1、结果表明，神经模糊控制器不仅具有令人满意的静、动态性能，而且具有很强的鲁棒性和自适应性。

2、采用基于扩散技术，先验知识和主动轮廓模型的图像处理方法完成脑部边缘的提取，实验证明具有很好的自动性和鲁棒性。

3、仿真实验表明，该系统具有良好的防振控制性能，而且对负载惯性矩的模型化误差具有较强的鲁棒性。

4、本课题主要研究基于模糊控制方法的非线性时滞系统鲁棒控制。

5、利用自适应高阶微分反馈控制器实现倒立摆的鲁棒镇定与调节，实现了SISo和mImo混沌系统控制与同步。

6、将非线性鲁棒控制理论应用于多机电力系统的汽轮调速控制系统。

7、该方法无须求解函数灵敏度，在保证拟合精度的前提下，能光滑响应并最大程度减少精确分析计算量，分析前翼子板回弹补偿优化设计实例，证明其具有很高的精度和鲁棒性。

8、根据给定的二次型性能指标，定义了系统的分散鲁棒保性能控制器。

9、由于采用了动态规划法并在整个能量空间中搜索能量泛函的极值，算法对能量泛函的局部极值有较强的鲁棒性。

10、针对同时存在网络时延和数据包丢失的网络环境，研究了一类非线性网络控制系统的鲁棒故障检测问题。