Bài báo trình bày phương pháp tổng hợp hệ thống điều khiển thíchnghi cho một lớp đối tượng phi tuyến có nhiễu bất định. Với lớp đốitượng điều khiển trên, bài báo đề xuất một phương pháp nhận dạngnhiễu bất định trên cơ sở lý thuyết điều khiển thích nghi và mạngnơron RBF. Bộ điều khiển được tổng hợp trên cơ sở phương pháp điềukhiển trượt. Luật điều khiển thu được đảm bảo hệ thống luôn bámchặt theo trạng thái mong muốn. Các kết quả của bài báo được chứngminh chặt chẽ bằng giải tích toán học
tính đúng đắn, độ tin cậy vàhiệu quả được minh chứng bằng mô phỏng trên phần mềm MatlabSimulink. Hệ thống điều khiển do bài báo đề xuất đơn giản do đó dễdàng thực hiện trong kỹ thuật, chất lượng điều khiển cao và khả năngthích nghi, kháng nhiễu tốt. Các kết quả nghiên cứu của bài báo cóthể áp dụng vào việc thiết kế hệ thống điều khiển cho các đối tượngphi tuyến có tác động của nhiễu bất định thường gặp trong các ứngdụng thực tế như tàu thủy, robot và nhiều hệ thống sản xuất khác phùhợp trong công nghiệp.This paper presents a method for synthesizing an adaptive control system for a class of nonlinear plants with uncertainty disturbances. Withthese control plants, we propose an adaptive identified law based on the RBF neural network for the uncertain disturbances component. Fromthe recognition results of uncertain components, the controller for the plant is synthesized based on the sliding mode control principle for thesystem to track the desired state. The paper’s results are rigorously proven by mathematics
the correctness, reliability, and efficiency areconfirmed by simulation on Matlab Simulink software. The control system proposed by the article is simple, easy to implement in engineering,has high control quality, and has good adaptability and disturbance resistance. The research results of the paper provide a new approach todesigning control systems for nonlinear plants having the impact of uncertainty disturbances commonly encountered in practical applicationssuch as ships, robots, and many other production systems suitable for industry