Bài báo trình bày phương pháp điều khiển thích nghi sử dụng mạng nơ - ron bán kính cơ sở (RBFNN) để điều khiển lực/vị trí cho cánh tay robot tương tác với môi trường làm việc. So với phương pháp điều khiển trượt truyền thống bộ điều khiển RBFNN có ưu điểm là khả năng học và xấp xỉ các hàm phi tuyến, bất định và không biết trước với độ chính xác tùy ý ngay cả khi các tham số hệ thống luôn thay đổi. Trong khi đó, bộ điều khiển trượt phải bù chính xác hàm phi tuyến vì vậy hiện tượng chattering xảy ra khi hệ thống có nhiễu bất định và các tham số hệ thống thay đổi. Bộ điều khiển thích nghi sử dụng RBFNN sẽ cập nhật trực tuyến trọng số mạng nơ-ron do đó các véc tơ đầu ra mạng nơ - ron được huấn luyện trực tuyến để xấp xỉ các thành phần bất định hệ thống. Bên cạnh đó, luật điều khiển và luận thích nghi được tính toán dựa trên sử dụng hàm Lyapunov. Kết quả mô phỏng lực/vịtrí cánh tay robot A465 của CRS robotics sửdụng phần mềm Matlab Simulink đảm bảo lực và vị trí cánh tay robot bám theo giá trị đặt trước với độ chính xác cao.

Từ khóa: Mạng nơ -ron bán kính xuyên tâm; điều khiển thích nghi, môi trường làm việc; tham số thay đổi; cánh tay robot.