Bài báo giới thiệu phương pháp điều khiển đối tượng phi tuyến với động học bất định và chịu ảnh hưởng của nhiễu bên ngoài tác động như: con lắc ngược, cánh tay Robot, cơ cấu nâng hạ dựa theo phương pháp điều khiển Backstepping kết hợp thuật toán đánh giá thành phần bất định sử dụng mạng neural RBF, đảm bảo cho hệ thống ổn định, giữ cân bằng hay bám chính xác quỹ đạo cho trước. | Đặng Ngọc Trung và Đtg Tạp chí KHOA HỌC & CÔNG NGHỆ 181(05): 85 - 89 MỘT PHƯƠNG PHÁP ĐIỀU KHIỂN CHO HỆ PHI TUYẾN DỰA TRÊN CƠ SỞ ĐÁNH GIÁ THÀNH PHẦN BẤT ĐỊNH BẰNG MẠNG NEURAL RBF Đặng Ngọc Trung*, Lê Thị Huyền Linh Trường Đại học Kỹ thuật Công nghiệp - ĐH Thái Nguyên TÓM TẮT Bài báo giới thiệu phương pháp điều khiển đối tượng phi tuyến với động học bất định và chịu ảnh hưởng của nhiễu bên ngoài tác động như: con lắc ngược, cánh tay Robot, cơ cấu nâng hạ dựa theo phương pháp điều khiển Backstepping kết hợp thuật toán đánh giá thành phần bất định sử dụng mạng neural RBF, đảm bảo cho hệ thống ổn định, giữ cân bằng hay bám chính xác quỹ đạo cho trước Nội dung bài báo với cách xây dựng thuật toán và cấu trúc điều khiển thông qua chứng minh tính ổn định theo tiêu chuẩn Lyapunov, kết hợp với các kết quả mô phỏng minh họa cho đối tượng là con lắc ngược trên phần mềm Matlab Simulink đã cho thấy được tính ưu việt của phương pháp đề xuất. Từ khóa: Điều khiển backstepping; Mạng neural RBF; Điều khiển bám; Ổn định ISS; Hệ con lắc ngược MỞ ĐẦU* Hầu hết các đối tượng điều khiển như: cơ cấu nâng hạ, cánh tay Robot trong các dây truyền sản xuất nói chung và hệ con lắc ngược nói riêng đều là các đối tượng phi tuyến bất định chịu ảnh hưởng của nhiễu tải và môi trường bên ngoài. Vì vậy các bộ điều khiển kinh điển trước đây sẽ không thể đáp ứng và phù hợp với yêu cầu kỹ thuật, như bộ điều khiển PID được sử dụng trong [1,2] để điều khiển các đối tượng phức tạp như trên gặp rất nhiều khó khăn, và hầu như không đáp ứng được yêu cầu về tính ổn định cũng như chất lượng của hệ thống. Một số giải pháp điều khiển phi tuyến hiện đại ra đời nhằm nâng cao chất lượng điều khiển của các hệ như: trong điều khiển Robot, các thuật toán điều khiển thích nghi để điều khiển Robot tuy có thể nâng cao chất lượng, bù trừ được phần nào ảnh hưởng sự biến thiên của các thông số động học đối tượng, song thường chịu gánh nặng về khối lượng tính toán, cản trở việc thực hiện chúng ở chế độ thời gian thực .
