Đề xuất một bộ điều khiển bền vững thích nghi trên cơ sở mạng nơ ron cho robot công nghiệp. Trong thực tế robot là một hệ phi tuyến và trong quá trình làm việc, chúng thường phải chịu đựng ma sát phi tuyến, sự thay đổi của tải và nhiễu bên ngoài tác động,... Để giải quyết vấn đề này, một bộ điều khiển thông minh đã được thiết kế trên cơ sở kế thừa ưu điểm của bộ điều kiển thích nghi nơ ron và SMC để điều khiển vị trí của một robot công nghiệp. Ở đây, bộ điều khiển ARNNs được sử dụng để xấp xỉ động lực học chưa biết mà không yêu cầu kiến thức trước đó. Ngoài ra, SMC là một hướng điều khiển phi tuyến được biết đến vì khả năng bền vững của nó. Hàm bền vững đã được chọn như là một bộ điều khiển phụ để đạt được sự ổn định và bền vững dưới các môi trường khác nhau. Luật thích nghi cho các trọng số của ARNNs đã được thiết lập bằng thuyết ổn định Lyapunov sao cho tính ổn định của bộ điều khiển đưa ra được đảm bảo. Hiệu quả và tính bền vững của phương pháp điều khiển đưa ra được chứng minh bằng việc so sánh các kết quả mô phỏng., Tóm tắt tiếng anh, This paper proposed an adaptive robust controller based on neural networks for industrial robot manipulator (IRM). In fact, robot manipulators are a nonlinear system and in the working process, they usually bear the nonlinear fiction, payload variation external disturbance, etc. To deal with these problems, an intelligent controller which is designed based on inheriting the advantages of the robust adaptive NNs and SMC scheme to investigate to the joint position control of industrial robot manipulator. Here, the ARNNs are used to approximate the unknown dynamics without the requirement of prior knowledge. In addition, sliding mode control (SMC) is a well-known nonlinear control strategy because of its robustness. A robust term function is selected as an auxiliary controller to guarantee the stability and robustness under various environments. The adaptation laws for the weights of the ARNNs are adjusted using the Lyapunov stability theorem such that the stability of the proposed control systems is guaranteed. The effectiveness and robustness of the proposed methods are demonstrated by comparative simulation results.