鲁棒控制
控制系统鲁棒控制
控制系统鲁棒控制鲁棒控制是一种在控制系统中应用的重要技术，旨在实现对误差、干扰和不确定性的抵抗能力。
该技术的核心思想是通过设计控制器，以使系统对于各种不确定因素的影响具有一定的容忍性，从而保证系统的性能和稳定性。
本文将介绍控制系统鲁棒控制的概念、应用、设计方法以及鲁棒性分析等内容。
一、概述控制系统鲁棒控制是指在设计控制器时考虑到系统参数的不确定性、外界干扰以及测量误差等因素，以保证系统的稳定性和性能。
鲁棒控制的目标是使系统对于这些不确定因素具有一定的容忍性，从而实现了对不稳定因素的抵抗，提高了系统的可靠性和性能。
二、鲁棒控制的应用鲁棒控制广泛应用于各个领域，例如飞行器、机器人、汽车等。
在这些领域中，系统的参数往往难以准确获取，外界环境也存在不确定性因素，因此采用鲁棒控制可以提高系统的稳定性和性能。
三、鲁棒控制的设计方法鲁棒控制的设计方法有很多种，其中比较常用的是H∞控制和μ合成控制。
1. H∞控制H∞控制是一种常用的鲁棒控制设计方法，其主要基于H∞优化理论。
通过给定性能权重函数，设计一个状态反馈控制器，使系统的传递函数具有一定的鲁棒稳定性和性能。
2. μ合成控制μ合成控制是一种另类的鲁棒控制设计方法，其基于多项式算法和复杂函数理论。
通过对系统的不确定因素进行建模，并对控制器进行优化设计，实现对系统的鲁棒性能的最优化。
四、鲁棒性分析在控制系统中，鲁棒性分析是非常重要的一步，可以评估控制系统对于不确定性和干扰的容忍程度。
常用的鲁棒性分析方法有小增益辨识、相合性和鲁棒稳定裕度等。
1. 小增益辨识小增益辨识是通过对系统的稳定性和性能进行评估，以确定系统参数的变化范围。
通过小增益辨识可以分析系统对于参数变化的容忍能力，从而指导控制器的设计。
2. 相合性相合性是通过分析系统的输入和输出关系，以确定系统的稳定性和性能。
在鲁棒性分析中，相合性是评估系统对于不确定因素的鲁棒性能的一种重要指标。
3. 鲁棒稳定裕度鲁棒稳定裕度是指系统在设计的控制器下的稳定性边界。
控制系统中的鲁棒控制与模糊控制比较
控制系统中的鲁棒控制与模糊控制比较在控制系统中，鲁棒控制和模糊控制是两种常见的控制方法。
它们都在处理系统的不确定性和非线性方面起着重要作用。
然而，鲁棒控制和模糊控制在原理和实际应用方面存在一些差异。
本文将比较鲁棒控制和模糊控制的特点、优点和缺点，并分析它们在控制系统中的适用性。
1. 鲁棒控制鲁棒控制是一种处理系统模型不确定性的控制方法。
它通过设计鲁棒稳定控制器来确保系统在存在参数变化或外部干扰时的稳定性和性能。
鲁棒控制方法通常基于系统的数学模型，并利用最优控制理论和鲁棒性分析方法来设计控制器。
鲁棒控制的特点：1.1 基于数学模型：鲁棒控制方法要求系统有准确的数学模型，并且能够对模型中存在的不确定性进行分析和处理。
1.2 强鲁棒性：鲁棒控制的目标是设计一个控制器，使系统在参数变化、扰动和建模误差的情况下保持稳定。
鲁棒控制方法具有较强的鲁棒性能。
1.3 易于分析和设计：鲁棒控制是一种基于数学模型的控制方法，可以通过分析系统的稳定性和性能指标来设计控制器。
鲁棒控制的优点：2.1 稳定性：鲁棒控制方法能够保证系统在存在不确定性和外部扰动的情况下保持稳定。
2.2 鲁棒性能：鲁棒控制方法能够在参数变化和建模误差的情况下保持较好的控制性能。
2.3 数学分析：鲁棒控制方法可以通过数学分析对系统的稳定性和性能进行准确的评估和设计。
鲁棒控制的缺点：3.1 复杂性：鲁棒控制方法通常依赖于系统的数学模型，且设计过程较为复杂。
3.2 非线性限制：鲁棒控制方法对系统的非线性特性有一定的限制，不适用于高度非线性系统。
3.3 效果依赖于模型准确性：鲁棒控制方法的性能依赖于系统模型的准确性，当模型存在误差时，控制效果可能会下降。
2. 模糊控制模糊控制是一种处理非线性和模糊信息的控制方法。
它通过设计模糊控制器来实现对系统的控制。
模糊控制方法通常基于经验规则和专家知识，并利用模糊逻辑和模糊推理来设计控制器。
模糊控制的特点：4.1 非精确建模：模糊控制方法不要求系统有准确的数学模型，能够处理不确定性和模糊性信息。
鲁棒控制课件
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• 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.
鲁棒控制方法
鲁棒控制方法鲁棒控制是一种能够在不确定因素存在的情况下保持系统稳定性和高性能的控制方法，能够有效地应对干扰、模型不确定性、测量误差等问题。
在工业自动化、航空航天、电力电子、汽车控制等众多领域都得到了广泛应用。
下面将介绍几种常见的鲁棒控制方法。
一、H∞控制方法H∞控制是一种基于H∞范数的优化设计方法，在保证系统稳定的前提下，同时最小化输出误差对系统控制的敏感性。
在应对不确定因素和干扰时，H∞控制具有良好的性能。
其基本思想是将控制系统中的不确定因素和干扰转化为一个被授权的、有界的、外部加入控制系统的信号，从而获得一个与系统扰动和不确定因素有关的李亚普诺夫函数，通过最小化该函数构建H∞控制器。
H2控制是一种线性鲁棒控制方法，通过最小化系统输出误差的均方值来保证系统控制的鲁棒性。
对于有利于系统稳定的外部干扰和参数扰动，可以采用H2控制增强系统鲁棒性。
该方法常用于工业自动化、电力电子、通信网络等领域。
三、μ-合成方法μ-合成方法是一种基于μ分析技术的鲁棒控制方法。
利用复杂的控制算法来确保系统的鲁棒性较强。
μ-合成方法的基本思想是将控制器的参数综合考虑到控制系统的所有可能变化，以及控制系统的不确定性和干扰，从而建立一个更加鲁棒的系统。
该方法的优点是具有较高的控制精度和鲁棒性，同时也适合于复杂的多变量系统。
四、经验模态分解鲁棒控制方法经验模态分解（EMD）是一种对非线性、非平稳数据进行处理的信号分析方法。
EMD鲁棒控制方法利用EMD分析信号的自适应性和鲁棒性，将系统的状态之间的相互作用显式地考虑在内，使控制器在不断改善的系统控制下不断优化控制效果，从而达到较好的控制效果和较高的鲁棒性。
综上所述，鲁棒控制方法可以有效地通过考虑控制系统中的不确定因素和干扰来提高系统的控制精度和鲁棒性。
选择合适的鲁棒控制方法取决于具体情况，需要根据控制目标、系统模型、预期性能和鲁棒性需求等因素进行选择。
鲁棒控制理论
鲁棒控制理论
鲁棒控制理论是一种系统工程学的控制理论，由美国科学家陆奇和国际系统工程的其他学者创造，旨在解决复杂的系统控制问题。
鲁棒控制理论提出了一种处理不确定性、复杂性和时间变化的新方法，其目标是建立一种能够针对系统模型中的离散不确定性和模型更新进行控制的机制，以实现最优的系统控制运行状态。
鲁棒控制的优点是它能够可靠的实现最优控制，即使系统模型受到不确定性和模型更新的影响，也能够有效地解决复杂系统控制问题。
鲁棒控制主要由以下三部分组成：模型，估计和控制。
首先，在模型构建方面，鲁棒控制理论针对复杂系统提出了新的离散不确定模型，解决了传统控制理论中模型不精确的问题，使模型更加准确、可靠，从而有效地控制复杂系统；其次，在参数估计方面，鲁棒控制提出了基于Kalman滤波公式的鲁棒参数估计方法，能够有效地处理系统中的测量噪声和估计误差，解决模型和估计不确定性的问题；最后，在控制方面，鲁棒控制结合了最优控制理论和去抖动技术，以实现良好的系统控制，有效解决模型不精确和时间变化带来的控制问题，提高系统控制性能和精度。
由于鲁棒控制理论对复杂系统控制问题的普遍性和可靠性，它已经得到了广泛的应用。
目前，鲁棒控制理论在自动化控制、机器人、智能车辆、飞行器控制等多个学科领域广泛应用，在系统设计、仿真验和控制实现等方面取得了重大的成果。
总之，鲁棒控制理论是一种实用性强、能够普遍应用于复杂系统
控制的系统工程技术，它不仅可以可靠地实现最优控制，而且能够有效解决复杂系统控制问题。
因此，鲁棒控制理论为复杂系统的控制提供了一种有效的解决方案，促进了控制学的发展，并为未来的自动控制应用奠定了基础。
控制系统中的鲁棒控制与自适应控制
控制系统中的鲁棒控制与自适应控制鲁棒控制与自适应控制是控制系统中两种重要的控制策略。
本文将对这两种控制方法进行详细介绍，并探讨它们在控制系统中的应用。
一、鲁棒控制鲁棒控制是一种控制方法，旨在使系统对于参数变化、外部干扰和建模误差具有较好的鲁棒性。
它通过设计控制器，使得系统能够在不确定性条件下保持稳定性和性能。
鲁棒控制通常用于应对实际系统中存在的模型不准确、参数变化和干扰等不确定因素。
鲁棒控制的一个重要工具是H∞控制理论。
H∞控制通过优化系统的H∞范数，将鲁棒性能与控制性能相结合。
它可以通过鲁棒性设计方法来有效地解决不确定性和干扰问题，提高系统的稳定性和鲁棒性。
鲁棒控制广泛应用于工业控制、飞行器控制和机器人控制等领域。
例如，在工业控制中，鲁棒控制可以帮助系统应对参数变化、负载扰动和模型不确定性。
在飞行器控制中，鲁棒控制可以提高系统对于风速变化和姿态扰动的鲁棒性。
在机器人控制中，鲁棒控制可以应对不确定的环境和任务需求变化。
二、自适应控制自适应控制是一种控制方法，通过实时地调整控制算法和参数来适应系统的变化。
自适应控制具有较强的适应性和鲁棒性，在面对系统参数变化和模型不准确时表现出良好的控制性能。
自适应控制基于模型参考自适应原理，通过参考模型来实现期望输出与实际输出的一致性。
它根据误差和系统状态，自适应地调整控制器参数，以达到期望的控制效果。
同时，自适应控制器还可以实时地对系统参数进行估计和补偿，提高系统的鲁棒性和性能。
自适应控制在很多领域都有广泛的应用。
例如，在机电系统中，自适应控制可用于解决系统刚性和非线性问题。
在信号处理中，自适应滤波器可用于实时地调整滤波器参数，提高滤波性能。
在网络控制系统中，自适应控制可用于应对网络延迟和通信丢包等问题。
三、鲁棒控制与自适应控制的比较与应用鲁棒控制与自适应控制是两种不同的控制方法，各自具有不同的优势和适用范围。
鲁棒控制适用于系统模型不准确、参数变化和干扰等不确定性较大的情况。
鲁棒控制的原理
鲁棒控制的原理一、引言鲁棒控制是现代控制理论中的一个重要概念，它的核心思想是通过设计控制系统，使其具有良好的鲁棒性，即在面对扰动、不确定性和模型误差等因素时，仍能保持良好的控制性能。
本文将介绍鲁棒控制的原理及其在实际应用中的重要性。
二、鲁棒控制的概念鲁棒控制是指控制系统能够在面对不确定性和外部扰动时，依然保持稳定性和性能。
与传统的准确建模和精确控制相比，鲁棒控制更加适用于复杂的实际系统。
鲁棒控制不依赖于系统的精确模型，而是通过设计鲁棒控制器来满足系统的性能要求。
鲁棒控制设计的目标是使系统对模型不确定性和扰动具有一定的鲁棒稳定性和性能。
三、鲁棒控制的原理鲁棒控制的原理基于系统的不确定性和外部扰动，通过设计鲁棒控制器来保证系统的稳定性和性能。
在鲁棒控制中，常用的方法有两种：一是通过设计鲁棒控制器来抵消系统的不确定性和扰动，以保持系统的稳定性和性能；二是通过设计鲁棒观测器来对系统的不确定性和扰动进行估计和补偿，以实现系统的稳定性和性能。
鲁棒控制设计的关键是选择合适的鲁棒性能指标和控制器结构。
常用的鲁棒性能指标包括鲁棒稳定裕度、鲁棒性能裕度和鲁棒敏感度函数等。
鲁棒控制器的结构可以根据具体的系统特性进行选择，常见的鲁棒控制器包括H∞控制器、μ合成控制器和鲁棒PID控制器等。
四、鲁棒控制的应用鲁棒控制在实际应用中具有广泛的应用价值。
首先，在工业控制领域，鲁棒控制可以应对系统参数不确定性和外部扰动，提高系统的鲁棒稳定性和性能。
其次，在航空航天领域，鲁棒控制可以应对飞行器的不确定性和外部干扰，确保飞行器的安全和稳定。
此外，在机器人领域，鲁棒控制可以应对环境的不确定性和外部扰动，提高机器人的自主导航和操作能力。
鲁棒控制的应用还涉及到经济系统、生物系统、能源系统等多个领域。
例如，在经济系统中，鲁棒控制可以应对市场波动和外部冲击，提高经济系统的鲁棒性和稳定性。
在生物系统中，鲁棒控制可以应对遗传变异和环境变化，保持生物系统的稳定和适应能力。
鲁棒控制
鲁棒控制的早期研究，主要针对单变量系统（SISO）的在微小摄动下的不确定性，具有代表性的是Zames提出的微分灵敏度分析。然而，实际工业过程中故障导致系统中参数的变化，这种变化是有界摄动而不是无穷小摄动。因此产生了以讨论参数在有界摄动下系统性能保持和控制为内容的现代鲁棒控制。
现代鲁棒控制是一个着重控制算法可靠性研究的控制器设计方法。其设计目标是找到在实际环境中为保证安全要求控制系统最小必须满足的要求。一旦设计好这个控制器，它的参数不能改变而且控制性能能够保证。
1鲁棒性（robustness）就是系统的健壮性。它是在异常和危险情况下系统生存的关键。比如说，计算机软件在输入错误、磁盘故障、网络过载或有意攻击情况下，能否不死机、不崩溃，就是该软件的鲁棒性。所谓“鲁棒性”，是指控制系统在一定（结构，大小）的参数摄动下，维持某些性能的特性。根据对性能的不同定义，可分为稳定鲁棒性和性能鲁棒性。以闭环系统的鲁棒性作为目标设计得到的固定控制器称为鲁棒控制器。 鲁棒控制是一个着重控制算法可靠性研究的控制器设计方法。鲁棒性一般定义为在实际环境中为保证安全要求控制系统最小必须满足的要求。一旦设计好这个控制器，它的参数不能改变而且控制性能保证。
鲁棒控制方法适用于稳定性和可靠性作为首要目标的应用，同时过程的动态特性已知且不确定因素的变化范围可以预估。飞机和空间飞行器的控制是这类系统的例子。
过程控制应用中，某些控制系统也可以用鲁棒控制方法设计，特别是对那些比较关键且（1）不确ห้องสมุดไป่ตู้因素变化范围大；（2）稳定裕度小的对象。
但是，鲁棒控制系统的设计要由高级专家完成。一旦设计成功，就不需太多的人工干预。另一方面，如果要升级或作重大调整，系统就要重新设计。
2当今的自动控制技术都是基于反馈的思想。反馈理论的要素包括三个部分：测量、比较和执行。测量关心的变量，与期望值相比较，用这个误差纠正调节控制系统的响应。 这个理论应用于自动控制的关键是，做出正确的测量和比较后，如何利用误差才能更好地纠正系统。
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问题的最初解法。同时，基于算子理论等现代数学工具，这一解法很快被他们推 广到一般的多变量系统。这方面的代表工作有 Francis, Helton 和 Zames 使用的 Ball-Helton 算子理论解法、Chang 和 Pearson 使用 Saraso 算子理论和矩阵 Nevanlinna- Pick 理论相结合的方法、Safonov 和 Verma 的 Hankel 范数逼近方法。 但遗憾的是, 最初的 H控制理论的标准频域方法在处理 MIMO 系统时，在数学 上和计算上显得十分无能为力。直到 J.C.Doyle 利用状态空间方法，对函数阵的 状态空间内/外互质分解，将其降低成一个状态空间方法可解的 Nehari/Hankel 范数问题, 才初步解决了上述数学计算问题。至此, H控制标准问题的状态空间 一般算法已初步形成，后被称为“1984”方法。它的主要思路是使闭环系统内稳 定的控制器参数化，即使 Youla 参数化方法,把 K 表示为稳定的传递函数 Q 的函 数，使问题变为易于解决的无约束问题。参数化后的标准问题转变为模型匹配问 题 (Model-Matching Problem)，然后将模型匹配问题转变为广义距离问题(General Distance Problem) , 这种广义距离问题是函数逼近理论中 Nehari 问题的推广，也 称为扩展 Nehari 问题( Extended NehariProblem)。用 Hankel 范数逼近理论解决 Nehari 问题，最后求得控制器 K。虽然这些计算都可采用状态空间模型, 通过 实数矩阵计算方法进行, 但计算量很大, 求得的控制器也非常复杂。
H2)等控制系统设计方法进行了反思，开始寻求这样的鲁棒控制问题的解： (1) 受控对象不是由一个确定的模型来描述的，而仅知道其模型属于某个给
定的模型集合。 (2) 外部信号(包括干扰信号、传感器噪音和指令信号)不是具有已知特性(例
如能量谱或统计特性)的信号，也仅知道其属于某个给定的信号集合。 针对上述问题，加拿大学者 G.Zames 于 1981 年提出了以控制系统内某些信
4．H控制理论的现状的研究领域之一，多年来一直备受控 制研究工作者的青睐。H控制理论是目前解决鲁棒控制问题比较成功且比较完 善的理论体系，而且在进行系统优化时能够考虑不确定干扰的集合，所以成为近 几年来自动控制理论及工程应用研门话题之一。目前，已被尝试应用于飞行控制、 导弹制导、航天器姿态控制、电力系统稳定器、机械手、倒立摆等系统的控制中， 仿真实验证明了其有效性。
应用 H控制研究了具有冲击影响的宏观经济系统的控制问题，并用实例给 出了一个政府政策和公众预期宏观经济 H控制的状态反馈解。H控制指标在时 域的本质是“最大最小”问题，其系统意义是选择控制策略，使观测输出最大， 扰动最小。相应于证券组合投资问题， 使得收益最大，风险最小。运用 H对证 券投资中的不确定性和风险问题的连续时间系统进行了研究。离散时间系统状态 空间模型的提出，推导了奇异 H控制策略，为证券组合投资的分析和实际应用 提供了新的理论方法。
Doyle 等人的文章(“DGKF”论文)是 H理论的一个里程碑。他们不仅对状 态反馈，而且对输出反馈的情形给出了 H标准控制问题有解的充要条件以及次 优控制器的参数形式，其证明了可以通过解两个 Riecati 方程得到 H控制器， 且其阶数与被控对象的阶数相等，从而导出 H控制理论标准问题的一个相当清 晰的解，其结构和意义与古典 LQG 问题解的结构和意义十分相似。文章还提供 了 H最优控制中不可缺少的数学工具。
H控制器用于泵控马达伺服系统。把经内环整定后的伺服电机扩展为增广 对象 P(s)对其求解标准 H设计问题，得到了具有很强鲁棒性的速度控制器。
将 H控制器用于船舶自动舵控制，并取得了满意的结果。根据电机调速系 统的跟随与抗扰两个性能指标，采用 H方法设计了状态反馈控制器减少闭环系 统的模型摄动及负载扰动对输出的影响，提高了调速精度。
鲁棒控制理论中的 H控制理论
（浙江大学宁波理工学院 信息科学与工程分院 自动化）
【摘要】首先简要的介绍了鲁棒控制中的 H控制理论，并把其发展分为两 个阶段，而后就上当已存在的 H控制的主要成果进行了讨论和归纳，还指出了 H控制理论尚未解决的问题。
【关键词】H控制理论；非线性系统；时滞；范数
1.概述
鲁棒控制（Robust Control）方面的研究始于 20 世纪 50 年代。在过去的 20 年中，鲁棒控制一直是国际自控界的研究热点。所谓鲁棒性，是指标称系统所具 有的某一种性能品质对于具有不确定性的系统集的所有成员均成立，如果所关心 的是系统的稳定性，那么就称该系统具有鲁棒稳定性；如果所关心的是用干扰抑 制性能或用其他性能准则来描述的品质，那么就称该系统具有鲁棒性能。主要的 鲁棒控制理论有：Kharitonov 区间理论；H控制理论；结构奇异值理论 u 理论；
（5）对非线性H控制Hamilton—Jacobi方程的求解只能得到近似解，非常粗 糙，需给出近似程度的严格分析。在几乎处处扰动解耦控制中，寻求避开目前非 线性H控制存在的缺陷，研究全新的非线性H控制方法；
（6） H控制设计简化及实用化的进一步研究。如寻找更简单的设计方法、 设法降低控制器的阶次以及开发更实用的相应H控制工具箱，使H控制设计方法 易被工程技术人员掌握，控制器易于工程实现。
号间的传递函数(矩阵)的 H范数为优化指标的设计思想。 H控制理论就是在 H空间(Hardy 空间)通过某些性能指标的无穷范数优化
而获得控制器的一种控制理论。H空间是在开右半平面解析且有界的矩阵函数 空间，矩阵函数 F(s)在开右半平面的最大奇异值的上界。其物理意义是对系统 的输入若是有限的能量谱信号，系统的输出则是最大能量谱信号(即代表系统获 得的最大能量增益)。
5．H控制理论及应用亟待解决的问题
尽管H控制在控制理论、设计方法、控制效果及适用范围等方面取得了许 多令人鼓舞的研究成果，但同时其也存在一些亟待解决的问题。目前，H控制理 论及其应用在以下几个方面有待深入研究和完善：
（1）大范围模型参数摄动不确定性界限的H控制问题研究。H控制只能在允 许的摄动范围内保证鲁棒稳定性，扩大参数摄动范围是H控制亟待研究的问题；
参考文献：
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H控制理论的研究的两大阶段。分别以 Zames 和美国学者 Doyle 等人发表 的两篇论文为标志。第一阶段主要特征是采用纯频域方法，以空间、H范数等 概念为基础，研究的方法是把 H标准转化为模型匹配问题，然后将模型匹配问 题转化为广义距离问题。主要工具是所有稳定化控制器的 Youla—Jabr—Kucera 参数化，传递函数的内外分解，Nevanlinna—Pick 插值理论，Nehari 的距离定理 等。这种频率域/算子理论的处理方法目前仍然是一个很活跃的研究领域。H理 论的第二发展段(80 年代后期)主要特征是状态空间方法的采用，它以 Lyapunov 稳定理论 、 能控能观等概念为基础，以状态空间实现为工具，不仅得到了所有 H次优解的表达式，而且所得控制器阶数不超过广义对象的阶数， 因而即具有 理论意义，又有实现应用价值。
为了减少计算的复杂性和降低控制器的维数，学者们进行了大量的工作, 取 得了不少成果。这个时期的主要成果被 K.Glover 整理成第一部 H控制理论专著， 于 1987 年问世。但总体说来这一阶段提出的 H设计问题的解法，所用的数学 工具非常繁琐难懂，计算工作量大，并不像控制问题本身那样具有明确的工程意 义。
6．结束语
H控制是一种具有很好鲁棒性的设计方法，可直接在状态空间进行设计，具 有计算精确和最优化等优点，为具有模型摄动的不确定性MIMO系统提供了一种既 能保证控制系统的鲁棒稳定性，又能优化某些性能指标的控制器设计方法。相信 随着H控制研究的深入和计算机技术的发展，H控制存在的一些问题(如理论复 杂、计算量大，对某些对象控制效果不好等)将会逐步得到解决，适用范围更广 泛，应用前景更好。
3. H控制理论的发展情况
在实际控制工程中，受控对象的精确模型往往是难以得到的。这是因为：① 不可能精确地了解对象的工作机理、结构和参数；②常用降阶模型来代替实际的 高阶模型；③常用线性化模型代替实际的非线性模型；④常把时变模型视为非时 变模型；⑤控制系统中元器件的老化或破损也会导致受控对象的特性随之变化， 从而偏离设计时的标称特性等等因素。这些都会导致模型误差。此外，在许多实 际问题中，仅知道噪音(或干扰)是属于某个集合并不确知其统计特性(或能量 谱) ，这便使得 LQG(或 H2)方法难以使用。鉴于这些实际情况，人们对 LQG(或
（2）研究基于模型匹配的设计理论与状态反馈和动态输出反馈设计理论之间 的关系；
（3）加强H控制与其他控制方法结合研究，以获得既有好的鲁棒性又有良好 稳定性和动态性的控制系统；
（4）多目标综合H优化设计方法研究。现有H控制方法是通过求解代数