说明：机器人独立PD控制 基于重力补偿的PD控制自适应PD控制 机器人鲁棒自适应PD控制。

重力补偿 鲁棒 鲁棒控制 机器人控制

说明：重复控制将“上一次的偏差”储存起来，用于下一次的控制，提高了系统的鲁棒性

鲁棒控制 提高鲁棒性 重复控制 控制重复 chongfukongzhi

说明：这是一种鲁棒的控制算法，比传统的PID控制算法性能好。

​鲁棒控制算法 PID控制算法

说明：自适应动态规划,数据驱动模型，神经网络，最优跟踪控制，鲁棒控制 。基于自适应动态规划方法的未知一般非线性系统的数据驱动鲁棒近似最优跟踪控制。

自适应动态规划 数据驱动模型 神经网络 最优跟踪控制 鲁棒控制

说明：机器人控制仿真程序，全书以机器人为对象，共分10章，包括先进PID控制、神经网络自适应控制、模糊自适应控制、迭代学习控制、反演控制、滑模控制、自适应鲁棒控制、系统辨识和路径规划。每种方法都给出了算法推导，实例分析和相应的MATLAB仿真设计程序。

滑模--路径 自适应控制 模糊路径规划 鲁棒反演滑模 机器人pid

说明：普通轿车，主动悬架模型，鲁棒控制，提高舒适性。

suspension 悬架 主动悬架 轿车

说明：两种不同的方法进行鲁棒控制器综合介绍 - H-无限循环整形和混合灵敏度H-无穷的合成。

matlab

说明：基于状态空间被控对象的含有时滞的预测控制算法的一个求解LMI的例子

state-space MATLAB-LMI LMI LMI-matlab Lmi-matlab-时滞

说明：摘要：在本文中，传统的下垂控制方案的固有局限性显露出来。实践证明，并行操作逆变器应具有相同的每单位阻抗，以便他们能够在比其额定功率准确地分担负载，采用传统的下垂控制计划时。下垂控制器还应该产生相同的电压设定点的逆变器。两个条件都难以在实践中，这将导致成比例的负载分担的错误，以满足。一种改进的下垂控制...

pdf 逆变器 操作 控制 方法 准确 并行 比例 鲁棒 负载

说明：采用非线性动态逆与全程滑模变结构控制相结合的思路，建立了一类具有不确定性和外界干扰的仿射非线性系统的强鲁棒性控制策略。

动态逆控制 非线性系统的动态逆全程滑模变结构控制 鲁棒滑模 动态逆 控制