1
MỞ ĐẦU
1. Tình hình nghiên cứu trong và ngoài nước
Robot đã được đặt nền móng đầu tiên từ những năm 20 của thế kỷ XX.
Trải qua gần một thế kỷ, kể từ đó các công trình nghiên cứu và các sản phẩm
về robot được công bố và phát triển không ngừng. Chính vì vậy, luận án chỉ đề
cập tới một số kết quả nghiên cứu nổi bật gần đây nhất trong và ngoài nước về
lĩnh vực điều khiển robot [tr 10-13 LA]. Mặc dù đã có nhiều kết quả được
công bố, nhưng vẫn còn nhiều vấn đề cần được quan tâm nghiên cứu và giải
quyết tiếp để nâng cao hơn nữa chất lượng phục vụ của robot. Do đó, trong
lĩnh vực này vẫn luôn thu hút được sự quan tâm nghiên cứu của các nhà khoa
học trong và ngoài nước.
2. Tính cấp thiết của luận án
Robot công nghiệp là một trong những đối tượng được sử dụng phổ biến và
mang lại hiệu quả cao trong sản xuất, sinh hoạt, nhưng đồng thời cũng là đối
tượng có tính phi tuyến mạnh, có các tham số bất định lớn và chịu nhiều sự tác
động của nhiễu. Song song với việc nâng cao độ chính xác trong các khâu lắp
ghép cơ khí thì điều khiển cũng là một vấn đề hết sức quan trọng để cải thiện
đáng kể chất lượng làm việc của robot. Hiện nay, có nhiều phương pháp điều
khiển đã được công bố và được áp dụng thành công cho robot, nhất là cho các
robot có mô hình xác định hoặc mô hình có tham số bất định kiểu hằng số.
Nhưng đến nay, bài toán điều khiển robot vẫn luôn dành được nhiều sự quan tâm
của các nhà khoa học nghiên cứu giải quyết để cải thiện hơn nữa chất lượng
động học của robot.
Điều khiển thích nghi là bài toán tổng hợp bộ điều khiển nhằm luôn giữ
chất lượng hệ thống được ổn định, cho dù có nhiễu không mong muốn tác động,
có sự thay đổi cấu trúc hoặc tham số không biết trước của đối tượng điều khiển.
Nguyên tắc hoạt động của hệ thống điều khiển thích nghi là mỗi khi có sự thay
đổi của đối tượng, bộ điều khiển sẽ tự chỉnh định cấu trúc và tham số nhằm đảm
bảo chất lượng hệ thống là không đổi [8]. Hướng nghiên cứu điều khiển thích
nghi cho robot đang được các nhà khoa học ở lĩnh vực này quan tâm phát triển

khiển robot n bậc tự do có mô hình phi tuyến bất định kiểu hàm số, có nhiễu
tác động, bám quỹ đạo đặt và đảm bảo hệ kín ổn định toàn cục.
- Ý nghĩa thực tiễn: Kiểm chứng được khả năng ứng dụng thực tế của các
thuật toán điều khiển thích nghi bền vững trên cơ sở mạng nơ ron nhân tạo
được đề xuất trong luận án bằng các công cụ mềm.
6. Nội dung của luận án
Bố cục của luận án bao gồm: phần mở đầu, 4 chương trình bày các nội
dung và kết quả nghiên cứu, phần cuối là kết luận và kiến nghị. Toàn bộ luận
án được trình bày trong 106 trang, 1 danh mục chữ cái viết tắt và các ký hiệu,
4 bảng và 59 đồ thị, hình vẽ.

Chương 1: NGHIÊN CỨU, ĐÁNH GIÁ CÁC PHƯƠNG PHÁP ĐIỀU
KHIỂN ROBOT
1.1 Mô hình toán học và định hướng trong thiết kế điều khiển cho robot
1.1.1 Mô hình toán học của robot
1.1.1.1 Động học vị trí
Bài toán động học thuận: Cho trước giá trị của các biến khớp, các thông số
hình học và các thông số liên kết giữa các khâu. Yêu cầu xác định vị trí và
hướng của khâu chấp hành cuối [3, 4, 5].
Bài toán động học ngược: Cho trước các thông số hình học và các thông số liên
kết của các khâu, cho trước vị trí và hướng của khâu chấp hành cuối. Yêu cầu xác
định giá trị của các biến khớp để robot đạt được hướng và vị trí cho trước [3, 6, 7].
1.1.1.2 Động học thuận vận tốc
Thể hiện quan hệ giữa tốc độ trong không gian khớp và không gian làm việc
qua ma trận Jacobian [30].
1.1.1.3 Động lực học
Áp dụng phương trình Euler-Lagrange cho robot n bậc tự do, ta có [29, 34,36]:
3
   
, ( ) ( )

, 2 ,N q q H q C q q
(1.11)
là ma trận đối xứng lệch, ta có:
 
,0
T
q N q q q 
(1.12)
Đặc tính 3: [29] Tuyến tính với các tham số động lực học. Trong phương trình
động lực học của robot biểu diễn qua ma trận hồi quy
W
như sau:
           
, , ( , , )
vd
H q q C q q q G q F q F q H q q N q q q q q q p

        W
(1.13)
với vector
p
là vector tham số động lực học
 
1 1 1 1
, , , , , , , , , , ,
T
n n n n
p m m I I v v k k    
(1.14)
Đặc tính này phù hợp cho việc tổng hợp các bộ điều khiển thích nghi [29].

và
d D P
u q K E K E  
; trong đó:
d
E q q
(1.22)
với :
,0
pi di
KK

b) Phương pháp PD bù trọng trường, phương pháp sử dụng PID
Mô men điều khiển PD [33]:
()
pD
K E K q G q

  
(1.25)
Mô men điều khiển PID [33]:
p D I
K E K q K Edt

  

(1.26)
d) Giải thuật Li-Slotine
Mô men điều khiển [34]:
( ) ( , ) ( )

q J X
q J X J X










(1.33)
b) Điều khiển trực tiếp [34]
Phương pháp
1
J
:
Luật điều khiển theo phương pháp PD-bù trọng trường:
()
pD
K E K q G q

  
(1.35)
Luật điều khiển theo phương pháp
1
J
:
 

 
ˆˆ
( ) ( , )
d d P
H q q K E K E N q q

   
(1.45)
Luật cập nhật
1
ˆ
TT
p p B Px

    

b) Điều khiển thích nghi theo phương pháp Li-Slotine
Mô men điều khiển
ˆˆ
ˆ
( ) ( , ) ( )
D
H q v C q q v K r G q

   
(1.47)
Trong đó:
()
d d d
v q q q q E      

5
Yêu cầu của bài toán là tìm bộ điều khiển phản hồi phi tuyến để đưa đối tượng
về dạng tuyến tính tương đương rồi từ đó áp dụng các luật điều khiển nó như
đối tượng tuyến tính
b) Tuyến tính hóa chính xác mô hình robot 2 bậc tự do
Mô hình trạng thái
Khớp1:
1
11 12
12 1 1 1
x = x
x = f ( )+ uxG
(1.60)
Khớp 2:
2
21 22
22 2 2 2
x = x
x = f ( )+ uxG
(1.61)
Nhận xét: Sau khi áp dụng bộ điều khiển tuyến tính hoá chính xác cho đối
tượng MIMO, ta được mô hình trạng thái mới ở dạng chuẩn điều khiển và
đồng thời tách kênh. Do vậy, quá trình thiết kế bộ điều khiển cho từng khớp
được thực hiện hoàn toàn độc lập nhau mà không bị ảnh hưởng qua lại giữa
các kênh.
c) Thiết kế bộ điều khiển trên cơ sở mô hình tuyến tính [11, 25, 26]
Áp dụng phương pháp thiết kế phản hồi trạng thái gán điểm cực nhằm đảm bảo
động học hệ thống bám, để khử sai lệch bám, tác giả sử dụng bộ điều khiển
theo luật tích phân. Chọn điểm cực đặt trước:
12

xác, không có thành phần bất định và không chịu ảnh hưởng của nhiễu. Trong
thực tế, ta chỉ có thể mô tả gần đúng mô hình toán học của đối tượng điều khiển
nói chung, riêng đối với đối tượng là robot thì mô hình còn có tính bất định cao
và chịu ảnh hưởng của nhiễu. Đó cũng chính là lý do luận án không chọn hướng
đi này để phát triển tiếp các giải thuật điều khiển cho robot.
1.2.2.3 Điều khiển bám quỹ đạo cho robot bằng phương pháp Jacobian xấp
xỉ thích nghi
a) Mô hình toán học của robot
Phương trình động lực học tổng quát của robot n bậc tự do [30, 32]:
       
1
,
2
H q q H q N q q q G q


   


(1.73)
trong đó:
12
[ , , , ]
Tn
n
q q q q R
là các biến khớp;
nn
( ) RHq


ˆˆ
TT
D x r rP
q K K X q KS q pJ T X J T q q q

     W
(1.88)
Trong đó:
d
X X X 
,
d
X X X 
;
,,
dp
K K K
là các ma trận đường chéo
cấp n xác định dương. Các thông số động học ước lượng
ˆ
T
của mà trận
Jacobian
 
ˆ
,
ˆ
J q T
được cập nhật bởi luật sau:
 

c) Kiểm chứng thuật toán trên robot phẳng 3 thanh nối
Các thông số thực của robot như sau:
1 2 3 1 2 3 1
3
12
23
lg lg lg
2
, , , , , , ,
2
,
2
l
ll
m m m l l l 
;
2
11
1 2 3
12
ml
I I I  

Quỹ đạo chuyển động mong muốn:
7
2 3 2 3
2 3 2 3
7 2 8
cos cos
18 25 375 18 150 1125




(1.106)
Kết quả mô phỏng: như hình 1.21 đến hình 1.22.
Trường hợp 1:
1 2 3 1 2 3
6 ; 4 ; 2 ; 0.7 ; 0.6 ; 0.5m kg m kg m kg l m l m l m     Hình 1.21: Quỹ đạo x và y trong không gian làm việc (trường hợp 1)
Trường hợp 2:
1 2 3 1 2 3
10 ; 8 ; 6 ; 0.8 ; 0.7 ; 0.6m kg m kg m kg l m l m l m     Hình 1.22: Quỹ đạo x và y trong không gian làm việc (trường hợp 2)
d) Nhận xét: Từ các phân tích lý thuyết theo tiêu chuẩn ổn định Lyapunov cho
thấy bộ điều khiển thích nghi sử dụng ma trận Jacobian xấp xỉ đảm bảo hệ
thống ổn định toàn cục. Kết quả mô phỏng đã kiểm định hệ thống điều khiển là
ổn định, các tín hiệu vị trí thực của tay máy robot hội tụ về các tín hiệu vị trí
đặt với tốc độ hội tụ nhanh và sai số bám nhỏ ngay cả khi các thông số hệ
thống là bất định kiểu hằng số.
1.2.2.4 Điều khiển thích nghi bền vững sử dụng kỹ thuật backstepping trong
điều khiển chuyển động của robot
Phương pháp thiết kế bộ điều khiển bền vững kết hợp kỹ thuật
backstepping trong chuyển động bám quỹ đạo của robot khi có nhiễu tác động
đảm bảo sự ổn định của hệ kín theo tiêu chuẩn ổn định Lyapunov. Phương
pháp này có thể sử dụng để thiết kế bộ điều khiển cho robot có số bậc tự do
lớn, có mô hình xác định và có nhiễu tác động [20, 21, 22].

nghiệp, mô phỏng và từ đó đánh giá khả năng phát triển thuật toán điều khiển
mới trên cơ sở các phương pháp điều khiển này. Tuy nhiên, phần lớn các
phương pháp nghiên cứu đến thời điểm hiện nay mới chỉ giải quyết được triệt
để bài toán tổng hợp bộ điều khiển cho robot có mô hình xác định hoặc mô
hình bất định kiểu hằng số, còn rất ít các đề xuất tổng hợp bộ điều khiển cho
robot có mô hình bất định kiểu hàm số.

Chương 2: ĐIỀU KHIỂN THÍCH NGHI TAY MÁY ROBOT SỬ DỤNG
MẠNG NƠ RON TRÊN CƠ SỞ KỸ THUẬT BACKSTEPPING
2.1 Tổng hợp bộ điều khiển thích nghi sử dụng mạng nơ ron
Xét đối tượng phi tuyến có cấu trúc truyền ngược [21, 22]:
 
 
   
1, 2 1 2
1
1
, , , , ,
i i i i i i
n n n
x f x x x g x x x x
x f x g x u
yx

   






f
và
(.)
i
g
,
(.)
n
g
là những hàm số
trơn bị chặn và bất định.
2.1.1 Xấp xỉ hàm số bằng mạng nơ ron nhân tạo
Dựa vào các phân tích trong tài liệu [23, 37, 38], chọn MNN 3 lớp truyền
thẳng là sự lựa chọn hợp lý với các giả thiết sau:
Giả thiết 1: Biết dấu của
 
ii
g x
, tồn tại một hằng số
0
0
i
g 
và biết trước các
hàm trơn
 
ii
gx
, như vậy:
   


với
0;
z
Z  

;
ˆˆ
,W V
là các
trọng số ước lượng của
*W
và
*V
. Sai số ước lượng trọng số đuợc xác định
như sau:
**
ˆˆ
;W W W   V V V
(2.2)
Sử dụng MNN để xấp xỉ hàm trơn bất định
 
:
m
h Z R R

Ta có cấu trúc mạng:
 
 
ˆ

.
Sai số ước lượng MNN (2.3) có thể biểu diễn như sau:
* * ' '
ˆ ˆ ˆ
ˆ ˆ ˆ ˆ
( ) ( ) ( )
T T T T T T T T
u
W W W W d    S V Z S V Z S SV Z SV Z
(2.12)
2.1.2 Tổng hợp bộ điều khiển thích nghi trên cơ sở kỹ thuật backstepping
Bước 1: [21, 22, 37] Xét (2.1), với
1i 
ta có:
1 1 1 1 1 2
( ) ( )x f x g x x
(2.27)
Xấp xỉ hàm bằng mạng nơ ron:
1 1 1 1 1 1
ˆˆ
( ) ( )
TT
h Z W S V Z
(2.37)
ta có tín hiệu điều khiển:
1 1 1 1 1 1 1 1
11
1
ˆˆ
[ ( ) ( )]

(2.39)
Hằng số
1
0,


trọng số NN cập nhật bởi
'
1 1 1 1 1 1 1 1 1
'
1 1 1 1 1 1 1 1
ˆˆ
ˆ ˆ ˆ
[( ) ]
ˆ
ˆ ˆ ˆ
[]
T
ww
T
vv
W z W
W z W



   




()
TT
NN n n n n n n n n n
n
u z k t z W
x
  

   

g x S V Z
g
(2.102)
ở đây:
1
22
''
11
0
1
ˆˆ
ˆˆ
( ) 1 ( , )
TT
n n n n n n n n n n n
F
n
k t z d W
   






   
  



  


S S V Z
V Z S V
(2.104)
2.1.3 Phân tích tính ổn định
Ta thấy sau mỗi bước xuất hiện một hàm xác định dương:
11
0
( , ) , 2,3, ,
i
z
zi i i i
V d i n
   

  

x
(2.108)

(ii)
2
11
2
1 1 1 1
00
0
( , ) ( , )
i
zi i i i i i i i i i
i
z
V z z d z d
g
       
   
   

x g x
(2.111)
Ổn định và hiệu quả điều khiển của hệ thống kín được đề cập trong định lý 2.2
2.1.4 Tổng hợp ANNC cho robot 1 bậc tự do
2.1.4.1 Biến đổi mô hình về dạng truyền ngược chặt
Xét mô hình tay máy 1 bậc tự do có phương trình như sau:
2
( ) ( ) .cos
Nc
I ml q K q ml Ml g q u    
(2.133)
Đặt:

( ) ; ( )
Nc
K x ml Ml g x
f x G x
I ml I ml
  



là các hàm bất định và được xấp xỉ bởi mạng nơ ron 3 lớp.
2.1.4.2 Tổng hợp ANNC
Từ cơ sở phân tích ở phần 2.1.2, a có bộ điều khiển:
11
1 1 1 1 1 1 1
ˆˆ
( ) ( )
TT
k t z W S V

   Z
;
1 2 2 2 2 2 2
( ) ( )
TT
u z k t z W S V    Z
(2.135)
2.1.4.3 Kết quả mô phỏng
Các thông số bộ điều khiển được chọn:
12
3.0; 1.0; 5.0


và các trọng số khởi tạo:
1
ˆ
(0) 0.0,W 
2
ˆ
(0) 0.0W 
;
1
ˆ
(0)V
,
2
ˆ
(0)V
lấy ngẫu nhiên
Các thông số động học của tay máy 1 DOF như bảng 2.1:
Th1:
22
0.2( / ); 0.05( . ); 1( ); 0.1( ); 0.4( ); 0.15( )
c
B kgm s I kg m M kg m kg l m l m     

Th2:
22
0.2( / ); 0.05( . ); 1.5( ); 0.5( ); 0.6( ); 0.3( )
c
B kgm s I kg m M kg m kg l m l m     


dd
H q q C q q q G q F q

    
(2.139)
Qua một số phép biến đổi và dựa trên đặc tính đối xứng xác định dương của
ma trận H ta có thể chuyển mô hình (2.1.39) về dạng n hệ con truyền ngược
chặt như sau:
1
2
2
()
ii
ii
i i i i i
qx
qx
q x f u






  

x
, với
1
2

1 1 1 2 2 2 2 2 2
22
1
ˆˆ
( ) ( ) ( ) ; 1,2, , .
()
TT
i i i i i i i i i i
ii
u z k t z W i n

    

g x S V Z
gx
(2.145)
Luật cập nhật tham số:
''
wi
ˆ ˆ ˆ
ˆ ˆ ˆ ˆ ˆ ˆ
( ) ; ( ; 1,2, , .
TT
i i i i i i wi i i vi i i i i vi i
W z W W z i n

   
       
   
S SV Z V Z S V

q 
, tham số động học của hệ
thống thay đổi theo bảng 2.2 và thành phần bất định được xấp xỉ bằng NN có 6
nơ ron ở lớp vào và lớp ẩn, ta được các kết quả mô phỏng biểu diễn từ hình 2.8
đến hình 2.11.
13

a) Trường hợp 1 b) Trường hợp 2
Hình 2.8: Quỹ đạo và sai lệch quỹ đạo của khớp 1

a) Trường hợp 1 b) Trường hợp 2
Hình 2.9: Quỹ đạo và sai lệch quỹ đạo của khớp 2

a) Trường hợp 1 b) Trường hợp 2
Hình 2.10: Vận tốc và sai lệch vận tốc của khớp 1

a) Trường hợp 1 b) Trường hợp 2
Hình 2.11: Vận tốc và sai lệch vận tốc của khớp 2
Nhận xét: Các kết quả mô phỏng cho thấy ANNC đáp ứng được đầy đủ các
yêu cầu đặt ra đối với bài toán điều khiển bám cho robot n bậc tự do mô
hình bất định dạng hàm số. Điều này cho thấy khả năng ứng dụng ANNC
cho các đối tượng robot công nghiệp trong thực tế.
14
2.4 Kết luận chương 2
Chương 2 trình bày phương pháp luận về thiết kế bộ điều khiển cho đối
tượng phi tuyến bất định hàm số dạng truyền ngược chặt bằng cách kết hợp kỹ
thuật backstepping với mạng nơ ron nhân tạo, đề xuất phương pháp chuyển
đổi mô hình động lực học của robot về dạng thích hợp với ANNC.
Thay đổi cấu trúc của NN để xác định được cấu trúc phù hợp đảm bảo
khi tham số động học của robot thay đổi chất lượng hệ thống điều khiển tự

12
2
1
()
d
xx
x f u
yx




  




x
; với
1
2
x
=
x
x
(3.1)
trong đó
 
f x
là hàm phi tuyến trơn, bất định bị chặn và hệ (3.1) có điểm cân

()
2
SMC
V S S
(3.3)
15
Đạo hàm theo thời gian hàm
 
.V
và để ý đến điều kiện trượt trong biến đổi,
cuối cùng ta xác định được tín hiệu điều khiển trượt
SMC
u
:
1
sgn( ) ( )
SMC
u K S w w x f

     x
(3.8)
Muốn tổng hợp được bộ điều khiển trượt (3.8) thì cần phải biết trước hàm
()f x
. Nhưng thực tế đối tượng có
()f x
là bất định. Do vậy, luận án đề xuất
sử dụng mạng nơ ron để xấp xỉ hàm
()f x
. Thay
ˆ

T
t x t x tx

21 22
01
0
;
1
AB
aa








;
   
0
T
FF


xx

với
   
21 1 22 2

exp exp
ii
i
i
ii
CC
bb


   

   
  
   
   

xx
x
(3.15)
Với
i
C
là véc tơ 2 chiều biểu diễn tâm của hàm cơ sở thứ
i
,
i
b
biểu diễn độ
trải rộng của hàm cơ sở.
Động học của mô hình xấp xỉ được miêu tả bằng phương trình:

   
ˆ
ˆ
; ; 0
T
mm
A A B B F F

  

xx
;
 
10
T
m
C 
. Lấy phương trình
16
(3.11) trừ cho phương trình (3.20) ta được:
 
( ) ( ) ,
m
E t A E t Fx
(3.21)
trong đó,
( ) ( ) ( );
m
E t t txx


Chứng minh
Chọn hàm Lyapunov cho hệ (3.21) như sau:
( , )
TT
V E W E PE W W
(3.23)
với P là ma trận đối xứng xác định dương
Đạo hàm
(.)V
theo thời gian ta được:
( , )
T T T T
V E W E PE E PE W W W W   
(3.24)
Biết đổi và thay véc tơ trong số vào, cuối cùng ta có được:
( , ) ( ) 0
T T T
mm
V E W E A P PA E E QE    
(3.30)
Vậy hàm
 
.V
định nghĩa ở (3.23) chính là hàm Lyapunov của hệ, như vậy
định lý đã được chứng minh □.
3.5 Tổng hợp RANNSMC cho robot n bậc tự do
3.5.1 Biến đổi mô hình về dạng truyền ngược chặt
Các bước biến đổi như mục 2.2.1, với mô hình robot biểu diễn ở dạng truyền
ngược cho phép sử dụng phương pháp thiết kế bộ điều khiển trượt thích nghi
bền vững (RANNSMC) có cấu trúc như hình 3.6.

ˆ
sgn( ) ( , ); 1,2, , .
i i id id i i i i
u K S q q q f q q i n

     
(3.36)
- Xấp xỉ hàm phi tuyến bất định
Nhờ mạng nơ ron xấp xỉ ta có được
 
,F q q
từ đó dễ dàng xác định
 
,f q q

theo biểu thức sau:
   
21 22
, , ( )f q q F q q a q a q  
(3.35)
trong đó
21 22
0; 0aa
là các tham số được chọn trước
Luật cập nhật trọng số của mạng:
 
21 1 22 2
( , )
ii
W q q p e p e


Các thông số bộ điều khiển:
10; 300K

Quỹ đạo đặt cho 3 khớp như sau:

sin(0.6 )
1
sin(0.5 )
2
3
(sin( ) )sin(0.6 ) ( )
(sin( ) )sin(0.5 ) ( )
0.1sin( ) ( )
t
d
t
d
d
q t e t rad
q t e t rad
q t m









của khớp 2

Hình 3.10: Quỹ đạo và sai lệch quỹ
đạo của khớp 3

Hình 3.11: Dạng đặc tính của lực ma
sát và nhiễu tác động lên các khớp
Nhận xét: Qua các kết quả mô phỏng cho thấy với thuật toán điều khiển trượt
nơ ron thích nghi được đề xuất, hệ thống điều khiển RANNSMC đảm bảo bám
quỹ đạo đặt trước với sai lệch bám tiến về không và bù được nhiễu từ bên
ngoài tác động vào robot.
3.7 Kết luận chương 3
Chương 3 của luận án đề xuất giải thuật tổng hợp RANNSMC cho đối
tượng truyền ngược bất định hàm số, phát biểu định lý 3.1 và chứng minh tính
ổn định của hệ thống kín. Tổng hợp bộ điều khiển RANNSMC cho robot n bậc tự
do và mô phỏng kiểm chứng bằng mô hình robot 3 bậc tự do. Kết quả mô phỏng
đã khẳng định khả năng áp dụng giải thuật được đề xuất cho các đối tượng
robot công nghiệp trong thực tế.
Chương 4: ĐIỀU KHIỂN THÍCH NGHI BỀN VỮNG TAY MÁY
ROBOT SỬ DỤNG MẠNG NƠ RON KẾT HỢP ĐIỀU KHIỂN TRƯỢT
4.1 Cơ sở lý thuyết
Bộ điều khiển RAC được xác định bởi biểu thức sau:
( ) ( ) ( )
SMC NN
u t u t u t
(4.1)
Nhiệm vụ bài toán là tìm 3 thành phần đó là
;
NN SMC
uu

   g x S V Z
gx
(4.12)
trọng số của mạng nơ ron được cập nhật bởi biểu thức:
 
'
'
ˆˆ
ˆˆ
ˆ
ˆ ˆ ˆ
T
wi i i i i i wi i
T
vi i i i i vi i
W z W
Wz




   





  



()
n
xx
x f u
yx










x
; với
1
2
n
x
x
x=
x
(4.18)
Định nghĩa một mặt trượt:
21
0 1 2
21
()

( 1)
sgn( ) ( , , ) ( )
n
SMC
u K S D e e f x

  
(4.26)
trong đó:
( 1) ( 1) ( )
1 2 1
( , , )
n n n
nn
D e e e a e a e a w


    
(4.27)
4.1.2.2 Tổng hợp bộ điều khiển trượt cho đối tượng bất định
các bước nhận dạng hàm bất định
ˆ
()fx
bằng mạng nơ ron nhân tạo trên cơ sở
backstepping được thực hiện như sau:
xấp xỉ hàm:
( ) ( )
TT
h Z W S V Z
(4.28)

xx
x
x
x
(4.39)
thay
ˆ
(.) (.)ff
vào (3.24) ta được bộ điều khiển trượt cho đối tượng bất định
hàm:
( 1)
ˆ
sgn( ) ( , , ) ( )
n
SMC
u K S D e e f x

  
(3.46)
4.2 Tổng hợp RAC cho robot n bậc tự do
4.2.1 Biến đổi mô về dạng truyền ngược chặt
Mô hình robot n bậc tự do chuyển về dạng truyền ngược chặt tương tự như
mục 2.2.1.
4.2.2 Tổng hợp bộ điều khiển RAC
20
Áp dụng Tổng hợp bộ điều khiển RAC cho khớp 1
Bước 1: Tính hàm điều khiển trung gian:
1 1 1 1 1 1 1
ˆˆ
( ) ( )

22
ˆˆ
,WV
được cập nhật như sau:
''
2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
ˆ ˆ ˆ
ˆ ˆ ˆ ˆ ˆ ˆ
[( ) ]; [ ]
TT
w w v v
W z W W z W

      S S V Z V Z S
(4.57)
Bước 3: ta chọn hàm:
1
1 1 1
()
de
S e ae
dt

,
0a 
(4.58)
Bước 4: Xác định điều kiện trượt
ta chọn
sgn( );S K S
với

xác định như sau:

2
11
2 1 2 1
2 2 1 2 1 22 1 2 1
00
1
1 1 1
21
( , )
( ) ( , )
ˆ
()
()
e
h Z e d e d
f
  
      


  



q
qq
q
q ,q

2
1 1 2 1 1
00
1
( ) ( , )
2
zz
VV
V
V d d S
       
    

x
(4.65)
Đạo hàm (4.65) theo thời gian ta có
1 2 3
V V V V  
(4.66)
Cuối cùng ta có
   
22
1 1 2 2
sgn( )V k t z k t z KS S   
(4.85)
Với
12
( ) 0, ( ) 0, 0k t k t K  
ta có:
   

ii
u z k t z W

   

g x S V Z
gx
với
1,2,3.i 
(4.113)
cơ sở tổng hợp RANNSMC như mục 3.6.2, ta có:
ˆ
sgn( ) ( , )
i i i i i i i i
u K S w w x f q q

    
với
1,2,3.i 
(4.114)
cơ sở tổng hợp RAC như mục 4.2.2, ta có:
1 2 2 2 2 2 2 1 1 1 1 1
ˆ
ˆˆ
( ) ( ) sgn( )
TT
i i i i i i i i i i d i d i i
u e k t e W K S aq q aq f      S V Z
(4.115)
với






  

(4.116)
4.5.1 Kết quả mô phỏng
Quỹ đạo đặt, quỹ đạo thực tế và sai lệch quỹ đạo của các khâu:

Hình 4.9: Quỹ đạo đặt, quỹ đạo thực tế và sai lệch quỹ đạo của khớp 1
23

Hình 4.10: Quỹ đạo đặt, quỹ đạo thực tế và sai lệch quỹ đạo của khớp 2

Hình 4.11: Quỹ đạo đặt, quỹ đạo thực tế và sai lệch quỹ đạo của khớp 3
Quỹ đạo đặt, quỹ đạo thực tế và sai lệch quỹ đạo của điểm tác động cuối:

Hình 4.12: Quỹ đạo đặt, quỹ đạo thực tế và sai lệch quỹ đạo của điểm tác động cuối
theo trục x

Hình 4.13: Quỹ đạo đặt, quỹ đạo thực tế và sai lệch quỹ đạo của điểm tác động cuối
theo trục y

Hình 4.14: Quỹ đạo đặt, quỹ đạo thực tế và sai lệch quỹ đạo của điểm tác động cuối
theo trục z
4.5.3 Nhận xét
Với quỹ đạo đặt giống quỹ đạo thực tế, kết quả mô phỏng hoạt động của hệ
thống điều khiển RAC cho robot SCARA 3 bậc tự do, có chất lượng điều khiển

+ Khảo sát mô hình toán học của robot, phân tích các thuộc tính, các
hướng ứng dụng trong điều khiển đã được công bố và đề xuất chuyển mô hình
robot n DOF về dạng truyền ngược chặt để có thể áp dụng các phương pháp
điều khiển mới được đề xuất trong luận án.
+ Đề xuất ứng dụng thuật toán điều khiển thích nghi sử dụng mạng nơ ron
(ANNC) cho robot n bậc tự do bất định kiểu hàm số.
+ Xây dựng bộ điều khiển trượt nơ ron thích nghi bền vững mới
(RANNSMC), phát biểu và chứng minh định lý 3.1 (tr.73) về tính ổn định cho
hệ kín, mô phỏng kiểm chứng RANNSMC bằng robot 3 bậc tự do bất định
kiểu hàm số và có nhiễu tác động.
+ Tổng hợp bộ điều khiển thích nghi bền vững (RAC) có cấu trúc song
song trên cơ sở kết hợp ANNC và SMC, phát biểu và chứng minh định lý 4.1
(tr.88), mô phỏng kiểm chứng bằng robot 3 bậc tự do bất định kiểu hàm số và có
nhiễu tác động. Chất lượng điều khiển của bộ RAC được so sánh với bộ ANNC
(chương 2) và bộ RANNSMC (chương 3), các kết quả mô phỏng cho thấy hệ
thống RAC cho chất lượng điều khiển tốt nhất (từ hình 4.3 đến hình 4.5).
- Kiến nghị
Phát triển thành bộ điều khiển sản phẩm trên nền DSP, Vi điều khiển hoặc
IPC điều khiển cho robot công nghiệp.