所谓鲁棒性，是指控制系统在一定（结构，大小）的参数摄动下，维持其它某些性能的特性。而稳定性，是指控制系统在使它偏离平衡状态的扰动作用消失后，返回原来平衡状态的能力。

鲁棒性与稳定性：控制系统的关键特性,
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于 2023-03-27 09:44:16 首次发布
鲁棒性是指控制系统在参数变化时保持性能的能力，而稳定性则关注系统在扰动后恢复平衡状态的特性。这两者是评估系统性能的重要指标。

所谓鲁棒性，是指控制系统在一定（结构，大小）的参数摄动下，维持其它某些性能的特性。而稳定性，是指控制系统在使它偏离平衡状态的扰动作用消失后，返回原来平衡状态的能力。

鲁棒性和稳定性的区别是什么-百度经验

【深度学习基础】一文弄懂人工智能中的鲁棒性
十二月的猫
10-25 2191
英文为Robustness（承受故障和干扰的能力），是许多复杂系统（包括复杂网络）的关键属性。复杂网络的鲁棒性研究对许多领域都非常重要。本文着重介绍了鲁棒性的基本定义、命名起源、分类区别、提升方法和具体应用。如果想要学习更多人工智能的知识，大家可以点个关注并订阅，持续学习、天天进步。
鲁棒性是什么
百态老人的博客
11-27 1298
鲁棒性，即健壮性、稳健性、强健性，是系统的健壮性，指系统在一定（结构、大小）的参数摄动下，维持某些性能的特性。例如，计算机软件在输入错误、磁盘故障、网络过载或有意攻击情况下，能否不死机、不崩溃，就是该软件的鲁棒性。鲁棒性在不同领域有着广泛的应用。在大模型评估领域，鲁棒性被视为模型韧性、可信度评估的核心基准之一，当执行下游任务时，模型对异常数据或噪声数据的抗干扰能力越强，说明鲁棒性越高，模型性能和泛化能力也相对更好。在人工智能系统或大模型产品中，鲁棒性作为重要的稳定性、可靠性评估基准被大众熟知。
控制理论学习（1）—稳定性与鲁棒性
wumuyanl的博客
10-13 2416
论文学习：[1]Stochastic stability and robust stabilization of semi-Markov jump linear systems Ji Huang and Yang Shi*[2]Stochastic Stability of Semi-Markov Jump Linear Systems: An LMI Approach Ji Huang and Yang Shi即证明系统的鲁棒性是在更为严格的条件下证明系统的稳定性，以确保它在实际应用中的可靠性。在论文[1
62、离散线性多变量系统可观测性边界与模糊控制在机器人系统中的应用
neovim7hacker的博客
09-09 31
本文探讨了离散线性多变量奇异摄动系统的可观测性边界问题，通过线性矩阵不等式（LMIs）分析系统的稳定性和状态估计误差收敛性，并给出了数值示例验证观测器的有效性。同时，研究了模糊控制在轮式移动机器人自主导航中的应用，对比了Type-1与Type-2模糊逻辑控制器在处理环境不确定性方面的性能差异。结果表明，Type-2模糊控制器在复杂和不确定环境中具有更强的鲁棒性和适应性。结合理论分析与仿真验证，展示了两类方法在各自领域的重要应用价值。
鲁棒性的含义以及如何提高模型的鲁棒性
热门推荐
AI浩
06-01 4万+
1、含义 鲁棒是Robust的音译，也就是健壮和强壮的意思。它也是在异常和危险情况下系统生存的能力。比如说，计算机软件在输入错误、磁盘故障、网络过载或有意攻击情况下，能否不死机、不崩溃，就是该软件的鲁棒性。所谓“鲁棒性”，也是指控制系统在一定（结构，大小）的参数摄动下，维持其它某些性能的特性。根据对性能的不同定义，可分为稳定鲁棒性和性能鲁棒性。以闭环系统的鲁棒性作为目标设计得到的固定控制器称为鲁棒控制器。 鲁棒性包括稳定鲁棒性和品质鲁棒性。一个控制系统是否具有鲁棒性，是它能否真正实际应用的关键。因此，现代控
鲁棒性（Robustness）
幼儿园大哥~
06-10 1378
鲁棒性是系统或算法在面临异常情况、参数摄动、错误输入等不利因素时，仍然能够保持其正常功能、性能或稳定性的能力。简单来说，鲁棒性就是系统或算法“健壮”和“强壮”的程度。
状态空间模型（State‐Space Model）、传递函数和极零点、系统的稳定性、可控性和可观性
一杯水果茶！足矣~
04-22 2467
状态空间模型（State‐Space Model）、传递函数和极点
【机械臂控制】基于matlab具有参数不确定性的动态非线性系统机械臂鲁棒控制研究（Matlab代码实现）
m0_64583023的博客
08-20 678
本文针对具有参数不确定性的动态非线性系统机械臂，研究基于MATLAB的鲁棒控制方法。通过分析H₂、H∞、H₂/H∞混合以及μ综合等鲁棒控制方法的原理与特性，结合MATLAB仿真平台，设计适用于机械臂的鲁棒控制器，并通过仿真实验验证不同方法在处理参数不确定性时的控制性能，为机械臂在复杂环境下的稳定运行提供理论支持与技术方案。
飞控系统的鲁棒性模块详解！
YUNZHUO666的博客
04-21 661
定义：鲁棒性（Robustness）指系统在模型不精确、参数摄动、外部干扰或传感器噪声等情况下，仍能保持稳定性和性能指标的能力。- 重要性：飞行器面临复杂环境（如湍流、风切变、负载变化等），鲁棒性模块通过补偿不确定性，避免失控或性能下降。
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05-30
该观测器能够有效抑制参数摄动带来的扰动，通过将观测到的扰动补偿到预测控制器中，确保控制系统在保持良好动态性能的同时具备更高的鲁棒性。文中详细介绍了观测器的工作原理，并通过Python代码示例展示了其具体实现...
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02-08
在探讨离散扩展龙伯格观测器的应用时，关键词包括扰动补偿功能、离散扩展龙伯格观测器、参数摄动扰动抑制性能、预测控制器、动态性能、鲁棒性以及复杂工况。这些关键词概括了该技术的关键优势及其在预测控制系统中的...
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08-21
内容概要：论文《基于扩展滑模扰动观测器的永磁同步电机新型无模型滑模控制》针对永磁同步电机(PMSM)控制系统中传统PI控制因参数摄动导致性能下降的问题，提出了一种转速环改进型无模型滑模控制(IMFSMC)方法。...
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基于学习的人工智能（1）为什么学习？
致力于大数据+AI 的应用创新。
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学习是人类最重要的认知活动之一，贯穿我们的一生。出生后，我们无时无刻不在学习：从父母那里学说话，自己尝试走路，从小伙伴那里学会折纸飞机，从老师那里学到语文、数学等各种知识。研究人员始终将光源和风扇放在同一侧，经由学习，玉米幼苗逐渐学会了“有风的地方就会有光”的规律。之后，研究人员移去光源，并改变风扇方向，玉米幼苗依然按照所学知识，向风扇方向生长。1959 年，美国计算机学家亚瑟·塞缪尔设计了一款可以自我学习的跳棋程序，并将这一新方法称为“机器学习”，从而开启了机器自我学习的道路。
中国计算机学会（CCF）推荐学术会议-A（人工智能）：ACL 2026
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2025企业微信AI落地新趋势：微盛AI·企微管家破解内外增长难题
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2025年企业微信AI落地的三大关键趋势：微盛AI·企微管家通过智能客服、精准营销和内部协作三大场景，帮助企业实现200%的客服效率提升、90%的报修响应提速和50%的员工效能增长。作为企业微信生态最大ISV服务商，微盛依托"AI+SCRM"双引擎，已服务160家500强企业，提供合规AI聊天Agent、生态闭环整合及私有化部署方案，有效解决数据孤岛问题，90%客户在3个月内实现AI能力全员覆盖。
RAG 的诞生：为了让 AI 不再“乱编”
weixin_44876263的博客
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RAG全称，中文为“检索增强生成”。其核心思想是：在生成答案时，不仅依赖大模型内部的训练知识，还能够实时访问外部知识库或文档，从而生成更加准确和可靠的内容。就像一个学生回答问题，不仅依靠自己记忆，还会去图书馆查资料，然后结合记忆和查到的资料回答问题。你问模型：“请告诉我最新的新能源补贴政策。纯模型可能只靠训练记忆，回答的是过时或模糊的信息。RAG 模型会先去查最新政策文件，再结合训练知识生成答案，因此更准确。检索资料：先找到相关文档或信息。结合生成：把找到的资料和问题一起输入模型，让模型生成答案。
基于华为开发者空间实现花卉识别
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线性随机跳变摄动系统的鲁棒H∞控制与稳定性分析
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