鲁棒控制基础理论课程设计

控制系统鲁棒性设计控制系统鲁棒性设计是指在考虑到系统动态特性和不确定因素的情况下，设计出具有良好鲁棒性的控制系统。

鲁棒性设计的目标是使系统能够在不确定因素的干扰下仍然能够保持稳定性和性能。

本文将从鲁棒性设计的概念、重要性以及实现鲁棒性设计的方法三个方面对控制系统鲁棒性设计进行探讨。

一、鲁棒性设计的概念鲁棒性是指系统对于参数变化、外部干扰以及模型不准确性等因素的容忍度。

在控制系统中，不同的干扰和参数变化可能会导致系统动态特性和稳定性发生变化，鲁棒性设计的目标就是保证系统的性能不受这些因素的影响而变差。

二、鲁棒性设计的重要性鲁棒性设计在控制系统中具有重要的意义。

首先，现实世界中的系统往往存在着各种不确定因素，如参数变化、外部干扰等，如果控制系统在面对这些不确定因素时不能保持稳定性和性能，则无法满足实际应用的需求。

其次，控制系统的设计往往是建立在一定的模型假设下进行的，而这些模型存在不准确性，因此需要通过鲁棒性设计来保证系统的稳定性和性能。

最后，鲁棒性设计可以提高系统对于异常情况的响应能力，确保系统在面对未知情况时仍能正常工作。

三、实现鲁棒性设计的方法实现鲁棒性设计的方法主要包括模型不确定性分析、鲁棒控制器设计以及鲁棒性性能评估等。

1. 模型不确定性分析在鲁棒性设计中，模型的不确定性是一个重要的考虑因素。

通过对系统模型的不确定性进行分析，可以了解到系统模型的不确定部分，从而进一步确定鲁棒控制设计中需要关注的方面。

2. 鲁棒控制器设计鲁棒控制器设计是实现鲁棒性设计的关键步骤。

鲁棒控制器的设计需要考虑到系统的不确定性和干扰，通过引入校正项或者使用鲁棒控制策略，可以使得控制系统对于不确定因素的变化具有一定的容忍度，从而保证系统的稳定性和性能。

3. 鲁棒性性能评估鲁棒性性能评估是评价控制系统鲁棒性设计效果的重要手段。

通过对控制系统的鲁棒稳定性和鲁棒性能进行评估，可以判断控制系统对于不确定因素的容忍度以及系统性能的表现。

最优控制问题的鲁棒控制算法设计最优控制问题作为控制理论的重要研究领域，涉及到在给定约束条件下，寻找使性能指标最优化的控制策略。

然而，现实中的控制系统常常会受到参数的不确定性和外部干扰的影响，这就需要设计一种鲁棒控制算法，以提高控制系统的稳定性和鲁棒性。

一、最优控制问题简介最优控制问题是研究在给定约束条件下，求解性能函数最优的控制策略的问题。

在控制理论中，最优控制可以分为静态最优控制和动态最优控制，其中动态最优控制又分为无模型和具有模型的控制。

静态最优控制是指在给定约束条件下，通过调节系统的输入使得性能指标最优化。

常用的方法有变分法、极大极小原理等。

动态最优控制则考虑到系统的动力学特性，通过在一段时间内控制系统的状态变量，使得性能指标在这段时间内最优化。

无模型的动态最优控制主要采用最优控制算法，如最优化理论、线性二次型控制等；具有模型的动态最优控制则使用最优化理论中的动态规划方法。

二、鲁棒控制算法设计鲁棒控制算法是为了应对控制系统中的参数不确定性和外部干扰而设计的一种控制策略。

它能够使得控制系统不受扰动的影响，保持稳定性和性能。

1. H∞控制算法H∞控制是一种常用的鲁棒控制算法，它通过优化系统的H∞性能指标来设计控制器。

H∞控制的基本思想是在系统的输入和输出之间引入一个H∞范数，以保证系统对内外干扰的鲁棒性。

2. μ合成算法μ合成算法是一种基于频率域的鲁棒控制算法，它通过优化系统的鲁棒稳定裕度指标来设计控制器。

μ合成算法首先确定系统的不确定性范围，然后通过搜索合适的控制器来最小化系统对不确定性的敏感度。

3. 小波神经网络算法小波神经网络是一种结合小波分析和神经网络的算法，它可以有效地应对控制系统中的不确定性和非线性。

小波神经网络算法通过训练网络的权重和阈值来实现控制系统的稳定性和鲁棒性。

三、鲁棒控制算法的应用鲁棒控制算法在实际控制系统中有着广泛的应用。

下面以飞行器控制系统为例，说明鲁棒控制算法的应用。

机械系统的鲁棒控制与鲁棒优化设计鲁棒控制与鲁棒优化设计是机械系统中关键的技术手段，能够在不确定性和变动性环境下实现稳定可靠的控制。

本文将探讨机械系统鲁棒控制与鲁棒优化设计的原理、方法和应用。

一、机械系统的鲁棒控制机械系统的鲁棒控制是指在存在参数不确定性、外部扰动和模型误差的情况下，仍能确保系统稳定性和性能的控制方法。

鲁棒控制能够应对系统的不确定性和变动性，提高系统的稳定性和鲁棒性。

鲁棒控制的关键是设计具有鲁棒性的控制器。

鲁棒控制常用的方法包括H∞控制、μ合成控制和自适应控制等。

其中，H∞控制是一种基于最优控制理论的方法，能够优化系统的鲁棒性能。

μ合成控制通过寻找闭环系统的最小鲁棒性能函数，设计出鲁棒控制器。

自适应控制则通过根据系统的环境变化和参数变动调整控制器的参数，以提高系统的鲁棒性。

二、机械系统的鲁棒优化设计除了鲁棒控制外，鲁棒优化设计也是提高机械系统性能的重要手段。

鲁棒优化设计是指在系统参数不确定和模型偏差的情况下，优化系统的性能指标。

通过鲁棒优化设计，可以使系统具备更好的控制性能，减小外部扰动的影响。

常用的鲁棒优化设计方法包括基于最优化理论的方法和基于神经网络的方法。

基于最优化理论的方法可以采用数学优化模型，将优化问题转化为求解最值的问题。

基于神经网络的方法则通过训练神经网络，得到系统的非线性映射关系，从而实现优化设计。

在鲁棒优化设计中，还需要考虑不确定性和变动性因素的影响。

例如，对于机械系统中存在的参数不确定性，可以采用模糊控制方法进行建模和设计。

模糊控制能够处理参数模糊和模糊逻辑关系，提高系统的鲁棒性。

三、机械系统鲁棒控制与鲁棒优化设计的应用机械系统鲁棒控制与鲁棒优化设计在工程实践中得到了广泛应用。

例如，在工业自动化领域，机械系统的鲁棒控制和鲁棒优化设计可以提高生产过程的稳定性和效率。

在航空航天领域，鲁棒控制技术可以提高航空器的操纵性和安全性。

此外，机械系统鲁棒控制与鲁棒优化设计还在智能机器人、医疗设备和交通系统等领域中有重要应用。

直流电动机的鲁棒控制设计直流电动机的鲁棒控制设计直流电动机的鲁棒控制设计一、引言直流电动机在整个电力拖动应用中，占有十分重要的地位。

相对于交流电动机，直流电动机的调速性能更为优越，在大范围、高精度调速要求的应用中，成为首选。

因此，研究直流电动机的调速具有十分重要的意义。

由于电机的参数和模型受到其应用环境的影响，常规的 PID控制在电机参数发生变化的时候，将变得不可靠。

文中将鲁棒控制技术应用到电机调速系统中，可有效地避免电动机模型及外加载荷的变化对系统的影响，增加系统的可靠性。

文中设计了鲁棒控制器，给出了直流电动机的数学模型，并将设计的鲁棒控制器应用在直流电动机模型上，对其进行了计算机仿真实验，给出了仿真结果。

二、鲁棒控制器的设计 1、鲁棒控制鲁棒控制理论是在空间通过某些性能指标的无穷范数优化而获得具有鲁棒性能控制器的一种控制理论。

范数为矩阵函数在开右半平面的最大奇异值的上界，其物理意义是它代表系统获得的最大能量增益。

近年鲁棒控制方法得到迅速发展，特别是对模型具有不确定性及干扰能量为有限信号的系统，应用控制理论设计的控制器进行控制，使系统具有很强的鲁棒性。

2、系统的能控性和能观性研究能控性和能观性是控制器设计中比较基本的一步。

（ 1）状态能控性状态能控性的含义是系统控制输入支配状态变量的能力。

状态能控性的定义：如果对任何初始状态任何时间，和任何最终状态，存在着一个输入使成立，则动态系统是状态可控。

反之，则系统的该状态不能控的。

若全体状态变量均满足要求，则称为系统是完全可控的。

能控性判据：系统可控的充分必要条件是的秩为 n， n是状态个数。

（ 2）状态能观性状态能观性的含义是系统控制输出支配状态变量的能力。

状态能观的定义：如果对任何时刻，输入信号和在之间的输入，初始状态能被确定，则动态系统，是状态能观的。

反之，系统是状态不能观的。

若通过输出量的测量值确定所有状态变量，则系统是完全状态能观的。

状态能观判据：系统能观的充分必要条件是是满秩的，即秩为 n。

控制系统的鲁棒性分析与设计控制系统是现代工程中的重要组成部分，其设计和应用对于提高工程的稳定性和性能至关重要。

然而，在实际应用中，控制系统常常面临来自外界环境、传感器误差、模型不准确等各种不确定性因素的干扰，这些干扰会严重影响控制系统的性能。

因此，控制系统的鲁棒性分析与设计成为了解决这些问题的关键。

一、什么是鲁棒性分析与设计鲁棒性分析与设计是指通过对控制系统的鲁棒性进行分析，找出系统的脆弱性和鲁棒性不足的原因，并通过设计措施来提高系统的鲁棒性。

鲁棒性是指系统对于参数变动、外部扰动和建模误差等不确定性因素的稳定性和性能表现。

二、鲁棒性分析的方法1. 传统方法传统的鲁棒性分析方法主要基于频域和时域的数学分析技术，如极点分析、干扰灵敏度函数分析等。

这些方法适用于线性系统，并且需要系统的数学模型。

2. 基于仿真的方法基于仿真的鲁棒性分析方法不需要系统的数学模型，而是通过对系统进行数值仿真，模拟系统在不确定性变动下的性能表现。

常用的方法有蒙特卡洛仿真法、参数扰动法等。

3. 基于优化的方法基于优化的鲁棒性分析方法通过对系统的控制器参数进行优化，使得系统在不确定性条件下具有较好的性能表现。

常用的方法有H∞优化、μ合成等。

三、鲁棒性设计的原则1. 鲁棒稳定性原则鲁棒性设计的首要目标是保证系统的稳定性，即使在不确定性因素发生变化的情况下，系统也能保持稳定的性能。

2. 鲁棒性增益裕度原则鲁棒性设计的另一个重要原则是增加系统的增益裕度，即在系统的参数变动和外部扰动发生时，系统仍然能够保持稳定。

3. 鲁棒性性能原则除了稳定性，鲁棒性设计还需要考虑系统的性能表现。

鲁棒性性能原则要求系统在不确定性条件下具有良好的跟踪能力、鲁棒抑制能力等。

四、鲁棒性设计的方法1. 系统建模鲁棒性设计需要基于系统的数学模型进行分析和设计。

因此，首先需要对控制系统进行准确的数学建模，包括传递函数模型、状态空间模型等。

2. 鲁棒性分析通过对系统的鲁棒性进行分析，找出系统的脆弱性和不足之处，确定需要改进的方面。

控制系统的鲁棒性分析与设计控制系统是现代科技中的重要组成部分，它广泛运用于工业自动化、机械控制、电力系统等领域。

在控制系统设计中，鲁棒性是一个非常重要的概念。

它可以指控制系统的稳定性、抗扰性和适应性。

这篇文章旨在介绍鲁棒性的概念、分析和设计方法，以帮助读者更好地理解控制系统的鲁棒性问题。

一、鲁棒性的概念控制系统的鲁棒性是指该系统对于环境扰动和系统参数变化的变动能力。

它是保证控制系统稳定性和良好性能的基础，也是控制系统设计中的重要问题。

例如，对于温度控制系统，如果控制系统鲁棒性不够好，当它遇到外界温度变化时，可能导致系统失去稳定性，无法维持所需温度。

因此，鲁棒性可以看作是控制系统抵抗外界扰动和环境变化的能力。

二、鲁棒性的分析方法要分析控制系统的鲁棒性，可以使用现代控制理论中的鲁棒控制方法。

鲁棒控制方法主要有两类：1）基于频域方法；2）基于时域方法。

下面分别介绍这两种方法。

1、基于频域方法基于频域方法主要利用控制系统的传递函数描述控制系统稳定性和鲁棒性问题。

具体方法包括Bode图和Nyquist图等方法。

其中，Bode图是一种将传递函数的幅频特性和相频特性绘制于同一图像中的图形。

Nyquist图则可以描述传递函数对相位变化的响应特性。

这两种方法均依赖于传递函数，因此并不是所有的控制系统都可以用这种方法进行鲁棒性分析。

2、基于时域方法基于时域方法则主要利用控制系统的状态空间模型来描述控制系统的稳定性和鲁棒性。

基于时域方法主要有两种：Lyapunov函数法和Pole Placement法。

其中，Lyapunov函数法是通过构造Lyapunov函数来对控制系统进行稳定性分析的方法。

Pole Placement法则是通过选择控制系统的极点来使得控制系统保持稳定性。

三、鲁棒性的设计方法设计鲁棒控制器是控制系统鲁棒性分析的重要环节。

鲁棒控制器的设计可以基于H∞控制器或者μ控制器。

其中，H∞控制器是一种基于最优控制思想的，优化控制器的灵敏度权重函数来制定控制器的方法。

鲁棒控制理论基础章1. 引言鲁棒控制是指当系统受到外界干扰时，仍能保持一定稳定性的控制方法。

鲁棒控制方法的出现，是为了解决传统控制方法在系统故障和外界干扰下容易失效的问题。

鲁棒控制理论也因此应运而生。

本章将介绍鲁棒控制理论的基础知识，包括鲁棒性概念、鲁棒控制设计指标及鲁棒控制设计方法。

2. 鲁棒性概念2.1 鲁棒性定义鲁棒性是指控制系统能够在一定程度上抵抗外界干扰、模型不确定性和参数扰动等不利因素的性能。

在控制系统中，外部干扰是不可避免的，特别是在现代控制领域中，系统模型和控制器参数的不确定性也是普遍存在的。

因此，了解和掌握鲁棒性理论对于控制系统稳定性的提高和鲁棒性能的设计至关重要。

2.2 鲁棒性评价指标鲁棒性评价指标通常采用灵敏度函数和鲁棒稳定裕度等指标来评估系统的鲁棒性能。

其中，灵敏度函数是指系统输出间的变化与系统输入间的变化之间的关系，鲁棒稳定裕度则是指系统在一定范围内满足稳定性要求的能力。

2.3 鲁棒性的分类鲁棒性可分为参数鲁棒性和结构鲁棒性两种。

参数鲁棒性是指系统在参数变化时对系统鲁棒性的影响，即当有一个扰动作用到系统参数上时，系统是否能够维持一定的稳定性。

结构鲁棒性是指系统在模型不精确或者模型存在未知扰动时，仍能够保证鲁棒稳定性。

3. 鲁棒控制设计指标3.1 灵敏度函数在鲁棒控制设计中，灵敏度函数是一个重要的工具，其可以用来评估系统的稳定性。

针对灵敏度函数，可以设计出控制器，通过控制器来提高系统的稳定性。

3.2 鲁棒稳定裕度鲁棒稳定裕度是衡量鲁棒控制系统对于系统变化的一种指标。

通过定义不同的鲁棒稳定裕度，可以使得鲁棒控制系统更加健壮。

3.3 状态观测器状态观测器可以更加准确地预估系统的状态，提供更加精确的控制信号。

在鲁棒控制系统中，设计一个稳健的状态观测器可以提高系统的稳定性。

4. 鲁棒控制设计方法4.1 H∞控制H∞控制是一种经典的鲁棒控制方法，其通过最小化灵敏度函数，使得系统具有一定稳定性。

鲁棒控制理论与方法鲁棒控制是现代控制理论中的一个重要分支，它致力于设计出对系统参数变化、外部扰动和建模误差具有鲁棒性的控制器，以保证系统在不确定性环境下的稳定性和性能。

本文将介绍鲁棒控制的基本理论和常用方法，以及其在工业控制、机器人控制等领域中的应用。

一、鲁棒控制基础理论鲁棒性是指控制系统对不确定性的一种抵抗能力，它可以通过针对系统模型的不确定性建立数学模型，以保证系统稳定性和性能。

鲁棒控制的基础理论包括：1. H∞ 控制理论：H∞ 控制是一种用于处理线性时不变系统鲁棒控制问题的数学工具。

该方法通过定义一个性能指标，以最小化系统输出的最坏情况下的波动来设计控制器。

2. μ合成控制理论：μ合成是一种基于描述函数的鲁棒控制方法，它将系统不确定性建模为复杂函数，并通过求解非线性最优化问题来设计控制器。

3. 鲁棒控制的小参数理论：该理论主要研究在参数扰动很小时，系统性能的鲁棒稳定性和鲁棒性问题。

二、常用的鲁棒控制方法鲁棒控制方法多种多样，下面列举几种常用的方法：1. H∞ 控制方法：H∞ 控制方法通过在系统输出和控制器输入之间引入鲁棒性加权函数来设计鲁棒控制器。

该方法适用于线性时不变系统和线性时变系统。

2. μ合成控制方法：μ合成控制方法通过优化复杂描述函数来设计鲁棒控制器。

该方法适用于线性和非线性系统，并且具有较强的泛化能力。

3. 自适应控制方法：自适应控制方法将未知参数作为反馈调整的对象，通过在线估计参数的方式设计鲁棒控制器。

该方法适用于需要适应不确定性参数的系统。

4. 鲁棒滑模控制方法：鲁棒滑模控制方法通过引入滑模面的概念，以实现对系统模型误差和扰动的高度鲁棒性。

该方法适用于非线性和时变系统。

三、鲁棒控制在工业与机器人控制中的应用鲁棒控制在工业控制和机器人控制领域具有广泛的应用，以下列举几个实际应用案例：1. 工业过程控制：鲁棒控制可以用于工业过程中对温度、压力、流量等参数的控制。

通过对系统模型的不确定性建模和鲁棒控制器的设计，可以保证工业过程的稳定性和性能。

控制理论系统鲁棒控制器设计方法鲁棒控制器设计方法是控制理论系统中的重要研究方向之一。

通过设计有效的鲁棒控制器，可以在不确定性和外部干扰的情况下保持系统的稳定性和性能。

本文将介绍一种常用的鲁棒控制器设计方法——H∞控制器设计方法，以及其在实际应用中的一些问题和挑战。

H∞控制器设计方法是鲁棒控制器设计中广泛应用的一种方法。

该方法通过鲁棒性性能指标H∞范数来描述系统的稳定性和性能，并通过优化过程来设计出满足要求的控制器。

在H∞控制器设计中，系统的不确定性和外部干扰被建模为带有加性扰动的系统。

通过引入权重函数，可以对系统的不同频率范围进行加权，从而实现对不确定性和干扰的控制。

在H∞控制器设计方法中，首先需要对系统进行数学建模。

这包括确定系统的状态方程、输入和输出方程以及系统的不确定性和外部干扰。

然后，根据系统的性能要求和鲁棒性要求，选择适当的H∞范数来描述系统的稳定性和性能指标。

一般来说，H∞范数越小，表示系统对不确定性和干扰更鲁棒。

接下来，通过优化过程来设计H∞控制器。

优化过程的目标是找到满足要求的控制器参数，使得系统的H∞范数最小。

这个过程通常通过数值优化方法来实现，例如线性矩阵不等式（LMI）方法。

通过计算和迭代，可以得到满足系统性能要求的控制器参数。

然而，H∞控制器设计方法在实际应用中面临一些挑战和问题。

首先，系统的建模可能存在不确定性和误差，这会影响控制器设计的准确性和性能。

其次，优化过程可能会面临计算复杂度的问题，尤其是在系统的维度较大的情况下。

此外，控制器的实时实施和稳定性问题也需要考虑。

针对这些问题和挑战，研究人员提出了一些改进和解决方法。

例如，可以使用系统辨识方法来改善系统的建模精度，从而提高控制器设计的准确性。

同时，优化算法的改进和并行计算技术的使用也可以显著提高控制器设计的效率。

此外，针对具体应用领域的特点，可以设计和应用一些特殊的鲁棒控制策略，例如基于自适应控制和模糊控制的方法。

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。

《鲁棒控制与鲁棒控制器设计》鲁棒控制是指在系统存在不确定性和外部干扰的情况下仍然能够保证系统稳定性和性能的控制方法。

在现实生活中，控制系统往往会受到各种不确定因素的影响，如参数变化、外部扰动、测量误差等。

鲁棒控制的目标就是在这些不确定性的情况下，保持系统的稳定性和性能。

鲁棒控制器设计是实现鲁棒控制的关键环节。

其设计目标是要求控制器能够在不确定性和外部干扰的情况下仍然能够保持系统的稳定性和性能。

鲁棒控制器设计的方法有很多种，下面介绍两种常见的设计方法：1.H∞鲁棒控制H∞鲁棒控制是一种基于频域的鲁棒控制方法。

它通过最小化系统输入输出的γ范数来设计控制器，使系统对不确定性和外部干扰具有鲁棒稳定性和鲁棒性能。

H∞鲁棒控制的设计流程一般包括以下几个步骤：首先，建立系统模型，获取系统的传递函数；然后，根据系统模型设计一个传递函数为V的鲁棒性能权值V；接着，利用V来计算问题的解；最后，根据问题的解设计出最优的鲁棒控制器。

2.μ合成鲁棒控制μ合成鲁棒控制是一种基于频域分析的鲁棒控制方法。

它通过合成满足一定性能要求的不确定性权值函数，来设计鲁棒控制器。

μ合成鲁棒控制的基本思想是先构造正向控制律，使得系统的输出能够满足给定性能要求；然后，构造反向控制律，抵消系统的不确定性和外界干扰，使得系统具有鲁棒稳定性。

以上是两种常见的鲁棒控制器设计方法，它们都能够有效地确保系统在不确定性和外部干扰的情况下仍能保持稳定性和性能。

在实际应用中，根据具体系统的特点和需求，可以选择合适的鲁棒控制器设计方法来解决问题。

总结起来，鲁棒控制器设计是鲁棒控制的关键环节之一、通过合适的设计方法，能够使系统在面对不确定性和外部干扰的情况下仍然能够保持稳定性和性能。

在实际应用中，我们应根据具体情况选择合适的鲁棒控制器设计方法，以满足系统的要求。