Thiết kế bộ điều khiển mờ thích nghi theo mô hình mẫu và mạng neuron cho các hệ cơ điện tử

Bài báo trình bày một cách thiết kế bộ điều khiển thích nghi mờ dựa

theo mô hình mẫu kết hợp mạng neuron để điều khiển cho các hệ cơ điện tử đủ cơ

cấu chấp hành được mô tả dưới dạng phương trình Euler -Lagrange. Bộ điều khiển

đề xuất dựa trên ý tưởng tìm các tham số tối ưu tập mờ đầu vào của bộ điều khiển

mờ theo Takagi và Sugeno dựa trên mạng neuron, và sau đó thích nghi on-line các

tham số của tập mờ đầu ra dựa trên thuật toán thích nghi được thiết kế theo lý

thuyết Lyapunov. Tính bám ổn định một quỹ đạo cho trước, cũng như tính hội tụ của

thuật toán vừa được chứng minh bằng lý thuyết và vừa được kiểm chứng cả bằng

mô phỏng và thực nghiệm trên đối tượng thực, robot RD5NT 5 bậc tự do.