Luận án Xây dựng phương pháp tổng hợp hệ thống điều khiển các đài quan sát tự động định vị từ xa các đối tượng di động

 BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO BỘ QUỐC PHÒNG 
VIỆN KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ QUÂN SỰ 
Nguyễn Trung Kiên 
XÂY DỰNG PHƯƠNG PHÁP TỔNG HỢP HỆ THỐNG 
ĐIỀU KHIỂN CÁC ĐÀI QUAN SÁT TỰ ĐỘNG ĐỊNH VỊ 
TỪ XA CÁC ĐỐI TƯỢNG DI ĐỘNG 
LUẬN ÁN TIẾN SĨ KỸ THUẬT 
Hà Nội - 2015 
 BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO BỘ QUỐC PHÒNG 
VIỆN KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ QUÂN SỰ 
Nguyễn Trung Kiên 
XÂY DỰNG PHƯƠNG PHÁP TỔNG HỢP HỆ THỐNG 
ĐIỀU KHIỂN CÁC ĐÀI QUAN SÁT TỰ ĐỘNG ĐỊNH VỊ 
TỪ XA CÁC ĐỐI TƯỢNG DI ĐỘNG 
 Chuyên ngành: Kỹ thuật điều khiển và tự động hoá 
 Mã số: 62 52 02 16 
LUẬN ÁN TIẾN SĨ KỸ THUẬT 
NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC: 
 GS.TSKH CAO TIẾN HUỲNH 
 PGS.TS TRẦN ĐỨC THUẬN 
Hà Nội - 2015 
LỜI CAM ĐOAN 
Tôi xin cam đoan đây là công trình nghiên cứu riêng của tôi. Các số liệu, 
kết quả nghiên cứu trong luận án là trung thực và chưa từng được ai công bố 
trong bất kỳ công trình nào khác. 
 TÁC GIẢ 
Nguyễn Trung Kiên 
LỜI CẢM ƠN 
Trước tiên tôi xin bày tỏ lòng cảm ơn chân thành nhất tới GS.TSKH Cao 
Tiến Huỳnh, người hướng dẫn khoa học chính và PGS.TS. Trần Đức Thuận, 
người hướng dẫn thứ hai, đã tận tình hướng dẫn, chỉ ra những nội dung cần 
giải quyết và đóng góp những ý kiến quý báu để tôi có thể hoàn thành bản 
luận án này. 
Tôi xin chân thành cảm ơn lãnh đạo, chỉ huy Viện Khoa học và Công 
nghệ quân sự, Viện Tự động hoá Kỹ thuật quân sự và các đồng nghiệp đã 
luôn tạo điều kiện, động viên, quan tâm và giúp đỡ tôi hoàn thành luận án. 
Tôi xin chân thành cảm ơn Lãnh đạo cùng tập thể phòng Đào tạo Viện 
Khoa học và Công nghệ quân sự đã luôn quan tâm giúp đỡ tôi trong quá trình 
thực hiện luận án. 
Cuối cùng, tôi xin chân thành cảm ơn toàn thể gia đình và bè bạn đã luôn 
thông cảm, động viên, giúp đỡ và chia sẻ với tôi trong suốt thời gian thực 
hiện luận án. 
i 
M C L C 
DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU, CÁC CHỮ VIẾT TẮT ....................................................................III 
DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ............................................................................................................ V 
MỞ ĐẦU............................................................................................................................................ 1 
CHƯƠNG I. TỔNG QUAN VỀ VẤN ĐỀ ĐỊNH VỊ TỪ XA CÁC ĐỐI TƯỢNG DI ĐỘNG 
TRÊN CƠ SỞ SỬ DỤNG CÁC THIẾT BỊ QUANG ĐIỆN TỬ ....................................................... 7 
1.1. Vai trò của hệ thống tự động định vị từ xa đối tượng di động trên cơ sở các 
thiết bị quang điện tử ................................................................................................... 7 
1.2. Định vị đối tượng di động trong không gian theo vị trí chuẩn ............................ 9 
1.2.1. Định vị các đối tượng di động theo một vị trí chuẩn ........................................ 9 
1.2.2. Định vị các đối tượng di động theo hai vị trí chuẩn ....................................... 11 
1.3. Vấn đề xử lý ảnh động trong hệ thống tự động bám sát các đối tượng di 
động ......................................................................................................................... ..13 
1.4. Một vài nhận xét về các hệ thống tự động bám các đối tượng di động sử dụng 
các luật điều khiển truyền thống ............................................................................... 15 
1.5. Bài toán tự động bám sát các đối tượng di động trong không gian ................... 18 
1.5.1. Những yêu cầu chung đối với hệ thống tự động bám ..................................... 18 
1.5.2. Định hướng nghiên cứu đáp ứng các yêu cầu đặt ra ...................................... 20 
1.6. Các đặc tính phi tuyến của các phần tử không quán tính và các phương pháp 
bù trừ ......................................................................................................................... 21 
1.7. Khái quát về ưu nhược điểm của các phương pháp tổng hợp các hệ điều khiển 
đối tượng phi tuyến ................................................................................................... 24 
1.7.1. Phương pháp backstepping trong tổng hợp hệ phi tuyến ............................... 24 
1.7.2. Tổng hợp hệ điều khiển thích nghi bằng phương pháp backstepping có sử 
dụng mạng nơ ron nhân tạo ...................................................................................... 28 
1.7.3. Phương pháp tổng hợp hệ điều khiển mờ thích nghi ...................................... 30 
1.7.4. Điều khiển thích nghi bền vững trên cơ sở sử dụng mạng nơron nhân tạo và 
mode trượt ................................................................................................................. 33 
1.8. Kết luận chương 1 .............................................................................................. 34 
CHƯƠNG II. XÂY DỰNG THUẬT TOÁN ĐIỀU KHIỂN THÍCH NGHI CHO HỆ THỐNG 
TỰ ĐỘNG BÁM SÁT ĐỐI TƯỢNG DI ĐỘNG ............................................................................ 35 
ii 
2.1. Cấu trúc của hệ thống tự động bám sát đối tượng di động ................................ 35 
2.2. Mô hình toán học của đối tượng điều khiển trong hệ thống tự động bám sát 
các đối tượng di động ................................................................................................ 37 
2.3. Xây dựng thuật toán điều khiển thích nghi trên cơ sở mạng nơ ron nhân tạo ... 43 
2.3.1. Đặt bài toán ..................................................................................................... 45 
2.3.2. Tổng hợp hệ điều khiển thích nghi cho đối tượng phi tuyến bất định ........... 47 
2.4. Mô phỏng, kiểm chứng hiệu quả của hệ thống thích nghi tự động bám sát các 
đối tượng di động ...................................................................................................... 57 
2.5. Kết luận chương 2 .............................................................................................. 65 
CHƯƠNG III. XÂY DỰNG THUẬT TOÁN THÍCH NGHI, BỀN VỮNG TRÊN CƠ SỞ 
MẠNG NƠ RON VÀ ĐIỀU KHIỂN MODE TRƯỢT CHO HỆ THỐNG TỰ ĐỘNG BÁM SÁT 
CÁC ĐỐI TƯỢNG DI ĐỘNG ........................................................................................................ 67 
3.1. Sự cần thiết của thuật toán thích nghi, bền vững đối với hệ thống tự động bám 
sát các đối tượng di động .......................................................................................... 67 
3.2. Chế độ trượt trong các hệ thống điều khiển ....................................................... 68 
3.2.1. Điều khiển trượt trong hệ thống cấu trúc biến đổi ......................................... 69 
3.2.2. Phương pháp tổng hợp bộ điều khiển trượt trong hệ thống ........................... 72 
3.3.Tích hợp điều khiển mode trượt với điều khiển tối ưu tác động nhanh cho một 
lớp hệ thống tự động bám ......................................................................................... 75 
3.3.1. Vấn đề điều khiển tối ưu tác động nhanh đối với hệ thống tự động bám sát 
mục tiêu ..................................................................................................................... 75 
3.3.2. Đề uất phương pháp tổng hợp u t điều khiển đ m b o tính bền vững và 
tính kháng nhi u trên cơ sở sử dụng chế độ trượt .................................................... 81 
3.4. Ứng dụng các thuật toán điều khiển thích nghi bền vững kết hợp tối ưu tác 
động nhanh với mode trượt và mạng nơron cho hệ thống tự động định vị các đối 
tượng di động ............................................................................................................ 86 
3.5. Kết luận chương 3 .............................................................................................. 95 
KẾT LUẬN ...................................................................................................................................... 96 
DANH MỤC CÁC C NG TRÌNH KHOA H C Đ C NG BỐ .................................................. 98 
TÀI LIỆU THAM KHẢO ................................................................................................................ 99 
PHỤ LỤC.......................................................................................................................................108 
iii 
 DANH M C CÁC KÝ HIỆU, CÁC CHỮ VIẾT TẮT 
 Góc phương vị của đài quan sát, [rad] 
 Góc tà của đài quan sát, [rad] 
D Cự ly của mục tiêu, [m] 
H Độ cao của mục tiêu, [m] 
aV Tốc độ mục tiêu, [m/s] 
1( ,...... )
T
nX x x Vector các tín hiệu trạng thái 
1[ ,...... ]
[ , 1]
T
n
T T
u u u
Z z
Vector các tín hiệu đầu vào (tín hiệu điều khiển) 
( )y t Tín hiệu đầu ra của hệ thống. 
( )dy t Tín hiệu đặt đầu vào của hệ thống. 
( )
( )
f X
g X
 Các vector hàm mô tả hệ thống 
,n n n mA R B R Ký hiệu các ma trận 
( )V X Hàm Lapunov 
S Mặt trượt 
( ), ( )t d td Dạng nhiễu phụ thuộc thời gian tác động vào hệ 
thống 
0,u  Hệ số trong điều khiển mode trượt 
iv 
BĐK1, BĐK2 Các bộ điều khiển 
CCH Cơ cấu chấp hành 
CLF Hàm điều khiển Lyapunov (Control Lyapunov Function) 
CMTH Chuyển mạch tín hiệu 
ĐQS Đài quan sát 
GAS Hệ ổn định tiệm cận toàn cục (Global Asymptotic Stable) 
MHTT Mô hình tuyến tính 
ND, HCTN 
Nhận dạng, hiệu chỉnh thích nghi sử dụng mạng nơron RBF. 
PID Bộ điều khiển vi tích phân tỉ lệ (Proportional Integral 
Derivative) 
QĐT - XLA Các phương tiện quang điện tử và khối xử lý ảnh 
RBF Mạng nơron xuyên tâm (Radial Basis Function) 
RLED Robot 
Robot hai khớp, được dẫn động bởi các bộ truyền động điện 
theo liên kết cứng (Rigid – Link Electrically Driven Robot – 
RLED Robot) 
SISO Hệ một đầu vào - một đầu ra (Single Input- Single Output 
System) 
SMC Bộ điều khiển trượt (Sliding Mode Control) 
TLĐK Khối tạo lệnh điều khiển 
TOC Điều khiển tối ưu (Time Optimal Control) 
XĐSL Khối xác định sai lệch 
XLTT Khối xử lý và tính toán 
v 
DANH M C CÁC HÌNH VẼ 
Hình 1.1 Một số đài tự động định vị, điều khiển ho ực có trong 
trang bị của quân đội các nước và các chỉ tiêu kỹ thu t 
chính 
8 
Hình 1.2 Sơ đồ định vị các đối tượng di động trong không gian theo 
một vị trí chuẩn 
10 
Hình 1.3 Sơ đồ định vị các đối tượng di động trong không gian theo 
hai vị trí chuẩn 
12 
Hình 1.4 Cấu trúc của hệ điều khiển mờ thích nghi 31 
Hình 2.1 Sơ đồ cấu trúc rút gọn hệ thống bám sát 35 
Hình 2.2 Sơ đồ cấu trúc của đối tượng điều khiển phi tuyến bất định 
theo mô hình (2.26) 
48 
Hình 2.3 Sơ đồ cấu trúc của đối tượng điều khiển phi tuyến bất định 
theo mô hình (2.28) 
48 
Hình 2.4 Sơ đồ cấu trúc bù trừ 49 
Hình 2.5 Sơ đồ cấu trúc rút gọn hệ thống điều khiển kết hợp Thích 
nghi/PID với cơ cấu nh n dạng phi tuyến và nhi u 
51 
Hình 2.6 Bi u di n hàm trơn phi tuyến bất định 52 
Hình 2.7 Nhi u ( )td được ấp ỉ bằng bộ nh n dạng và sai số ấp 
 ỉ 
60 
Hình 2.8 Hàm phi tuyến phụ thuộc trạng thái ( )f X được ấp ỉ 
bằng bộ nh n dạng và sai số ấp ỉ 
61 
Hình 2.9 Phi tuyến và nhi u *( , ) ( ) ( )f X t f X t d được ấp ỉ 
bằng bộ nh n dạng và sai số ấp ỉ 
62 
vi 
Hình 2.10 Sai số của hệ thống sử dụng bộ điều khiển PID và bộ điều 
khiển Thích nghi/PID dưới tác động của nhi u 
63 
Hình 2.11 Hệ thống bám theo hình sin và sai số bám sát với bộ điều 
khiển PID 
64 
Hình 2.12 Hệ thống bám theo hình sin và sai số bám sát với bộ điều 
khiển Thích nghi/PID 
64 
Hình 3.1 Quỹ đạo chuyển động không ổn định của hệ 70 
Hình 3.2 Quỹ đạo chuyển động của hệ khi biến đổi cấu trúc 71 
Hình 3.3 Chân dung pha của hệ thống 78 
Hình 3.4 Sơ đồ cấu trúc hệ thống tự động bám sát mục tiêu sử dụng 
bộ điều khiển kết hợp Thích nghi/Trượt 
87 
Hình 3.5 Dạng mô phỏng phi tuyến và nhi u *( , )f X t 90 
Hình 3.6 Quá trình quá độ của bộ điều khiển Thích nghi/PID, bộ 
điều khiển Ttrượt và Thích nghi/Trượt dưới tác động của 
*( , )f X t 
91 
Hình 3.7 Hệ thống sử dụng bộ điều khiển Trượt bám theo hình sin 
với 
0 20 dưới tác động của *( , )f X t 
92 
Hình 3.8 Hệ thống sử dụng bộ điều khiển Trượt bám theo hình sin 
với 
0 20 dưới tác động của 1.5 *( , )f X t 
92 
Hình 3.9 Hệ thống sử dụng bộ điều khiển Thích nghi/Trượt bám 
theo hình sin với 
0 1 dưới tác động của 1.5 *( , )f X t 
92 
Hình 3.10 So sánh hệ thống sử dụng các bộ điều khiển bám theo quỹ 
đạo với đối tượng có tham số biến đổi 2 NR R 
93 
1 
MỞ ĐẦU 
1. Đặt vấn đề 
Định vị từ xa các đối tượng di động là quá trình xác định vị trí của đối 
tượng so với vị trí chuẩn theo chế độ thời gian thực. Mỗi khi vị trí của đối 
tượng đã được xác định ở chế độ thời gian thực với độ chính xác cần thiết, 
hoàn toàn có thể tính toán, xử lý thông tin đó để xác định thêm các tham số 
vận động của đối tượng, thí dụ như tốc độ chuyển động, hướng chuyển động 
v.v... Như vậy, khác với định vị các đối tượng không chuyển động, định vị 
các đối tượng di động đòi hỏi phải bám sát đối tượng và liên tục xác định vị 
trí, và nếu cần thiết, xác định cả các tham số vận động của đối tượng ở chế độ 
thời gian thực. Để định vị được đối tượng chuyển động đòi hỏi phải bám sát 
được đối tượng. Vì vậy trong thực tế và trong luận án sử dụng hai khái niệm 
“định vị các đối tượng di động” và “bám sát các đối tượng di động” thay thế 
cho nhau. Đối tượng chuyển động với tốc độ và tính cơ động càng cao, với 
quỹ đạo chuyển động càng phức tạp thì vấn đề bám sát đối tượng càng trở nên 
phức tạp hơn, khó khăn hơn. 
Các hệ thống tự động bám sát các đối tượng di động được áp dụng rộng 
rãi trong các lĩnh vực quân sự và quốc phòng - an ninh, trong hàng không, 
hàng hải, viễn thám, phòng chống thiên tai, tìm kiếm cứu nạn v.v... Sự phát 
triển không ngừng của các lĩnh vực này đang đặt ra những yêu cầu ngày càng 
cao hơn đối với các hệ thống định vị, bám sát từ xa các đối tượng di động. 
Tính cấp thiết của đề tài luận án 
Nhằm đáp ứng các yêu cầu nêu trên, vấn đề nghiên cứu thiết kế, chế tạo 
các hệ thống tự động định vị, bám sát từ xa các đối tượng di động có chất 
lượng cao đã trở thành vấn đề thời sự. 
2 
Trong các lĩnh vực kỹ thuật quân sự, vấn đề xây dựng các hệ thống tự 
động định vị từ xa các đối tượng di động trên cơ sở sử dụng các thiết bị quang 
điện tử đạt các chỉ tiêu chất lượng cao đang thực sự là vấn đề cấp thiết, thu 
hút sự quan tâm đặc biệt. Điều đó xuất phát từ yêu cầu phát hiện, bắt và bám 
sát các mục tiêu hiện đại trong chiến tranh công nghệ cao. Các hệ thống rada 
phát hiện, bắt và bám mục tiêu phục vụ cho hoả lực nay không thể phát huy 
tác dụng đối với các mục tiêu tàng hình. Không những thế, các hệ thống rada 
còn luôn đứng trước nguy cơ bị tấn công bằng các loại tên lửa tự dẫn và vì 
vậy độ sống còn của chúng không cao, dễ bị tiêu diệt. Để phát hiện, bắt và 
bám các mục tiêu tàng hình, các mục tiêu bay thấp, cơ động nhanh trong khi 
vẫn giữ bí mật, không để đối phương phát hiện, đòi hỏi phải sử dụng các hệ 
thống tự động bám sát mục tiêu trên cơ sở các thiết bị quang điện tử như: 
camera ánh sáng ngày, camera ảnh nhiệt với độ phân giải cao và đo xa laser. 
Các hệ thống này đòi hỏi phải có độ chính xác cao, độ tác động nhanh tốt, độ 
tin cậy cao. 
Đối với các m ...  & Hagglund T., Automatic tuning PID controllers, Instrument 
Society of Americal, 1988. 
[11]. Awcock G.W. & Thomas R., Applied image Processing, McGraw–Hill. Inc, 
1996. 
100 
[12]. Bhanu B. and Burger.W., A qualitative approache to dynamic scence 
understanding CVGIP: Image understanding, Vol. 54, N
0
2, Sept. 1991, pp. 184 ÷ 
205. 
[13]. Bhanu B., Dynamic – scence and motion analysis using passive sensors, IEEE 
Expert, Feb. 1992, pp. 45 ÷ 64. 
[14]. Cao Tien Huynh, Raul R.P., Nguyen Van Duc, Carlo F.P., Compensation de 
distintas clases de alinealidades, Control Cibernetica y Automatizacion, N
0 
4, 1985, 
pp.47 ÷ 50. 
[15]. Chatlatanagulchai W. and Peter H. Meckl., Model – Free observer 
backstepping control design for nonlinear systems in stric – feedback form, 
Proceeding of American Control Conference. Boston, 2004, pp. 3035 ÷ 3040. 
[16]. Chellappa R. and Sawchuk A.A., Digital image Processing and analysis, 
Vol.2: Digital image analysis. IEEE Computer Society Press, 1985. 
[17]. Chiman Kwan, Framk L.Lewis, Darren M. Dawson., Robot Neural – Network 
control of Rigid – Link Electrically Driven Robots. IEEE Trans. on Neural 
Networks, Vol.9, N
0
4, July 1998. 
[18]. Christopher E., Sarah K., Sliding Mode Control: Theory and Applications, 
Taylor & Francis, UK, 1998. 
[19]. Dorf R.C. and Bishop R.H., Modern control systems , 8
th
 ed., Addison-
Wesley, Reading, MA, 1998. 
[20]. Ertugrul M, Kaynax O., Neuro sliding mode control of robotic manipulators. 
Mechatronics, Vol .10, N01, 2000, pp. 239 ÷ 263. 
[21]. Fabri S., Kadirkatanathan V., Dynamic Structure neural networks for stable 
adaptive control of nonlinear systems, IEEE Transaction on Neural Networks., 
1996, 7 (5), pp. 1151 ÷ 1167. 
[22]. Fang J.Q. and Hunag T.S., Some experiments on estimating the 3–D motion 
parameters of rigid body from two consecutive frames, IEEE Trans. On PAMI, sept. 
1984, pp. 545 ÷ 554. 
101 
[23]. Forsyth D.A., Ponce J., Computer vision a modern approach, published by 
Pearson Education, publishing as Prentice Hall, 2003, pp. 671 ÷ 769. 
[24]. Funahashi K.I., On the approximate realization of continuos mapping by 
neural networks, Neural Networks, N02, 1989, pp. 183 ÷ 192. 
[25]. Furaxov V. D., Stability of the motion, Nauka, Moscow 1977. 
[26]. Gang Tao., Adaptive control design and analysis, University of Virginia, 
2003. 
[27]. Ge S.S., Hang C.C. and Zhang T., Stable adaptive neural network control, 
Kluwer Academic Publisher, 2002. 
[28]. Ge S.S, Wang C. & T.H.Lee, Adaptive backstepping control of a class of 
Chaotic systems, International Journal of Bifurcation and Chaos. N010 (5), 2000, 
pp. 1149 ÷ 1156. 
[29]. Gomn J. B., Yu D. L., Selecting radial basic function networks centers with 
recursive orthogonal least squares training, IEEE Transactions on Neural 
Networks, Vol. 11, Issue 2, 2000, pp. 306 ÷ 314. 
[30]. Gonzalez R. C. and Wintz P., Digital image Processing, Addision – Wesley, 
1987. 
[31]. Hang C.C, Astrom, K.J, Ho W.K., Refinements of the Ziegler-Nichols tuning 
fomular, IEE Proceeding S-D, 138(2), 1991, pp.111 ÷ 118. 
[32]. Hornik K., Stinchcombe M. & White H., Multillayer feedforward networks 
are universal appoximator, Neural Networks 2, 1989, pp. 359 ÷ 365. 
[33]. Huang S.N., Tan K.K., Lee T.H, A combined PID/adaptive controller for a 
class of nonlinear system, Automatica N037, 2001, pp. 611 ÷ 618. 
[34]. Jun Yan & Michael Ryan, Fuzzy logic based digital Image processing, 
Flexible Automation and Information Management, 1992, pp. 821÷ 832. 
[35]. Jun Yan, Lawlor R. & Ryan M., Image motion detection and analysis using 
fuzzy logic, Proc. of 2nd IEEE Int. Conf. on Automation Robotics and computer 
Vision, Singapore, Sept. 1992. 
102 
[36]. Junhong N. & Derek L., Fuzzy - Neural Control - Principles, Algorithms and 
Applications, Prentice Hall, Europe 1995. 
[37]. Kanellakopoulos I., Kokotovic P.V., Morse A.S., Systematic design of 
adaptive controllers for feedback linearizable systems, IEEE Trans. On Automatic 
Control, Vol.36, 1991, pp. 1241 ÷ 1253. 
[38]. Krstic M, Kanellakopoulos I, Kokotovic P, Nonlinear and adaptive control 
design, John Wiley & Sons, Inc,N.Y.,1995 
[39]. Krstic M., Nonlinear Backstepping Design and Applications: Adaptive, 
Robust, and Optimal, Tutorial Workshop, Singapore, 2002. 
[40]. Kuo B.C., Automatic control systems, 7
th
 ed, Prentice-Hall, Engle-wood Cliffs, 
NJ 1995. 
[41]. Kwan C, Lewis F.L., Robust backstepping control of nonliear systems using 
neural networks, Proceeding of European control conference, Rome, 1995, pp. 2772 
÷ 2777. 
[42]. Kwan C., Lewis F.L., Dawson D.M, Robust neural network control of rigid-
link electrically driven robots, IEEE Transaction on Neural network, N09, 1998, 
pp. 581 ÷ 588. 
[43]. Lewis F.L., Liu K., Selmic R.R. and Wang L.X, Adaptive fuzzy logic 
compensation of actuator dead-zone. Journal of Robotic systems, Vol. 14, N
0
 6, 
1997, pp. 501 ÷ 511. 
[44]. Lewis F.L., Yesildirek A.A., Liu K, Multilayer neural net robot controller 
with guaranteed tracking performance, IEEE Transactions on neural networks. 
N07, 1996, pp. 388 ÷ 398. 
[45]. Li H, Yang H. S, Fast and reliable image enhancement using fuzzy relaxation 
technique, Proc. of the 4th Int. Conf. Patt. Recog., UK, 1988, pp. 577 ÷ 586. 
[46]. Li - Xi Wang, A Course in Fuzzy Systems and Control, Prentice - Hall, 
Inc.,1995. 
103 
[47]. Mejia, V., Eun-Young Kang, Automatic moving object detection using motion 
and color features and bi-modal Gaussian approximation, System, Man, and 
Cybernetic (SMC), IEEE International Conference on, 2011, pp 2922 ÷ 2927. 
[48]. Morin P, Samson C, Application of Backstepping Techniques to the Time-
varying exponential Stabilization of Chained Form Systems, European Journal of 
Control, Volume 3, Issue, 1997, pp.15 ÷ 36. 
 [49]. Murphy C.A. & Pal S. K., Fuzzy thresholding mathematical framework, 
bound functions and weighted moving average technique”. – Pattern Recognitions 
Letters. Vol.11, 1990, pp. 197 ÷ 206. 
[50]. Narenda K.S., Parthasarathy K., Identification and control of dynamical 
systems using neural networks, IEEE Trans. On Neural network, Vol.l, 1990, pp. 4 
÷ 27. 
[51] . Neil E. Cotter, “The Stone - Weierstrass Theorem and Its Application to 
Neural Networks,” IEEE Transaction on Neural Networks. Vol. 1, No. 4. 1990, pp. 
290 ÷ 295. 
[52]. Nelson R. C., Qualitative detection of motion by a moving observer, J. 
Computer Vision, Vol 7, N
0
1. 1991, pp.33 ÷ 46. 
[53]. Nguyen Xuan Quynh, Do Khac Duc, An adaptive controller for a class of 
nonlinear systems with unknown parameters appearing nonlinearly, Tuyển tập các 
báo cáo khoa học, hội nghị toàn quốc lần thứ 4 về tự động hoá, 2000, pp. 384 ÷ 389. 
[54] Ortega J. M., Matrix Theory, Plenum Press. New York,1987 
[55]. Pal S. K. and Ghosh A., Index of area coverage of fuzzy Image subsets and 
object extraction, Pattern Recognition Letters. Vol. 11, 1990, pp. 831 ÷ 841. 
[56]. Panchapakesan C., Ralph D. & Palanisami M., Effects of moving the centers in 
an RBF networks, Proceedings of the 1998 IEEE World congress on computational 
Intelligence Neural Networks. Vol. 2, 1998, pp. 1256 ÷ 1269. 
[57]. PITTMAN Motors., Servo motor application note. 
104 
[58]. Porikli F. and Tuzel O., Covariance tracking using model update based on lie 
algebra, Technical Report TR2005-127, Mitsubishi Electric Research Laboratories, 
June 2006. 
[59]. Recker D., Adaptive control of systems containing Piecewise linear 
nonlinearities, Ph.D. thesis, University of Illinois, Urbana, 1993. 
[60]. Recker D., Kokotovic P.V., Rhode D. and Winkelman J., Adaptive nonlinear 
control of systems containing a dead-zone., Proceeding of the 30
th
 IEEE conference 
on Dicision and Control, Brighton, England, 1991, pp. 2111 ÷ 21115. 
[61]. Reynold Chu S., Rahmat Shoureshi and Manoel Tenorio, Neural Networks for 
System Identification, IEEE Trans. Control System Magazine, April.,1990. 
[62]. Rivera D.E, Morari M., Skogestad, Internal Model Control for PID controller 
design, Industrial Enginneering chemmist Process Design Development, 1986, 
25(10), pp.252 ÷ 265. 
[63]. Roach J. W. and Aggarwal J. K., Determising The movement of objects from a 
sequence of image, IEEE Trans. On PAMI, Nov. 1990, pp. 554 ÷ 562. 
[64]. Seidl D.R., Lam S.L., Putman J.A. and Lorenz R.D, Neural network 
compensation of gear backlash hysteresis in position-controlled mechanism, IEEE 
Transaction on Industry Applications. Vol. 31, N
0
 6, 1995, pp. 1475 ÷ 1483. 
[65]. Selmic R.R. and Lewis F.L., Dead-zone compensation in motion control 
systems using neural networks, IEEE Transaction on Automatic Control, Vol. AC-
45, N
0 
4, 2000, pp. 602 ÷ 613. 
[66]. Seyed Ehsan Shafiei., Mohammad Reza soltanpour., Neural network sliding-
mode PID controller design for ellectrically drive robot manipulations, 
International Journal of Innovative computing, Information and control, Vol.7, N02, 
2011, pp. 511 ÷ 523. 
[67]. Soiling E. D., Feedback stabilizaton of nonlinear systems, 1992. 
[68]. Spooner J.T., Passino K.M., Stable adaptive control using fuzzy systems and 
neural networks, IEEE Trans. In Fuzzy Systems. Vol.4, 1996, pp. 339 ÷ 359. 
105 
[69]. Su C-Y., Stepanenko Y., Adaptive Control of a class of Nonlinear Systems 
with Fuzzy Logic, IEEE Trans. On Fuzzy Systems, Vol.2, N.4, 1994, pp. 285 ÷ 294. 
[70]. Suzana U, Rico S., Neural-network estimation of the variable plants for 
adaptive sliding-mode controller, Journal of mechanical engineering. Vol.58, N02, 
2012, pp. 93 ÷ 101. 
[71]. Taylor D., Composite control of direct – drive robots, – Proc. of IEEE Conf. 
Decision and control, 1989, pp. 1670 ÷ 1675. 
[72]. Thompson W.B. and Pong J .C., Detecting moving object, J. Computer 
Vision, Vol.4, 1990. pp. 39 ÷ 57. 
[73]. Tsai R. Y. and SHunag T., Estimating three dimensional motion parameters of 
a rigid plannar patch, IEEE Trans. on ASSP. Dec. 1991, pp. 1147 ÷ 1152. 
[74]. Tuzel O, Porikli F., and Meer P, Region covariance: A fast descriptor for 
detection and classication, Technical Report TR2005-111, Mitsubishi Electric 
Research Laboratories, May 2006. 
[75]. Utkin V.I., Sliding modes in control and optimization, Springer-verlag, Berlin, 
1992. 
[76]. Vicente Parra-Vega, Suguru Arimoto., Dynamic sliding PID control for 
tracking of Robot Manipulators. Theory and Experiments, IEEE Transaction on 
Robotics and Automation. Vol.19, N
0
 6, 2003, pp. 967 ÷ 976. 
[77]. Zhang T., Ge S.S, Hang CC., Adaptive neural network control for stric – 
feedback nonlinear systems using backstepping design, Automatica N036 (2000), 
pp. 1835 ÷ 1846. 
[78]. Zhang T., Ge S.S., Hang C.C., Design and performance analysis of a direct 
adaptive controller for nonlinear system, Automatica N035 , 1999, pp.1809 ÷ 1817. 
[79]. Zhangy Y, Fidanz B, Ioannouz P. A, Adaptive backstepping control of a class 
of uncertain nonlinear systems. Application to Bouc-Wen hysteretic oscillators, 
2001. 
106 
Tiếng Nga: 
[80]. Барбашин Е. А., Введение в теорию устойчивости, Изд-во «Наука», 
1967. 
[81]. Б а р б а ш и н Е . А . , Г е р а щ е н к о Е. И., О стабилизации систем 
регулирования, ПММ, т. 28, вып. 4, 1964. 
[82]. Б а р б а ш и н Е . А . , Т а б у е в а В. А., Э й д и - нов Р. М., Об 
устойчивости одной системы регулирования с переменной структурой при 
нарушении условий скольжения, Автоматика и телемеханика, т. 24, № 7, 
1963. 
[83]. Геллдер К., Нелинейные системы управления, Мир,Москва.,1987. 
[84]. Г е р а щ е н к о Е .И. , О степени устойчивости нелинейных систем в 
скользящем режиме, Изв. АН СССР, Техническая кибернетика, № 2, 1964. 
[85]. Гребенко Ю.А., Лукин В.Н., Фазовые дискриминаторы с линейными 
дискриминационными характеритиками, Радиотехнитка, 8/1986 (10), п 34-46. 
 [86]. Демирович Б.П. , Марон И.А., Основы вычислительной математики, 
Наука, Mосква.,1966. 
[87]. Д о л г о л е н к о Ю . В . , Скользящие режимы в релейных системах 
непрямого регулипования, Труды второго Всесоюзного совещания по теории 
автоматического регулипования, т1, Изд-во АН СССР, 1965. 
[88]. Зайцев Г.Ф., Стеклов В.К., Компенсация естественных нелинейностей 
автоматических систем, Москва, Энергоиздательство, 1982. 
[89]. Зайцев Г.Ф., Манжуло А.П., Стеклов В.К., Устройство для компенсации 
насыщения элементов автоматических систем, Авторское свидетельство, N0 
344407, 1972. 
[90]. Зайцев Г.Ф., Стеклов В.К., Комбинированные следящие системы, Киев, 
Техника, 1978. 
[91]. Е м е л ь я н о в С. В., У т к и н В. И., Таран Г. А., КостылеваН. Е., 
Шубладзе А. М., Е з е р о в В. Б., Дубровский Е. Н., Теория систем с 
переменной структурой, Изд-во «Наука», 1970. 
107 
 [92]. Е м е л ь я н о в C .В., О высококачественном управлении некоторыми 
нелинейными объектами с переменными параметрами, АН СССР, 
Энергетика и автоматика, № 4, 1962. 
 [93]. Као Тиен Гуинь, Адавтивная компенсация нелинейности типа люфт в 
системах автоматического управления. Известия Высших учебных 
заведений. Приборостроение. Том. XXVII, 1984,N0 1, Стр. 35-39. 
[94]. Као Тиен Гуинь, Пичугин Е.Д., Прокофьев В.Е., Рауль Р.П., Устройство 
для компенсации нелинейности объекта типа люфт, Авторское 
свидетельство (Patent). N0 1108387., 1984. 
 [95]. Клаусс., Нелинейные системи управления, Мир,Москва., 1987. 
[96]. Одиноков В.Ф., Цифровой дискриминатор кратных частот, 
Радиотехнитка, 6/1986 (12), п 45-48. 
 [97]. Понтрягин Л.С., Болтянский В.Г., Гамкрелидзе Р.В., Математическая 
теория оптимальных процессов, Издательство: Наука, М.1961. 
[98]. Павлов, А.А., Синтез релейных систем, оптимальных по 
быстродействию, Издательство: Наука, М. 1966. 
[99]. Смольников П.П., Синтез квазиоптимальных систем автоматического 
управления. Энергия, Ленинград 1987. 
 [100]. Стеклов В.К., Компенсация нелинейностей типа насыщения, Известия 
вузов СССР, Электромехиника, 1974, N0 8, Стр. 861-867. 
 [101]. УТКИН В.И., Скользящие режимы в задачах оптимизации и 
управления, Mocквa, Наука, 1981. 
[102]. УТКИН В.И.,Скользящие режимы и их применения в системах с 
переменной структурой. Изд-во «Наука», 1974. 
108 
PH L C 
Danh mục 
1. Sơ đồ mô phỏng hệ thống trên Simulink. 
2. Sơ đồ tạo sai số nhận dạng. 
3. Mô hình động cơ sử dụng trong xấp xỉ nhiễu và phi 
tuyến. 
4. Bộ điều khiển trượt. 
5. Nhận dạng phi tuyến bằng mạng nơ ron RBF. 
6. Cấu trúc mạng nơ ron RBF với lớp ẩn. 
7. Cấu trúc bên trong một nơ ron. 
8. Sơ đồ tạo tín hiệu mô phỏng nhiễu và phi tuyến. 
109 
1 . Sơ đồ mô phỏng hệ thống trên Simu ink 
110 
2. Sơ đồ tạo sai số nh n dạng 
111 
3. Mô hình động cơ sử dụng trong ấp ỉ nhi u và phi tuyến 
112 
4. Bộ điều khiển trượt 
113 
5. Nh n dạng phi tuyến bằng mạng nơ ron RBF 
114 
6. Cấu trúc mạng nơ ron RBF với ớp ẩn 
115 
7. Cấu trúc bên trong một nơ ron 
116 
8. Sơ đồ tạo tín hiệu mô phỏng nhi u và phi tuyến