滑模控制
滑模控制分类
滑模控制分类滑模控制是一种常用的控制方法，它通过引入滑动面来实现对系统的稳定控制。
在滑模控制的分类中，可以分为离散滑模控制和连续滑模控制两种类型。
离散滑模控制是指在系统的离散时间点上进行控制决策，通过在每个时间点上计算控制量，来实现对系统的控制。
离散滑模控制的特点是简单易实现，对于一些实时性要求不高的系统，可以采用这种方法进行控制。
连续滑模控制是指在系统的连续时间上进行控制决策，通过引入滑动面来实现对系统的控制。
连续滑模控制的特点是可以实现对系统状态的连续控制，对于一些实时性要求较高的系统，可以采用这种方法进行控制。
连续滑模控制在实际应用中具有广泛的应用领域，如机器人控制、电力系统控制等。
在滑模控制的分类中，还可以根据控制对象的不同进行划分。
例如，可以将滑模控制分为单输入单输出（SISO）滑模控制和多输入多输出（MIMO）滑模控制两种类型。
单输入单输出滑模控制是指在系统只有一个输入和一个输出时采用的控制方法，通过设计合适的滑动面和控制律，实现对系统的控制。
多输入多输出滑模控制是指在系统有多个输入和多个输出时采用的控制方法，通过设计合适的滑动面和控制律，实现对系统的控制。
滑模控制是一种在控制领域中广泛应用的控制方法，它具有鲁棒性强、控制效果好等优点，在实际应用中具有广泛的应用前景。
随着科技的不断发展，滑模控制在各个领域中的应用也越来越广泛，可以说滑模控制在现代控制领域中占据着重要的地位。
滑模控制是一种重要的控制方法，它通过引入滑动面来实现对系统的控制。
在滑模控制的分类中，可以根据控制的时间类型和控制对象的不同进行划分。
无论是离散滑模控制还是连续滑模控制，无论是单输入单输出滑模控制还是多输入多输出滑模控制，滑模控制在实际应用中都具有重要的地位和广泛的应用前景。
希望本文对读者对滑模控制的分类有所了解，并能够在实际应用中灵活运用。
滑模控制律的求解
滑模控制律的求解
一、滑模面的设计
滑模控制的核心是滑模面的设计，它决定了系统状态在滑模面上的运动轨迹。
滑模面是由系统状态变量构成的函数，其设计需要满足两个主要条件：可达性条件和稳定性条件。
可达性条件确保系统状态能够到达滑模面，而稳定性条件则是保证系统状态在滑模面上的运动是稳定的。
二、控制输入的计算
一旦滑模面被设计出来，下一步就是计算控制输入以使系统状态沿着滑模面运动。
控制输入的计算通常基于系统的动态模型和控制目标。
常用的计算方法包括等效控制和极点配置等。
等效控制通过使滑模面上的等效控制力为零来计算控制输入，而极点配置则是通过选择适当的极点来求解控制输入。
三、系统动态分析
在确定了滑模面和控制输入后，需要对系统的动态进行分析，以验证滑模控制的有效性和稳定性。
系统动态分析包括系统状态的运动轨迹分析、系统的稳定性分析以及系统的性能分析。
通过这些分析，可以进一步优化滑模面的设计和控制输入的计算。
四、反馈增益的选择
反馈增益的选择是滑模控制律求解过程中的一个重要步骤。
合适的反馈增益可以使得系统状态快速、准确地跟踪期望的轨迹。
反馈增益的选择通常通过试凑法或者优化方法来确定，需要根据系统的具体要求和运行环境来决定。
五、仿真与实验验证
在确定了滑模面、控制输入、系统动态分析和反馈增益后，需要进行仿真和实验验证，以评估滑模控制律的性能和效果。
通过与理论分析和模拟结果的比较，可以对滑模控制律进行进一步的优化和改进。
同时，实验验证也可以为实际应用提供可靠的支持和依据。
控制理论-滑模变结构控制
控制理论-滑模变结构控制1、滑模变结构控制简介变结构控制( Variable Structure Control,VSC)本质上是⼀类特殊的⾮线性控制，其⾮线性表现为控制的不连续性；这种控制策略与其他控制的不同之处在于系统的“结构”并不固定，⽽是可以在动态过程中，根据系统当前的状态（如偏差及其各阶导数等），有⽬的地不断变化，迫使系统按照预定“滑动模态”的状态轨迹运动，所以⼜常称变结构控制为滑动模态控制( Sliding Mode Control,SMC),即滑模变结构控制。
由于滑动模态可以进⾏设计且与对象参数及扰动⽆关，这就使得变结构控制具有快速响应、对参数变化及扰动不灵敏、⽆须系统在线辦识，物理实现简单等优点。
该⽅法的缺点在于当状态轨迹到达滑模⾯后，难于严格地沿着滑⾯向着平衡点滑动，⽽是在滑模⾯两侧来回穿越，从⽽产⽣颤动。
总之，抖振产⽣的原因在于：当系统的轨迹到达切换⾯时，其速度是有限⼤，惯性使运动点穿越切换⾯，从⽽最终形成抖振，叠加在理想的滑动模态上。
对于实际的计算机采样系统⽽⾔，计算机的⾼速逻辑转换及⾼精度的数值运算使得切换开关本⾝的时间及空间滞后影响⼏乎不存在；因此，开关的切换动作所造成控制的不连续性是抖振发⽣的本质原因。
2、未建模动态按照我的理解，在控制系统中，我们往往⾯对的是⾼阶的系统，⽽我们的分析和设计常常⾯对的是低阶的系统，即所谓的⽤低阶系统来近似模拟⾼阶系统的特性。
通常我们能通过低阶系统获得与⾼阶系统相近似的动态性能。
注意这⾥说的是近似的，也就是说⾼阶系统还有⼀部分动态性能我们⽤低阶系统来分析时会忽略掉。
⽽忽略的这部分就是未建模动态。
3、滑模变结构控制基本原理滑模变结构控制是变结构控制系统的⼀种控制策略。
这种控制策略与常规控制的根本区别在于控制的不连续性，即⼀种使系统“结构”随时间变化的开关特性。
该控制特性可以迫使系统在⼀定特性下沿规定的状态轨迹作⼩幅度、⾼频率的上下运动，即所谓的滑动模态或“滑模”运动。
滑模控制原理
滑模控制原理
滑模控制是一种基于滑模理论的控制策略，其基本原理是引入一个滑动面，让系统状态在这个滑动面上滑行，通过调节控制器参数使得系统状态最终过渡到期望状态，从而实现对系统的控制。
具体来说，滑模控制的关键在于滑动面的设计，一般采用类似于阶跃函数的形式，它在系统状态达到某个阈值时会突变，从而使得系统状态进入一个稳定的运动模式，随着时间的推移，系统状态会在滑模面上滑行，因此可以通过调整控制器参数使得系统状态最终到达期望状态。
滑模控制具有以下优点：
1. 对于不确定性和扰动具有很强的抑制能力。
2. 控制器设计简单，易于实现。
3. 控制器鲁棒性好，能适应不同的系统和环境。
但是也存在以下缺点：
1. 滑模控制需要对系统状态进行较精细的建模和分析，对系统的要求较高。
2. 滑模控制的控制器参数需要进行调整，过程相对比较繁琐。
滑模控制创新点
滑模控制创新点滑模控制是一种常用的非线性控制方法，在动态系统控制领域具有重要的应用价值。
它通过引入一个滑模面来实现对系统状态的稳定控制，具有鲁棒性强、抗干扰能力强等优点。
在过去的几十年中，滑模控制已经得到了广泛的研究和应用，不断取得了许多创新点。
滑模控制在控制理论和应用中的创新点之一是滑模面的设计。
滑模面是滑模控制的核心，它决定了系统的稳定性和性能。
传统的滑模面设计通常基于系统的数学模型，但这种方法在实际应用中存在一定的困难。
因此，研究人员提出了一些新的滑模面设计方法，如基于模糊逻辑的滑模面设计、基于神经网络的滑模面设计等。
这些方法通过引入模糊逻辑和神经网络等技术，可以更好地适应实际系统的变化和不确定性，提高系统的控制性能。
滑模控制在控制策略的创新方面也有许多突破。
传统的滑模控制策略通常是基于系统的数学模型和控制目标进行设计的。
然而，在实际应用中，系统的数学模型往往是未知的或不完全的，这给控制策略的设计带来了一定的困难。
为了解决这个问题，研究人员提出了一些新的滑模控制策略，如自适应滑模控制、鲁棒滑模控制等。
这些策略通过引入自适应控制和鲁棒控制等技术，可以更好地适应系统的不确定性和干扰，提高系统的控制性能。
滑模控制在应用领域的创新点也是不可忽视的。
传统的滑模控制主要应用于电力系统、机械系统等领域，随着科技的不断发展，滑模控制在新能源、无人驾驶、智能机器人等领域也得到了广泛的应用。
这些应用领域的特点是系统的复杂性和不确定性较高，因此需要更高级的滑模控制方法来实现对系统的稳定控制。
为了满足这些应用领域的需求，研究人员提出了一些新的滑模控制方法，如自适应滑模控制、鲁棒滑模控制等。
这些方法通过引入自适应控制和鲁棒控制等技术，可以更好地适应系统的不确定性和干扰，提高系统的控制性能。
滑模控制是一种常用的非线性控制方法，在动态系统控制领域具有重要的应用价值。
在过去的几十年中，滑模控制得到了广泛的研究和应用，不断取得了许多创新点。
常见滑模控制趋近律
常见滑模控制趋近律
常见滑模控制趋近律是指针对具有不确定性和非线性特点的系统而提
出的一种控制策略。
该控制策略通过引入一个滑模面，使系统状态能
够受到有效的控制。
然而，由于滑模控制本身存在着一些问题，如chattering现象等，因此常见滑模控制趋近律应运而生。
常见滑模控制趋近律的主要思想是在滑模面上引入一个趋近律控制器，以进一步提高系统控制性能。
通过该趋近律控制器的作用，可以实现
对滑模面的快速趋近，从而降低chattering现象的出现。
同时，该控制策略还可以提高系统的稳定性、鲁棒性和适应性，使系统能够更好
地应对不确定性、非线性等复杂特性。
常见的滑模控制趋近律包括基于PI控制器的滑模控制趋近律、基于自适应控制器的滑模控制趋近律等。
其中，基于PI控制器的滑模控制趋近律比较简单，具有较强的实用性，适用于较为简单的系统。
而基于
自适应控制器的滑模控制趋近律则更加复杂，但适用于更加复杂的系统，并且可以实现更高的控制精度。
在实际应用中，常见滑模控制趋近律被广泛应用于不确定性和非线性
特征较强的控制系统中，如电机控制、飞行器控制、机器人控制等领域。
该控制策略不仅可以提高系统响应速度和稳定性，而且在系统存
在不确定性和干扰时，具有更好的鲁棒性和适应性。
总之，常见滑模控制趋近律是一种针对非线性和不确定性系统的控制策略，通过引入一个趋近律控制器，可以进一步提高系统控制性能。
该控制策略在实际应用中具有较广的适用范围，可以提高系统的稳定性、鲁棒性和适应性。
未来，随着控制理论的不断发展，常见滑模控制趋近律会在更多领域得到应用，并取得更好的控制效果。
滑模控制——精选推荐
滑模控制滑模变结构理论⼀、引⾔滑模变结构控制本质上是⼀类特殊的⾮线性控制,其⾮线性表现为控制的不连续性,这种控制策略与其它控制的不同之处在于系统的“结构”并不固定,⽽是可以在动态过程中根据系统当前的状态(如偏差及其各阶导数等)有⽬的地不断变化,迫使系统按照预定“滑动模态”的状态轨迹运动。
由于滑动模态可以进⾏设计且与对象参数及扰动⽆关,这就使得变结构控制具有快速响应、对参数变化及扰动不灵敏、⽆需系统在线辩识,物理实现简单等优点。
该⽅法的缺点在于当状态轨迹到达滑模⾯后,难于严格地沿着滑模⾯向着平衡点滑动,⽽是在滑模⾯两侧来回穿越, 从⽽产⽣颤动。
滑模变结构控制出现于20世纪50年代,经历了 50余年的发展,已形成了⼀个相对独⽴的研究分⽀,成为⾃动控制系统的⼀种⼀般的设计⽅法。
以滑模为基础的变结构控制系统理论经历了 3个发展阶段.第1阶段为以误差及其导数为状态变量研究单输⼊单输出线性对象的变结构控制; 20世纪60年代末开始了变结构控制理论研究的第2阶段, 研究的对象扩⼤到多输⼊多输出系统和⾮线性系统;进⼊80年代以来, 随着计算机、⼤功率电⼦切换器件、机器⼈及电机等技术的迅速发展, 变结构控制的理论和应⽤研究开始进⼊了⼀个新的阶段, 所研究的对象已涉及到离散系统、分布参数系统、滞后系统、⾮线性⼤系统及⾮完整⼒学系统等众多复杂系统, 同时,⾃适应控制、神经⽹络、模糊控制及遗传算法等先进⽅法也被应⽤于滑模变结构控制系统的设计中。
⼆、基本原理带有滑动模态的变结构控制叫做滑模变结构控制(滑模控制)。
所谓滑动模态是指系统的状态被限制在某⼀⼦流形上运动。
通常情况下,系统的初始状态未必在该⼦流形上,变结构控制器的作⽤在于将系统的状态轨迹于有限时间内趋使到并维持在该⼦流形上,这个过程称为可达性。
系统的状态轨迹在滑动模态上运动并最终趋于原点,这个过程称为滑模运动。
滑模运动的优点在于,系统对不确定参数和匹配⼲扰完全不敏感。
滑模控制最简单解释
滑模控制最简单解释
嘿，朋友！今天咱就来讲讲滑模控制。
你知道啥是滑模控制不？这
玩意儿啊，就好像你在走一条路，路有点滑，但你还得稳稳地走过去。
比如说，你要去一个地方，路上有很多障碍，那滑模控制就像是给你
规划了一条特别的路线，让你能避开那些麻烦，顺利到达目的地。
咱来具体说说哈，滑模控制它有自己的一套规则和方法。
它就像是
一个聪明的导航，能根据实际情况随时调整路线。
好比你开车的时候，它能根据路况给你指引，让你又快又稳地前进。
想象一下，你正在开着车，突然前面出现了一堆乱石，这时候滑模
控制就发挥作用啦！它会让你巧妙地绕过去，而不是直接撞上去。
它
可机灵着呢！
我之前就遇到过这种情况，在做一个项目的时候，各种复杂的情况
都冒出来了，就跟那路上的乱石似的。
但幸好我了解滑模控制啊，就
靠着它，我成功地解决了那些难题，顺利完成了项目。
这不是很厉害吗？
再比如，你玩游戏的时候，面对各种关卡和挑战，滑模控制就像是
你的秘密武器，能帮你找到最佳的通关方法。
你难道不想拥有这样的
秘密武器吗？
滑模控制就是这么神奇，它能在复杂的环境中找到最简洁、最有效
的路径。
它就像一个默默守护你的小天使，在你需要的时候给你力量。
所以啊，滑模控制真的是个超棒的东西，咱可得好好研究研究，学会利用它，让我们的生活和工作都变得更轻松、更高效！
我的观点就是：滑模控制是一种非常实用且强大的控制方法，值得我们深入了解和掌握。
滑模控制概念(一)
滑模控制概念- 滑模控制的基本概念- 滑模控制是一种非线性控制方法，其核心思想是通过引入滑模面使系统的状态变量在有限时间内快速地达到所期望的状态。
- 滑模控制是一种鲁棒控制方法，能够对系统参数变化和外部干扰具有较强的抗扰性能。
- 滑模控制的设计思想是通过设计滑模面和滑模控制律，将系统状态引入到滑模面上，从而实现对系统的控制。
- 滑模面和滑模控制律- 滑模面是滑模控制的核心，它是一个虚拟的超平面，可以将系统状态引入到该平面上，并在该平面上实现对系统的控制。
- 滑模控制律是一种非线性控制律，用来生成系统控制输入，使系统状态快速地沿着滑模面收敛到期望状态。
- 滑模控制律的设计是滑模控制的关键，其设计需要考虑系统的动力学特性和控制要求，以实现系统的稳定性和性能要求。
- 滑模控制的特点- 鲁棒性：滑模控制能够对系统的参数变化和外部干扰具有很强的抗扰性能，能够保证系统在不确定性条件下的稳定性和性能。
- 快速响应：滑模控制能够实现对系统状态的快速控制，使系统在有限时间内达到期望状态，具有较快的动态响应特性。
- 简单实现：滑模控制的设计方法相对简单，不需要对系统的精确数学模型，能够通过设计滑模面和滑模控制律直接实现对系统的控制。
- 滑模控制的应用领域- 机电控制系统：滑模控制在电机控制、伺服系统和机器人控制等领域得到广泛应用，能够实现对系统的精确控制和鲁棒性能。
- 汽车控制系统：滑模控制在汽车动力系统、制动系统和悬挂系统中的应用，能够提高汽车的操控性能和安全性能。
- 航空航天系统：滑模控制在飞行器的姿态控制、航迹跟踪和飞行器控制系统中的应用，能够实现对飞行器的精确控制和鲁棒性能。
- 滑模控制的发展趋势- 智能化：滑模控制将与人工智能、模糊控制和神经网络控制等技术相结合，实现控制系统的智能化和自适应性。
- 多变量控制：滑模控制将在多变量系统和复杂系统中得到更广泛的应用，实现对多变量系统和复杂系统的控制。
- 工程应用：滑模控制将在更多的工程应用中得到应用，实现对工程系统的精确控制和鲁棒性能。
滑模控制分类
滑模控制分类
滑模控制是一种常用的控制方法，广泛应用于各个领域。
它的基本思想是通过引入滑动面来实现系统的稳定控制。
滑模控制的优点在于其简单性和鲁棒性，可以有效应对模型不确定性和外部干扰。
滑模控制的核心是滑动面的设计。
滑动面是一个超平面，通过控制系统状态的变化使得系统状态能够保持在滑动面上。
当系统状态达到滑动面上时，滑模控制器会施加一个较大的控制力，将系统状态引导回滑动面上，从而实现对系统状态的控制。
滑模控制的设计可以分为两个步骤：滑动面的设计和滑模控制器的设计。
滑动面的设计要考虑系统的动态特性和控制要求，通常需要通过对系统模型的分析和仿真来确定。
而滑模控制器的设计则是通过选择合适的控制律来实现对滑动面上的系统状态的控制。
滑模控制的应用非常广泛，例如在机械系统中可以用于电机速度控制、机器人运动控制等；在电力系统中可以用于电力电子器件的控制、电力系统的稳定控制等；在化工系统中可以用于反应器温度控制、液位控制等。
滑模控制还可以应用于网络控制、车辆控制、飞行器控制等领域。
滑模控制是一种简单而有效的控制方法，具有很强的鲁棒性和适应性。
它在各个领域都有着广泛的应用，并取得了很好的控制效果。
滑模控制的研究和应用将进一步推动控制理论与工程实践的发展。
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滑模控制(sliding mode control, SMC)也叫变结构控制, 其本质上是一类特殊的非线性控制,且非线性表现为控制的不连续性. 这种控制策略与其他控制的不同之处在于系统的“结构”并不固定,而是可以在动态过程中,根据系统当前的状态(如偏差及其各阶导数等)有目的地不断变化,迫使系统按照预定“滑动模态”的状态轨迹运动. 由于滑动模态可以进行设计且与对象
参数及扰动无关,这就使得滑模控制具有快速响应、对应参数变化及扰动不灵敏、无需系统在线辨识、物理实现简单等优点.
滑模变结构控制是根据系统所期望的动态特性来设计系统的切换超平面，通过滑动模态控制器使系统状态从超平面之外向切换超平面收束。
系统一旦到达切换超平面，控制作用将保证系统沿切换超平面到达系统原点，这一沿切换超平面向原点滑动的过程称为滑模控制。
由于系统的特性和参数只取决于设计的切换超平面而与外界干扰没有关系，所以滑模变结构控制具有很强的鲁棒性。
超平面的设计方法有极点配置，特征向量配置设计法，最优化设计方法等，所设计的切换超平面需满足达到条件，即系统在滑模平面后将保持在该平面的条件。
控制器的设计有固定顺序控制器设计、自由顺序控制器设计和最终滑动控制器设计等设计方法[1]。
现在以N维状态空间模型为例，采用极点配置方法得到M(N<M)维切换超平面，控制器采用固定顺序控制器的设计方式，首先控制器控制任意点到Q1超平面（M维）形成M-1阶滑动模态，系统到达Q1超平面后由于该平面的达到条件而保持在该超平面上所以后面的超平面将是该超平面的子集；然后控制器采用Q1对应的控制规则驱动到Q1与Q2交接的Q12平面（M-1维）得到M-2滑动模态，然后在Q12对应的控制规则驱动下到Q12与Q3交接的Q123平面（M-2维），依次到Q123..m平面，得到最终的滑模，系统在将在达到条件下保持在该平面，使系统得到期望的性能。
滑模控制的优点是能够克服系统的不确定性, 对干扰和未建模动态具有很强的鲁棒性,
尤其是对非线性系统的控制具有良好的控制效果。
由于变结构控制系统算法简单, 响应速度快, 对外界噪声干扰和参数摄动具有鲁棒性，在机器人控制领域得到了广泛的应用, 也有学者将滑模变结构方法应用于空间机器人控制。
变结构控制作为非线性控制的重要方法近年来得到了广泛深入的研究,其中一个重要的研究分支是抑制切换振颤,这方面已取得
了不小的进展，提出了等效控制、切换控制与模糊控制的组合模糊调整控制方法,其中等效控制用来配置极点,切换控制用来保证不确定外扰存在下的到达过程,模糊调整控制则用
来提高控制性能并减少振颤.研究了一类非线性系统的模糊滑模变结构控制方法,设计了滑模控制器和PI控制器的组合模糊逻辑控制器,充分发挥了各控制器的优点.提出了基于有限时间机理的快速Terminal 滑模控制方法并给出了与普通Terminal 滑模控制性能的比较.设计了针对参数不确定与外干扰的非奇异Teminal 滑模控制方法,并提出了分等级控制结构以简化控制器设计.上述这些方法在实际系统中虽然得到了有效应用，但无论是自适应滑模控制还是模糊神经网络控制,均增加了系统复杂性与物理实现难度.显然,寻找具有良好效能并易于实现的控制
方法具有重要意义.
近年来,滑模变结构方法因其所具有的优良特性而受到越来越多的重视.该方法通过自行设计所需的滑模面和等效控制律,能快速响应输入的变换,而对参数变换和扰动不敏感,具有很好的鲁棒性,且物理制作简单.但大多数采用滑模变结构方法的控制系统没采用联合滑模观测和滑模控制的思想进行鲁棒方案的设计。
,滑模变结构控制逐渐引起了学者们的重视,其最大优点是滑动模态对加在系统上的干扰和系统的摄动具有完全的自适应性,而且系统状态一旦进入滑模运动,便快速地收敛到控制目标,为时滞系统、不确定性系统的鲁棒性设计提供了一种有效途径，但其最大的问题是系统控制器的输出具有抖动。
在系统控制过程中,控制器根据系统当时状态,以跃变方式有目的地不断变换,迫使系统按预定的“ 滑动模态” 的状态轨迹运动。
变结构是通过切换函数实现的,特别要指出的是,通常要求切换面上存在滑动模态区,故变结构控制又常被称为滑动模态控制。
设计变结构控制系统基本可分为两步[ 2 ]
:(1)确定切换函数S ( x) ,即开关面,使它所确定的滑动模态渐近稳定且有良好的品质,开关面代表了系统的理想动态特性。
(2)设计滑模控制器,使到达条件得到满足,从而使趋近运动(非滑动模态)于有限时间到达开关面,并且在趋近的过程中快速、抖振小。
.
,在普通的滑模控制中,通常选择一个线性的滑动超平面,使系统到达滑动模态后,跟踪误差渐进地收敛为零,并且收敛的速度可以通过选择滑模面参数矩阵来调节。
但理论上讲,无论如何状态跟踪误差都不会在有限的时间内收敛为零。
Ter minal滑模控制是通过设计一种动态非线性滑模面方程实现的,即在保证滑模控制稳定性的基础上,使系统状态在指定
的有限时间内达到对期望状态的完全跟踪。
将动态非线性滑模面方程设计为s = x2 +βxq/ p1 。
但该控制方法由于非线性函数的引入使得控制器在实际工程中实现困难,而且如果参数选取不当,还会出现奇异问题。
对一个二阶系统给出了相应的Terminal滑面,滑模面的导数是不连续的,不适用于高阶系统。
庄开宇等设计了一种用于高阶非线性系统的Terminal 滑面,克服了中的滑模面导数不连续的缺点,并消除了滑模控制的到达阶段,确保了系统的全局鲁棒性和稳定性。
鲁棒性就是系统的健壮性。
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。
鲁棒性原是统计学中的一个专门术语，20世纪70年代初开始在控制理论的研究中流行起来，用以表征控制系统对特性或参数摄动的不敏感性。
在实际问题中，系统特性或参数的摄动常常是不可避免的。
产生摄动的原因主要有两个方面，一个是由于量测的不精确使特性或参数的实际值会偏离它的设计值（标称值），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漂移。
因此，鲁棒性已成为控制理论中的一个重要的研究课题，也是一切类型的控制系统的设计中所必须考虑的一个基本问题。
对鲁棒性的研究主要限于线性定常控制系统，所涉及的领域包括稳定性、无静差性、适应控制等。
鲁棒性问题与控制系统的相对稳定性（频率域内表征控制系统稳定性裕量的一种性能指标）和不变性原理（自动控制理论中研究扼制和消除扰动对控制系统影响的理论）有着密切的联系，内模原理（把外部作用信号的动力学模型植入控制器来构成高精度反馈控制系统的一种设计原理）的建立则对鲁棒性问题的研究起了重要的推动作用。
当系统中存在模型摄动或随机干扰等不确定性因素时能保持其满意功能品质的控制理论和方法称为鲁棒控制。
早期的鲁棒控制主要研究单回路系统频率特性的某些特征，或基于小摄动分析上的灵敏度问题。
现代鲁棒控制则着重研究控制系统中非微有界摄动下的分析与设计的理论和方法。
控制系统的一个鲁棒性是指控制系统在某种类型的扰动作用下，包括自身模型的扰动下，系统某个性能指标保持不变的能力。
对于实际工程系统，人们最关心的问题是一个控制系统当其模型参数发生大幅度变化或其结构发生变化时能否仍保持渐近稳定，这叫稳定鲁棒性。
进而还要求在模型扰动下系统的品质指标仍然保持在某个许可范围内，这称为品质鲁棒性。
鲁棒性理论目前正致力于研究多变量系统具有稳定鲁棒性和品质鲁棒性的各种条件。
它的进一步发展和应用，将是控制系统最终能否成功应用于实践的关键。