一种基于特征匹配的鲁棒性稳像算法： (1)为保证稳像系统的鲁棒性，算法在进行特征匹配时融入亮度变化自适应模型并利用特征匹配误差分析和运动一致性原则对特征初步匹配结果作有效性验证 以提高算法对光线变化和局部运动物体的鲁棒性。 (2)为提高稳像系统的智能性，提出一种基十特征集合匹配关系的抖动检测方法。该方法通过对帧间运动参数进行分析确定视频是否有抖动发生，进Ifu确定是否需要做进一步的运动补偿处理，从}fu避免在视频没有发生抖动时产生由补偿引起的系统效率下降。 (3)在以上研究工作的基础上，成功开发一套数字图像稳定系统，该系统在拍摄场景具有一定的纹理信息时，即使场景中发生光线变化和存在产生局部运动的前景物体时，仍具有较好的稳像效果。

分析了鲁棒混沌系统的结构特点。设计了基于状态观测器的同步方法,避免了求解误差系统的Lyapunov函数,仿真结果验证了这种方法的正确性。

针对三相PWM整流器电压环的特点,提出了一种H∞鲁棒控制方法。基于PWM整流器的数学模型,建立了满足H∞控制标准型的状态方程,并选择合适的权函数。通过求解Riccati不等式,得到H∞鲁棒控制器。由于控制器待定参数较多,权函数的选择范围较广,因此设计了一种PSO算法,对所设计的控制器参数进行整定和优化,进一步提高了PWM整流器的控制性能,具有更好的动态性能和抗干扰性。最后,通过仿真证明了该方法的可行性和有效性。

研究含范数有界不确定性的脉冲切换系统的鲁棒非脆弱H∞控制问题。笔者考虑的控制器增益摄动包括加性摄动和乘性摄动两种形式。利用线性矩阵不等式技术得到了非脆弱控制器存在的充分条件以及控制器增益的求解方法;所设计的控制器在容许的增益摄动下,保证了闭环系统的鲁棒指数稳定性和H∞性能指标。算例验证了设计方法的有效性。

针对直线电机平台轮廓运动精确控制的难题,提出一种基于局部任务坐标系(LTCF)的自适应鲁棒控制(ARC)方法。通过坐标变换阵T将所建立的动力学模型变换到LTCF中,实现在笛卡尔坐标系下跟踪误差的解耦。利用自适应鲁棒控制器对建模误差的实时补偿,使系统快速稳定并保持较好的系统鲁棒性。将所设计控制方法与基于交叉耦合(CCC)的自适应鲁棒轮廓运动控制方法进行对比仿真实验,结果表明,所提控制方法具有更好的轮廓控制性能。

鲁棒控制工具箱提供了一系列的函数和工具以支持带有不确定元素的多输入多输出控制系统的设计。在该工具箱的帮助下，你可以建立带有不确定参数和动态特性的LTI模型，也可以分析MIMO系统的稳定性裕度和最坏情况下的性能。 该工具箱提供了一系列的控制器分析和综合函数，能够分析最坏情况下的性能及确定最坏情况下的参数值。利用模型降阶函数能够对复杂模型进行简化。同时提供了先进的鲁棒控制方法，如H2、H∞、LMI、μ分析等。

两阶段鲁棒优化模型 多场景 采用matlab编程两阶段鲁棒优化程序，考虑四个场景，模型采用列与约束生成（CCG）算法进行求解，场景分布的概率置信区间由 1-范数和∞-范数约束，程序含拉丁超立方抽样+kmeans数据处理程序，程序运行可靠，有详细资料

两阶段鲁棒优化模型 多场景 采用matlab编程两阶段鲁棒优化程序，考虑四个场景，模型采用列与约束生成（CCG）算法进行求解，场景分布的概率置信区间由 1-范数和∞-范数约束，程序含拉丁超立方抽样+kmeans数据处理程序，程序运行可靠，有详细资料

在本文中，提出了一种新颖的自适应鲁棒方法来对一类受执行器未建模动力学影响的柔性臂机器人进行建模和控制。 它显示了如何利用动态系统测量的实时信号来提高柔性机器人数学模型的准确性。 鉴于机器人手臂的弹性，柔性机械手具有被动和主动自由度。 非线性鲁棒控制器设计用于主动自由度，以使机器人在执行器存在未建模动力学的情况下能够遵循所需轨迹。 此外，表明在某些可行的条件下，为被动自由度设计了另一个非线性鲁棒控制器。 此外，为了将系统响应用于模型提取，提出了两个辅助信号，以提供足够的信息来从数字上提高系统动力学的准确性。 另外，在每种情况下都提出了两种自适应定律来更新两个引入的辅助信号。 结果，在主动自由度收敛到它们的期望轨迹之后，控制器控制被动自由度。 同时，从系统收集的用于更新辅助信号的信息提高了模型的准确性。 最后，给出了仿真结果以验证所提出控制器的性能。

已知受控对象的传递函数，求对应的控制器的Youla参数化描述；系统的鲁棒镇定问题，求鲁棒镇定控制器