現在控制理論中，如何處理不確定干擾是人們的關注點之一，有很多種處理不確定干擾的方法。不同的控制問題和不同的干擾類型，選擇的控制方法往往是不同的。自適應控制經常應用在帶有未知參數的鎮定問題中，在鎮定系統的同時甚至可以得到未知參數的估計；內模原理可以用來處理一類結構已知的干擾，多用在調節問題當中；滑模控制和高增益控制採用的是“干擾壓制”的策略，總是需要假設干擾具有某種有界性。魯棒控制的主要思想是，在保持系統原有性能的前提下，使控制器對模型不確定敏感性最小。它的設計是以“最差的情況”為基礎，因此丟掉了“最優性”。
提到干擾處理，不得不提的一個方法是近年來逐漸流行起來的自抗擾控制。該方法採用在線估計、消除干擾的主動控制策略，可以處理一大類控制問題。雖然在干擾估計時使用了高增益，但是高增益的影響卻被限制在觀測器中，沒有直接進入控制系統。自抗擾控制用擴張狀態觀測器來估計干擾，一般採用的是“干擾壓制”的高增益辦法。因此，擴張狀態觀測器需要假設干擾（確切的說是干擾的導數）有界，並且不能嚴格收斂到零，而是小於一個任意小的常數。這個常數由增益和干擾的大小決定。儘管沒有嚴格地收斂到零，然而這並不妨礙自抗擾控制在實際應用中的巨大成功，對某些精度要求不高的實際問題來說，這種擴張狀態觀測器的收斂已經足夠了。
在一些情況下，自適應控制、內模原理甚至魯棒控制和自抗擾控制的控制機理是非常相似的。這或許就是所謂的殊途同歸吧。今後我們將分別考慮這些方法，通過簡單的例子來體驗不同的控制機理，並改進其性能。
來決定的，因此，系統狀態影響了參數的估計。另一方面，估計的參數又通過控制器影響了系統的狀態。所以，系統狀態的鎮定過程和參數的估計過程耦合在一起，這影響了整體閉環系統的動態性能。
讀者可以通過調整 g 來改變閉環系統性能。我們沒有時間整理和數值模擬了，具體效果如何，讀者可以自行驗證。如有時間允許，我們會盡力推出其他方法的例子。近期時間太緊張，望諒解！
另外關於讀者提出的證明e是無理數的事情，我們也會盡力給出。
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