在鲁棒滤波研究界, H∞滤波被用来处理在输入噪声的功率谱密度已确定的干扰问题;对于统计特性未知的噪声输入可以使用H∞滤波来处理，时滞是生产发展过程中必然存在的。随着卡尔曼理论在生产中的大量使用，在这个理论里，最需要的一个方面就是系统的模型必须是非常精准的。但是，在真正的生产之中，一般都想要获得精准的数学模型都基本上是不可能的。所以，我们得研发一种在不知道精准模型情况下可以进行运算的滤波算法。这是非常具有实际意义的一项研究。随后，鲁棒滤波方法被用来解决了这个问题。鲁棒滤波法是对于系统之中的不确定性因素，假设一个滤波器让系统中的有滤波误差的系统可以渐进稳定，还能够同时实现预设的指定性能。在现在看来，鲁棒滤波主要有：H∞滤波，滤波，滤波，等等。我们可以确定的是，在干扰为0的时候，滤波误差是渐进稳定的，在零初始条件下，任何的不为零的数且属于[0，∞）情况下，系统都是符合要求的r>0的扰动条件。

在系统运行的过程中,系统的之间会有后效现象产生,伴随模型动态性能期望的不断加强,研究者们需要这些模型运行更像实物的运作过程。我们应该在模

型运作的过程中加入时滞现象存在的分析。目前，随着科学技术的不断发展,电力开关、遥感器、信息传输等领域中所用到的反馈一环也是一直存在时滞现象。因此在信号传输和网络发展领域,时滞现象的解决有很强的应用。不仅仅是实际存在的时滞,延迟常常被使用来把高级模型简化为简单的模型。所以,研究者们关于时滞现象的研究在各种技术领域，尤其在控制领域有很高的地位。

时滞现象非常不利于系统的正常运行,时滞现象令关于系统稳定性的研究更为棘手，我们对某个非静态的系统模型最关键就的是关于稳定性的研究,系统是稳定的，这是动态系统的最关键的地方。所有的控制系统能够正式使用的充要条件是：这个系统是稳定的。从最初的研究员对时滞系统展开分析,到现在时滞现象有很多特点表现出：设计时分析时滞的存在及特点，有利于控制模型的研发[2]。由此可见，时滞在生产生活中和实际控制系统研发过程中起非常关键的作用。目前，许许多多的研究者们开始专注于时滞现象的解决方案。众所周知，稳定性是研究系统变化的重要一步，所以对于时滞系统的稳定性研究就非常关键。

在实际生产系统中，对于各种生产过程、机械设备和其他测控目标，它们的实际动态特性不能够用精准的数学模型来表示。对于部分系统，我们就算能够模拟出精确的数学模型，模型也会是异常的复杂。我们难以对其进行有效的分析，所以我们需要适量的化简。随着工业生产条件的变化，机器器件的损耗的和老化，被控对象本身也在发生变化。这些情况都是会使得模型有误差。所以在实践之中，我们想要用精确的数学模型来描述实际的控制系统常常会大失所望，甚至控制系统的稳定性也无法确定。现在控制系统就有一个很关键的难题：鲁棒控制。鲁棒控制就是在具体的数学模型中避免不确定性的干扰或者尽量减少不确定性的干扰，设计出一个不依靠不确定性的系统或者控制器[3]。使得系统是满足预先设定的指标。鲁棒控制是基于系统模型本身的不确定性和外界扰动的不确定性而提出的。鲁棒控制的提出填补了控制理论对于精确数学模型的空白。这意味着系统的建模和分析更加具有实用性。鲁棒性反映了系统的稳定性和抗干扰性，对于系统中不确定性不敏感。笼统的来说，就是使用任何一种设计理论设计出的系统，多多少少都有一部分的鲁棒性。