Mặc dù được sử dụng rộng rãi trong công nghiệp, nhưng với tham số cố định, bộ điều khiển tích phân tỷ lệ PI (proportional integral controller) khó thích ứng với sự thay đổi của điều kiện thực tế. Trong khi đó, điều khiển trượt (sliding mode control – SMC) cho đáp ứng ổn định trên các đối tượng phi tuyến, nhưng lại tồn tại một số hạn chế. Bài báo này đề xuất giải pháp kết hợp giữa điều khiển PI và SMC thích nghi dựa trên mạng neuron hàm cơ sở xuyên tâm RBF (radial basis function neural network), gọi tắt là điều khiển PI-SMC. Nguyên tắc kết hợp này là tận dụng ưu điểm thích nghi, bền vững của bộ SMC để khắc phục hạn chế của bộ điều khiển PI, đồng thời sử dụng bộ PI mang năng lượng chủ đạo để đẩy bộ SMC nhanh chóng hội tụ về mặt trượt. Bộ điều khiển PI-SMC được kiểm nghiệm trên thiết bị ổn định lưu lượng RT020 của hãng Gunt-Hamburg. Kết quả cũng cho giá trị khởi tạo của bộ RBF và hệ số mặt trượt ảnh hưởng lớn đến chất lượng điều khiển. Thực nghiệm cũng cho thấy cơ chế trượt thích nghi có thể khắc phục được hạn chế cố định tham số của bộ PI. Với giá trị khởi tạo của bộ tham số được chọn, bộ điều khiển PI-SMC đã cải thiện tốt đáp ứng lưu lượng trên hệ RT020 với độ vọt lố nhỏ hơn 5 (%), thời gian xác lập nhỏ hơn 2 (giây) và sai số xác lập nhỏ hơn 0,3 (lít/giờ).
Adaptive Nonsingular Fast Terminal Sliding Mode Control for Braking Systems with Electro-Mechanical Actuators Based on Radial Basis Function
