自适应控制和鲁棒控制的区别

狭义的鲁棒控制是指H2,Hinf,LMI等控制,主要思想是使控制器对模型不确定性(外界扰动,参数扰动)灵敏度最小来保持系统的原有性能。
广义的鲁棒控制则是指所有用确定的控制器来应对包含不确定性的系统的控制算法,所以研究滑模控制,自适应控制,包含学习、辨识等算法的智能控制也可以算作鲁棒控制。

而自适应控制则是指通过在线调整控制器参数来应对系统不确定性的控制算法。这是一种很好的应对不确定性的手段,所以现在很多控制器研究中都经常利用到自适应的思想,而这些控制器往往会因此而具有较强的鲁棒性。


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