Luận án Nghiên cứu, khảo sát các đặc tính làm việc của hệ thống chấp hành của robot công nghiệp

1 
MỤC LỤC 
DANH MỤC CÁC CHỮ VIẾT TẮT VÀ CÁC KÝ HIỆU .......................... 4 
DANH MỤC CÁC BẢNG .............................................................................. 7 
DANH MỤC CÁC HÌNH ẢNH, ĐỒ THỊ ..................................................... 8 
MỞ ĐẦU ........................................................................................................ 10 
1. Tình hình nghiên cứu trong và ngoài nước ..............................................................10 
2. Tính cấp thiết của đề tài luận án ..............................................................................13 
3. Mục tiêu của luận án ................................................................................................14 
4. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu của luận án ........................................................14 
5. Ý nghĩa khoa học và thực tiễn của luận án ..............................................................14 
6. Nội dung của luận án ...............................................................................................14 
Chương 1 ........................................................................................................ 17 
NGHIÊN CỨU, ĐÁNH GIÁ CÁC PHƯƠNG PHÁP ĐIỀU KHIỂN 
ROBOT ........................................................................................................... 17 
1.1 Mô hình toán học và định hướng trong thiết kế điều khiển cho robot .....................17 
1.1.1 Mô hình toán học của robot .............................................................................. 17 
1.1.1.1 Động học vị trí ............................................................................................ 17 
1.1.1.2 Động học thuận vận tốc .............................................................................. 18 
1.1.1.3 Động lực học .............................................................................................. 18 
1.1.2 Định hướng trong thiết kế điều khiển cho robot ............................................... 20 
1.2 Điều khiển chuyển động tay máy robot .................................................................22 
1.2.1 Các thuật toán điều khiển kinh điển .................................................................. 22 
1.2.1.1 Điều khiển trong không gian khớp ............................................................. 22 
1.2.1.2 Điều khiển trong không gian làm việc ........................................................ 25 
1.2.2 Các thuật toán điều khiển nâng cao................................................................... 27 
1.2.2.1 Các thuật toán điều khiển thích nghi .......................................................... 27 
1.2.2.2 Tuyến tính hóa chính xác ............................................................................ 28 
1.2.2.3 Điều khiển bám quỹ đạo cho robot bằng phương pháp Jacobian xấp xỉ 
thích nghi ................................................................................................................ 35 
1.2.2.4 Điều khiển thích nghi bền vững sử dụng kỹ thuật backstepping trong điều 
khiển chuyển động của robot .................................................................................. 41 
1.2.2.5 Điều khiển thích nghi robot trên cơ sở mờ và mạng nơ ron....................... 44 
2 
1.3 Hướng nghiên cứu của luận án .............................................................................45 
1.3.1 Phát biểu bài toán .............................................................................................. 45 
1.3.2 Phương pháp luận .............................................................................................. 45 
1.4 Kết luận chương 1 .................................................................................................45 
Chương 2 ........................................................................................................ 46 
ĐIỀU KHIỂN THÍCH NGHI TAY MÁY ROBOT SỬ DỤNG MẠNG 
NƠ RON TRÊN CƠ SỞ KỸ THUẬT BACKSTEPPING ........................ 46 
2.1 Tổng hợp bộ điều khiển thích nghi sử dụng mạng nơ ron ......................................46 
2.1.1 Xấp xỉ hàm số bằng mạng nơ ron nhân tạo ....................................................... 46 
2.1.2 Tổng hợp bộ điều khiển thích nghi trên cơ sở kỹ thuật backstepping .............. 49 
2.1.3 Phân tích tính ổn định của hệ thống .................................................................. 56 
2.1.4 Tổng hợp ANNC cho robot 1 bậc tự do ............................................................ 59 
2.1.4.1 Biến đổi mô hình về dạng truyền ngược chặt ............................................. 59 
2.1.4.2 Tổng hợp ANNC ......................................................................................... 60 
2.1.4.3 Kết quả mô phỏng ....................................................................................... 61 
2.2 Tổng hợp ANNC cho robot n bậc tự do ..................................................................62 
2.2.1 Biến đổi mô hình về dạng truyền ngược chặt ................................................... 62 
2.2.2 Tổng hợp ANNC ............................................................................................... 63 
2.2.3 Tổng hợp ANNC cho robot 2 bậc tự do ............................................................ 63 
2.2.3.1 Biến đổi mô hình về dạng truyền ngược chặt ............................................. 63 
2.2.3.2 Tổng hợp ANNC ......................................................................................... 65 
2.2.3.3 Kết quả mô phỏng ....................................................................................... 65 
2.3 Kết luận chương 2 .................................................................................................67 
Chương 3 ........................................................................................................ 69 
ĐIỀU KHIỂN TRƯỢT NƠ RON THÍCH NGHI BỀN VỮNG CHO TAY 
MÁY ROBOT BẤT ĐỊNH HÀM SỐ .......................................................... 69 
3.1 Đặt bài toán tổng hợp bộ điều khiển trượt .............................................................69 
3.2 Tổng hợp bộ điều khiển trượt ................................................................................69 
3.3 Xấp xỉ hàm bất định bằng mạng nơ ron hướng tâm ...............................................71 
3.4 Phân tích tính ổn định của hệ thống.......................................................................74 
3.5 Tổng hợp RANNSMC cho robot n bậc tự do ..........................................................75 
3.5.1 Biến đổi mô hình về dạng truyền ngược chặt ................................................... 75 
3.5.2 Tổng hợp RANNSMC ...................................................................................... 75 
3 
3.6. Tổng hợp RANNSMC cho robot 3 bậc tự do .........................................................76 
3.6.1 Biến đổi mô hình về dạng truyền ngược chặt ................................................... 76 
3.6.2 Tổng hợp RANNSMC ...................................................................................... 80 
3.6.3 Kết quả mô phỏng ............................................................................................. 80 
3.7 Kết luận chương 3 .................................................................................................82 
Chương 4 ........................................................................................................ 83 
ĐIỀU KHIỂN THÍCH NGHI BỀN VỮNG TAY MÁY ROBOT SỬ 
DỤNG MẠNG NƠ RON KẾT HỢP ĐIỀU KHIỂN TRƯỢT .................. 83 
4.1 Cơ sở lý thuyết ......................................................................................................83 
4.1.1 Điều khiển thích nghi sử dụng mạng nơ ron trên cơ sở kỹ thuật backstepping 84 
4.1.2 Điều khiển trượt ................................................................................................ 85 
4.1.2.1 Tổng hợp bộ điều khiển trượt cho đối tượng xác định ............................... 85 
4.1.2.2 Tổng hợp bộ điều khiển trượt cho đối tượng bất định ................................ 86 
4.2 Tổng hợp RAC cho robot n bậc tự do ....................................................................87 
4.2.1 Biến đổi mô hình về dạng truyền ngược chặt ................................................... 87 
4.2.2 Tổng hợp bộ điều khiển RAC ........................................................................... 88 
4.3 Phân tích tính ổn định của hệ thống.......................................................................89 
4.4 Tổng hợp ANNC, RANNSMC và RAC cho robot 3 bậc tự do .................................94 
4.4.1 Biến đổi mô hình về dạng truyền ngược chặt ................................................... 94 
4.4.2 Tổng hợp ANNC, RANNSMC và RAC ........................................................... 94 
4.4.3 Kết quả mô phỏng ............................................................................................. 95 
4.4.4 Nhận xét ............................................................................................................ 95 
4.5 Mô phỏng khiểm chứng RAC với mô hình robot 3 bậc tự do được thiết kế trên phần 
mềm Solidworks và sử dụng công cụ SimMechanics. .................................................96 
4.5.1 Chọn thông số mô phỏng .................................................................................. 96 
4.5.2 Kết quả mô phỏng ............................................................................................. 97 
4.5.3 Nhận xét ............................................................................................................ 99 
4.6 Kết luận chương 4 .................................................................................................99 
KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ .................................................................... 100 
- Kết luận ................................................................................................................... 100 
- Kiến nghị ................................................................................................................. 100 
DANH MỤC CÁC CÔNG TRÌNH ĐÃ CÔNG BỐ CỦA LUẬN ÁN .... 101 
TÀI LIỆU THAM KHẢO .......................................................................... 102 
4 
DANH MỤC CÁC CHỮ VIẾT TẮT VÀ CÁC KÝ HIỆU 
Các chữ viết tắt: 
STT 
Chữ viết 
tắt 
Tiếng Anh Tiếng Việt 
1 ANNC 
Adaptive Neural Network 
Control 
Điều khiển mạng nơ ron thích nghi 
2 SMC Sliding Mode Control Điều khiển trượt 
3 RANNSMC 
Robust Adaptive Neural 
Networks Sliding Mode Control 
Điều khiển trượt nơ ron thích nghi bền 
vững 
4 RAC Robust Adaptive Control Điều khiển thích nghi bền vững 
5 GAS Global Asymptotic Stable Ổn định tiệm cận toàn cục 
6 MNN Multiple Layer Neural Networks Mạng nơ ron nhiều lớp 
7 NN Neural Network Mạng nơ ron 
8 RBF Radial Basis Function Hàm cơ sở xuyên tâm 
9 CLF Control Lyapunov Function Hàm điều khiển Lyapunov 
10 PD Proportional-Derivative Tỷ lệ – Vi phân 
11 PID Proportional-Integral-Derivative Tỷ lệ - Tích phân – Vi phân 
12 SISO Single Input – Single Output Hệ một vào – một ra 
13 MIMO 
Multiple Inputs–Multiple 
Outputs 
Hệ nhiều vào – nhiều ra 
14 EL Euler – Lagrange Euler-Lagrange (tên riêng) 
15 DH Denavit – Hartenberg Denavit – Hartenberg (tên riêng) 
16 3D 3 Dimensions Không gian 3 chiều 
17 DOF Degree - of - Freedom Bậc tự do 
18 ĐHT Động học thuận 
19 ĐHN Động học ngược 
20 ĐLH Động lực học 
21 BĐK Bộ điều khiển 
22 .tr Vết của ma trận 
23 .diag Ma trận đường chéo 
24 sgn . Hàm dấu 
25 DSP Digital signal Processor Xử lý tín hiệu số 
26 IPC Inter-Process Communication Máy tính công nghiệp IPC 
5 
Các ký hiệu: 
STT Ký hiệu Ý nghĩa 
1  Véc tơ mô men tác dụng lên các khớp quay của robot 
2 d Véc tơ nhiễu tác động lên hệ thống 
3 F Véc tơ lực tác dụng lên các khớp tịnh tiến của robot 
4 H Ma trận quán tính 
5 Hˆ Ma trận quán tính ước lượng 
6 C Ma trận tương hỗ và ly tâm 
7 Cˆ Ma trận tương hỗ và ly tâm ước lượng 
8 G Véc tơ lực trọng trường 
9 Gˆ Véc tơ lực trọng trường ước lượng 
10 N Ma trận đối xứng lệch 
11 N Ma trận tương hỗ, ly tâm và trọng trường 
12 Nˆ Ma trận ước lượng của N 
13 q Véc tơ vị trí góc các khớp robot 
14 q Véc tơ tốc độ góc các khớp robot 
15 q Véc tơ gia tốc góc các khớp robot 
16 dq Véc tơ vị trí góc đặt các khớp robot 
17 dq Véc tơ tốc độ góc đặt các khớp robot 
18 dq Véc tơ gia tốc góc đặt các khớp robot 
19 W Ma trận hồi quy 
20 p Véc tơ tham số động lực học robot 
21 pˆ Véc tơ ước lượng p 
22 V Hàm Lyapunov 
23 X Véc tơ quỹ đạo trong không gian làm việc 
24 X Véc tơ vận tốc trong không gian làm việc 
25 X Véc tơ gia tốc trong không gian làm việc 
26 dX Véc tơ quỹ đạo đặt trong không gian làm việc 
27 dX Véc tơ vận tốc đặt trong không gian làm việc 
28 dX Véc tơ gia tốc đặt trong không gian làm việc 
29 J Ma trận Jacobi 
30 Jˆ Ma trận Jacobi ước lượng 
31 , ,P I DK K K Hệ số tỷ lệ, tích phân, vi phân 
32 L Hàm Lagrange 
33 K Hàm tổng động năng 
34 P Hàm tổng thế năng 
6 
35 A Hàm năng lượng 
36 dF Véc tơ lực ma sát 
37 ,u U Tín hiệu điều khiển và véc tơ tín hiệu điều khiển 
38 ,e E Sai lệch và véc tơ sai lệch 
39 ,e E Đạo hàm sai lệch và véc tơ đạo hàm sai lệch 
40 I Mô men quán tính 
41 l Chiều dài cánh tay robot 
42 m Khối lượng cánh tay robot 
43 ,x x Biến trạng thái và véc tơ trạng thái 
44 ,x x Đạo hàm biến trạng thái và đạo hàm véc tơ biến trạng thái 
45 ,x x 
Đạo hàm bậc 2 của biến trạng thái và đạo hàm bậc 2 của véc tơ biến trạng 
thái 
46 ˆˆ,x x Biến trạng thái và véc tơ biến trạng thái ước lượng 
47 ,d dx x Tín hiệu đặt và véc tơ tín hiệu đặt 
48 dx Véc tơ đạo hàm tín hiệu đặt 
49 dx Véc tơ đạo hàm bậc 2 của tín hiệu đặt 
51 ...fL Đạo hàm Lie 
52 r Bậc tương đối của hệ 
53 , ,z Z Z 
Tín hiệu vào, véc tơ tín hiệu vào, véc tơ tín hiệu vào có thành phần đỡ của 
mạng nơron nhân tạo 
54 y Tín hiệu đầu ra 
55 dy Tín hiệu ra mong muốn 
56 R Bộ điều khiển gán điểm cực 
57 ( )W s Hàm truyền đạt 
58 S Mặt trượt 
59 W,V Ma trận trọng số của mạng nơ ron 
60 S Thành phần phi tuyến của mạng nơ ron 
61 * *W ,V Ma trận trọng số lý tưởng 
62 ˆ ˆW,V Ma trận trọng số ước lượng 
63 W,V Ma trận sai số 
64 ˆ ˆ,W V Ma trận đạo hàm của ma trận ˆ ˆ,W V 
65 W Đạo hàm của ma trận sai số 
66 ,w v  Ma trận hằng số 
67 z Tập compact 
68 A Ma trận hệ thống 
69 B Ma trận quan sát 
7 
70 C Ma trận điều khiển 
71 mA Ma trận hệ thống mẫu 
72 mB Ma trận quan sát mẫu 
73 mC Ma trận điều khiển mẫu 
74 z Véc tơ trạng thái sau phép đổi trục 
75 Số nơ ron trong một lớp 
76 T Véc tơ tham số động học 
77 Tˆ Véc tơ tham số động học ước lượng 
78  Hàm ước lượng sai lệch của mạng nơ ron 
79 ( )F x Hàm phi tuyến, bất định 
80 ˆ ( )F x Hàm ước lượng ( )F x 
81 ( )F x Véc tơ hàm phi tuyến, bất định 
82 ˆ ( )F x Véc tơ hàm ước lượng ( ) ... thích nghi sử dụng mạng nơ ron (ANNC) 
cho cho robot n bậc tự do bất định kiểu hàm số. 
 + Xây dựng bộ điều khiển trượt nơ ron thích nghi bền vững mới (RANNSMC), phát 
biểu và chứng minh định lý 3.1 (tr.73) về tính ổn định cho hệ kín, mô phỏng kiểm chứng 
RANNSMC bằng robot 3 bậc tự do bất định kiểu hàm số và có nhiễu tác động. 
 + Tổng hợp bộ điều khiển thích nghi bền vững (RAC) có cấu trúc song song trên cơ sở 
kết hợp ANNC và SMC, phát biểu và chứng minh định lý 4.1 (tr.88), mô phỏng kiểm 
chứng bằng robot 3 bậc tự do bất định kiểu hàm số và có nhiễu tác động. Chất lượng điều 
khiển của bộ RAC được so sánh với bộ ANNC (chương 2) và bộ RANNSMC (chương 3), 
các kết quả mô phỏng cho thấy hệ thống RAC cho chất lượng điều khiển tốt nhất (từ hình 
4.3 đến hình 4.5). 
- Kiến nghị 
 Phát triển thành bộ điều khiển sản phẩm trên nền DSP, Vi điều khiển hoặc IPC điều 
khiển cho robot công nghiệp. 
101 
DANH MỤC CÁC CÔNG TRÌNH ĐÃ CÔNG BỐ CỦA LUẬN ÁN 
1 
Phan Xuân Minh, Thái Hữu Nguyên: Application of the Exact Linearization 
Method to Robot. The tenth international Conference on control Automation, 
Robotics and Vision, ICARCV. IEEE Hà nội 12/2008. 
2 
Thái Hữu Nguyên, Nguyễn Phạm Thục Anh: Thiết kế bộ điều khiển bám quỹ 
đạo cho robot bằng phương pháp Jacobian xấp xỉ thích nghi. Hội nghị toàn quốc 
lần thứ 6 về Cơ Điện tử, VCM-2012. 
3 
Thái Hữu Nguyên, Phan Xuân Minh: Điều khiển thích nghi bằng mạng nơ ron 
cho hệ chuyển động sử dụng kỹ thuật cuốn chiếu. Tạp chí KH&CN, Đại học 
công nghiệp Hà Nội. Số 16, 6/2013. 
4 
Thái Hữu Nguyên, Nguyễn Công Dân, Hồ gia Quyết: Điều khiển thích nghi 
bằng mạng nơ ron cho đối tượng robot công nghiệp sử dụng kỹ thuật cuốn chiếu. 
Tạp chí nghiên cứu KH&CN Quân sự, 6/2013. 
5 
Nguyễn Phạm thục Anh, Thái Hữu Nguyên: Áp dụng phương pháp 
backstepping trong điều khiển bền vững chuyển động của Robot. Hội nghị toàn 
quốc lần thứ 2 về Điều khiển và Tự động hoá, VCCA-2013. 
6 
Thái Hữu Nguyên, Phan Xuân Minh, Hoàng Minh Sơn, Nguyễn Công Dân, 
Hồ gia Quyết: Robust Adaptive Control of Robots Using Neural Network and 
Sliding Mode Control. 2013 International Conference on Control, Automation 
and Information Sciences, ICCAIS-2013. IEEE Nha Trang 11/2013. 
7 
Thái Hữu Nguyên, Phan Xuân Minh, Nguyễn Công Khoa: Điều khiển trượt 
nơ ron thích nghi bền vững cho robot ba bậc tự do. Tạp chí Khoa học và Công 
nghệ (ISSN: 0866-708X), Viện Hàn lâm Khoa học và Công nghệ Việt Nam, tập 
52, số 5, năm 2014. 
102 
TÀI LIỆU THAM KHẢO 
Tài liệu Tiếng Việt (Sách) 
[1]. Trịnh Quang Vinh, Nguyễn Đăng Bình, Phan Thành Long (2008): Robot công 
nghiệp. NXB KH&KT. 
[2]. Nguyễn Mạnh Tiến (2007): Điều khiển robot công nghiệp. NXB KH&KT. 
[3]. Đào Văn Hiệp (2006): Kỹ thuật robot. NXB KH&KT. 
[4]. Nguyễn Thiện Phúc (2011): Robot công nghiệp. NXB KH&KT. 
[5]. Nguyễn Văn Khang, Chu Anh Mỳ (2011): Cơ sở Robot công nghiệp. NXB Giáo 
dục Việt Nam. 
[6]. Lê Quốc Hoài (2005): Robot công nghiệp tập 1. NXB ĐHQG TP.HCM. 
[7]. Phạm Đăng Phước (2007): Robot công nghiệp. NXB Xây dựng. 
[8]. Nguyễn Doãn Phước (2009): Lý thuyết điều khiển nâng cao. NXB KH&KT. 
[9]. Nguyễn Doãn Phước, Phan Xuân Minh, Hán Thành Trung (2006): Lý thuyết điều 
khiển phi tuyến. NXB KH&KT. 
[10]. Nguyễn Doãn Phước (2012): Phân tích và điều khiển hệ phi tuyến, NXB KH&KT. 
[11]. Nguyễn Doãn Phước (2009): Lý thuyết điều khiển tuyến tính. NXB KH&KT. 
[12]. Bùi Công Cường, Nguyến Doãn Phước (2006): Hệ mờ, mạng nơ ron và ứng dụng. 
NXB KH&KT. 
[13]. Nguyễn Doãn Phước, Phan Xuân Minh (2000): Điều khiển tối ưu & Bền vững. 
NXB KH&KT. 
[14]. Phạm Hữu Đức Dục (2009): Mạng nơron & Ứng dụng trong điều khiển tự động. 
NXB KH&KT. 
[15]. Nguyễn Công Định, Nguyễn Thanh Hải (2012): Điều khiển phi tuyến trên cơ sở 
mạng ron nhân tạo. NXB KH&KT. 
Tài liệu Tiếng Việt (Bài báo và luận án) 
[16]. Nguyễn Doãn Phước (2011): Bàn về khả năng ứng dụng lý thuyết hệ phẳng vào 
phân tích và điều khiển hệ phi tuyến. VCCA-2011 
[17]. Từ Diệp Công Thành (2008): Mô phỏng bộ điều khiển neuron với luật học hệ số học 
thích nghi và phương pháp xung lượng. Tạp chí phát triển KH&CN, Tập 11, số 03. 
[18]. Nguyễn Hùng Cường, Chu Xuân Dũng, Nguyễn Phùng Quang (2010): Điều khiển 
tựa phẳng động cơ không đồng bộ Rotor lồng sóc. Tạp chí KH&CN các trường ĐH 
KT số 75-2010 trang 31-35. 
Tài liệu Tiếng nước ngoài (Sách) 
[19]. Shankar Sastry (1999): Nonlinear Systems (Analyis, Stability and Control). 
Springer-Verlag, New York. 
103 
[20]. Alberto Isidori (2001): Nonlinear Control Systems. Springer-verlag, Lodon. Printed 
in Great Britain. 
[21]. Hassan K. Khalil (2002): Nonlinear Systems (third edition). Printed in the United 
States of America. 
[22]. Miroslav Krstić, Loannis Kanellakopoulos, Petar Kokotović (1995): Nonlinear and 
adaptive control design. copyright by John Wiley & Sons, canada. Printed USA. 
[23]. Jeffrey T. Spooner, Manfredi Maggiore, Raúl Ordóñez, Kevin M. Passino (2002): 
Stable adaptive control and estimation for nonlinear system. copyright by John 
Wiley & Sons, Inc. 
[24]. Omid M. Omidvar and David L. Elliott (1997): Neural Systems for Control. Coppy by 
Academic Prees. ISBN: 0125264305 and is posted with permission from Elsevier. 
[25]. Richard C.Dorf, Robert H. Bishop (2005): Modern Cotrol Systems. Pearson 
prentice Hall is a trademark of Pearson Education. Prited USA. 
[26]. D. K. Anand, R. B. Zmood (1995): Introduction to Control Systems (third edition). 
Printed in Great Britain by Hartnolls limited, bodmin Cornwall. 
[27]. Wilfrid Prerruquetti, Jean Pierre Barbot (Eds) (2002): Sliding Mode Control in 
Engineerring. Copyright by Marcel Dekker, Inc. All Rights Reserved. Printed USA. 
[28]. Romeo Ortega, Antonio Loría, Per Johan Nicklasson and Hebertt Sira-Ramírez 
(1998): Passivity-based Control of Euler-Lagrange System. Springer-Verlag 
London Limited. Printed in Great Britain. 
[29]. Frank L.Lewis, Darren M.Dawson, Chaouki T.Abdallah (2004): Robot manipulator 
control (Theory and Practice). Copyright by Marcel Dekker, Inc 
[30]. Jonh j.Craig (2005): Induction to Robotics (Mechanics and Control). Pearson 
prentice Hall Pearson Education, Inc. Printed USA. 
[31]. R. Kelly, V. Santibáñez and A. Loría (2005): Control of Robot Manipulators in 
Joint Space. Springer-Verlag London Limited. 
[32]. Bruno Siciliano, Lorenzo Sciavicco, Luigi Villani, Giuseppe Oriolo (2009): 
Robotics (Modelling, Planning and Cotrol). Springer-Verlag London Limited. 
[33]. W. Khalil, E.Dombre (2004): Modeling, Identification and Control of Robots. 
Kogan page Science, London. 
[34]. Bruno Siciliano, Oussama Khatib (Eds.) (2008): Springer Handbook of Robotics, 
pringer-Verlag Berlin Heidelberg. 
[35]. Sao Kawamura, Mikhail Svinin (Eds) (2006): Advances in Robot Control. pringer-
Verlag Berlin Heidelberg. 
[36]. Thomas R. Kurfess (2005): Robotic and Automation Handbook. Copyright by CRC 
press LLC. Printed USA. 
104 
Tài liệu Tiếng nước ngoài (Bài báo và luận án) 
[37]. T. Zhang, S. S. Ge*, C. C. Hang (2000): Adaptive Neural Network Control for 
Strict-feedback Nonlinear Systems using Backstepping Design. Automatica, vol.36, 
pp.1835-1846. 
[38]. Tao Zhang, S.S. Ge, C.C. Hang (1999): Adaptive Neural Network Control for 
Strict-Feedback Nonlinear System Using Backstepping Design. Proceedings of the 
American Control Conference. California, June 1999, pp.1062-1066. 
[39]. Shuzhi Sam Ge, Thanh-Trung Han (2007): Semiglobal ISpS Disturbance 
Attenuation with Output Tracking via Direct Adaptive Design. IEEE Trans. On NN. 
Vol. 18. No. 4, pp.1129-1148 
[40]. LI Tieshan, ZOU Zaojian and ZHOU Xiaoming (2008): Adaptive NN Control for a 
Class of Strict-feedback Nonlinear Systems. Washington, American Control 
Conference. June 11-12, 2008, pp.81-86. 
[41]. Shuzhi Sam Ge, Jing Wang (2002): Robust Adaptive Neural Network Control for a 
Class of Pertubed Strict Feedback Nonlinear Systems. IEEE Trans. On NN, vol. 13, 
No.6, pp. 1409-1419. 
[42]. J.Q. Gong, Bin Yao (2001): Neural Network Adaptive Robust Control of Nonlinear 
System in Semi-strict Feedback Form. Proceedings of the American Control 
Conference. Arlington VA June 25-27, 2001, pp.3533-3538. 
[43]. Wenjie Dong, Yuanyuan Zhao, Jay A. Farrell (2008): Tracking Control of 
Nonaffine Systems: A Self-organizing Approximation Approach. American Control 
Conference. Washington, June 11-13, 2008. 
[44]. Wenjie Dong, Yuanyuan Zhao, Yiming Chen (2012): Tracking Control for 
Nonaffine Systems: A Self-organizing Approximation Approach. IEEE Transaction 
on Neural networks and Learning systems, vol.23, no.2, February 2012. 
[45]. Withit Chatlatanagulchai, Peter H. Meckl (2004): Model-Free Observer 
Backstepping Control Design for Nonlinear Systems in Strict Feedback Form. 43rd 
IEEE Conference on Decision and Control, December 14-17, 2004, Atlantis, 
Paradise Island, Bahamas. 
[46]. Shuzhi S. Ge, Cong Wang (2002): Direct Adaptive NN Control of a Class of 
Nonlinear Systems. IEEE Trans. On NN, vol. 13, No.1, pp. 214-221. 
[47]. T. C. Kuo, Y. J. Huang (2008): Global Stabilization of Robot Cotrol with Neural 
Network and Sliding Mode. Engineering Letter, 16:1, EL_16_1_09 (Advance 
online publication: 19 February 2008). 
[48]. M. Fallahi, S. Asadi (2009): Adaptive Control of a DC Motor Using Neural 
Network Sliding Mode Control. IMECS 2009, March 18-20, 2009, Hong Kong. 
[49]. W. S. Lin, C. S. Chen (2002): Robust adaptive sliding mode control using fuzzy 
modelling for a class of uncertain MIMO nonlinear systems. IEE Proc-Control 
Theory Appl, Vol. 149, No.3, May 2002. 
105 
[50]. Seyed Ehsan Shafiei, Mohammad Reza Soltanpour (2011): Neural Network 
Sliding-Mode-PID Controller design for Electrically Driver Robot Manipulators. 
ICIC Internationnal 2011 ISSN 1349-4198, pp.511-524. 
[51]. Suzana Uran - Riko Šafarič (2012): Neural-Network Estimation of the Variable 
Plant for Adaptive Sliding-Mode Controller. Strojniški vestnik-Journal of 
Mechanical Engineering Vol. 58, No.2, pp.93-101. 
[52]. Wei Sun, Yaonan Wang (2004): A Recurrent Fuzzy NeuralNetwork Based Adaptive 
Control and Its Application on Robotic Tracking Control. Neural Information 
Processing-Letters and Reviews, Vol. 5, No. 1, October 2004. 
[53]. Meng Joo Er, Yang Gao (2003): Robust Adaptive Control of Robot Manipulators 
Using Generalized Fuzzy Neural Networks. IEEE Trans. On Industrial Electronic, 
vol. 50, No.3, pp.620-628. 
[54]. Chiman Kwan, Frank L. Lewis, Darren M. Dawson (1998): Robust Neural-Network 
Control of Rigid-Link Electrically Driven Robots. IEEE Trans. On NN, vol. 9, 
No.4, pp. 581-588. 
[55]. C. Kwan, D.M. Dawson, F.L. Lewis (2001): Robust Adaptive Control of Robots 
Using Neural Network: Global Stability. Asian Journal of Control, Vol. 3, No.2, 
pp.111-121. 
[56]. M.R.Soltanpour, S.E. Shafiei (2009): Robust Backstepping Control of Robot 
Manipulator in Task Space with Uncertainties in Kinematics and Dynamics. T125 
Automation, Robotics No.8(96), pp.75-80 
[57]. Chang Boon Low, Khuan Holm Nah, and Meng Joo Er (2004): Real-time 
implementation of a dynamic fuzzy neural networks controller for a Scara. Journal 
of The Institution of Engineers, Singapore Vol. 44 Issue 3 2004. 
[58]. Ai Wu, Peter K. S. Tam (2002): Stable Fuzzy Neural Tracking Control of a Class 
of Unknown Nonlinear Systems Based on Fuzzy Hierarchy Error Approach. IEEE 
Transactions on Fuzzy Systems, Vol.10, No.6, December 2002. 
[59]. Hanlei Wang, Yongchun Xie (2009): Prediction Error Based Adaptive Jacobian 
Tracking of Robots With Uncertain Kinematics and Dynamics. IEEE Transaction 
on Automatic Control, vol. 54, no.12 
[60]. C. F. N. Cowan, S. Chen, P.M. Grant (1991): Orthogonal least squares learning 
algorithm for radial basis function networks. IEEE Transaction on Neural 
Networks, vol.2, no.2. 
[61]. Chien Chern Cheah, Masanori Hirano, Sadao Kawamura, Suguru Arimoto (2003): 
Approximate Jacobian Control for Robots with Uncertain Kinematics and 
Dynamics. IEEE, Transaction on Robotics and Automation, Vol.19, N.4. 
[62]. H. Yazarel, C. C. Cheah (2002): Task-Space Adaptive Control of Robotic 
Manipulators with Uncertainties in Gravity Regressor Matrix and Kinematics. 
IEEE, Transaction on Robotics and Automation, Vol.47, N.9. 
106 
[63]. LI Tieshan, ZOU Zaojian and ZHOU Xiaoming (2008): Adaptive NN Control for a 
Class of Strict-feedback Nonlinear Systems. American Control Conference. 
[64]. Wenjie Dong, Yuanyuan Zhao, Yiming Chen (2012): Tracking Control for 
Nonaffine Systems: A Self-Organizing Approximation Approach. IEEE Transactinos 
on Neural Networks. 
[65]. Salim Ibrir (2009): Algebraic observer design for a class of uniformly-observable 
nonlinear systems: Application to 2-link robotic manipulator, Proceedings of the 
7th Asian Control Conference,Hong Kong, China, August 27-29, 2009. 
[66]. John M. Daly and Howard M. Schwartz (2005): Non-Linear Adaptive Output 
Feedback Control of Robot Manipulators, Carleton University. 
[67]. Alessandro De Luca, Giuseppe Oriolo (2002): Trajectory Planning and Control for 
Planar Robots with Passive Last Joint, The International Journal of Robotics 
Research, Vol. 21, No.5, pp.575-590. 
[68]. Ezio Bassi, Francesco Benzi, Luca Massimiliano Capisani, Davide Cuppone, 
Antonella Ferrara (2009): Hybrid Position/Force Sliding Mode Control of a Class 
of Robotic Manipulators. Joint 48th IEEE Conference on Decision and Control and 
28th Chinese Control Conference Shanghai, P.R. China, December 16-18, 2009. 
[69]. Nei E. Cotter: The Stone–Weiestras Theorem and Its Application to Neural 
Networks, IEEE Transaction on Neural Networks. Vol.1, No.4.1990, PP.290-295. 
[70]. Hornik. K, Stinchcomble M. & White H.: Multilayer feedforward networks are 
univesal appoximator. Neural Network, No.2, 1989, PP.359-365. 
[71]. Gomn J. B., Yu D. L: Selecting radial basis function networks centers with 
resursive orthogonal least sepuares training. IEEE Transaction on Neural 
Networks. Vol.11, ISSUE 2, 2000, PP.306-314. 
[72]. Panchapakesan C., Ralph D. & Palanisami M: Effects of moving the center in an 
RBF Network. Proceeding of the 1998 IEEE Wold Congress on computational 
Intelligence Neural Networks. Vol. 2, 1990, PP.1256-1269. 
[73]. Huang S. N., Tan K. K., Lee T. H: A combined PID/Addaptive controller for a 
class of nonlinear Systems. Automatica 37(2001), PP.611-618. 
[74]. Ortega J. M.: Matrix Theory, Plenum Press NewYork, 1987. 
[75]. Gantmaxer Ph. R.: Matrix Theory. Nauka Moscow 1977. 
[76]. Christopher E., Sarah K.: Sliding Mode Control: Theory and Applications. Taylor 
& Francis. UK, 1998. 
[77]. Trang web của thư viện Quốc gia:  
[78]. Tuyển tập Hội nghị toàn quốc lần thứ 2 về Điều khiển và Tự động hoá VCCA-2011 
[79]. Tuyển tập công trình Hội nghị Cơ điện tử toàn quốc lần thứ 6 VCM-2012 
[80]. Tuyển tập Hội nghị toàn quốc lần thứ 2 về Điều khiển và Tự động hoá VCCA-2013