Ngày nay, robot công nghiệp đóng một vai trò quan trọng trong các dây chuyền sản xuất công nghiệp. Tuy nhiên, trong quá trình làm việc robot công nghiệp luôn chịu ảnh hưởng của nhiễu bên ngoài, trọng lượng tải thay đổi và ma sát phi tuyến… Vấn đề được đặt ra là làm thế nào để thiết kế được một bộ điều khiển phù hợp để đáp ứng được yêu cầu ngày càng cao của quá trình sản xuất. Để giải quyết vấn đề này đã có rất nhiều các phương án điều khiển đã được nghiên cứu và đưa ra như điều khiển PID, điều khiển thích nghi, điều khiển cuốn chiếu, điều khiển trượt, … đã được đưa ra trong các tài liệu. Ngày nay, các bộ điều khiển thông minh trên cơ sở của điều khiển mờ và mạng nơ rôn đã được ứng dụng rộng rãi trong điều khiển robot công nghiệp. Bộ điều khiển mờ là một công cụ hiệu quả trong việc xấp xỉ hệ thống phi tuyến. Trong một bộ điều khiển thích nghi trên cơ sở logic mờ đã được ứng dụng để điều khiển hệ thống phi tuyến với cấu trúc bất định và có sự xuất hiện của nhiễu bên ngoài trong quá trình điều khiển. Ở đây logic mờ được sử dụng để xấp xỉ động lực học chưa rõ của hệ thống phi tuyến. Bộ điều khiển đã đảm bảo được hiệu quả bám và hiệu suất yêu cầu. Tuy nhiên, bộ điều khiển được xây dựng trên cơ sở của logic mờ thì các luật điều khiển mờ thường 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, bài báo đã đưa ra bộ điều khiển thích nghi bền vững trượt sử dụng mạng nơ rôn để điều khiển cho robot công nghiệp, bằng việc kết hợp những ưu điểm của bộ điều khiển thích nghi trượt và khả năng học online của bộ điều khiển nơ rôn. Do đó khi áp dụng bộ điều khiển này vào điều khiển robot thì hiệu quả bám, tốc độ hội tụ đã được cải thiện đáng kể.

Qua quá trình nghiên cứu, kết quả cho thấy bộ điều khiển thích nghi bền vững được xây dựng trên cơ sở của bộ điều khiển nơ rôn (NNs) để điều khiển cho robot công nghiệp đã đạt được độ bám chính xác cao trong môi trường làm việc khác nhau. Trên cơ sở thuyết ổn định Lyapunov tác giả đã chứng minh được hệ thống luôn luôn ổn định trên toàn vùng làm việc. Hiệu quả của bộ điều khiển đã được kiểm chứng qua mô phỏng và được so sánh với bộ điều khiển Backtepping (BPC) [14] và bộ điều khiển mờ thích nghi (AFC) [15]. Quan sát kết quả mô phỏng ta thấy, khả năng bám, sai lệch bám của bộ điều khiển đưa ra tốt hơn bộ điều khiển Backstepping (BPC) và bộ điều khiển AFC. Từ kết quả mô phỏng ta có thể tiếp tục nghiên cứu để đưa vào thực nghiệm cũng như được ứng dụng vào thực tế.

Chữ viết tắt:

IRM: Industrial Robot Manipulator

SMC: Sliding Mode Control

NNs: Neural Networks

PID: Proportional Integral Differential

BPC: Backstepping Control

AFC: Adaptive Fuzzy Control

MSE: Mean Square Error

NMSE: Normalized Mean Square Error