ISSN: 1859-1531
BAN BIÊN TẬP

Tổng biên tập
GS.TSKH. Bùi Văn Ga

Phó Tổng biên tập
GS.TS. Trần Văn Nam

Trưởng ban biên tập
PGS.TS. Nguyễn Tấn Hưng

Cơ quan Đại học Đà Nẵng
41 Lê Duẩn, TP Đà Nẵng
Trường Đại học Bách khoa
54 Nguyễn Lương Bằng, Quận Liên Chiểu, TP Đà Nẵng
Trường Đại học Kinh tế
71 - Ngũ Hành Sơn - TP. Đà Nẵng
Trường Đại học Sư phạm
459 Tôn Đức Thắng - Liên Chiểu - Đà Nẵng
Trường Đại học Ngoại ngữ
131 Lương Nhữ Hộc, Đà Nẵng
Trường Đại học Sư phạm kỹ thuật
48 Cao Thắng - Đà Nẵng
Phân hiệu ĐHĐN tại KonTum
129 Phan Đình Phùng, Kon Tum
Khoa công nghệ thông tin và tuyền thông
Hòa Quý - Ngũ Hành Sơn - Đà Nẵng
Khoa Y Dược
Hòa Quý - Ngũ Hành Sơn - Đà Nẵng
Khoa Giáo dục Thể chất
62 Ngô Sỹ Liên, Liên Chiểu, Đà Nẵng
Khoa Quốc tế
41 Lê Duẩn, Đà Nẵng
Viện Nghiên cứu & Đào tạo Việt Anh
158A Lê Lợi
Trung tâm phát triển phần mềm
41 Lê Duẩn, Tp. Đà Nẵng
Trung tâm kiểm định chất lượng giáo dục
41 Lê Duẩn, Tp. Đà Nẵng
Trung tâm ngoại ngữ
131 Lương Nhữ Hộc, Tp Đà Nẵng
Trung tâm nghiên cứu phát triển quản trị và tư vấn doanh nghiệp
71 - Ngũ Hành Sơn - TP. Đà Nẵng
Tổng: 19,380,852
THIẾT KẾ BỘ ĐIỀU KHIỂN BỀN VỮNG THÍCH NGHI TRÊN CƠ SỞ MẠNG NƠ RÔN ĐIỀU KHIỂN CHO ROBOT CÔNG NGHIỆP
DESIGN OF ADAPTIVE ROBUST CONTROLLER BASED ON NEURAL NETWORKS CONTROL FOR INDUSTRIAL ROBOT MANIPULATOR
 Tác giả: Thi Yen Vu*, Bùi Văn Huy, Phùng Thị Vân
Đăng tại: Vol. 18, No. 11.1, 2020; Trang: 21-26
Tóm tắt bằng tiếng Việt:
Bài báo này đề xuất một bộ điều khiển bền vững thích nghi trên cơ sở mạng nơ rôn cho robot công nghiệp. Trong thực tế robot là một hệ thống phi tuyến và trong quá trình làm việc, chúng thường phải chịu đựng ma sát phi tuyến, sự thay đổi của tải và nhiễu bên ngoài tác động, …Để giải quyết vấn đề này, một bộ điều khiển đã được thiết kế trên cơ sở kế thừa ưu điểm của bộ điều kiển thích nghi nơ rôn và SMC để điều khiển vị trí của một robot công nghiệp. Trong bộ điều khiển đưa ra, NNs sử dụng để xấp xỉ động lực học chưa rõ của robot công nghiệp. Luật thích nghi của các tham số mạng được thiết lập bằng thuyết ổn định Lyapunov, ổn định và bền vững của toàn bộ hệ thống điều khiển đã đạt được. Cuối cùng, kết quả mô phỏng được thực hiện trên robot 3 bậc tự do đưa ra và so sánh với bộ điều khiển AFC và BPC từ đó chứng minh bộ điều khiển NNs có khả năng bám chính xác và khả năng bền vững cao hơn.
Từ khóa: Điều khiển bền vững thích nghi; điều khiển trượt; mạng nơ rôn; Robot người máy.
Abstract:
This article proposes an adaptive robust controller based on neural networks (NNs) for industrial robot manipulators (IRM). In fact, robot manipulators belong to a nonlinear system and in the working process, they usually bear nonlinear fiction, payload variation, external disturbance, etc. To deal with these problems, an intelligent controller designed based on inheriting the advantages of the robust adaptive NNs and the SMC scheme to control the positions of industrial robot manipulators. In the proposed controller, the NNs are employed to approximate the unknown dynamic of the IRMs system. The adaptation laws of network parameters are established based on the Lyapunov stability theory as well as the guaranteed stability and robustness of the entire control system. Finally, simulations performed on a three-link robot industrial manipulator are provided in comparison with the Adaptive Fuzzy Control (AFC) and the Backstepping Control (BPC), thereby proving that the NNs controller can demonstrate superior tracking precision and higher robustness.
Key words: Adaptive robust controller; sliding mode control; neural network; robot manipulators
Tài liệu tham khảo:
[1]. Vicente Parra-Vega, Suguru Arimoto, Yun-Hui Liu, Gerhard Hirzinger and Prasad Akella, “Dynamic Sliding PID Control for Tracking of Robot Manipulators: Theory and Experiments”, IEEE Trans. on robotics and automation, vol. 19, No. 6, 2003, pp. 967-976.
[2]. Sabanovic A, “Variable structure systems with sliding modes in motion control- A Survey”, IEEE Trans. Ind. Electron, vol. 7, No. 2, 2011,pp. 212 – 223.
[3]. Denker A, Ohnishi K, “Robust Tracking Control of Mechatronic Arms”, IEEEIASME Transactions on mechatronics, vol. 1, No.2, 1996, pp. 181-188.
[4]. Ishii C, Shen T, Tamura K, “Robust model-following control for a robot manipulator”, IEE ProcControl Theory Appl,vol.144, No.1, 1997, pp. 53-60.
[5]. Islam S, Liu X P, “Robust Sliding Mode Control for Robot Manipulators”, IEEE transactions on industrial electronics, vol.58, No. 6, 2011, pp. 2444-2453.
[6]. Berghuis H, Ortega R, Nijmeijer H, “A Robust Adaptive Robot Controller”, IEEE Transactions on robotics and automation, vol 9(6), 1993,pp. 825-830.
[7]. Chen B, Liu X P, “Fuzzy approximate disturbance decoupling of MIMO nonlinear systems by backstepping and application to chemical processes. IEEE Transactions on Fuzzy Systems, vol 13, No.6, 2005, pp. 832-847.
[8]. Tong S C, Chen B, Wang Y F, “Fuzzy adaptive output feedback control for MIMO nonlinear systems” Fuzzy Sets and Systems,vol 156, 2005, pp. 285-299.
[9]. Londhe P S, Singh Y, Santhakumar M, et al, “Robust nonlinear PID like Fuzzy logic control of a planar parallel (2PRP - PPR) manipulator”, ISA Transactions, vol 63, 2016, pp. 218-232.
[10]. Kumar V, Rana K P S, “Nonlinear adaptive fractional order fuzzy PID control of a 2-link planar rigid manipulator with payload”, Journal of the Franklin Institute, vol. 354, 2017, pp. 993-1022.
[11]. Vu T Y,Wang Y N, Pham V C, Nguyen X Q, and Vu H T, “Robust Adaptive Sliding Mode Control for Industrial Robot Manipulator Using Fuzzy Wavelet Neural Networks”, International Journal of Control, Automation and Systems, Vol. 15, No. 6, 2017, pp. 2930-2941.
[12]. Peng J, Wang Y, Sun W and Liu Y, “A Neural Network Sliding Mode Controller with Application to Robotic Manipulator”, Intelligent Control and Automation, 2006.
[13]. Mai T L, Wang Y N, “Adaptive position tracking control system based on recurrent fuzzy wavelet neural networks for robot manipulator”, journal of Systems and Control Engineering, 2014.
[14]. Chung C W, Chang Y T, “Backtepping control of multi – input nonlinear systems”, IET control theory and applications, vol.7, No. 14, 2013, pp. 1773-1779.
[15]. Li T S, Tong S C, Feng G, “A novel robust adaptive fuzzy tracking control for a class of nonlinear MIMO systems”, EEE Trans. Fuzzy syst, Vol.18, No.1, 2010, pp.150-160.

BAN BIÊN TẬP

Tổng biên tập
GS.TSKH. Bùi Văn Ga

Phó Tổng biên tập
GS.TS. Trần Văn Nam

Trưởng ban biên tập
PGS.TS. Nguyễn Tấn Hưng

Cơ quan Đại học Đà Nẵng
41 Lê Duẩn, TP Đà Nẵng
Trường Đại học Bách khoa
54 Nguyễn Lương Bằng, Quận Liên Chiểu, TP Đà Nẵng
Trường Đại học Kinh tế
71 - Ngũ Hành Sơn - TP. Đà Nẵng
Trường Đại học Sư phạm
459 Tôn Đức Thắng - Liên Chiểu - Đà Nẵng
Trường Đại học Ngoại ngữ
131 Lương Nhữ Hộc, Đà Nẵng
Trường Đại học Sư phạm kỹ thuật
48 Cao Thắng - Đà Nẵng
Phân hiệu ĐHĐN tại KonTum
129 Phan Đình Phùng, Kon Tum
Khoa công nghệ thông tin và tuyền thông
Hòa Quý - Ngũ Hành Sơn - Đà Nẵng
Khoa Y Dược
Hòa Quý - Ngũ Hành Sơn - Đà Nẵng
Khoa Giáo dục Thể chất
62 Ngô Sỹ Liên, Liên Chiểu, Đà Nẵng
Khoa Quốc tế
41 Lê Duẩn, Đà Nẵng
Viện Nghiên cứu & Đào tạo Việt Anh
158A Lê Lợi
Trung tâm phát triển phần mềm
41 Lê Duẩn, Tp. Đà Nẵng
Trung tâm kiểm định chất lượng giáo dục
41 Lê Duẩn, Tp. Đà Nẵng
Trung tâm ngoại ngữ
131 Lương Nhữ Hộc, Tp Đà Nẵng
Trung tâm nghiên cứu phát triển quản trị và tư vấn doanh nghiệp
71 - Ngũ Hành Sơn - TP. Đà Nẵng
Tổng: 19,380,852