tailieunhanh - Điều khiển thích nghi trượt cho rôbốt ba bậc tự do sử dụng mạng hàm bán kính cơ sở

Bài viết này giới thiệu một phương pháp thiết kế bộ điều khiển thích nghi bền vững cho Rôbốt ba bậc tự do thuộc lớp các hệ thống phản hồi chặt với hàm bất định và nhiễu loạn. Các mạng hàm bán kính cơ sở được sử dụng để xấp xỉ các hàm bất định, các hệ số trọng số của các mạng nơron được học trực tuyến. | Điều khiển thích nghi trượt cho rôbốt ba bậc tự do sử dụng mạng hàm bán kính cơ sở CHÚC MỪNG NĂM MỚI 2015 ĐIỀU KHIỂN THÍCH NGHI TRƯỢT CHO RÔBỐT BA BẬC TỰ DO SỬ DỤNG MẠNG HÀM BÁN KÍNH CƠ SỞ ADAPTIVE CONTROL OF 3-DOF ROBOT USING RADIAL BASIS FUNCTION NETWORK AND SLIDING-MODE CONTROL . LƯU KIM THÀNH ThS. PHẠM ĐỨC CƯỜNG Khoa Điện - Điện tử, Trường ĐHHH Việt Nam Tóm tắt Bài viết này giới thiệu một phương pháp thiết kế bộ điều khiển thích nghi bền vững cho Rôbốt ba bậc tự do thuộc lớp các hệ thống phản hồi chặt với hàm bất định và nhiễu loạn. Các mạng hàm bán kính cơ sở được sử dụng để xấp xỉ các hàm bất định, các hệ số trọng số của các mạng nơron được học trực tuyến. Các bộ điều khiển thích nghi bền vững được thiết kế dựa trên hàm Lyapunov bằng cách sử dụng điều khiển ở chế độ trượt, do đó tính ổn định tiệm cận toàn cục được đảm bảo trong trường hợp thực hiện lý tưởng của các mạng nơron. Các kết quả mô phỏng cho thấy hiệu quả của phương pháp đề xuất với chất lượng và tính bền vững tốt. Abstract This paper introduces a method for designing robust adaptive controler for 3-degrees-of- freedom robot which belong to a class of strict-feedback systems with function uncertainties and disturbances. The radial basis function network is used to approximate the uncertainty functions, where the weighting coefficients of the neural network are trained online. The robust adaptive controlers is designed based on control Lyapunov function by using sliding mode control, thus global asymptotic stability is guaranteed for the case of ideal implementation of the neural network. The simulation results demonstrate the effectiveness of the proposed method with good dynamic performance and robustness. Key words: Neural network, Radial basis function network, Robust Adaptive Control, Sliding mode control, Strict-feedback systems. 1. Mở đầu Điều khiển trượt SMC (Sliding Mode Control) được biết đến như là một phương pháp .