Điều khiển trượt thích nghi robot dựa trên tín hiệu quan sát nhiễu

Công nghiệp rừng 
TẠP CHÍ KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ LÂM NGHIỆP SỐ 1 - 2020 113 
ĐIỀU KHIỂN TRƯỢT THÍCH NGHI ROBOT DỰA TRÊN 
TÍN HIỆU QUAN SÁT NHIỄU 
Hoàng Sơn1, Nguyễn Thị Phượng1 
1Trường Đại học Lâm nghiệp 
TÓM TẮT 
Bài báo này đưa ra phương pháp điều khiển trượt thích nghi (Adaptive Sliding Mode Control-ASMC) dựa trên 
tín hiệu quan sát nhiễu (Disturbance Observer-DOB) để áp dụng nó vào việc điều khiển quỹ đạo chuyển động 
của cánh tay robot khi bị ảnh hưởng của nhiễu bên ngoài trong quá trình làm việc. Khi robot làm việc ngoài 
thực tế, việc chịu tác động của các nhiễu bên ngoài là không tránh khỏi, hơn nữa giá trị của nhiễu thường rất 
khó xác định. Để giải quyết vấn đề điều khiển chính xác quỹ đạo chuyển động của robot trong khi không xác 
định được giá trị tác động của nhiễu bên ngoài, thông qua phương pháp nghiên cứu lý thuyết, phân tích thực 
nghiệm và chứng minh qua mô phỏng, chúng tôi đề xuất một bộ điều khiển trượt thích nghi (ASMC) dựa trên 
giá trị quan sát nhiễu (DOB), bộ điều khiển này bao gồm một thuật toán thích nghi để ước tính giới hạn trên 
của nhiễu mà không cần phải biết trước về nhiễu từ môi trường. Tính ổn định của bộ điều khiển trượt thích nghi 
(ASMC) do nghiên cứu đề xuất được chứng minh thông qua định lý Lyapunov. Kết quả mô phỏng bộ điều 
khiển trượt thích nghi (ASMC) ứng dụng cho cánh tay máy tiếp liệu trong gia công cơ khí đã chứng minh tính 
chính xác của bộ điều khiển trượt thích nghi (ASMC) do nghiên cứu đề xuất trong bài báo. 
Từ khóa: Điều khiển trượt thích nghi, nhiễu môi trường, quan sát nhiễu. 
1. ĐẶT VẤN ĐỀ 
Trong những năm gần đây, việc nghiên cứu 
về điều khiển quỹ đạo chuyển động của cánh 
tay robot khi làm việc trong môi trường thực 
đã thu hút được sự quan tâm của thế giới. Tuy 
nhiên, việc điều khiển chuyển động robot còn 
gặp nhiều khó khăn như: mô hình động học 
mang tính phi tuyến cao; sai số mô hình động 
lực học lớn; gặp phải nhiều nhiễu tác động 
trong quá trình làm việc, sau đây chúng ta gọi 
chung các yếu tố này là nhiễu. Do đó, rất cần 
một bộ điều khiển có thể đáp ứng được yêu 
cầu triệt tiêu được ảnh hưởng của các yếu tố 
nhiễu này. 
Nghiên cứu này tập trung thiết kế một bộ 
điều khiển trượt thích nghi (ASMC) đáp ứng 
các yêu cầu cấu trúc đơn giản, có khả năng 
chống lại ảnh hưởng của nhiễu (UAD) mà 
không cần biết trước giá trị của các nhiễu. Cụ 
thể, ý tưởng bắt đầu từ phân tích về các đặc 
tính của nhiễu để đưa ra khái niệm mới về giới 
hạn trên của nhiễu. Bộ điều khiển ASMC 
chúng tôi đề xuất có cấu trúc đơn giản hơn so 
với việc sử dụng ba luật thích nghi trong tài 
liệu (Mezghani Ben Romdhane Neila et al, 
2011; Sze San Chong et al, 1996; Man 
Zhihong et al, 1997) trong khi vẫn duy trì 
được độ chính xác trong điều khiển. Kết quả 
mô phỏng chứng minh tính hiệu quả và tính 
khả thi của bộ điều khiển ASMC được chúng 
tôi thiết kế. 
Bài viết này được chia thành các phần sau: 
 - Phân tích động lực học của robot n bậc tự 
do (n-DOF) khi có tác động của các nhiễu; 
 - Thiết kế bộ điều khiển trượt thích nghi 
dựa trên giá trị quan sát nhiễu; 
- Kết quả mô phỏng; 
- Kết luận. 
2. PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU 
2.1. Đối tượng nghiên cứu 
Đối tượng nghiên cứu là phương pháp điều 
khiển robot ở chế độ trượt thích nghi dựa trên 
tín hiệu quan sát nhiễu. 
2.2. Phương pháp nghiên cứu 
Phương pháp nghiên cứu lý thuyết: tìm hiểu 
qua giáo trình sách báo để tiến hành các nội 
dung nghiên cứu lý thuyết sau: Phân tích động 
lực học robot n-DOF khi có tác động của 
nhiễu, thiết kế bộ điều khiển trượt thích nghi 
dựa trên giá trị quan sát nhiễu từ đó áp dụng 
vào điều khiển quỹ đạo của cánh tay robot khi 
bị chịu tác động nhiễu bên ngoài. 
Phương pháp mô phỏng: Sử dụng phương 
pháp mô phỏng để mô phỏng quỹ đạo và sai 
số của các khớp, tín hiệu điều khiển và tín 
hiệu bù nhiễu của bộ điều khiển được đề 
xuất, từ đó đưa ra kết luận về bộ điều khiển 
được đề xuất. 
Công nghiệp rừng 
114 TẠP CHÍ KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ LÂM NGHIỆP SỐ 1 - 2020 
3. KẾT QUẢ VÀ THẢO LUẬN 
3.1. Phân tích động lực học robot n-DOF khi 
có tác động của nhiễu 
Phương trình động lực của robot n-DOF 
được viết dưới dạng tổng quát (Richard M. 
Murray et al, 1994) là: 
 , ( )M q q H q q G q F d t   (1) 
Trong đó 1nq R vectơ của các góc khớp,
 n nM q R là ma trận mô men quán tính, 
1( , ) nH q q R  là vectơ tương tác và ly tâm, 
 1nG q R là vectơ trọng lực, 1nF R là vectơ 
của các mô men khớp (đầu vào điều khiển), và 
1( ) nd t R là vectơ của các nhiễu bên ngoài được 
đưa vào với: 1 1( ) , 0d t d d (2) 
Do sự phức tạp của cấu trúc cơ học robot 
hoặc sự thay đổi của tham số tải làm việc sẽ 
gây ra lỗi mô hình. Do vậy, các giá trị thực tế 
của mô hình (1) sẽ được phân tích như sau: 
 0( ) ( ) ( )M q M q M q (3a) 
 0( , ) ( , ) ( , )H q q H q q H q q    (3b) 
 0( ) ( ) ( )G q G q G q (3c) 
Với 0 0 0( ), ( , ), ( )M q H q q G q là các giá trị 
có thể xác định chính xác được của cánh tay 
robot; 0 0 0( ), ( , ), ( )M q H q q G q  là các sai 
số mô hình không chính xác. 
Thay thế các biểu thức (3a), (3b) và (3c) 
vào (1), các phương trình động của robot có 
thể được viết lại thành: 
 0 0 0, ( )M q q H q q G q F w t   (4) 
Với: 
0( ) ( ) ( , ) ( ) ( )w t M q q H q q G q d t   , (5) 
Trong đó w(t) đặc trưng cho nhiễu của hệ 
thống robot n-DOF, nó bao gồm cả các yếu tố 
về sai số mô hình và nhiễu bên ngoài tác động 
lên robot. 
Phân tích nhiễu w(t): 
Nhận xét 1: 
Ma trận quán tính M q là xác định dương 
và khả nghịch. 
Giới hạn trên được cho bởi một số dương 
chưa biết (Mezghani Ben Romdhane Neila et 
al, 2011): 
 0( )
mM q (6) 
Tồn tại các hằng số dương 1 và 2 thỏa 
mãn bất đẳng thức sau (Mezghani Ben 
Romdhane Neila et al, 2011): 
2 2 1
1 2( ) ,
T nxx x M q x x x R   . (7) 
Từ các thuộc tính của M q và ( , )C q q , chúng ta có phương trình sau (Sze San Chong et al, 
1996): 
( ( ) 2 ( , )) 0 ,T nx M q C q q x x R    , (8) 
Trong đó , ( , )C q q q H q q    
Nhận xét 2: Các vectơ ( , )H q q và ( )G q được 
giới hạn trên bởi hàm dương (Huu Cong-
Nguyen et al, 2009) được cho bởi (9) và (10). 
2
1 2 3( , )
h h hH q q q q  
 (9) 
 1 2( )
g gG q q 
 (10) 
Với 1 2 3 1, , ,
h h h g và 2
g là những số 
dương. 
Từ (6), (9) và (10) chúng ta có thể kết luận rằng 
nhiễu được giới hạn trên bởi một hàm dương: 
2
0 1 2 3( )
w w w ww t q q q   . (11) 
Với 0 1 2, ,
w w w và 3
w là những số dương. 
Công nghiệp rừng 
TẠP CHÍ KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ LÂM NGHIỆP SỐ 1 - 2020 115 
Tuy nhiên, trong thực tế chỉ có biến vị trí và 
biến vận tốc là có thể đo được, do vậy nghiên 
cứu (Mezghani Ben Romdhane Neila et al, 
2011; Sze San Chong et al, 1996; Man 
Zhihong et al, 1997) đã ràng buộc (11) vào hai 
biến này, chúng ta có: 
2
0 1 2( )w t b b q b q  (12) 
Với 0 1 2, ,b b b là những số dương. 
Đặt 
2
max(1, , )q q 
 và 0 1 2
b b b b 
chúng ta có: 
( )w t b 
 (13) 
3.2. Thiết kế bộ điều khiển trượt thích nghi 
dựa trên giá trị quan sát nhiễu 
3.2.1. Thiết kế mặt trượt 
Trong nghiên cứu này, bề mặt trượt s = 0 
được chọn là tuyến tính (GUO YI-shen et al, 
2008). 
 s e e  (14) 
trong đó là 
1nx
de q q R sai lệch vị trí, 
1 i( ,..., ), >0ndiag    và dq là quỹ đạo 
mong muốn. Theo định nghĩa của e, tồn tại các 
biến sau đây: 
1nx
de q q R    và 
1nx
de q q R    (15) 
3.2.2. Thiết kế bộ điều khiển 
Theo bề mặt trượt trong (14) bộ điều khiển 
được thiết kế như sau: 
0 0 0 0 1 2( )[ ] ( , ) ( ) ( , ) sgn( )d wF M q e q H q q G q C q q s k s k s f      , (16) 
Trong đó: 
1 11 12 1 1( , ... ), 0n ik diag k k k k và 
2 21 22 2 2( , ..... ), 0n ik diag k k k k 
fw là một bộ bù được dùng để chống lại các 
tác động của nhiễu trong (5), được xác định 
theo các trường hợp sau: 
Trường hợp 1: Nếu giới hạn trên của nhiễu 
(13) giả sử đã biết thì bộ bù được xác định như 
sau: wf b (17) 
Luật điều khiển được đưa ra trong (16) với 
fw đã biết được xác định trong (17) là bộ điều 
khiển trượt (Sliding mode control –SMC). 
Trường hợp 2: Nếu nhiễu trong (5) không 
xác định và giới hạn trên b trong (13) là không 
biết. Bộ bù được định nghĩa như sau: 
2
2
ˆ( )
ˆw
b s
f
b s

 
 (18) 
Với bˆ là ước tính của b trong (13), được cập 
nhật theo luật thích nghi sau: 
 1bˆ s 

  (19a) 
 ˆ(0) 0b (19b) 
 1 0 (19c) 
Trong (18), β được xác định bởi các biểu 
thức sau: 
 2    (20a) 
 (0) 1 (20b) 
 2 0 (20c) 
Luật điều khiển đưa ra trong (16) với fw 
được đưa ra bởi (18) là bộ điều khiển trượt 
thích nghi (Adaptive Sliding Mode Control – 
ASMC) do nghiên cứu đề xuất. 
Chứng minh tính ổn định của ASMC: Xét 
hàm Lyapunov sau đây: 
1 2 1 2
0 1 2
1 1 1
( )
2 2 2
TV s M q s b    (21) 
Trong đó, 0 ( ) 0
Ts M q s , hàm Lyapunov là xác định dương. Đạo hàm của V ta có: 
1 1
0 0 0 1 20.5 ( ) 0.5 ( ) 0.5 ( )
T T TV s M q s s M q s s M q s bb        (22) 
Công nghiệp rừng 
116 TẠP CHÍ KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ LÂM NGHIỆP SỐ 1 - 2020 
Thay thế  trong (20a) vào ta có: 
1 2
0 0 1( ) 0.5 ( )
T TV s M q s s M q s bb     (23) 
Đạo hàm của (14) là: 
 ds e e e q q         . (24) 
Thay (4) vào (24): 
1
0 0 0( ) ( ( ) ( , ) ( ))ds e q M q F w t H q q G q
      . (25) 
Thay thế s trong (25) vào (23) được kết quả như sau: 
 1 1 20 0 0 0 0 1( )[ ( ) ( ( ) ( , )) ( ))] 0.5 ( )
T T
dV s M q e q M q F w t H q q G q s M q s bb
  
       (26) 
Thay (18) vào (16), sau đó thay (16) vào (26) ta được kết quả như sau: 
2
1 2
1 2 0 0 12
ˆ( )
sgn( ) ( ( )) 0.5 ( ( ) 2 ( , ))
ˆ
T T T Tb sV k s s k s s s w t s M q C q q s bb
b s
   

 
 
Sử dụng (8) ta có 0 0( ( ) 2 ( , )) 0
Ts M q C q q s   , biểu thức cho trong (27) có thể được viết là: 
2
1 2
1 2 12
ˆ( )
sgn( ) ( )
ˆ
T
T T Ts b sV k s s k s s s w t bb
b s

 
 
  (28) 
Và từ 1
ˆ ˆb b b b b s  
  , ta được: 
2
2
1 2 2
ˆ( )
sgn( ) ( )
ˆ
T
T T Ts b sV k s s k s s s w t b s
b s

 
 

 (29) 
Các tham số được cho bởi (29) có các thuộc tính sau ( ) ( )
Ts w t s w t và
( )w t b 
, do đó: 
 ( )
Ts w t s b (30) 
Từ (30) chúng ta chứng minh được: 
22 2 4
1 2 2
ˆ ˆ( ) ( )
sgn( )
ˆ
T
T T b s s b sV k s s k s s
b s
   
 
(31) 
Do 
2Ts s s , nên 
4
1 2 2
sgn( )
ˆ
T TV k s s k s s
b s
 
 
 (32) 
Từ luật thích nghi (19a,b,c) chúng ta có 
ˆ 0b , do đó: 0V 
0
0
0
s
V


. Do đó, 
bộ điều khiển ASMC đề xuất trong (16) và 
(18) là ổn định tiệm cận. 
Để giảm hiện tượng chattering trong điều 
khiển trượt, chúng ta có thể thay hàm sgn(s) 
bằng hàm δ(s) có phương trình (33): 
1 if
(4 )
( ) arctan( ) if
4
1 if
s
s s
s s
s

  
 

 (33) 
(27) 
Công nghiệp rừng 
TẠP CHÍ KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ LÂM NGHIỆP SỐ 1 - 2020 117 
1
-1
s 
δ(s)
Hình 1. Đặc tính hàm δ(s) 
Do vậy bộ điều khiển ASMC mới sẽ được 
đề xuất trong (34) với thành phần tín hiệu bù 
nhiễu fw được định nghĩa trong (18). 
 = −()[˙ − ¨] + (, ˙) + () − (, ˙) − () −  +  (34) 
3.3. Ứng dụng và mô phỏng 
Cánh tay robot được chọn để mô phỏng 
thuật toán điều khiển là robot trong hình 2. 
Robot có 2 khớp quay trong mặt phẳng ngang 
song song mặt đất để di chuyển vật từ vị trí A 
(vị trí vật trên băng tải tiếp liệu) đến vị trí B (vị 
trí vật trên bàn máy gia công cơ khí) và một 
khớp tịnh tiến có tay gắp dùng hệ thống xilanh 
khí nén. Nếu gộp hệ thống xilanh khí nén chỉ 
có chức năng gắp nhả vật và tải của robot vào 
thanh thứ 2 thì robot này là robot 2-NOF 
chuyển động trong mặt phẳng ngang. 
3.3.1. Phương trình động lực học robot 
 a. Mô hình thực tế b. Mô hình lý tưởng quy đổi để tính động lực học 
Hình 2. Robot dùng cho tiếp liệu phôi cơ khí 
Phương trình động lực học robot 2-NOF 
khi sử dụng các giả thiết lý tưởng (Hình 2b) 
được viết như sau (Mezghani Ben Romdhane 
Neila et al, 2011): 
 0 0 0, ( )M q q C q q q G q F w t    (35) 
Thành phần 011 012
0
021 022
( )
M M
M q
M M
 với 2 2 2011 01 1 02 2 1 1 2 2 01 02( ) ( 2 cos( ))c c cM q m l m l l l l q I I ; 
Công nghiệp rừng 
118 TẠP CHÍ KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ LÂM NGHIỆP SỐ 1 - 2020 
2
012 021 02 2 1 2 2 02( ) ( ) ( cos( ))c cM q M q m l l l q I ; 
2
022 02 2 02( ) cM q m l I ; 
1
1
3
c
l
l ; 
Thành phần 011 012
0
021 022
( , ) ( , )
( )
( , ) ( , )
C q q C q q
C q
C q q C q q
 
 
 với 011 02 1 2 2 2sin( )cC m l l q q  ; 021 02 1 2 2 1sin( )cC m l l q q  ; 
012 02 1 2 2 2 02 1 2 2 1sin( ) sin( )c cC m l l q q m l l q q   ; 022 0C . 
Thành phần 0 ( ) 0G q vì cánh tay chuyển 
động trong mặt phẳng ngang. Các tham số sử 
dụng gồm khối lượng m, lc là khoảng cách tới 
tâm khối, I là mô men quán tính. Các giá trị 
tham số trong (35) được cho trong bảng 1. 
Bảng 1. Các tham số lý tưởng của robot 2-NOF 
m01 
(kg) 
m02 
(kg) 
l1 
(m) 
l2c 
(m) 
I01 
(Kgm2) 
I02 
(Kgm2) 
 =  
3.313 3.6 0.96 0.5 0.0636 0.52 0.02 
3.3.2. Các thành phần nhiễu và sai số mô 
hình gồm 
a. Nhiễu trọng lực 
Do robot làm việc trong môi trường gia 
công cơ khí, nên giả sử có ảnh hưởng rung lắc 
chân đế trong quá trình di chuyển vật, khi chân 
đế rung lắc sẽ tạo ra độ nghiêng là làm 2 trục 
chuyển động không trên mặt phẳng nằm 
ngang, điều này tạo ra thành phần nhiễu trọng 
trường ΔG. Trong giới hạn cho phép về độ 
cứng vững của chân đế, giá trị nhiễu trọng lực 
đặt lên 2 khớp được tính như sau: 
1 10sin(2 )G t và 2 7sin(2 )G t (36) 
b. Sai số mô hình 
Trong quá trình di chuyển phôi để tiếp liệu 
cho bàn máy gia công cơ khí, các phôi sẽ có 
khối lượng không giống nhau, dẫn đến khối 
lượng m2 của khớp thứ 2 có sự thay đổi (nếu 
như ta quy đổi khối lượng m2 gồm khối lượng 
bản thân thanh 2 và khối lượng tải). Giả sử 
theo thiết kế, dao động của tải thay đổi là 10%, 
không mất tính tổng quát chúng ta có: m2 = 
1.1m02. 
Do sự phức tạp của kết cấu cơ khí, không 
mất tính tổng quát chúng ta giả sử I2 = 1.15I02 
và I1 = 1.1I01, với I01 và I02 là giá trị lý tưởng 
tính được. 
c. Nhiễu bên ngoài 
Với các robot tiếp liệu làm việc trong xưởng 
gia công cơ khí, các thành phần bụi kim loại có 
thể bám trên các trục khớp quay, các thành 
phần này sẽ tạo ra lực ma sát trên các trục 
khớp, giá trị của lực ma sát này phụ thuộc vào 
hình dạng và kích thước của hạt bụi, số lượng 
hạt bụi... Do vậy, chúng ta giả sử lực ma sát 
này là tín hiệu nhiễu ngẫu nhiên. 
Chủ yếu nhiễu bên ngoài gây trên robot là 
do gió. Đảm bảo tính tổng quát trong mô 
phỏng, ảnh hưởng đầu vào được thể hiện bởi 
các tín hiệu ngẫu nhiên trong hình 3. 
-4
-2
0
2
4
0 1 2 3 4 5 6
-4
-2
0
2
4
Hình 3. Các tín hiệu ngẫu nhiên nhiễu ma sát 
Công nghiệp rừng 
TẠP CHÍ KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ LÂM NGHIỆP SỐ 1 - 2020 119 
3.3.3. Cấu trúc bộ điều khiển ASMC đề xuất 
Như đã đề cập, bộ điều khiển ASMC đề 
xuất được xác định trong (34) và (18), được 
minh họa bằng sơ đồ khối trong hình 4, với 
SMC là bộ điều khiển trượt kinh điển. 
ees  
0 0( ), ( , )M q C q q
bˆ
,d d
d
q q
q


,q q
( )d t
wf
Hình 4. Sơ đồ cấu trúc bộ điều khiển ASMC đề xuất 
Quỹ đạo mong muốn (quỹ đạo đặt) cho 
các khớp trong mô phỏng được thể hiện trên 
hình 5 (John J Craig, 2005). 
0 0.5 1 1.5 2 2.5 3 3.5 4 4.5 5
0
0.5
1
1.5
2
2.5
3
Hình 5. Quỹ đạo đặt cho hai khớp 
2
0
1 2
2
1
if 0
2
( ) if , [ ]
1
( ) if
2
b
T
d b b b b f b d d d
f f f b f
q at t t
q q at t t t t t t q q q
q a t t t t t t
 (37) 
1 2
if 0
 if , [ ]
( ) if 
b
T
d b b f b d d d
f f b f
at t t
q at t t t t q q q
a t t t t t t
   
(38) 
1 2
if 0
0 if , [ ]
 if 
b
T
d b f b d d d
f b f
a t t
q t t t t q q q
a t t t t
   
(39) 
Trong công thức (37) - (39), cho: [5 5]Tft ; 
0 [0 0]
Tq ; 
15 7
[ ]
18 18
T
fq 
; 0
2
6( )f
f
q q
a
t
 ; 
2 2
04 ( )
2 2
f ff
b
a t a q qt
t
a
 ; 20
1
2
b bq q at ; 
Các giá trị ban đầu được cho là: 
Công nghiệp rừng 
120 TẠP CHÍ KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ LÂM NGHIỆP SỐ 1 - 2020 
1 2[ (0) (0)] [0.1 0.1]
TTq q và 
1 2[ (0) (0)] [0 0]
TTq q   
 Các tham số của bộ điều khiển là: 
(5,5)diag , 1 220, 30   , 1 (10,10)k diag , 
2 (100,100)k diag và 1 2 0.02   . 
3.3.4. Kết quả mô phỏng 
Kết quả mô phỏng với bộ điều khiển kinh 
điển SMC và bộ điều khiển ASMC đề xuất 
được xác định trong (34) và (18) được thể hiện 
trên các hình 6 đến hình 9. Hình 6 biểu diễn 
quỹ đạo hai khớp và hình 7 biểu diễn sai số 
quỹ đạo hai khớp tương ứng với bộ điều khiển 
SMC kinh điển và bộ điều khiển ASMC đề 
xuất. Hình 7 biểu diễn tín hiệu bù (48) được 
tính dựa trên việc ước lượng giới hạn trên của 
nhiễu, và hình 8 biểu diễn tín hiệu của bộ điều 
khiển ASMC khi được làm trơn bởi việc thay 
hàm sgn(s) bằng hàm δ(s). 
0 1 2 3 4 5 6
0
1
2
3
0 1 2 3 4 5 6
0
0.5
1
1.5
 Hình 6. Quỹ đạo của hai khớp 
0 1 2 3 4 5 6
-0.1
0
0.1
0.2
0 1 2 3 4 5 6
-0.1
0
0.1
 Hình 7. Sai số quỹ đạo hai khớp 
0 1 2 3 4 5 6
-10
-5
0
5
0 1 2 3 4 5 6
-5
0
5
 Hình 8. Tín hiệu bù nhiễu của ASMC 
 dựa trên ước tính giới hạn trên nhiễu 
0 1 2 3 4 5 6
-50
0
50
100
0 1 2 3 4 5 6
-100
-50
0
50
 Hình 9. Tín hiệu điều khiển của ASMC 
Kết quả mô phỏng chỉ ra rằng các ảnh 
hưởng của các nhiễu được loại, quỹ đạo hai 
khớp bám theo quỹ đạo đặt mong muốn. Hình 
7 cho thấy sai lệch quỹ đạo tiến về giá trị 0 khi 
sử dụng cả SMC và ASMC. Do vậy, bộ điều 
khiển ASMC đề xuất có thể thay thế được 
hoàn toàn bộ điều khiển kinh điển SMC khi 
chúng ta không biết được giá trị của các nhiễu. 
Bộ điều khiển kinh điển SMC bắt buộc chúng 
ta phải biết trước giá trị nhiễu hoặc giới hạn 
trên của nhiễu. 
4. KẾT LUẬN 
Bài báo đã giới thiệu về bộ điều khiển trượt 
thích nghi ASMC dựa trên tín hiệu quan sát 
nhiễu. Thuật toán thích nghi đề xuất có thể ước 
tính được giới hạn trên của nhiễu để tạo ra tín 
hiệu bù trong bộ điều khiển ASMC mà không 
cần biết chính xác về nhiễu. Với thuật toán 
thích nghi này, cấu trúc bộ điều khiển ASMC 
đơn giản hơn so với thuật toán được đề xuất 
trong (Mezghani Ben Romdhane Neila et al, 
2011; Sze San Chong et al, 1996; Man 
Công nghiệp rừng 
TẠP CHÍ KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ LÂM NGHIỆP SỐ 1 - 2020 121 
ZHIHONG et al, 1997). Các kết quả mô phỏng 
xác nhận tính khả thi trong quá trình điều 
khiển quỹ đạo robot và làm cơ sở để chế tạo bộ 
điều khiển trong thực tế. 
TÀI LIỆU THAM KHẢO 
1. Bandyopadhyay, B, Janardhanan, S, Spurgeon, 
Sarah K (2013). Advances in sliding mode control. 
Springer-Verlag: Germany. 
2. Mezghani Ben Romdhane Neila, Damak Tarak 
(2011). Adaptive terminal sliding mode control for rigid 
robotic manipulators. International Journal of 
Automation and Computing; 8(2): 215-220. 
3. Sze San Chong, Xinghuo Yu and Man Zhihong 
(1996). A robust adaptive sliding mode controller for 
robotic manipulators. IEEE Workshop on Variable 
Structure Systems, Tokyo, Japan; 31-35. 
4. Man ZHIHONG, Xinghuo YU (1997). Adaptive 
terminal sliding mode tracking control for rigid robotic 
manipulators with uncertain dynamics. The Japan 
society of mechanical Engineers; 40(3): 493-502. 
5. Richard M. Murray, Zexiang Li, S. Shanhar Sastry 
(1994). A mathematical introduction to robotic 
manipulation. CRC Press: USA. 
6. Huu Cong-Nguyen, Woo-Song Lee, Chang-Jae 
Cho and Sung-Hyun Han (August 2009). Real-time 
adaptive control of robot manipulator based on neural 
network compensator. ICROS-SICE International Joint 
Conference 2009, Fukuoka, Japan; 2091-2096. 
7. GUO YI-shen, CHEN Li (2008). Terminal sliding 
mode control for coordinated motion of a space rigid 
manipulator with external disturbance. Applied 
Mathematics and Mechanics; 29(5): 583-590. 
8. John J Craig (2005). Introduction to robot 
mechanics and control, 3rd ed. Prentice-Hall: USA. 
ROBUST ADAPTIVE CONTROL FOR ROBOTIC MANIPULATOR BASED 
ON DISTURBANCE OBSEVER 
Hoang Son1, Nguyen Thi Phuong1 
1Vietnam National University of Forestry 
SUMMARY 
This article introduces Adaptive Sliding Mode Control (ASMC) based on Disturbance Observer (DOB) to 
apply it to control the trajectory of the robot arm when affected by external disturbance during working. When 
robots work in reality, the impact of external disturbance is inevitable, and the value of disturbance is often 
difficult to determine. In order to solve the problem of accurately controlling the robot's trajectory while not 
determining the impact value of external disturbance, through theoretical research methods, empirical analysis 
and demonstration by simulation, we propose an adaptive sliding controller (ASMC) based on the disturbance 
observer (DOB), which includes an adaptive algorithm to estimate the upper limit of disturbance without 
having to know about it from the external conditions. The stability of the adaptive sliding controller (ASMC) 
proposed by the research is proved through Lyapunov's theorem. The simulation results of the adaptive sliding 
controller (ASMC) applied to the machine arm when participating in the supply in mechanical machining 
proved the accuracy of the adaptive sliding controller (ASMC) proposed by the study in the paper. 
Keywords: Adaptive sliding mode control, disturbance, disturbance Observer. 
Ngày nhận bài : 23/12/2019 
Ngày phản biện : 24/02/2020 
Ngày quyết định đăng : 02/3/2020