，实现对不确定性和干扰的高效处理，提升系统的鲁棒性能。
网络化与鲁棒控制
网络控制系统的发展
随着网络技术的进步，网络化控制系统成为研究的热点，对鲁棒控制提出了新的挑战和机遇。
鲁棒优化控制
总结词
通过优化方法来设计鲁棒控制律，以实现系统在不确定性和干扰下的最优性能。
详细描述
鲁棒优化控制是一种基于优化方法的控制策略，通过考虑系统的不确定性和干扰，来设计最优的控制律。这种方法能够保证系统在各种工况下的最优性能，提高系统的鲁棒性和适应性。
自适应控制
总结词
通过在线调整控制律参数来适应系统参数的变化和外部干扰。
要点二
详细描述
电力系统的稳定运行对于整个社会的正常运转至关重要。鲁棒控制系统能够有效地处理电力系统中的各种不确定性和干扰，保证电力供应的稳定和可靠。
04
鲁棒控制系统的挑战与解决方案
系统不确定性
系统不确定性描述
01

鲁棒控制理论.ppt

例如跟踪控制中,若希望跟踪误差e的幅值小于给定
的 ,则性能指标为: S , S为灵敏度函数
定义权函数
W1( j)
1 ,则有
W1S
1
若P取摄动为 (1 W2)P0,那么S的摄动为:
S
1
S0
1 (1 W2 )L0 1 W2T0
显然RP的条件为:
|| W2T || 1 且
W1
1
S0 W2T
下面研究一种特殊的摄动形式——分子分母摄动,它依赖于对象传递函数P的分式表示 P N ,若P为有理的,则N和D分别
D
为分子,分母多项式。分子-分母摄动模型将摄动表示为
P N0 P N0 M NW2
D0
D0 M DW1
N0和D0表示标称系统; M DW1和M NW2分别为
分母和分子的不确定性模型; 频率函数MW1和
数 S0 和输入灵敏度函数 U0 满足不等式:
H
2
sup(W1( j)S0 ( j)V ( j) 2 R
W2 ( j)U0 (
j)V ( j) 2 ) 1
令w1 VW1, w2 VW2 / P0,则上式可以表示为:
S0 ( j)w1( j) 2 T0 ( j)w2 ( j) 2 1, R
S sup S( j) R
这一问题的合理性在于:极小化S的峰值相当于极小化最坏干扰对输出的影响。
假设干扰v具有未知频率成分,但是有有限能
量 v 2 , 我们定义干扰的2范数 2
v v2(t)dt
2
v的能量是它2范数的平方。则下图的系统范
数 S 定义为
z
S sup
2
v v
2
2
z
S

控制系统稳定性与鲁棒性

控制系统稳定性与鲁棒性控制系统稳定性和鲁棒性是控制系统设计中非常重要的概念。

在工程领域中，控制系统用于管理和调节各类设备和过程，以实现所需的输出。

然而，由于环境变化、参数不确定性和干扰等因素的存在，控制系统往往面临着稳定性和鲁棒性方面的挑战。

本文将深入探讨控制系统稳定性和鲁棒性的内涵、影响因素以及一些应对策略。

1. 控制系统稳定性控制系统的稳定性是指在系统输入和外部干扰的作用下，系统输出能够在有限的时间内趋于稳定的状态。

稳定性是衡量控制系统性能优劣的重要指标之一，它直接关系到系统的可控性和可靠性。

控制系统的稳定性分为BIBO稳定性和渐进稳定性两种。

1.1 BIBO稳定性BIBO (Bounded-Input Bounded-Output) 稳定性是指当系统受到有界的输入幅度时，输出也将保持有界。

可以通过分析系统的传输函数、特征方程或状态方程来判断控制系统的BIBO稳定性。

我们可以使用根轨迹、Nyquist图和频域分析等方法来评估和设计稳定控制系统。

1.2 渐进稳定性渐进稳定性是指随着时间的推移，控制系统的输出将逐渐趋于稳定状态。

在实际的控制系统中，渐进稳定性是一个更为常见的稳定性概念。

渐进稳定性可以通过判断系统的特征值和特征函数的位置来确定。

当所有特征值的实部均为负数时，系统即为渐进稳定的。

2. 控制系统鲁棒性控制系统的鲁棒性是指系统对于参数扰动、不确定性和干扰的抵抗能力。

即使在系统参数发生变化、外界干扰加剧的情况下，控制系统仍能保持稳定并具备较好的性能。

鲁棒性是反映控制系统稳定性可靠性的重要指标，它能够确保系统在不确定性和干扰下的可控性和可靠性。

2.1 参数不确定性参数不确定性是指控制系统中的参数存在一定的不确定性，可能由于制造误差、环境变化或模型误差等原因引起。

控制系统的鲁棒性需要考虑到参数不确定性对系统性能的影响，并采取相应的控制策略来降低不确定性带来的损害。

2.2 随机干扰随机干扰是指在控制系统中可能存在的随机噪声或干扰。

鲁棒性和稳定性的区别

鲁棒性和稳定性的区别
鲁棒性和稳定性都是反应控制系统抗干扰能力的参数。

那么关于鲁棒性和稳定性的区别有哪些，我们先来看看两者的定义。

定义上
所谓“鲁棒性”，是指控制系统在一定（结构，大小）的参数摄动下，维持其它某些性能的特性。

所谓“稳定性”，是指控制系统在使它偏离平衡状态的扰动作用消失后，返回原来平衡状态的能力。

受到的扰动
稳定性是指系统受到瞬时扰动，扰动消失后系统回到原来状态的能力，而鲁棒性是指系统受到持续扰动能保持原来状态的能力。

稳定的概念
稳定性分为一致稳定和渐进稳定，就是说可以慢慢的稳定也可以螺旋形绕着稳定点稳定；
鲁棒性，是指你可以设定一个鲁棒界（可以2范数也可以是无穷范数），只要系统在这个界内就是稳定的；
性能要求
两者其实是包含关系。

鲁棒性能包括：信号跟踪、干扰抑制、响应性和最优性等动态性能，其中稳定性仅仅是其前提条件。

通常控制系统在不稳定前其性能已经显著下降，因此鲁棒控制的最终目的是使系统满足所要求的鲁棒性能。

如有侵权请联系告知删除，感谢你们的配合！。

鲁棒性的设计教学PPT

设
能小
计
2
的
y2E(yy)2 m in
方
法
y 称为方差鲁棒性
和
步
方法
骤
➢通过减小参数名义值的偏差从而缩小输出特性的方差，但是减小参数的容差需要采用高性能的材料或者高精度的加工方法，这就意味着要提高产品的成本
➢利用非线性效应，通过合理选择参数在非线性曲线上的工作点或中心值，使质量特性值的波动缩小，这是一种波动传递衰减的非线性技术。
第
第12章鲁棒性设计
二
节
鲁
棒
鲁棒性设计的
性设计的方法和步骤
一般表达形式
已知：设计方案的结构关系（用函数或数值给出）信号因素：y0 及 y，y 设计因素：名义值和容差的取值范围，概率分布类型噪声因素：各个 zi 的概率分布及其参数（变差大小）
求出：设计因素的名义值 x 设计因素的容差 x ，x
第一节
鲁
和棒
质量
性设
模计
型的
基
本
概
念
第12章鲁棒性设计
质量特性值
一般工业产品的质量，可通过对特定功能和特性的测定或测量所得到的数值来评定，这一数值称为产品的质量特性值（或输出特性）。鲁棒性设计的主要任务是提高产品的质量和减少质量损失。在进行产品设计时，首先需要考虑的是如何保证质量特性来满足规定的技术要求。实际上，由于在制造和使用中会受到许多因素的影响，因此产品的质量特性值并非与所规定的目标值完全一致。例如，零件不可能按规定的名义尺寸精确地加工出来，电动机亦不可能按规定的名义（额定）输出功率进行工作。所以，任何一种产品的质量特性值与名义值之间都存在一定的偏差，偏差愈小，产品质量愈好。设产品质量特性值 y 对目标值 y 0 的变差为 y ，

生态系统的稳定性与鲁棒性

生态系统的稳定性与鲁棒性生态系统是指在一定区域内生物群落、非生物环境、各种交互关系等综合组成的系统。

它是一个相互依存、相互制约、协同演化的复杂系统。

生态系统稳定性（ecosystem stability）是指生态系统在受到外界干扰时，能够保持其内部结构和功能的持续性。

而生态系统鲁棒性（ecosystem resilience）是指生态系统在受到外界干扰后，能够恢复到其原有的结构和功能。

生态系统的稳定性和鲁棒性是生态学领域中重要的研究问题。

稳定性和鲁棒性不仅是确定生态系统长期生存的关键，也是生态系统管理和改善的重要目标。

然而，由于生态系统的复杂性和可变性，研究生态系统的稳定性和鲁棒性具有一定的困难性。

生态系统的稳定性和鲁棒性可以从多个角度来研究和评估。

从结构上来看，一个生态系统内的生物多样性和物种组成的稳定性是评估稳定性和鲁棒性的重要因素。

具有高度多样性的生态系统，比如热带雨林等，通常具有较强的稳定性和鲁棒性。

从功能上来看，生态系统的主要功能包括物质循环、能量流动等，这些功能的稳定性和鲁棒性也是评估生态系统的稳定性和鲁棒性的重要因素。

生态系统稳定性和鲁棒性的研究，一直是生态学领域的核心问题。

在如今的大环境下，生态系统面临着各种威胁，如气候变化、环境退化等，如何保持生态系统的稳定和鲁棒性，已成为全球关注的焦点问题。

在这个背景下，许多学者从各个角度出发，尝试寻找稳定性和鲁棒性的解决途径。

生态系统的生态学恢复是提高稳定性和鲁棒性的有效途径之一。

通过恢复退化的生态环境，增加生态系统的多样性和物种数量，可以提高生态系统的稳定性和鲁棒性。

同时，在进行生态恢复的过程中，也需要注意避免对生态系统的进一步破坏，以确保生态系统的长期稳定和鲁棒性。

生态系统管理和政策制定也是提高生态系统稳定性和鲁棒性的重要手段。

通过制定科学的管理和政策措施，可以减少人类活动对生态系统的影响，降低环境污染和生态破坏的程度，提高生态系统的稳定性和鲁棒性。

鲁棒性分析ppt课件

3.1预约代理输入入住和退宿日期 3.2预约代理输入房间类型 4.预约代理点击“查询”按钮
………… 11预约代理输入顾客姓名 12.预约代理点击“查询”按钮 13.如果没有找到匹配的顾客：
13.1预约代理输入地址信息 13.2预约代理输入电话信息 13.3预约代理点击“增加新顾客” 14.否则 14.1系统显示匹配信息列表 14.2预约代理选择所要查找的顾客 14.3系统跳转到顾客信息界面
xx
32
谢谢！
xx
33
对于用例的每一个动作： a.确定并增加边界组件 b.确定并增加服务组件 c.确定并增加实体组件 d.画出这些组件间的关联 e.把每个组件都贴上用来满足用例交互的动作标签
xx
16
第1步——选择一个用例
选择一个用例：创建预约
1.顾客联系预约代理 2.预约代理选择“新建预约”图标 3.预约代理输入查询标准
xx
6
鲁棒性分析
鲁棒性分析是这样一个过程，它引导我们从用例转换为支持用例的模型：
需求模型设计模型
SRS
用例模型域模型
xx
7
鲁棒性分析
鲁棒性分析的输入：一个用例这个用例的用例场景这个用例的活动图（如果可以用到）域模型（domain model）
鲁棒性分析的输出：通过一个UML序列图和一些设计组件：边界、服务、实体组件，我们得出设计模型。
架构模型设计模型
解决方案模型
编码
xx
3
流程图
用例表
TCP
Client
Server
使用鲁棒性分析为用例创建一个设计模型
通过合并设计和架构模型来创建解决方案模型
精化域模型来满足解决方案建立复杂对象状态的模型

鲁棒控制理论第一章

60—70年代，控制理论中关于状态空间的结构性理论得到了突破性的进展
建立了线性系统的能控、能观性理论
提出了反馈镇定的一整套严密的理论和方法
这些理论和方法却依赖于受控对象的精确的数学模型

由于实际的系统往往都是运行在不断变化的环境中，各种因素(如温度、原料、负荷、设备等)都是随时间变化的，一般说来，这种变化是无法精确掌握的。又由于受理论和方法的限制，在实际系统的建模过程中经常要做—些简化处理，如降阶、时变参数的定常化处理、非线性方程的线性化等使得实际系统和我们赖以做分析和设计的数学模型之间存在一定的差别。
Doyle等人提出可根据范数界限扰动有效地描述模型不
确定性，由此他发展了判别鲁棒稳定性和鲁棒性能的强有力工具——结构奇异值。
Vidyasagar等人于1982年提出了同时镇定化问题：给
定 r 个被控对象P1，P2 ，…，Pr ，能否找到一个控制器，镇定所有被控对象。这里，被控对象由多个模型描述，主要是由故障或非线性系统在多个工作点线性化造成的。

鲁棒性定义

从某种抽象的意义上来谈鲁棒性本身，而不局限于控制系统的鲁棒性。首先，鲁棒性是一种性质，它应该与某种事物相关联。如控制系统、矩阵等。因而我们通常所说的控制系统的鲁棒性即是与控制系统相关的某种意义下的抗扰能力。其次，鲁棒性所言及的对象并不是事物本身，而是事物的某种性质，如控制系统的稳定性、矩阵的可逆性或正定性等等。因而通常的“控制系统的鲁棒性”这种说法并不确切。是一种很笼统的说法。如若确切地表述，则需指明“某事物的某种性质”的鲁棒性，如控制系统的稳定性的鲁棒性，简称控制系统的稳定鲁棒性；控制系统的某种性能的鲁棒性，简称控制系统的性能鲁棒性。