鲁棒控制

在模型不准、参数有界变化和外部扰动下，仍保证稳定和性能的控制设计方法。

鲁棒控制是 1970 年代末起成形的一类控制理论，核心是在设计阶段就明确承认模型有误差：先给出不确定性的范围，比如负载质量在某个区间内、存在未建模的柔性或摩擦，再设计一个固定的控制器，保证范围内任何情况都稳定、性能不低于某个下限。代表方法有 Zames 等人开创的 H∞ 控制（让扰动对输出的最坏影响最小）、滑模控制等。它和自适应控制的区别是：鲁棒控制器参数固定，靠留余量扛住不确定性；自适应控制边运行边估计参数、调整控制器。代价是设计往往偏保守，也需要一个大致准确的模型。机器人上，负载变化、关节摩擦、地面软硬不同都是典型的不确定性；强化学习里用域随机化训练对参数变化不敏感的策略，追求的也是类似的鲁棒性。

例子机械臂要搬 0–3 kg 之间任意重量的工件：鲁棒控制按「负载可能是区间内任意值」一次设计好控制器，保证每种情况都稳定、跟踪误差不超过界限；自适应控制则在抓起后在线估计实际质量，再调整控制参数。

也叫

稳健控制

相关

自适应控制、滑模控制、李雅普诺夫稳定性、扰动观测器、自抗扰控制、域随机化

来源

Wikipedia: Robust control
Wikipedia: H-infinity methods in control theory