《自适应控制电路》课件

自适应控制电路欢迎来到自适应控制电路的世界！本课程旨在深入探讨自适应控制理论、设计与应用。我们将从基础概念出发，逐步引导您掌握各种自适应控制策略，并通过实际案例分析，提升您在复杂系统控制领域的实践能力。让我们一同开启这段充满挑战与机遇的学习之旅！课程介绍本课程旨在为学生提供一个全面且深入的自适应控制电路学习平台。内容涵盖自适应控制的基本概念、理论基础、设计方法以及实际应用案例。通过本课程的学习，学生将掌握自适应控制的核心技术，并能够将其应用于解决实际工程问题。1理论与实践相结合课程内容紧密结合理论知识与实践应用，注重培养学生的实际操作能力和解决问题的能力。2案例分析通过丰富的案例分析，帮助学生理解自适应控制在不同领域的应用。3前沿技术介绍自适应控制的最新研究进展和发展趋势，使学生能够掌握最新的技术动态。课程目标通过本课程的学习，您将能够：理解自适应控制的基本原理与核心概念；掌握各种自适应控制策略的设计方法；运用自适应控制技术解决实际工程问题；了解自适应控制的最新研究进展与发展趋势。提升在复杂系统控制领域的实践能力。掌握理论深入理解自适应控制的基本原理与核心概念。设计方法掌握各种自适应控制策略的设计方法。解决问题运用自适应控制技术解决实际工程问题。了解前沿了解自适应控制的最新研究进展与发展趋势。课程内容概述本课程主要内容包括：自适应控制的基本概念、开环控制与闭环控制、控制系统的基本组成、传递函数与系统稳定性、线性系统理论回顾、非线性系统简介、状态空间表示法、李雅普诺夫稳定性理论、模型参考自适应控制(MRAC)、最小方差自适应控制、自校正控制(STR)等。帮助你构建完整的知识体系。基础理论介绍自适应控制的基本概念、理论基础以及相关数学工具。控制策略深入讲解模型参考自适应控制、最小方差自适应控制、自校正控制等。案例分析通过实际案例分析，帮助学生理解自适应控制在不同领域的应用。什么是自适应控制？自适应控制是一种能够根据系统特性和外部环境的变化，自动调整控制器参数，以保持系统性能的控制方法。它通过实时辨识系统模型，并根据辨识结果调整控制器参数，从而实现对时变、非线性、不确定系统的有效控制。1系统辨识实时辨识系统模型，获取系统动态特性。2参数调整根据辨识结果，自动调整控制器参数。3性能保持保持系统在各种工况下的优良性能。自适应控制的应用领域自适应控制技术广泛应用于航空航天、机器人、过程控制、电力系统等领域。在航空航天领域，自适应控制可用于飞行器的姿态控制和轨迹跟踪；在机器人领域，可用于机器人的运动控制和力控制；在过程控制领域，可用于工业生产过程的优化控制；在电力系统领域，可用于电网的稳定控制和优化调度。航空航天飞行器姿态控制、轨迹跟踪。机器人运动控制、力控制。过程控制工业生产过程优化控制。电力系统电网稳定控制、优化调度。自适应控制的优势与挑战自适应控制的优势在于能够适应系统特性和外部环境的变化，具有良好的鲁棒性和适应性。然而，自适应控制也面临着一些挑战，如算法复杂、计算量大、参数调整不稳定等问题。解决这些挑战需要深入研究自适应控制的理论和方法，并结合实际应用进行优化。优势适应性强，对系统变化不敏感；鲁棒性好，抗干扰能力强；可实现复杂系统的有效控制。挑战算法复杂，计算量大；参数调整不稳定，易出现震荡；理论分析困难，设计复杂。开环控制vs.闭环控制开环控制是指控制器直接根据输入信号产生控制信号，而不考虑系统的输出响应。闭环控制是指控制器根据系统的输出响应，通过反馈环节调整控制信号，以实现对系统的精确控制。自适应控制通常属于闭环控制，能够根据系统的输出响应，自动调整控制器参数，以保持系统性能。开环控制简单，成本低，但易受干扰影响。闭环控制精度高，抗干扰能力强，但设计复杂。自适应控制能够根据系统变化自动调整参数，保持系统性能。控制系统的基本组成一个典型的控制系统由控制器、被控对象、传感器和执行器组成。控制器根据输入信号和传感器反馈的信号，产生控制信号；被控对象接收控制信号，产生输出响应；传感器检测被控对象的输出响应，并将其转换为电信号；执行器将控制信号转换为物理量，作用于被控对象。控制器1被控对象2传感器3执行器4传递函数与系统稳定性传递函数是描述线性时不变系统输入输出关系的数学模型，它定义为系统输出的拉普拉斯变换与输入的拉普拉斯变换之比。系统稳定性是指系统在受到扰动后，能够恢复到平衡状态的能力。传递函数的极点位置决定了系统的稳定性，极点位于左半平面则系统稳定，位于右半平面则系统不稳定。1稳定性2传递函数3极点位置线性系统理论回顾线性系统理论是控制理论的基础，它包括线性系统的定义、线性系统的性质、线性系统的分析方法和线性系统的设计方法。线性系统的性质包括叠加性、齐次性和时不变性。线性系统的分析方法包括时域分析、频域分析和复频域分析。线性系统的设计方法包括PID控制、状态反馈控制和最优控制。叠加性齐次性时不变性非线性系统简介非线性系统是指不满足叠加性和齐次性的系统。非线性系统广泛存在于实际工程中，如机械系统、电力系统、生物系统等。非线性系统的分析和设计比线性系统复杂得多，需要采用特殊的理论和方法，如李雅普诺夫稳定性理论、奇异摄动理论和反步法等。1非线性特性不满足叠加性和齐次性。2分析复杂分析和设计比线性系统复杂。3特殊方法需要采用特殊的理论和方法。状态空间表示法状态空间表示法是一种描述系统动态行为的数学模型，它将系统的输入、输出和状态变量用一组一阶微分方程来表示。状态空间表示法不仅可以描述线性系统，还可以描述非线性系统，因此在控制理论中得到广泛应用。状态空间表示法可以用于分析系统的稳定性、可控性和可观性，也可以用于设计控制器。数学模型描述系统动态行为的数学模型。动态行为可以描述线性系统和非线性系统。控制设计可以用于分析和设计控制器。李雅普诺夫稳定性理论李雅普诺夫稳定性理论是一种判断系统稳定性的重要方法，它通过构造李雅普诺夫函数，利用李雅普诺夫函数的性质来判断系统的稳定性。李雅普诺夫稳定性理论不需要求解系统的微分方程，因此在非线性系统的稳定性分析中得到广泛应用。李雅普诺夫稳定性理论包括直接法和间接法两种方法。直接法通过构造李雅普诺夫函数判断稳定性。间接法通过线性化系统判断局部稳定性。稳定性的定义稳定性是指系统在受到扰动后，能够恢复到平衡状态的能力。稳定性是控制系统的重要指标，一个稳定的系统能够保证安全可靠地运行。稳定性可以分为渐近稳定性、李雅普诺夫稳定性和有界输入有界输出稳定性(BIBO稳定性)等。渐近稳定性系统状态最终收敛到平衡点。李雅普诺夫稳定性系统状态保持在平衡点附近。BIBO稳定性有界输入产生有界输出。直接法与间接法直接法是指通过构造李雅普诺夫函数，利用李雅普诺夫函数的性质来判断系统的稳定性。间接法是指通过线性化系统，利用线性系统的稳定性理论来判断系统的局部稳定性。直接法适用于非线性系统，但构造李雅普诺夫函数比较困难；间接法只适用于局部稳定性分析，但方法简单易行。直接法适用于非线性系统，但构造李雅普诺夫函数困难。1间接法适用于局部稳定性分析，但方法简单易行。2自适应控制的基本原理自适应控制的基本原理是根据系统特性和外部环境的变化，自动调整控制器参数，以保持系统性能。自适应控制通常包括系统辨识和控制器设计两个环节。系统辨识是指利用系统输入输出数据，估计系统模型；控制器设计是指根据系统模型，设计满足性能指标的控制器。1性能保持2控制器设计3系统辨识参数调整机制参数调整机制是自适应控制的核心，它根据系统辨识的结果，自动调整控制器参数。参数调整机制的设计需要考虑调整速度、调整精度和稳定性等因素。常用的参数调整机制包括梯度法、李雅普诺夫法和超稳定法等。这些方法各有优缺点，需要根据实际应用选择合适的方法。方法优点缺点梯度法简单易行调整速度慢李雅普诺夫法保证稳定性设计复杂超稳定法鲁棒性好计算量大辨识与控制的结合自适应控制的关键在于将系统辨识与控制器设计有效地结合起来。系统辨识为控制器设计提供模型信息，控制器设计又反过来影响系统辨识的输入输出数据。因此，系统辨识和控制器设计需要协同进行，才能实现良好的控制效果。常用的结合方法包括间接自适应控制和直接自适应控制。1控制效果2协同进行3系统辨识模型参考自适应控制(MRAC)模型参考自适应控制(MRAC)是一种常用的自适应控制方法，它通过设计一个参考模型，使系统的输出跟踪参考模型的输出。MRAC的基本思想是通过调整控制器参数，使系统的闭环传递函数逼近参考模型的传递函数。MRAC包括直接MRAC和间接MRAC两种方法。参考模型设计一个理想的参考模型。输出跟踪使系统输出跟踪参考模型输出。参数调整调整控制器参数实现跟踪。MRAC的基本结构MRAC的基本结构包括参考模型、控制器和参数调整律。参考模型描述了期望的系统性能；控制器根据参考模型和系统输出的误差，产生控制信号；参数调整律根据误差信号，调整控制器参数。参数调整律的设计是MRAC的关键，常用的设计方法包括梯度法和李雅普诺夫法。参考模型描述期望的系统性能。控制器产生控制信号。参数调整律调整控制器参数。参考模型的选择参考模型的选择是MRAC设计的重要环节，参考模型应该能够反映系统的期望性能，并且易于实现。参考模型的阶次应该与被控对象的阶次相同或略高。参考模型的参数应该根据实际应用进行调整，以获得最佳的控制效果。常用的参考模型包括一阶系统和二阶系统。反映性能能够反映系统的期望性能。易于实现应该易于实现。阶次相同阶次应该与被控对象相同或略高。参数调整律设计参数调整律的设计是MRAC的关键，参数调整律应该能够保证系统的稳定性和收敛性。常用的参数调整律设计方法包括梯度法和李雅普诺夫法。梯度法简单易行，但收敛速度慢；李雅普诺夫法能够保证系统的稳定性，但设计复杂。需要根据实际应用选择合适的方法。梯度法简单易行，但收敛速度慢。李雅普诺夫法保证稳定性，但设计复杂。直接MRACvs.间接MRAC直接MRAC是指直接调整控制器参数，使系统的输出跟踪参考模型的输出；间接MRAC是指先辨识系统模型，然后根据辨识结果设计控制器，使系统的输出跟踪参考模型的输出。直接MRAC不需要显式地辨识系统模型，但参数调整律设计复杂；间接MRAC需要显式地辨识系统模型，但参数调整律设计简单。直接MRAC直接调整控制器参数。1间接MRAC先辨识系统模型，再设计控制器。2最小方差自适应控制最小方差自适应控制是一种常用的自适应控制方法，它通过最小化系统输出的方差，实现对系统的控制。最小方差自适应控制的基本思想是设计一个控制器，使系统输出的方差最小。最小方差自适应控制适用于随机扰动较大的系统，如过程控制系统。最小方差最小化系统输出的方差。随机扰动适用于随机扰动较大的系统。系统控制实现对系统的有效控制。最小方差控制器的设计最小方差控制器的设计需要知道系统的模型，通常采用ARIMAX模型。最小方差控制器的设计目标是使系统输出的方差最小，可以通过求解一个优化问题来实现。最小方差控制器具有结构简单、易于实现的优点，但对系统模型的精度要求较高。系统模型需要知道系统的模型(ARIMAX)。优化问题求解一个优化问题。控制目标使系统输出的方差最小。自校正控制(STR)自校正控制(STR)是一种常用的自适应控制方法，它通过在线辨识系统模型，并根据辨识结果设计控制器，实现对系统的控制。STR的基本思想是将系统辨识和控制器设计结合起来，实现控制器的自校正。STR具有结构简单、易于实现的优点，但对系统模型的精度要求较高。1控制器设计2系统辨识3在线辨识STR的基本结构STR的基本结构包括系统辨识器、控制器设计器和控制器。系统辨识器用于在线辨识系统模型；控制器设计器根据辨识结果设计控制器；控制器根据控制信号作用于被控对象。STR的关键在于系统辨识器的设计，常用的辨识算法包括递推最小二乘(RLS)算法和扩展最小二乘(ERLS)算法。系统辨识器1控制器设计器2控制器3递推最小二乘(RLS)算法递推最小二乘(RLS)算法是一种常用的在线辨识算法，它通过递推的方式，不断更新系统模型的参数估计值。RLS算法具有计算量小、易于实现的优点，但对初始值的选择比较敏感。RLS算法可以用于辨识线性系统和非线性系统，但需要根据实际应用选择合适的模型结构。递推方式不断更新模型参数估计值。计算量小易于实现。初始值敏感对初始值的选择比较敏感。遗忘因子遗忘因子是一种用于改善RLS算法性能的技术，它可以使算法更加关注最近的数据，从而提高算法的跟踪能力。遗忘因子的取值范围为0到1，取值越大，算法对历史数据的遗忘越慢；取值越小，算法对历史数据的遗忘越快。遗忘因子的选择需要根据实际应用进行调整，以获得最佳的辨识效果。关注最近数据提高算法的跟踪能力。取值范围0-1取值影响遗忘速度。实际应用调整获得最佳的辨识效果。饱和问题及处理在实际控制系统中，执行器的输出通常会受到限制，当控制信号超出执行器的范围时，就会出现饱和现象。饱和现象会影响系统的性能，甚至导致系统不稳定。常用的处理方法包括抗饱和控制和饱和补偿控制。抗饱和控制是指在控制器设计时，考虑执行器的饱和特性；饱和补偿控制是指在控制信号超出执行器范围时，对控制信号进行补偿。1影响系统性能2饱和现象3执行器输出限制增益调度自适应控制增益调度自适应控制是一种常用的自适应控制方法，它通过预先设计多个工作点的控制器参数，然后根据系统的运行状态，选择合适的控制器参数。增益调度自适应控制适用于系统特性随工作点变化的系统，如飞行器控制系统。增益调度自适应控制的设计关键在于工作点的选择和插值方法的设计。多个工作点预先设计多个工作点的控制器参数。运行状态根据系统运行状态选择合适参数。系统特性适用于系统特性随工作点变化的系统。增益调度的设计步骤增益调度的设计步骤包括：选择多个工作点、设计每个工作点的控制器参数、设计插值方法。选择工作点时，应该考虑系统的运行范围和特性变化；设计控制器参数时，可以采用线性控制理论或非线性控制理论；设计插值方法时，应该保证控制器参数的平滑过渡。选择工作点考虑系统运行范围和特性变化。设计控制器参数采用线性或非线性控制理论。设计插值方法保证控制器参数的平滑过渡。多个工作点的选择多个工作点的选择是增益调度设计的关键，工作点的选择应该能够反映系统特性随工作点变化的情况。通常情况下，可以选择系统运行范围的几个典型工作点，也可以选择系统特性变化较大的工作点。工作点的数量应该根据实际应用进行调整，以获得最佳的控制效果。1反映特性变化能够反映系统特性随工作点变化的情况。2典型工作点选择系统运行范围的几个典型工作点。3特性变化大选择系统特性变化较大的工作点。插值方法插值方法是增益调度设计的另一个关键，插值方法应该能够保证控制器参数的平滑过渡。常用的插值方法包括线性插值、多项式插值和样条插值。线性插值简单易行，但精度较低；多项式插值精度较高，但可能出现龙格现象；样条插值既具有较高的精度，又能够避免龙格现象。线性插值简单易行，但精度较低。多项式插值精度较高，但可能出现龙格现象。样条插值精度高，避免龙格现象。多模型自适应控制多模型自适应控制是一种常用的自适应控制方法，它通过构建多个模型，并根据系统的运行状态，选择合适的模型进行控制。多模型自适应控制适用于系统特性变化较大的系统，如非线性系统。多模型自适应控制的设计关键在于模型集的构建和模型切换策略的设计。1合适模型2系统状态3多个模型模型集的构建模型集的构建是多模型自适应控制的关键，模型集应该能够覆盖系统运行范围的各种特性。常用的模型集构建方法包括：线性化模型、非线性模型和模糊模型。线性化模型适用于系统特性变化较小的区域；非线性模型适用于系统特性变化较大的区域；模糊模型适用于难以建立精确数学模型的系统。线性化模型1非线性模型2模糊模型3模型切换策略模型切换策略是多模型自适应控制的另一个关键，模型切换策略应该能够保证系统控制的平滑过渡。常用的模型切换策略包括：硬切换和软切换。硬切换是指直接切换到新的模型进行控制；软切换是指将多个模型的输出进行加权平均，然后进行控制。软切换能够保证系统控制的平滑过渡，但设计复杂。硬切换直接切换到新的模型进行控制。软切换多个模型输出进行加权平均，然后进行控制。模糊自适应控制模糊自适应控制是一种常用的自适应控制方法，它通过利用模糊逻辑，实现对系统的控制。模糊自适应控制适用于难以建立精确数学模型的系统，如非线性系统。模糊自适应控制的设计关键在于模糊规则的设计和解模糊方法的设计。模糊控制可以模拟人的思维方式来设计控制器，不需要精确的数学模型。模糊逻辑利用模糊逻辑实现控制。难以建模适用于难以建立精确数学模型的系统。模拟思维可以模拟人的思维方式设计控制器。模糊逻辑基础模糊逻辑是一种描述不确定性的数学工具，它通过引入隶属度函数，将元素划分到不同的模糊集合中。模糊逻辑包括模糊集合、模糊关系和模糊推理。模糊集合是指具有不确定边界的集合；模糊关系是指元素之间的不确定关系；模糊推理是指根据模糊规则，进行推理的过程。模糊逻辑在模糊控制中得到广泛应用。模糊集合具有不确定边界的集合。模糊关系元素之间的不确定关系。模糊推理根据模糊规则进行推理的过程。模糊规则的设计模糊规则是模糊控制的核心，它描述了输入和输出之间的关系。模糊规则通常采用IF-THEN结构，IF部分描述输入，THEN部分描述输出。模糊规则的设计需要根据实际应用进行调整，以获得最佳的控制效果。常用的模糊规则设计方法包括：专家经验法、数据驱动法和模型驱动法。选择哪种规则取决于具体的问题的性质。1描述输入输出关系2IF-THEN结构3模糊控制核心解模糊方法解模糊方法是将模糊推理的结果转换为精确输出的方法。常用的解模糊方法包括：重心法、面积中心法和最大隶属度法。重心法是指将模糊推理结果的重心作为精确输出；面积中心法是指将模糊推理结果的面积中心作为精确输出；最大隶属度法是指将具有最大隶属度的元素作为精确输出。解模糊方法的选择需要根据实际应用进行调整，以获得最佳的控制效果。重心法将模糊推理结果的重心作为精确输出。面积中心法将模糊推理结果的面积中心作为精确输出。最大隶属度法将具有最大隶属度的元素作为精确输出。神经网络自适应控制神经网络自适应控制是一种常用的自适应控制方法，它通过利用神经网络，实现对系统的控制。神经网络自适应控制适用于难以建立精确数学模型的系统，如非线性系统。神经网络自适应控制的设计关键在于神经网络结构的选择和训练算法的设计。神经网络可以逼近任意非线性函数，因此在非线性系统控制中得到广泛应用。1非线性函数2神经网络3精确数学模型神经网络结构神经网络结构是神经网络自适应控制的基础，常用的神经网络结构包括：前馈神经网络、反馈神经网络和径向基函数神经网络。前馈神经网络具有结构简单、易于训练的优点；反馈神经网络具有记忆能力，适用于动态系统；径向基函数神经网络具有逼近能力强、训练速度快的优点。神经网络结构的选择需要根据实际应用进行调整，以获得最佳的控制效果。前馈神经网络1反馈神经网络2径向基函数神经网络3反向传播算法反向传播算法是一种常用的神经网络训练算法，它通过计算误差梯度，不断调整神经网络的权值，使神经网络的输出逼近期望输出。反向传播算法具有简单易行、收敛速度快的优点，但容易陷入局部最优解。为了克服局部最优解的问题，可以采用一些改进的反向传播算法，如动量法和自适应学习率法。计算误差梯度调整神经网络权值输出逼近期望输出优化算法为了提高神经网络的训练效果，可以采用一些优化算法，如遗传算法、粒子群算法和模拟退火算法。遗传算法通过模拟生物进化过程，寻找最优解；粒子群算法通过模拟鸟群觅食过程，寻找最优解；模拟退火算法通过模拟固体退火过程，寻找最优解。优化算法可以克服反向传播算法容易陷入局部最优解的问题，但计算量较大。算法原理特点遗传算法模拟生物进化全局搜索能力强粒子群算法模拟鸟群觅食收敛速度快模拟退火算法模拟固体退火能够跳出局部最优解自适应控制系统的设计流程自适应控制系统的设计流程包括：系统建模与辨识、控制器设计、仿真验证和实验调试。系统建模与辨识是指建立系统的数学模型，并辨识模型参数；控制器设计是指根据系统模型，设计满足性能指标的控制器；仿真验证是指通过仿真实验，验证控制器的性能；实验调试是指在实际系统中，调试控制器的参数，以获得最佳的控制效果。系统建模与辨识1控制器设计2仿真验证3实验调试4系统建模与辨识系统建模与辨识是自适应控制系统的第一步，它包括：选择合适的模型结构、采集系统的输入输出数据、估计模型参数和验证模型精度。常用的模型结构包括：线性模型、非线性模型和模糊模型。模型参数的估计可以采用最小二乘法、极大似然法和卡尔曼滤波法等。模型精度的验证可以采用交叉验证法和残差分析法等。选择模型结构采集输入输出数据估计模型参数验证模型精度控制器设计控制器设计是自适应控制系统的核心，它包括：选择合适的控制策略、设计控制器参数和验证控制器性能。常用的控制策略包括：模型参考自适应控制、最小方差自适应控制和自校正控制。控制器参数的设计可以采用解析法、优化法和智能算法。控制器性能的验证可以采用时域分析、频域分析和鲁棒性分析等。选择控制策略设计控制器参数验证控制器性能仿真验证仿真验证是自适应控制系统设计的重要环节，它可以通过仿真实验，验证控制器的性能。仿真验证可以采用MATLAB/Simulink、LabVIEW和Modelica等工具。仿真验证应该包括：闭环系统的稳定性分析、跟踪性能分析和鲁棒性分析。通过仿真验证，可以发现控制器设计中存在的问题，并进行改进。稳定性分析分析闭环系统的稳定性。跟踪性能分析分析控制器对期望信号的跟踪能力。鲁棒性分析分析控制器对扰动和模型不确定性的鲁棒性。实验调试实验调试是自适应控制系统设计的最后一步，它需要在实际系统中，调试控制器的参数，以获得最佳的控制效果。实验调试需要注意：安全问题、噪声干扰和执行器饱和等问题。实验调试可以采用试凑法、优化法和专家经验法等方法。通过实验调试，可以验证控制器在实际系统中的性能，并进行改进。注意问题解决方法安全问题设置安全保护措施噪声干扰采用滤波器进行滤波执行器饱和采用抗饱和控制或饱和补偿控制自适应控制的应用案例自适应控制技术广泛应用于航空航天、机器人、过程控制和电力系统等领域。在航空航天领域，自适应控制可以用于飞行器的姿态控制和轨迹跟踪；在机器人领域，可以用于机器人的运动控制和力控制；在过程控制领域，可以用于工业生产过程的优化控制；在电力系统领域，可以用于电网的稳定控制和优化调度。这些案例都展示了自适应控制的强大能力。航空航天飞行器姿态控制和轨迹跟踪。机器人机器人的运动控制和力控制。过程控制工业生产过程的优化控制。电力系统电网的稳定控制和优化调度。飞行器控制自适应控制在飞行器控制中具有重要应用，可以用于解决飞行器气动参数变化、外部扰动和执行器故障等问题。自适应控制可以提高飞行器的飞行品质、安全性和可靠性。常用的自适应控制方法包括：模型参考自适应控制、鲁棒自适应控制和故障诊断与容错控制。1气动参数变化解决飞行器气动参数变化问题。2外部扰动抵抗外部扰动的影响。3执行器故障解决执行器故障问题。机器人控制自适应控制在机器人控制中具有重要应用，可以用于解决机器人动力学参数不确定、外部扰动和传感器噪声等问题。自适应控制可以提高机器人的运动精度、稳定性和灵活性。常用的自适应控制方法包括：力/位混合控制、阻抗控制和自适应神经网络控制。动力学参数不确定1外部扰动2传感器噪声