迭代学习中为什么要进行鲁棒性分析

迭代学习中为什么要进行鲁棒性分析

robustness控制系统在其特性或参数发生摄动时仍可使品质指标保持不变的性能。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
研究单劻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。