Thiết kế bộ điều khiển thích nghi trượt bền vững trên cơ sở mờ nơron cho robot công nghiệp

28 Tạp chí Nghiên cứu khoa học - Đại học Sao Đỏ, ISSN 1859-4190. Số 3(58).2017
NGHIÊN CỨU KHOA HỌC
THIẾT	KẾ	BỘ	ĐIỀU	KHIỂN	THÍCH	NGHI	TRƯỢT	BỀN	VỮNG	
TRÊN	CƠ	SỞ	MỜ	NƠRON	CHO	ROBOT	CÔNG	NGHIỆP
DESIGN A ROBUST ADAPTIVE SLIDING MODE CONTROLLER 
BASED ON FUZZY NEURAL NETWORKS FOR 
INDUSTRIAL ROBOT MANIPULATOR 
Vũ	Thị	Yến1,2,	Wang	Yao	Nan2,	Lê	Thị	Hồng	Nhinh1,	Lương	Thị	Thanh	Xuân1
Email: havi2203@gmail.com 
1Trường Đại học Sao Đỏ, Việt Nam 
2Trường Đại học Hồ Nam, Trung Quốc
Ngày nhận bài: 05/9/2017 
Ngày nhận bài sửa sau phản biện: 26/9/2017 
Ngày chấp nhận đăng: 26/9/2017
Tóm	tắt
Bài báo này trình bày một phương pháp điều khiển bền vững thích nghi sử dụng mạng mờ nơron trên cơ 
sở SMC cho robot công nghiệp để cải thiện độ chính xác cao của điều khiển bám. Một trong những khó 
khăn trong thiết kế bộ điều khiển phù hợp mà nó có thể đạt được sai lệch xấp xỉ yêu cầu để hệ thống điều 
khiển ổn định và bền vững khi lực ma sát, các tham số thay đổi và nhiễu bên ngoài tác động. Để giải quyết 
vấn đề này, một bộ điều khiển thông minh kế thừa FNNs bền vững thích nghi và SMC đã được thiết kế để 
nghiên cứu điều khiển vị trí của một robot người máy n khớp. Trong phương án điều khiển đưa ra 4 lớp của 
FNNs sử dụng để ước lượng động học phi tuyến của robot. Luật thích nghi của các tham số mạng đã được 
thiết lập bằng thuyết ổn định Lyapunov, ổn định và bền vững của toàn bộ hệ thống điều khiển đã đạt được 
và sai lệch bám hội tụ về vị trí và độ chính xác yêu cầu đã được đáp ứng. Cuối cùng, kết quả thực hiện trên 
một robot 2 bậc tự do đã được đưa ra và so sánh với bộ điều khiển PID và AF, từ việc chứng minh đó thì 
thấy rằng bộ điều khiển đưa ra có khả năng bám chính xác và khả năng bền vững cao hơn. Cấu trúc bài 
báo gồm bảy phần: Phần 1 là giới thiệu chung; Động lực học của robot được đưa ra trong Phần 2; Phần 3 
xây dựng cấu trúc bộ điều khiển FNNs; Phần 4 thiết kế bộ điều khiển FNNs; Chứng minh tính ổn định của 
hệ thống được đưa ra trong Phần 5; Phần 6 là mô phỏng; Và cuối cùng là phần Kết luận.
Từ khóa: Robot người máy; mạng mờ nơron; điều khiển bền vững thích nghi; điều khiển trượt.
Abstract
This paper present a robust adaptive control method using Fuzzy Neural Networks (FNNs) based on SMC 
for two-link industrial robot manipulator (IRM) to improve high accuracy of the tracking control. One of the 
difficulties in designing a suitable control scheme, which can achieve the required approximation errors, is 
to guarantee the stability and robustness of control system, due to joint friction forces, parameter variations 
and external disturbances. To deal with these problems, an intelligent controller which inherited the robust 
adaptive FNNs and SMC scheme is designed to investigate to the joint position control of an n-link industrial 
robot manipulator. In this proposed control scheme four layers FNNs are used to approximate nonlinear 
robot dynamics. The adaptation laws of network parameters are adjusted using the Lyapunov stability 
theorem, the global stability and robustness of the entire control system are guaranteed, and the tracking 
errors converge to the required precision and position is proved. Finally, experiments performed on a two 
link robot industrial manipulator are provided in comparison with Proportional Integral Differential (PID) and 
Adaptive Fuzzy (AF) control to demonstrate superior tracking precision and robustness of the proposed 
control methodology.
Keywords: Robot manipulators; fuzzy neural network; sliding mode control; robust adaptive control.
TỪ	VIẾT	TẮT
IRM: Industrial Robot Manipulator
SMC: Sliding Mode Control
FNNs: Fuzzy Neural Networks
PID: Proportional Integral Differential
AF: Adaptive Fuzzy
1.	GIỚI	THIỆU	CHUNG
Điều khiển robot công nghiệp luôn luôn là một 
mảng nghiên cứu thú vị và thu hút được sự chú 
ý của nhiều nhà nghiên cứu. Trong thực tế, robot 
công nghiệp là một hệ thống phi tuyến nhiều biến, 
29Tạp chí Nghiên cứu khoa học - Đại học Sao Đỏ, ISSN 1859-4190. Số 3(58).2017
LIÊN NGÀNH ĐIỆN - ĐIỆN TỬ - TỰ ĐỘNG HÓA
rất phức tạp và chúng luôn luôn chịu tác động của 
các tín hiệu không rõ trong động lực học, như sự 
tác động của nhiễu, trọng lượng tải thay đổi, ma 
sát phi tuyến Do đó, khi xây dựng bộ điều khiển 
cho robot với những kiến thức đã biết, đó là một 
thách thức rất lớn. Để giải quyết vấn đề đó, có 
rất nhiều phương pháp điều khiển được đưa ra, 
bao gồm bộ điều khiển PID, thích nghi, điều khiển 
trượt, đã được đề cập trong các tài liệu [1-6]. 
Trong những năm qua, các ứng dụng của bộ điều 
khiển thông minh trên cơ sở logic mờ và mạng 
nơron để điều khiển vị trí của cánh tay robot công 
nghiệp được quan tâm. Bộ điều khiển mờ là một 
công cụ hiệu quả trong việc xấp xỉ hệ thống phi 
tuyến [7-10]. Trong [8], một bộ điều khiển mờ lai 
kết hợp giữa công nghệ Backstepping và phương 
pháp xấp xỉ mờ đã được đưa ra để điều khiển hệ 
thống phi tuyến với cấu trúc không xác định và có 
sự tác động của nhiễu bên ngoài. Bộ điều khiển đó 
đã đảm bảo được hiệu quả bám và sai lệch bám 
theo yêu cầu. Trong [10], một nghiên cứu mới đã 
được đưa ra bằng việc kết hợp giữa hệ thống logic 
mờ Takagi - Sugeno với công nghệ Backstepping. 
Thuật toán điều khiển bền vững thích nghi mờ cho 
hệ thống ngoài khuếch đại đầu vào không biết rõ 
và thuật toán điều khiển bền vững thích nghi mờ 
trượt với khuếch đại đầu vào không biết rõ cũng 
đã được đưa ra. Cả hai phương pháp này có thể 
đảm bảo rằng vòng lặp kín của hệ thống làm cho 
hệ thống ổn định trong giới hạn đưa ra. Tuy nhiên, 
trong tất cả các tài liệu trên luật của bộ điều khiển 
mờ được xây dựng dựa trên kinh nghiệm của 
người thiết kế. Vì thế, bằng những kiến thức kinh 
nghiệm đó nhiều khi không đủ và rất khó để xây 
dựng được luật điều khiển tối ưu. Để giải quyết 
vấn đề này, bộ điều khiển nơron được đưa ra [11-
14]. Trong [11], một bộ điều khiển bền vững thích 
nghi trên cơ sở của mạng nơron đã được đưa ra 
để điều khiển cho