本程序专注于利用MATLAB实现鲁棒控制系统的设计与仿真，适用于学习和研究领域，帮助工程师及学者深入理解并应用鲁棒控制理论。
在控制系统设计领域，鲁棒控制是一种重要的方法，它旨在确保控制器即使面对系统参数的不确定性或外部干扰也能保持稳定性和性能。MATLAB作为一种强大的数学计算软件，提供了包括Robust Control Toolbox在内的多种工具箱，使得工程师和研究人员能够方便地进行鲁棒控制设计。
本压缩包中的文件基于《Robust Control Design with MATLAB》一书中的M文件，为读者提供了一个实践鲁棒控制理论的平台。鲁棒控制的基本思想是设计一个控制器，在模型参数变化、噪声以及未建模动态的影响下仍能确保系统的稳定性和性能指标。MATLAB中的鲁棒控制工具箱提供了多种方法来处理这些不确定性，例如H_∞ 控制、μ综合、优化鲁棒性能和LMI（线性矩阵不等式）方法。
1. **H_∞ 控制**：H_∞ 控制的目标是在最小化输出到输入传递函数的无穷大增益的同时保证系统稳定性。这使得我们可以限制系统对外部干扰的敏感度，从而提高系统的抗干扰能力。MATLAB中的`hinfstruct`和`hinfsyn`函数可用于构建并综合H_∞控制器。
2. **μ 综合**：μ 综合是一种更全面的鲁棒控制策略，在整个频率范围内考虑不确定性和性能问题。使用MATLAB的`robustcontrol`和`mussv`函数，我们可以分析和设计满足μ约束条件下的控制器。
3. **LMI 方法**：线性矩阵不等式是鲁棒控制设计中的一个强大工具，它将复杂的问题转化为可以求解的凸优化问题。通过使用MATLAB的`lmiroot`和`lmisolve`函数，我们可以寻找满足特定LMI条件下的控制器参数。
4. **优化鲁棒性能**：鲁棒性能优化意味着在确保系统稳定性的前提下尽可能地提升系统的性能表现。MATLAB中的`rloptim`函数可以用于此类问题的求解。
5. **建模与仿真**：通过使用MATLAB环境中的`systune`和`looptune`函数，我们可以调整并优化不确定的系统模型，并利用`sim`函数进行系统仿真以验证设计效果。《Robust Control Design with MATLAB》这本书中的M文件示例可能涵盖上述提到的各种方法以及如何在MATLAB图形界面（如Robust Control Designer App）中辅助控制器的设计过程。
通过阅读和实践这些M文件，用户不仅可以深入理解鲁棒控制的理论基础，还可以掌握如何将这些概念应用于实际工程问题。这个压缩包中的M文件帮助学习者逐步掌握鲁棒控制设计的关键环节，并提升其在控制系统领域的理论知识与实践经验。
5星
