第4章-1鲁棒性分析
鲁棒分析 TMP-RA
鲁棒分析Robustness Analysis 编号：TMP- RA版本 1.0变更记录1．引言鲁棒性分析（Robustness Analysis）引导我们从用例转换为支持用例的模型。
鲁棒性分析的输入：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UML序列图和一些设计组件：边界、控制、实体，我们得出设计模型。
2.序列图2.1用户时序图2.2鲁棒分析2.2.1基本事件流1)用户向系统发出“个人信息查看”请求。
2)系统向用户弹出是否修改界面。
3)用户做出选择后，显示相应界面。
选择修改则进入修改个人信息页面，并按照相应的规则确认用户输入的信息是否合法；选择不修改，则返回原有个人信息页面。
4)若3）中选择修改按钮，则需要用户修改个人信息，包括用户名、性别、邮箱，联系电话。
5)系统将对4）中用户输入的个人信息进行确认，是否有不合法的信息。
6)信息输入合法，系统将用户输入的个人信息进行保存。
2.2.2扩展事件流5）a如果输入的用户名、性别、邮箱，联系电话有误，则提示用户重新输入上述信息。
5）a1用户选择取消，则结束用例，对用户修改的个人信息不做保存。
5）a2用户修改用户名、性别、邮箱，联系电话，转到5）。
2.2.3绘制边界对象首先，我们可以将参与者和边界对象绘制出来。
如图2-2-3-12.2.4逐渐引入控制对象及实体对象我们根据事件流中的步骤5，以及扩展路径的描述，就可以在原图上增加相应的控制对象，得到进一步的鲁棒分析图。
如图2-2-4-1。
软件工程与软件鲁棒性评估
需求分类
需求验证
对需求进行分类，便于管理和 分析
验证需求是否满足用户期望和 系统功能
需求文档编写
用户需求规格说明书
详细描述用户需求的规格和要求
系统需求规格说明书
定义系统功能和性能等具体要求
总结
软件需求分析是软件工程中至关重要的一环，通过 合理的需求获取、分析和文档编写，可以确保软件 项目顺利进行并最终成功交付。在实际项目中，需 求分析通常是一个反复迭代的过程，需要和相关利 益相关者充分沟通和确认，以避免后期的问题和风
重要手段，需要在软件开发过程中严格遵守。
● 05
第五章 软件测试
软件测试概述
软件测试是验证软件是否符合需求和预期性 能的过程。在软件开发过程中，测试是一个 至关重要的环节，能够帮助发现和修复软件 中的缺陷，提高软件的质量和可靠性。通过 不断的测试，可以提高软件的稳定性和用户
满意度。
测试类型
单元测试
含义
单元测试
测试框架
使用JUnit、 Mockito等框架进
行单元测试
Mock对象
覆盖率
用于模拟依赖对象， 解决单元测试过程
中的依赖问题
衡量测试用例覆盖 代码的百分比，提
高代码质量
软件设计与编码总结
设计模式应用
根据实际需求选择 适合的设计模式
单元测试重要性
编码规范遵循
单元测试是保证软 件质量的关键步骤
严格遵守编码规范， 提高代码质量和可
读性
持续优化改进
不断优化设计和编 码，提高软件的性
能和可维护性
软件设计与编码的重要性
软件设计与编码是软件工程中至关重要的环节，良 好的设计可以提高软件的可维护性和可扩展性，规 范的编码可以减少bug产生，提高软件质量。设计 模式、编码规范和单元测试是保证软件工程质量的
实战OO：鲁棒分析
实战OO：鲁棒分析徐锋/ 文引言曾经有人指出结构化分析技术存在一个致命的弱点，其在分析模型和系统的设计模型之间，存在着一个本质性的断层。
这个断层导致系统构想与实现在设计时产生了分离。
而在面向对象系统中，是否也存在这个现象呢？从理论上说，OO技术是可以将系统中几乎独立的各个方面链接成一个语义上的整体。
但在许多OO的实践中，却也感受到了这种分析与设计的鸿沟，当完成了用例建模之后，要开始绘制顺序图或协作图，至而演化成为设计类图，总是感到有些力不从心。
其实存在着一个方法，它可以有效地填补这个鸿沟，那就是Ivar Jacobson在1991年引入的OO世界的Robustness分析，中文译做鲁棒分析、健壮性分析。
虽然“Robustness 分析”这一名字中带有分析一词，但准确地说它有着很多与设计类似的工作，只是它并不能够算是正式的设计，因此被归到分析阶段中。
也许是由于简单易用，也许是由于它通常不被文档化保存，只是绘制成草图的形式，现在在RUP中、在很多OO技术书籍中，好像越来越少看到它的出现。
但是希望这一切不要让你与这个强大的工具擦肩而过，学会它吧，它将成为你强大的秘密武器。
什么是鲁棒分析在和大家一起运用鲁棒分析技术继续完成我们的任务之前，还是一起来了解一下什么是鲁棒分析？有了一些基本的概念和认识，才能够有效地应用它。
1 鲁棒性分析的作用鲁棒性分析具体来说有什么用呢？它是如何帮助大家跨越分析与设计之间的鸿沟呢？在OO分析与设计中，它能够完成以下几个关键任务：1）正确性检查：鲁棒分析将通过比顺序图更简单、更有效的图形来描绘用例中的传递过程，从而确保用例是正确的，而且没有指定对于特定对象来说不合理、不可能的系统行为。
而且，熟练掌握鲁棒分析，甚至可以成为编写用例描述时结合使用的一种有效方法。
2）完整性检查：通过鲁棒分析，你可以很容易地找到用例描述中所有必须的扩展路径。
3）持续发现对象：在做鲁棒分析时，你将开始思考具体的细节，从而很容易发现在域建模时遗失的对象，而这些对象在绘制顺序图时不容易被重新找到，而只会让你感觉根本无法绘制出相应的顺序图。
反馈控制系统课程设计
反馈控制系统课程设计一、课程目标知识目标：1. 让学生理解反馈控制系统的基本概念，掌握其工作原理和数学模型；2. 使学生掌握反馈控制系统稳定性、准确性和鲁棒性的分析方法；3. 帮助学生了解反馈控制系统在实际工程中的应用。
技能目标：1. 培养学生运用数学工具分析和解决反馈控制系统中问题的能力；2. 培养学生设计简单反馈控制系统的能力，提高其动手实践能力；3. 提高学生利用现代信息技术查找资料、自主学习的能力。
情感态度价值观目标：1. 培养学生对待科学技术的正确态度，提高其创新意识和团队合作精神；2. 激发学生对自动化领域的兴趣，引导其关注我国自动化技术的发展；3. 培养学生具备良好的工程伦理素养，使其在未来的工作中能够遵循职业道德，为社会做出贡献。
课程性质分析：本课程为自动化专业核心课程，旨在帮助学生建立反馈控制系统的基本理论体系，为后续专业课程打下坚实基础。
学生特点分析：学生具备一定的数学基础和电路基础知识，对自动化领域有一定的了解，但缺乏实际工程经验。
教学要求：1. 注重理论联系实际，提高学生的实际应用能力；2. 鼓励学生积极参与课堂讨论，培养其独立思考能力；3. 结合现代教育技术，提高课堂教学效果。
二、教学内容本课程教学内容主要包括以下几部分：1. 反馈控制系统基本概念：介绍反馈控制系统的定义、分类及基本组成部分，分析开环控制系统与闭环控制系统的区别与联系。
2. 反馈控制系统的数学模型：讲解线性系统、非线性系统及离散时间系统的数学模型，分析不同模型的适用场合。
3. 反馈控制系统的性能分析：探讨稳定性、准确性和鲁棒性等性能指标，介绍相应的分析方法。
4. 反馈控制器设计：介绍PID控制器、状态反馈控制器、观测器设计等常见控制器的设计方法，分析各自优缺点。
5. 反馈控制系统的应用：结合实际案例，讲解反馈控制系统在工业、交通、生物医学等领域的应用。
6. 反馈控制系统仿真与实验：介绍MATLAB/Simulink等仿真软件在反馈控制系统中的应用，组织学生进行相关实验，提高实际操作能力。
鲁棒性
y
闭环传递函数为
G ( s, r ) GCL ( s, r ) 1 kG( s, r )
Gcl(s)的分母为 D( s, r ) kN ( s)
例：
s 3 2s 2 2s 1 G ( s, r ) 4 s r3 s 3 r2 s 2 r1 s 1
r1 4， 5, r2 [3,4], r3 [2,3]
Kharitonov定理
具有不确定参数的系统
假设系统的特征多项式为
f ( s) an s n an1s n1 a1s a0 (1)
其系数满足
ai ai ai , i 0,1,, n,0 [ai , ai ]
我们称(1)为区间多项式，为了判定系统的稳定性，应该 研究所有可能的参数组合，这是个无穷检验问题。 前苏联数学家 Kharitonov于1978年给出了关于判断区 间多项式族鲁棒稳定性的四多项式定理，为研究参数不 确定系统的鲁棒性分析奠定了基础。
R
闭环系统鲁棒稳定性ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ析
加性不确定性 考虑下图所示系统
(s) G
u k K(s) G(s) y
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
其中
P0 ( j ) K ( j ) 1 P0 ( j ) K ( j ) 分别为开环和闭环频率特性的标称函数，简单的推导 GK 0 ( j ) P0 ( j ) K ( j ), GB 0
可得
而传递函数
GB ( j ) 1 GK ( j ) GB ( j ) 1 P0 ( j ) K ( j ) GK ( j ) S (s) 1 1 P0 ( s ) K ( s )
4-SISO系统鲁棒性分析-part1-灵敏度2017
被控对象 P(s)
S
T P
=1
被控对象 P(s)
SPT
=1 1+ PC
被控对象 P= (s) SPT
= 1 , G 1+ GH
PC
反馈环节 H= (s) SHT
= −GH , G 1+ GH
PC
3.1 SISO反馈系统的灵敏度
控制与仿真中心
灵敏度计算实例 R(s)
—
例：天线的灵敏度函数。
C(s) H (s)
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ问题1
本节重点
如何求取SISO系统 灵敏度函数？
问题2
问题3
系统灵敏度的定义？
系统灵敏度的含义？
3.1 SISO反馈系统的灵敏度
控制与仿真中心
3.1.1 灵敏度定义 问题：
由于被控对象的变化而引起 的系统输出的变化有多大？
3.1 SISO反馈系统的灵敏度
控制与仿真中心
闭环系统的输出变化
闭环系统：
1 系统灵敏度 22 反馈系统的内部稳定性
3 鲁棒稳定性判据 4 鲁棒性能
控制与仿真中心
内容回顾
系统中的存在不确定性
R(s)
—
C(s)
( P0 , ∆P )
D(s) + Y (s)
频域模型的不确定性表示方法： 加性不确定性 乘性不确定性
被控对象模型的不确定性对系统输出带来多大变化？
控制与仿真中心
Y (s)
H (s)
当GH很大时，灵敏度约为-1，则H(s) 的变化将直接 影响输出响应。因此，保持反馈部分不因环境的改变而 改变，或者说保持反馈增益为常数，是非常重要的。
3.1 SISO反馈系统的灵敏度
生了现代鲁棒控制。鲁棒控制理论发...
Classified Index: TP273U.D.C: 681.513.3Thesis for the Master Degree in EngineeringRESEARCHES ON ROBUST CONTROL AND APPLICATION OF NON-MINIMUM PHASESYSTEMSWenjun Candidate: Fan Supervisor: Associate Prof. Ma JieAcademic Degree Applied for: Master of EngineeringSpeciality: Control Science and Engineering Affiliation: Control and Simulation CenterDate of Defence: June, 2009Degree Conferring Institution: Harbin Institute of Technology摘 要本文以磁悬浮球和一级倒立摆两个典型的非最小相位系统为研究对象，对只有一个不稳定极点的非最小相位系统采用混合灵敏度设计，对同时具有不稳定零、极点的非最小相位系统采用复合控制，并分别在磁悬浮球系统和一级倒立摆系统中实现。
首先，分别建立磁悬浮球系统和一级倒立摆系统的数学模型，并将非线性模型线性化，分别分析系统的能控性以及系统中包含的不确定性因素。
其次，研究了灵敏度设计中的鲁棒性、加权函数选择原则、优化指标等问题，针对只有不稳定极点的磁悬浮球系统，先运用PV控制将其稳定，测试系统对象特性，得到名义对象和不确定性界后再运用混合灵敏度设计，通过转化成H∞标准问题求解控制器。
然后，针对同时具有不稳定零、极点的非最小相位系统，研究输出反馈鲁棒性设计的极限，并采用复合控制方案，以倒立摆系统为例，先用经典控制稳定摆角回路，再对位置回路进行H∞输出反馈控制设计。
《现代控制理论基础》讲义教案第4章.docx
III、综合部分第四早线性多变量系统的综合与设计4.1引言前面我们介绍的内容都属于系统的描述与分析。
系统的描述主要解决系统的建模、各种数学模型（时域、频域、内部、外部描述）Z间的相互转换等；系统的分析，则主要研究系统的定量变化规律（如状态方程的解，即系统的运动分析等）和定性行为（如能控性、能观测性、稳定性等）。
而综合与设计问题则与此相反，即在己知系统结构和参数（被控系统数学模型）的基础上，寻求控制规律，以使系统具有某种期望的性能。
一般说来，这种控制规律常取反馈形式，因为无论是在抗干扰性或鲁棒性能方面，反馈闭环系统的性能都远优于非反馈或开环系统。
在本章中，我们将以状态空间描述和状态空间方法为基础，仍然在吋域中讨论线性反馈控制规律的综合与设计方法。
4. 1. 1问题的提法给定系统的状态空间描述若再给定系统的某个期望的性能指标，它既可以是时域或频域的某种特征量（如超调量、过渡过程时间、极、零点），也可以是使某个性能函数取极小或极大。
此时，综合问题就是寻求一个控制作用u,使得在该控制作用下系统满足所给定的期望性能指标。
对于线性状态反馈控制律u = -Kx + r对于线性输岀反馈控制律u = -Ffy + r其中r e R'为参考输入向量。
由此构成的闭环反馈系统分别为x - {A- BK）x+ Br y-Cx或x = {A-BHC）x+Br y = Cx闭坏反馈系统的系统矩阵分别为九=A — BKA H=A-BHC即工K = (A—BK,B,C)或工〃=(A—BHC,B,C)°闭环传递函数矩阵G K⑶=C '[si-(A-BK)Y] BG H G) = C_,[si-(A-BHOf B我们在这里将着重指出，作为综合问题，将必须考虑三个方面的因素，即1)抗外部干扰问题；2)抗内部结构与参数的摄动问题，即鲁棒性(Robustness)问题；3)控制规律的工程实现问题。
一般说来，综合和设计是两个有区别的概念。
控制系统中的鲁棒性分析与控制策略设计研究
控制系统中的鲁棒性分析与控制策略设计研究控制系统，是指对一个系统的输出或状态进行调节，以实现预期输入值或状态的一种技术手段。
在该技术中，鲁棒性（Robustness）是一个十分重要的概念。
其指的是在各种干扰和不确定性因素的影响下，系统应当保持良好的性能表现。
因此，控制系统中鲁棒性分析与控制策略设计的研究就成为了十分热门的领域之一。
一、控制系统的鲁棒性分析1. 鲁棒性分析的概念在控制系统中，鲁棒性是系统在不确定性的干扰下，维持优良性能的能力。
它用来描述任何控制系统都需具有的普遍属性，如抗扰性和确定性。
在控制系统中，鲁棒性分析是指寻找并描述系统在各种不确定性信息下的反应和表现。
2. 鲁棒性分析的方法控制系统的鲁棒性分析方法包括：稳定性分析、性能分析和设计分析。
稳定性分析通过将控制器的采样间隔和控制系统的模型一起考虑，给出控制器选择的要求。
通过分析控制器的输入-输出关系，稳定性分析能够求得系统的稳定性界。
性能分析是一种基于功率或能源函数的分析方法，包括各种性能指标，如能耗和调节时间等。
通过考虑系统在带有各种干扰的情况下的表现，性能分析还可以提供对系统鲁棒性的关键特性刻画。
设计分析方法是鲁棒性分析中应用得最广泛的方法。
可以从控制器的设计策略以及控制系统的性质之间建立联系，以研究控制器设计对控制系统稳定性、性能和鲁棒性的影响。
二、控制策略设计在控制系统中，控制策略设计是实现优化系统性能的重要工具。
最近的研究表明，对于复杂系统，鲁棒性控制策略的使用相对于传统控制策略而言能够有效提高系统的鲁棒性能，从而实现较高的系统性能。
1. 鲁棒性反馈控制鲁棒性反馈控制指控制器将干扰输入作为重要设计参数，通过相应地调整控制器的输出，以优化系统的性能。
2. 鲁棒性前馈控制鲁棒性前馈控制器是一种可以补偿系统动态误差的控制器，它通过将干扰输入作为重要的控制参量，以补偿系统的动态误差，从而提高控制系统的鲁棒性能。
3. 综合鲁棒控制综合鲁棒控制是控制系统中最复杂的一种控制策略。
网络拓扑结构的鲁棒性分析与优化
网络拓扑结构的鲁棒性分析与优化第一章引言1.1 研究背景与意义网络拓扑结构是计算机网络中的核心组成部分，它影响着网络的性能、可靠性和安全性。
在现代社会中，依赖计算机和互联网的应用越来越广泛，因此对网络拓扑结构的鲁棒性分析与优化显得尤为重要。
随着技术的不断进步，网络拓扑结构设计与管理变得更加复杂，因此需要深入研究网络拓扑结构的鲁棒性，并通过优化方法来提高网络的性能。
1.2 研究内容与目标本文主要研究网络拓扑结构的鲁棒性分析与优化。
首先，对网络拓扑结构进行了详细的介绍和分类，深入分析了各种拓扑结构的特点和优缺点。
然后，通过鲁棒性分析方法，探讨了网络拓扑结构在面对各种故障和攻击时的响应能力。
最后，通过优化方法，提出了改进网络拓扑结构的方案，并评估了优化结果的性能。
第二章网络拓扑结构的介绍与分类2.1 网络拓扑结构的定义网络拓扑结构是指计算机网络中各节点和连接线之间的物理或逻辑关系。
常见的网络拓扑结构包括星型、总线型、环型、树型和网状等。
2.2 网络拓扑结构的分类根据不同的应用需求和技术要求，网络拓扑结构可以分为以下几类：中心化拓扑结构、分布式拓扑结构和混合拓扑结构。
中心化拓扑结构是指拥有一个中心节点，并以该中心节点为核心进行数据传输和管理。
分布式拓扑结构是指网络中各节点之间具有相对平等的地位，并通过互联互通进行数据传输。
混合拓扑结构是指综合了中心化和分布式特点的网络拓扑结构。
第三章网络拓扑结构的鲁棒性分析3.1 鲁棒性的定义与指标鲁棒性是指网络拓扑结构在面对故障和攻击时的稳定性和恢复能力。
为了量化网络拓扑结构的鲁棒性，我们可以使用一些指标，例如平均路径长度、网络直径、鲁棒性指数等。
3.2 鲁棒性分析方法在网络拓扑结构的鲁棒性分析中，常用的方法包括模型分析、仿真实验和实际网络验证。
模型分析是通过建立数学模型来研究网络拓扑结构的鲁棒性。
仿真实验是通过计算机模拟对网络拓扑结构进行故障和攻击的测试。
实际网络验证是通过在真实网络中进行故障和攻击的实验来验证网络拓扑结构的鲁棒性。
线性控制系统教案4-性能鲁棒3
第四章多变量反馈系统的性能和鲁棒性Performance and Robustness of Multivariable Feedback Systems 本章内容：∙主增益principal gains (奇异值singular values)∙系统性能的评估assessing performance∙特征轨迹characteristic loci∙算子范数operator norms∙利用算子范数说明性能∙不确定的表示representations of uncertainty∙稳定性鲁棒stability robustness∙性能鲁棒performance robustness4.1 Introduction使用反馈的目的：减少不确定性的影响；镇定不稳定系统。
不确定性：环境的扰动和噪声(disturbance and noise)；系统本身的行为变化的不可预知(unpredictable ways)。
系统的性能：输出跟踪参考输入的能力系统的鲁棒性：在外部扰动下系统回复原状的能力4.2 主增益Principal gains (singular values)在SISO系统中：稳定裕度(stability margins)和暂态响应(transient response)可以由开环频率特性确定(增益特性gain characteristic)。
MIMO 系统：增益不唯一，即 ()()G s u s 依赖于()u s 的方向(解释)。
因此，研究的思路：从SISO 系统单一的增益到MIMO 系统限制增益的范围，即使用矩阵范数限制比值：1()()()(), ()()G s y s G s u s u s y s - 定义从向量的范数到诱导的矩阵范数x = ――欧氏范数(Euclidean vector norm)0()supx Gx G s x ≠= ――诱导的矩阵范数s G σ= ――Hilbert 范数或谱范数(spectral norm)G 的奇异值(singular values): H G G 或H GG 的正特征值的平方根 ()G s 的主增益(principal gains): ()G j ω的奇异值 一般假设：120m σσσσσ=≥≥≥=> 称, σσ为最大，最小主增益， (())()s G j G j σωω= 注意(())G j σω与频率相关，与2G ，G ∞不同。
鲁棒分析方法
15
可视化建模与UML
构建交互模型
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可视化建模与UML
转换成通信图
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可视化建模与UML
交互模型的类型与演变
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可视化建模与UML
分析阶段的交互模型
工作方法：针对用例图中的每个用例，并结合领域模型
中的类，寻找分析类，并通过Robustness分析来理清业 务逻辑流程，再用交互模型将其确定下来
注意：主要关注于区分出边界对象、实体对象和控制对 象，暂时不要考虑其具体的实现类 说明：对于较复杂的用例，可以按上述的流程逐渐地进 行分析、设计、实施；但对于比较简单的用例而言，也 是可以直接从用例描述中导出设计阶段交互模型
19
可视化建模与UML
分析阶段的交互模型之后
引入基础类：包括基础框架、程序库等
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可视化建模与UML
鲁棒分析—寻找边界对象
• •
图书管理员向系统发出“新增书籍信息”请求——
主窗口、“新增书籍信息”按钮
系统要求图书管理员选择要新增的书籍是计算机类 还是非计算机类——书籍类别列表框。
•
图书管理员做出选择 后，显示相应界面， 让图书管理员输入信 息，并自动根据书号 规则生成书号—— “新书信息录入”窗口 及辅助的“提交”按钮
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可视化建模与UML
在什么情况下需要控制类 如果控制流比较简单，只处理象添加、修改和 删除这样的功能，通常可以由边界类来处理。 如果业务流程比较复杂，则需要单独设计控制 类。 通常一个控制类只和一个角色进行交互，这是 基于最小化变更对系统的影响来考虑的。
11
可视化建模与UML
鲁棒分析—从事件流开始
附：鲁棒分析方法
A3000过程控制实验指导 第四章
第四章串级控制系统实验第一节串级控制系统的连接实践一、串接控制系统的组成图4-1是串级控制系统的方框图。
该系统有主、副两个控制回路，主、副调节器相串联工作，其中主调节器有自己独立的设定值R，它的输出m1作为副调节器的给定值，副调节器的输出m2控制执行器，以改变主参数C1。
图4-1 串级控制系统的方框图R-主参数的给定值 C1-被控的主参数 C2-副参数f1(t)-作用在主对象上的扰动 f2(t)-作用在副对象上的扰动二、串级控制系统的特点1.改善了过程的动态特性由负反馈原理可知，副回路不仅能改变副对象的结构，而且还能使副对象的放大系数减小，频带变宽，从而使系统的响应速度变快，动态性能得到改善。
2.能与时克服进入副回路的各种二次扰动，提高了系统抗扰动能力串级控制系统由于比单回路控制系统多了一个副回路，当二次扰动进入副回路，由于主对象的时间常数大于副对象的时间常数，因而当扰动还没有影响到主控参数时，副调节器就开始动作，与时减小或消除扰动对主参数的影响。
基于这个特点，在设计串级控制系统时尽可能把可能产生的扰动都纳入到副回路中，以确保主参数的控制质量。
至于作用在主对象上的一次扰动对主参数的影响，一般通过主回路的控制来消除。
3.提高了系统的鲁棒性由于副回路的存在，它对副对象（包括执行机构）特性变化的灵敏度降低，即系统的鲁棒性得到了提高。
具有一定的自适应能力串级控制系统的主回路是一个定值控制系统，副回路则是一个随动系统。
主调节器能按照负荷和操作条件的变化，不断地自动改变副调节器的给定值，使副调节器的给定值能适应负荷和操作条件的变化。
三、串级控制系统的设计原则1.主、副回路的设计1)副回路不仅要包括生产过程中的主要扰动，而且应该尽可能包括更多的扰动信号。
2)主、副对象的时间常数要合理匹配，一般要求主、副对象时间常数的匹配能使主、副回路的工作频率之比大于3。
为此，要求主、副回路的时间常数之比应该在3～10之间。
控制系统鲁棒性分析
控制系统鲁棒性分析控制系统是应用于工程领域的一种重要技术，用于实现对系统行为的精确控制。
然而，在实际应用中，系统可能会受到外部扰动和内部参数变化的影响，导致系统性能下降甚至失效。
为了解决这一问题，控制系统的鲁棒性分析变得尤为重要。
本文将介绍控制系统鲁棒性分析的概念、目的、方法以及相关应用。
一、概述控制系统鲁棒性是指系统对参数变化、扰动和不确定性的适应能力，即使在面对这些变化时，系统仍能保持稳定性、可控性和鲁棒性。
鲁棒性分析旨在评估和提高控制系统的鲁棒性能力，通过对系统的特性进行分析和优化，以保证系统在不确定环境下的可靠性和稳定性。
二、鲁棒性分析的目的控制系统鲁棒性分析的主要目的是预测和评估系统对不确定性和变化的响应能力，发现和解决可能导致系统不稳定或性能下降的问题。
通过鲁棒性分析，可以为控制系统的设计、调试和优化提供指导，从而提高系统的稳定性和可控性。
三、鲁棒性分析方法1. 频域分析频域分析是一种常用的鲁棒性分析方法，通过研究系统的频率响应和稳定边界，评估系统对频率扰动的抗干扰能力。
其中，包括经典的辐射圆法、奈奎斯特稳定判据等方法。
通过频域分析，可以得到系统的带宽、相位余量等指标，为鲁棒控制器设计提供依据。
2. 时域分析时域分析是一种通过研究系统的时态响应，评估系统对时域扰动的鲁棒性能力。
时域分析方法包括传输函数、状态空间、脉冲响应等分析方法，在控制系统设计中常用于系统的性能评估和参数调试。
3. 鲁棒控制器设计鲁棒控制器设计是控制系统鲁棒性分析的重要内容之一。
鲁棒控制器可以通过增加控制器的鲁棒性来提高整个系统的鲁棒性能力。
通常采用的方法包括H∞控制器设计、μ合成控制器设计等。
四、鲁棒性分析的应用控制系统鲁棒性分析广泛应用于工业自动化、航空航天、机械制造等领域。
例如，在飞机的飞行控制系统中，鲁棒性分析可以提高飞行控制系统对风速变化、负载扰动等的抗干扰能力，保证飞机的飞行稳定性；在过程控制中，鲁棒性分析可以提高控制系统对工艺参数变化、测量误差等的容错能力，确保工艺过程的稳定性和一致性。
控制系统中的鲁棒性分析和设计
控制系统中的鲁棒性分析和设计控制系统是指用来控制和调节物理过程或计算机软件系统的一组设备或程序。
鲁棒性是指控制系统在不同的外部和内部扰动下能够保持稳定的能力。
在现实世界中，外部和内部的扰动是不可避免的，因此控制系统的鲁棒性是非常重要的。
鲁棒性分析是控制系统设计中的一个重要步骤。
它的主要目的是确定系统对于各种扰动的响应情况，并在此基础上对系统进行调整和改进。
鲁棒性分析可以帮助设计人员找到系统中的弱点，并提供改善方案以增强系统的鲁棒性。
在控制系统中，扰动可以来自很多方面，例如电源电压的变化、机械振动、气压和温度的波动、噪声和干扰等。
这些扰动会改变控制系统的输入和输出，从而影响系统的稳定性和性能。
因此，在进行鲁棒性分析时，需要综合考虑不同扰动的影响，并进行系统模型的建立和数学分析。
控制系统的数学模型通常包括一些基本元素，例如模型参数、系统状态、输入输出关系和控制策略等。
基于这些元素，可以使用不同的数学方法来分析和调整控制系统的鲁棒性。
其中，一个常用的方法是H∞ 渐近鲁棒控制。
它是一种基于线性代数和控制理论的鲁棒性设计方法，可以保证系统对于各种扰动的响应是最小的，并且系统总体性能是最优的。
H∞ 渐近鲁棒控制方法常用于工业控制系统、机器人技术和飞行器控制等领域。
除了H∞ 渐近鲁棒控制之外，还有其他一些设计方法也可以用于鲁棒性分析和优化。
例如，模型预测控制（MPC）和自适应控制方法。
MPC可以在多个预测时刻内对系统进行优化，从而提高系统的鲁棒性和控制效果。
而自适应控制方法可以根据实际环境和扰动情况自动调整系统参数和控制策略，以保证系统的稳定性和鲁棒性。
总之，鲁棒性分析和设计是控制系统设计中的重要环节，可以帮助设计人员找到系统中的弱点，并提供改善方案以提高系统的鲁棒性和性能。
不同的鲁棒性设计方法各有优缺点，需要根据实际需求来选择。
在未来，随着技术的不断进步，我们相信控制系统的鲁棒性分析和优化会变得更加简单和易于实现。
鲁棒性
1鲁棒性的基本概念“鲁棒”是一个音译词，其英文为robust ，意思是“强壮的”、“健壮的”。
在控制理论中，鲁棒性表示当一个控制系统中的参数或外部环境发生变化（摄动）时，系统能否保持正常工作的一种特性或属性。
鲁棒概念可以描述为：假定对象的数学模型属于一集合，考察反馈系统的某些特性，如内部稳定性，给定一控制器Ｋ，如果集合中的每一个对象都能保持这种特性成立，则称该控制器对此特性是鲁棒的。
因此谈及鲁棒性必有一个控制器、一个对象的集合和某些系统特性。
由于一个具有良好鲁棒性的控制系统能够保证，当控制参数发生变化（或在一定范围内发生了变化）时系统仍能具有良好的控制性能。
因此，我们在设计控制器时就要考虑使得控制系统具有好的鲁棒性，即设计具有鲁棒性的控制器——鲁棒控制器。
所以，鲁棒控制就是设计这样一种控制器，它能保证控制对象在自身参数或外部环境在某种范围内发生变化时，仍能正常工作。
这种控制器的特点是当上述变化发生时，控制器自身的结构和参数都不改变。
2 鲁棒控制系统我们总是假设已经知道了受控对象的模型，但由于在实际问题中，系统特性或参数的变化常常是不可避免的，在实际中存在种种不确定因素，如： 1）参数变化；2）未建模动态特性； 3）平衡点的变化； 4）传感器噪声；5）不可预测的干扰输入； 等等。
产生变化的原因主要有两个方面，一个是由于测量的不精确使特性或参数的实际值偏离它的设计值；另一个是系统运行过程中受环境因素的影响而引起特性或参数的缓慢变化。
因此，如何使所设计的控制系统在系统参数发生摄动的情况下，仍具有期望的性能便成为控制理论中的一个重要研究课题。
所以我们所建立的对象模型只能是实际物理系统的不精确的表示。
鲁棒系统设计的目标就是要在模型不精确和存在其他变化因素的条件下，使系统仍能保持预期的性能。
如果模型的变化和模型的不精确不影响系统的稳定性和其它动态性能，这样的系统我们称它为鲁棒控制系统。
2.1系统的不确定性 2.1.1参数不确定性 如二阶系统：()[]+-∈++=a a a as s s G ,,112可以代表带阻尼的弹簧装置，RLC 电路等。
鲁棒控制理论
H W WT 0
L 1 L
WT 0 , 所以系统鲁棒 。
1, 和先前得到的结果一样
稳定条件
不仅适用于SISO系统, 也适用于MIMO系统。现在讨论MIMO系 统如何定义无穷范数的问题。考虑如下图 所示稳定的MIMO系统
H
1
u
F
y
系统范数是下列范数的诱导范数
u y
2 2
i
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 N ,若P为有理的,则N和D分别
P 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 D0 P N0 M
N
W2
D 0 M DW1
N 0 和 D 0 表示标称系统 分母和分子的不确定性
1, R
考虑一般的摄动模型LL’,相对摄动满足
L ' ( j ) L ( j ) L ( j ) W ( j ) , R
摄动模型可以等价地写为
L L (1 LW ), 其中 L 为任意频率函数 , 且满足
L ( j ) 1, 即 L
可以证明上式是满足相对摄动条件下闭环
系统稳定的充要条件。虽然它是在假设开 环系统稳定的前提下获得,但是可以证明, 当标称开环系统与受摄动开环系统有相同 数目的右半平面极点时,鲁棒稳定条件对 于开环不稳定系统仍然成立。 采用范数概念,上面的鲁棒稳定条件可以 写为
W ( j )T 0 ( j )
鲁棒控制理论
第一篇
第一章
H
控制理论
概述
1.2 鲁棒性的基本概念 鲁棒概念:假定对象的数学模型属于一集合P， 考察反馈系统的某些特性，如内部稳定性，给定一 控制器K，如果集合P中的每一个对象都能保持这种 特性成立，则称该控制器对此特性是鲁棒的。
多模态机器学习算法的稳健性与鲁棒性优化
多模态机器学习算法的稳健性与鲁棒性优化第一章：引言在过去的几十年里，机器学习算法在多个领域中取得了显著的进展。
然而，现实世界中的数据往往是多模态的，包含了不同类型的信息，如图像、文本、音频等。
因此，如何有效地处理多模态数据成为了一个重要且具有挑战性的问题。
本文将重点讨论多模态机器学习算法的稳健性与鲁棒性优化。
第二章：多模态机器学习算法概述2.1 多模态数据表示与融合在处理多模态数据时，首先需要将不同类型的信息表示为计算机能够理解和处理的形式。
常见的方法包括将图像转换为向量表示、将文本转换为向量表示等。
然后，需要将不同类型信息进行融合，以便进行后续分析和建模。
2.2 多模态特征提取在进行多模态数据分析时，关键是提取有用且具有判别能力的特征。
常见方法包括使用卷积神经网络（CNN）提取图像特征、使用词袋（Bag-of-Words）方法提取文本特征等。
同时，还可以通过深度学习方法学习多模态特征表示，如联合训练多个模态的神经网络等。
第三章：多模态机器学习算法的稳健性问题3.1 数据不平衡问题在多模态数据中，不同类型的信息往往具有不同的分布特性。
然而，传统的机器学习算法对于数据不平衡问题容易出现偏差。
因此，需要采用适当的方法来处理数据不平衡问题，如重采样、样本加权等。
3.2 噪声与异常值处理在现实世界中，多模态数据常常包含噪声和异常值。
这些噪声和异常值可能来自于传感器错误、数据采集错误等。
因此，在进行多模态机器学习算法建模时需要考虑如何处理这些噪声和异常值。
第四章：多模态机器学习算法的鲁棒性优化4.1 鲁棒特征选择在进行特征选择时，需要考虑到特征之间可能存在的相关性、冗余性等问题。
同时还需要考虑到特征对于噪声和异常值的鲁棒性。
因此，在进行鲁棒特征选择时可以使用稳定选择方法、基于稳定度的特征选择方法等。
4.2 鲁棒模型训练在进行模型训练时，需要考虑到模型的鲁棒性。
传统的机器学习算法往往对于噪声和异常值非常敏感，容易导致过拟合等问题。
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第3c步——确定实体组件 步 确定实体组件
活动：2.预约代理选择“新建预约”
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在活动图里分析所有动作
活动：3.预约代理输入查询标准
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在活动图里分析所有动作
活动：4.预约代理点击“查询”按钮
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分析与设计的差异
分析能够帮助你对系统必须支持的业务过程（业务流程） 进行建模： 用例 域模型 设计能够帮助你对系统是怎样支持业务进程进行建模。 设计模型包括： 边界（用户界面）组件 服务组件 实体组件
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鲁棒性分析过程描述
1.选择一个用例 2.构造一个满足用例活动性的协作图。 a.识别支持用例活动的设计组件。 b.画出这些组件间的关联 c.用信息标记这些关联 3.从另一个角度，把协作图转换成序列图（可选的）。
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利用序列图弄清设计模型
1.按照对第一次动作反映的时间顺序将合作者安排在序 列图的顶部。 2.在第一次活动中为每一个消息添加信息链（message link）和活动条（activation bars）. 3.对于每一个活动都重复第2步操作，直至转换完成为 止。
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第1步——为第一个活动安排组件 步 为第一个活动安排组件
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第2步——添加消息连接和活动条 步 添加消息连接和活动条
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每一个活动重复第2步 第3步——每一个活动重复第 步 步 每一个活动重复第
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第2步——在图中放置参与者 步 在图中放置参与者
把参与者放到协作图中：
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第3a步——确定边界组件 步 确定边界组件
活动：2.预约代理选择“新建预约”
用鲁棒性分析创建 设计模型
目标
本章学习目标:
能够解释一个鲁棒性分析以及相应设计模型的 目的及元素。 能够识别UML协作图的基本元素。 利用鲁棒性分析为一个用例创建一个设计模型。 能够识别UML序列图的基本元素。 生成一个设计模式的序列图视图。
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谢 谢！
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把协作图转换成序列图
为了给鲁棒性分析提供另外一个视角，你可以把协作图 转换成序列图。这个图对开发者而言将更为有用。 下一个部分将描述UML序列图。
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序列图元素
调整控制流 在工作流中隔离所有从边界组件到实体组件的更改。
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实体组件
“一个实体类（组件）通常用来模拟那些长期存在并且具 用持久性的信息。”（Jacobson，Booch，和Rumbaugh 第 184页）。
实体通常与域对象通信。（Entities usually correspond to domain objects ） 大多数实体是具有持久性的。 实体可以有非常复杂的行为。
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边界组件
“一个边界类（或者边界组件）用于针对系统和参与者 （用户或者外部系统）之间交互建模。”（Jacobson， Booch，和Rumbaugh 第183页）。
ResvUI BookingAgent
抽取用户界面、传感器(sensors) 、通信接口等。 高层（High-level）用户接口组件。 每一个边界组件必须至少与一个参与者关联起来。
Hale Waihona Puke 中国软件行业协会教育与培训委员会
第1步——选择一个用例 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 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 ………… 21.系统保存预约并显示预约编号 22.预约代理点击“确定”
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第3a步——确定边界组件 步 确定边界组件
活动：2.预约代理选择“新建预约”
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第3b步——确定服务组件 步 确定服务组件
活动：2.预约代理选择“新建预约”
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流程图
架构模型 需求模型 项目干系人 脑海中的模型 设计模型 解决方案 模型 编码
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流程图
用例表
使用鲁棒性分析为用例创 建一个设计模型
TCP Client Server
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 模型
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服务组件
（“控制（服务）类（组件）扮演协调、序列化、事务 以及控制另外的对象的角色，而且他们经常被用来封装 与某个特定用例的控制。”Jacobson，Booch，和 Rumbaugh 第185页）。
ResvUI BookingAgent
ResvService
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
用例模型 SRS
域模型
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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。
应用设计模式到域模型和 解决方案模型中
open() edit() edit()
Dirty
使用状态图确定并建立复杂 对象状态的模型
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Clean
close()
save()
设计模型简介
设计模型是根据需求模型（用例和域模型）来创建的。 设计模型与架构模型结合产生出解决方案模型。
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每一个活动重复第2步 第3步——每一个活动重复第 步 步 每一个活动重复第
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总结
鲁棒性分析创建了一个满足用例的设计组件模型。它被 称为设计模型。 我们用UML的协作图来可视化设计模型。 为了提供用例协作的另外一种视角,我们通常把设计模型 转换成序列图。
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鲁棒性分析演示
1.选择一个适当的用例。 2.把一个参与者放到协作图里面。 3.分析这个用例（活动图）。 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
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协作图元素
UML协作图元素如下：
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协作图元素
先前协作图变更为：
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协作图元素
消息箭头可以指示： 一个方法调用 远程方法请求 一个异步信息 序列标签指示： 消息的顺序 即将调用的信息的活动 多对象（Multi-objects ）代表了一个相关对象的集合。