6. Bố cục của luận án
4.4. Kết luận chương 4
Chương 4 của luận án đã trình bày phương pháp tổng hợp bộ điều khiển thích nghi mờ loại 2 cho cơ cấu xe tự hành khi xem xét ma sát trượt bánh, yếu tố bất định, và nhiễu dựa trên cơ sở lý thuyết của các tài liệu [71, 73-75].
Trong chương này luận án đã chứng minh tính ổn định của hệ kín, đảm bảo các sai số vị trí và sai số tốc độ hội tụ về không. Kết quả mô phỏng cho thấy các yếu tố ma sát bánh và nhiễu ngoài khác đã gần như không làm ảnh hưởng tới quỹ đạo bám của xe.
Kết quả nghiên cứu của chương 4 được công bố trong các công trình:
- Phạm Thị Hương Sen, Hà Quốc Việt, Vũ Thị Thúy Nga, Phan Xuân Minh, " ĐIỀU
KHIỂN BÁM QUỸ ĐẠO CHO XE TỰ HÀNH SỬ DỤNG BỘ ĐIỀU KHIỂN THÍCH NGHI MỜ LOẠI 2," Tạp chí Nghiên cứu Khoa học và Công nghệ quân sự, số 72, 2021. p. 24-34.
84
KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN CỦA LUẬN ÁN
Kết luận:
Luận án với đề tài: “Ứng dụng điều khiển thích nghi hệ thiếu cơ cấu chấp hành cho xe tự hành ba bánh”, đã được thực hiện theo đúng mục tiêu đã đặt ra. Đó là nghiên cứu cấu trúc điều khiển mới, các phương pháp điều khiển hiện đại có thể áp dụng cho hệ thiếu cơ cấu chấp hành có ràng buộc non-honomic, cụ thể là cho WMR ba bánh. Các cấu trúc và phương pháp điều khiển mới cho WMR được xây dựng dựa trên mô hình toán học đã được đề xuất. Các phương pháp điều khiển thích nghi được xây dựng nhằm mục đích đảm bảo cho WMR bám quĩ đạo đặt trước, khắc phục được sai lệch mô hình, ma sát bánh xe và các nhiễu bên ngoài tác động vào. Luận án có những đóng góp chính được trình bày trong chương 2, 3 và 4 của luận án:
Đề xuất cấu trúc điều khiển mới chỉ sử dụng một mạch vòng điều khiển thay vì cấu trúc hai mạch vòng điều khiển thông thường cho WMR. Ở cấu trúc điều khiển này, bộ điều khiển trượt tầng backstepping thích nghi mờ được thiết kế để đảm bảo xe bám quĩ đạo đặt với sai số tiến về không trong trường hợp nhiễu tác động vào hệ thống có biên độ nhỏ. Tính ổn định tiệm cận của hệ thống được phân tích dựa trên lý thuyết ổn định Lyapunov và chất lượng hoạt động của xe được kiểm nghiệm thông qua mô phỏng kỹ thuật số.
Dựa trên cấu trúc hai mạch vòng truyền thống, đề xuất các thuật toán điều khiển thích nghi cho xe tự hành đảm bảo bám quĩ đạo đặt trước và bù được các thành phần bất định, nhiễu ngoài và ma sát trượt bánh xe, cụ thể là:
- Thiết kế thuật toán điều khiển thích nghi kết hợp bộ ước lượng nhiễu cho WMR. Bộ điều khiển đề xuất có khả năng bù được các thành phần bất định đảm bảo cho xe có chất lượng bám chính xác và ổn định. Tính ổn định của mỗi vòng điều khiển gồm đối tượng, bộ điều khiển, và bộ ước lượng được phân tích dựa trên lý thuyết ổn định Lyapunov.
- Đề xuất bộ điều khiển thích nghi bền vững mới trên cở sở hệ mờ bậc hai. Bộ điều khiển bám thích nghi mờ được đề xuất trong luận án có khả năng loại bỏ ảnh hưởng của các thành phần bất định trong mô hình và nhiễu môi trường cho WMR. Tính ổn định của mỗi vòng điều khiển cũng được chứng minh toán học thông qua phương pháp Lyapunov.
Tính hợp lý và đúng đắn của các phương pháp điều khiển này được kiểm nghiệm thông qua mô phỏng với các kịch bản mô phỏng khác nhau như quỹ đạo phức tạp, mô hình bất định, hệ chịu ảnh hưởng của hiện tượng trượt bánh. Các kết
85 quả mô phỏng đã chứng minh các cấu trúc điều khiển được đề xuất đã hoạt động tốt trong các điều kiện làm việc khác nhau.
Hướng phát triển của luận án:
Với cấu trúc hai mạch vòng điều khiển, phần chứng minh tính ổn định mới chỉ dừng lại ở việc chứng minh cho từng mạch vòng ổn định, hệ kín hai mạch vòng phản hồi là vấn đề còn tồn tại của luận án. Các kết quả của luận án mới chỉ dừng lại ở phân tích lý thuyết và khảo sát qua mô phỏng số. Tuy đã cố gắng mô phỏng gần chính xác với đối tượng thực, nhưng để có thể áp dụng được cho WMR còn đòi hỏi phải thực thi cho xe trong thực tế. Đó là phần mà nghiên cứu sinh muốn tiếp tục thực hiện trong thời gian tới. Mặt khác, các giả thiết mới chỉ dừng lại là xe chuyển động trên mặt phẳng không có vật cản. Những nghiên cứu để hoàn thiện hơn nữa thuật toán điều khiển là môi trường chuyển động của xe có vật cản động và tĩnh, cũng là đề xuất hướng nghiên cứu tiếp theo của luận án.
86
DANH MỤC NHỮNG CÔNG TRÌNH ĐÃ CÔNG BỐ CỦA LUẬN ÁN
1 P. T. H. Sen, N. Q. Minh, Đ. T. T. Anh, P. X. Minh, “A new tracking control algorithm for a wheeled mobile robot based on backstepping and hierarchical sliding mode techniques,” 2019 First International Symposium on Instrumentation, Control, Artificial
Intelligence, and Robotics (ICA-SYMP). IEEE, 2019. p. 25-28. (Scopus).
2 Phạm Thị Hương Sen, Nguyễn Văn Nam, Dương Quang Hà, Nguyễn Minh Viển, Phan Xuân Minh, “Thiết kế thuật toán điều khiển cho xe tự hành dựa trên kĩ thuật Backstepping và điều khiển trượt,” Hội nghị khoa học toàn quốc lần thứ nhất về Động
lực học và Điều khiển, Trường Đại học Bách khoa - Đại học Đà Nẵng, 2019, p. 117-
120.
3 Phạm Thị Hương Sen, Vũ Thị Thúy Nga, Phan Xuân Minh, "ĐIỀU KHIỂN THÍCH
NGHI BÁM QUỸ ĐẠO CHO XE TỰ HÀNH DỰA TRÊN BỘ ƯỚC LƯỢNG NHIỄU," Tạp chí Nghiên cứu Khoa học và Công nghệ quân sự, số 64, 2019. p. 40-51.
4 V. T. T. Nga, Ô. X. Lộc, T. H. Nam, P. T. H. Sen, "Robust adaptive controller for wheel mobile robot with disturbances and wheel slips," International Journal of
Electrical & Computer Engineering (2088-8708), 2021, 11.1. (Scopus - Q2).
5 Phạm Thị Hương Sen, Hà Quốc Việt, Vũ Thị Thúy Nga, Phan Xuân Minh, " ĐIỀU KHIỂN BÁM QUỸ ĐẠO CHO XE TỰ HÀNH SỬ DỤNG BỘ ĐIỀU KHIỂN THÍCH NGHI MỜ LOẠI 2," Tạp chí Nghiên cứu Khoa học và Công nghệ quân sự, số 72, 2021. p. 24-34.
87
TÀI LIỆU THAM KHẢO
[1] Olfati-Saber, Reza (2001), “Nonlinear Control of Underactuated Mechanical Systems with Application to Robotics and Aerospace Vehicles," Diss. Massachusetts Institute of Technology.
[2] Choukchou-Braham, Amal, et al (2013), “Analysis and control of underactuated mechanical systems,” Springer Science & Business Media. [3] Fantoni, Isabelle, Rogelio Lozano, and S. C. Sinha (2002), "Non-linear control
for underactuated mechanical systems," Appl. Mech. Rev. 55.4: B67-B68. [4] Nguyễn Thị Việt Hương (2016), “Nghiên cứu xây dựng phương pháp điều
khiển thích nghi, bền vững hệ Euler Lagrange thiếu cơ cấu chấp hành và ứng dụng cho cẩu treo,” Đại học Thái Nguyên.
[5] M. Reyhanoglu, A. Van Der Schaft, N. H. McClamroch, and I. Kolmanovsky (1999), “Dynamics and control of a class of underactuated mechanical systems,” IEEE Trans. Automat. Contr., vol. 44, no. 9, pp. 1663-1671.
[6] V. Sankaranarayanan and A. D. Mahindrakar (2009), “Control of a class of underactuated mechanical systems using sliding modes,” IEEE Trans. Robot., vol. 25, no. 2, pp. 459-467.
[7] Y. F. Chen and A. C. Huang (2012), “Controller design for a class of underactuated mechanical systems,” IET Control Theory Appl., vol. 6, no. 1, pp. 103-110.
[8] Wai, Rong-Jong, Meng-An Kuo, and Jeng-Dao Lee (2008), "Cascade direct adaptive fuzzy control design for a nonlinear two-axis inverted-pendulum servomechanism," IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics, Part B (Cybernetics) 38.2, pp. 439-454.
[9] C. L. Hwang, C. C. Chiang, and Y. W. Yeh (2014), “Adaptive fuzzy hierarchical sliding-mode control for the trajectory tracking of uncertain underactuated nonlinear dynamic systems,” IEEE Trans. Fuzzy Syst., vol. 22, no. 2, pp. 286-299.
[10] A. C. Huang, Y. F. Chen, and C. Y. Kai (2015), “Adaptive control of underactuated mechanical systems,” Adapt. Control Underactuated Mech. Syst., vol. 31, no. 6, pp. 1-218.
[11] I. I. Hussein and A. M. Bloch (2008), “Optimal control of underactuated nonholonomic mechanical systems,” IEEE Trans. Automat. Contr., vol. 53, no. 3, pp. 668-682.
[12] F. Rubio, F. Valero, and C. Llopis-Albert (2019), “A review of mobile robots: Concepts, methods, theoretical framework, and applications,” International Journal of Advanced Robotic Systems, vol. 16, no. 2.
[13] Klancar, Gregor, et al (2017), "Wheeled Mobile Robotic," from fundamentals towards autonomous systems. Butterworth-Heinemann.
[14] T. Nguyen, T. Hoang, M. Pham, and N. Dao (2019), “A Gaussian wavelet network-based robust adaptive tracking controller for a wheeled mobile robot with unknown wheel slips,” Int. J. Control, vol. 92, no. 11, pp. 2681-2692. [15] Ngô Mạnh Tiến (2014), “ Xây dựng robot tự hành dạng nonholonomic và tổng
hợp bộ điều khiển bám quỹ đạo,” Đại học Bách khoa Hà Nội.
88 thích nghi bền vững cho hệ phi tuyến,” Đại học Bách khoa, Đại học quốc gia TP. Hồ Chí Minh.
[17] Nguyễn Văn Tính (2018), “Nghiên cứu phát triển một số thuật toán điều khiển rô bốt di động có tính đến ảnh hưởng của trượt bánh xe”, Học viện khoa học và công nghệ.
[18] J. M. Yang and J. H. Kim (1999), “Sliding mode control for trajectory tracking of nonholonomic wheeled mobile robots,” IEEE Trans. Robot. Autom., vol. 15, no. 3, pp. 578-587.
[19] C. Y. Chen, T. H. S. Li, Y. C. Yeh, and C. C. Chang (2009), “Design and implementation of an adaptive sliding-mode dynamic controller for wheeled mobile robots,” Mechatronics, vol. 19, no. 2, pp. 156-166.
[20] Lee, Jun-Ku, Jin-Bae Park, and Yoon-Ho Choi (2013), "Tracking control of nonholonomic wheeled mobile robot based on new sliding surface with approach angle," IFAC ProceedingsVolumes 46.29, pp. 38-43.
[21] N. K. Goswami and P. K. Padhy (2018), “Sliding mode controller design for trajectory tracking of a non-holonomic mobile robot with disturbance,”
Comput. Electr. Eng., vol. 72, pp. 307-323.
[22] K. Alipour, A. B. Robat, and B. Tarvirdizadeh (2019), “Dynamics modeling and sliding mode control of tractor-trailer wheeled mobile robots subject to wheels slip,” Mech. Mach. Theory, vol. 138, pp. 16-37.
[23] S. M. Swadi, M. A. Tawfik, E. N. Abdulwahab, and H. Almgotir-Kadhim (2016), “Fuzzy-Backstepping controller based on optimization method for trajectory tracking of wheeled mobile robot,” Proc. - 2016 UKSim-AMSS 18th Int. Conf. Comput. Model. Simulation, UKSim 2016, pp. 147-152.
[24] T. Fukao, H. Nakagawa, and N. Adachi (2000), “Adaptive tracking control of a nonholonomic mobile robot,” IEEE Trans. Robot. Autom., vol. 16, no. 5, pp. 609-615.
[25] F. Pourboghrat and M. P. Karlsson (2002), “Adaptive control of dynamic mobile robots with nonholonomic constraints,” Comput. Electr. Eng., vol. 28, no. 4, pp. 241-253.
[26] S. J. Yoo (2010), “Adaptive tracking control for a class of wheeled mobile robots with unknown skidding and slipping,” IET Control Theory Appl., vol. 4, no. 10, pp. 2109-2119.
[27] S. J. Yoo (2011), “Adaptive tracking and obstacle avoidance for a class of mobile robots in the presence of unknown skidding and slipping,” IET Control Theory Appl., vol. 5, no. 14, pp. 1597-1608.
[28] S. J. Yoo (2013), “Adaptive neural tracking and obstacle avoidance of uncertain mobile robots with unknown skidding and slipping,” Inf. Sci. (Ny)., vol. 238, pp. 176-189.
[29] S. Li, L. Ding, H. Gao, C. Chen, Z. Liu, and Z. Deng (2018), “Adaptive neural network tracking control-based reinforcement learning for wheeled mobile robots with skidding and slipping,” Neurocomputing, vol. 283, pp. 20-30. [30] T. Nguyen and L. Le (2018), “Neural network-based adaptive tracking control
for a nonholonomic wheeled mobile robot with unknown wheel slips, model uncertainties, and unknown bounded disturbances,” Turkish J. Electr. Eng.
89
Comput. Sci., vol. 26, no. 1, pp. 378-392.
[31] Y. Shuanghe, L. Shuang, and U. He (2008), “Adaptive fuzzy trajectory- tracking control of uncertain nonholonomic mobile robots,” IEEE International Conference on Industrial Informatics (INDIN). pp. 481-486.
[32] T. H. S. Li, M. Y. Hsiao, and C. Y. Chen (2008), “Interval type-2 adaptive fuzzy sliding-mode dynamic control design for wheeled mobile robots,”
International Journal of Fuzzy Systems, vol. 10, no. 4. pp. 268-275.
[33] Khooban, Mohammad Hassan, Alireza Alfi, and Davood Nazari Maryam Abadi (2013) "Teaching-learning-based optimal interval type-2 fuzzy PID controller design: A nonholonomic wheeled mobile robots," Robotica 31.7, 1059.
[34] Yue, Ming, Shuang Wang, and Yongshun Zhang (2015), "Adaptive fuzzy logic-based sliding mode control for a nonholonomic mobile robot in the presence of dynamic uncertainties," Proceedings of the Institution of Mechanical Engineers, Part C: Journal of Mechanical Engineering Science 229.11, pp. 1979-1988.
[35] S. Peng and W. Shi (2018), “Adaptive fuzzy output feedback control of a nonholonomic wheeled mobile robot,” IEEE Access, vol. 6, no. c, pp. 43414- 43424.
[36] D. Huang, J. Zhai, W. Ai, and S. Fei (2016), “Disturbance observer-based robust control for trajectory tracking of wheeled mobile robots,”
Neurocomputing, vol. 198, pp. 74-79.
[37] L. Li, T. Wang, Y. Xia, and N. Zhou (2020), “Trajectory tracking control for wheeled mobile robots based on nonlinear disturbance observer with extended Kalman filter,” J. Franklin Inst., vol. 357, no. 13, pp. 8491-8507.
[38] D. Wang and C. B. Low (2008), “Modeling and analysis of skidding and slipping in wheeled mobile robots: Control design perspective,” IEEE Trans. Robot., vol. 24, no. 3, pp. 676-687.
[39] C. B. Low and D. Wang (2008), “GPS-based tracking control for a car-like wheeled mobile robot with skidding and slipping,” IEEE/ASME Trans. Mechatronics, vol. 13, no. 4, pp. 480-484.
[40] C. B. Low and D. Wang (2007), “Integrated estimation for wheeled mobile robot posture, velocities, and wheel skidding perturbations,” Proceedings - IEEE International Conference on Robotics and Automation. pp. 2355-2360. [41] C. C. Ward and K. Iagnemma (2007), “Model-based wheel slip detection for
outdoor mobile robots,” Proc. - IEEE Int. Conf. Robot. Autom., no. April, pp. 2724-2729.
[42] S. J. Yoo and B. S. Park (2013), “Formation tracking control for a class of multiple mobile robots in the presence of unknown skidding and slipping,” IET Control Theory Appl., vol. 7, no. 5, pp. 635-645.
[43] S. J. Yoo and T. H. Kim (2015), “Distributed formation tracking of networked mobile robots under unknown slippage effects,” Automatica, vol. 54, pp. 100- 106.
[44] B. S. Park and S. J. Yoo (2015), “Adaptive leader-follower formation control of mobile robots with unknown skidding and slipping effects,” Int. J. Control.
90
Autom. Syst., vol. 13, no. 3, pp. 587-594.
[45] M. Chen (2017), “Disturbance Attenuation Tracking Control for Wheeled Mobile Robots With Skidding and Slipping,” IEEE Trans. Ind. Electron., vol. 64, no. 4, pp. 3359-3368.
[46] J. Yang, W. H. Chen, and S. Li (2011), “Non-linear disturbance observer-based robust control for systems with mismatched disturbances/uncertainties,” IET Control Theory Appl., vol. 5, no. 18, pp. 2053-2062.
[47] B. S. Park, S. J. Yoo, J. B. Park, and Y. H. Choi (2009), “Adaptive neural sliding mode control of nonholonomic wheeled mobile robots with model uncertainty,” IEEE Trans. Control Syst. Technol., vol. 17, no. 1, pp. 207-214. [48] Chen, Chih-Yang, Tzuu-Hseng S. Li, and Ying-Chieh Yeh (2009), "EP-based
kinematic control and adaptive fuzzy sliding-mode dynamic control for wheeled mobile robots," Information Sciences 179.1-2, pp. 180-195.
[49] F. N. Martins, W. C. Celeste, R. Carelli, M. Sarcinelli-Filho, and T. F. Bastos- Filho (2008), “An adaptive dynamic controller for autonomous mobile robot trajectory tracking,” Control Eng. Pract., vol. 16, no. 11, pp. 1354-1363. [50] G. Zidani, S. Drid, L. Chrifi-Alaoui, A. Benmakhlouf, and S. Chaouch (2015),
“Backstepping controller for a wheeled mobile robot,” 2015 4th Int. Conf. Syst. Control. ICSC 2015, pp. 443-448.
[51] A. F. Amer, E. A. Sallam, and I. A. Sultan (2017), “Adaptive sliding-mode dynamic controller for nonholonomic mobile robots,” 2016 12th Int. Comput. Eng. Conf. ICENCO 2016 Boundless Smart Soc., pp. 230-235.
[52] T. Das and I. N. Kar (2006), “Design and implementation of an adaptive fuzzy logic-based controller for wheeled mobile robots,” IEEE Transactions on Control Systems Technology, vol. 14, no. 3. pp. 501-510.
[53] K. Rsetam, Z. Cao, and Z. Man (2016), “Hierarchical sliding mode control applied to a single-link flexible joint robot manipulator,” International Conference on Advanced Mechatronic Systems, ICAMechS, vol. 0. pp. 476- 481.
[54] Nguyen, Van Dong Hai, et al (2017), "Hierarchical sliding mode algorithm for athlete robot walking." Journal of Robotics.
[55] Yue, Ming, and Xing Wei (2014), "Dynamic balance and motion control for wheeled inverted pendulum vehicle via hierarchical sliding mode approach," Proceedings of the Institution of Mechanical Engineers, Part I: Journal of Systems and Control Engineering, 228.6, pp. 351-358.
[56] QIAN, Dianwei; LIU, Xiangjie; YI, Jianqiang (2012), "Adaptive control based on hierarchical sliding mode for under-actuated systems," In: 2012 IEEE International Conference on Mechatronics and Automation. IEEE, pp. 1050- 1055.
[57] D. Qian, X. Liu, and L. Li (2012), “Adaptive hierarchical sliding mode control for ball-beam systems,” International Journal of Advanced Mechatronic Systems, vol. 4, no. 5–6. pp. 205-211.
[58] QIAN, Dianwei, et al (2011), "Neuro-hierarchical sliding mode control for a class of under-actuated systems," International Journal of Modelling, Identification and Control, 13.4, pp. 243-250.
91 [59] VU, Duc Ha; HUANG, Shoudao; TRAN, Thi Diep (2019) "Hierarchical robust fuzzy sliding mode control for a class of simo under-actuated systems with mismatched uncertainties," Telkomnika, 17.6, pp. 3027-3043.
[60] Hoàng Thị Tú Uyên (2018), “Nghiên cứu ứng dụng lý thuyết điều khiển thích nghi để nâng cao chất lượng hệ thống lái tự động tàu nổi có choán nước,” Đại học Bách Khoa Hà Nội.
[61] T. I. Fossen and J. P. Strand (1999), “Tutorial on nonlinear backstepping: Applications to ship control,” Modeling, Identification and Control, vol. 20, no. 2. pp. 83-135.
[62] D. Qian, J. Yi, and D. Zhao (2008), “Hierarchical sliding mode control for a class of SIMO under-actuated systems,” Control Cybern., vol. 37, no. 1, pp. 159-175.
[63] M. Sugeno (1985), “An introductory survey of fuzzy control,” Inf. Sci. (Ny)., vol. 36, no. 1-2, pp. 59-83.
[64] Lê Xuân Hải (2017), “Điều khiển thích nghi phi tuyến cho hệ thống cần cẩu treo mô hình bất định,” Đại học Bách Khoa Hà Nội.
[65] A. Mohammadi, M. Tavakoli, H. J. Marquez, and F. Hashemzadeh (2012), “Nonlinear disturbance observer design for robotic manipulators,” Control Eng. Pract., vol. 21, no. 3, pp. 253–267.
[66] Nguyễn Doãn Phước (2009), “Lý thuyết điều khiển nâng cao,” Nhà xuất bản khoa học và kỹ thuật.
[67] D. B. Loc, N. D. Cuong, and N. D. Phuoc (2020), “Output tracking control for TRMS based on time receding optimal observation of disturbances,” Vietnam J. Sci. Technol., vol. 58, no. 5, pp. 623-634.
[68] J. Yang, S. Li, and W. H. Chen (2012), “Nonlinear disturbance observer-based control for multi-input multi-output nonlinear systems subject to mismatching condition,” Int. J. Control, vol. 85, no. 8, pp. 1071-1082.
[69] O. Castillo, P. Melin, J. Kacprzyk, and W. Pedrycz (2008), “Type-2 Fuzzy Logic: Theory and Applications,” pp. 145-145.
[70] N. N. Karnik, J. M. Mendel, and Q. Liang (1999), “Type-2 fuzzy logic systems,” IEEE Trans. Fuzzy Syst., vol. 7, no. 6, pp. 643–658.
[71] Karnik, Nilesh N., and Jerry M. Mendel (2001), "Centroid of a type-2 fuzzy set." information SCiences 132.1-4, pp. 195-220.
[72] T. C. Lin, H. L. Liu, and M. J. Kuo (2009), “Direct adaptive interval type-2 fuzzy control of multivariable nonlinear systems,” Eng. Appl. Artif. Intell., vol. 22, no. 3, pp. 420-430.
[73] M. Ghaemi, S. K. Hosseini-Sani, and M. H. Khooban (2014), “Direct adaptive general type-2 fuzzy control for a class of uncertain non-linear systems,” IET Sci. Meas. Technol., vol. 8, no. 6, pp. 518-527.
[74] Zhou, Hai-bo, Hao Ying, and Ji-an Duan (2011), “Adaptive control using interval Type-2 fuzzy logic for uncertain nonlinear systems,” Journal of Central South University 18.3, pp. 760-766.
[75] T. Shaocheng, C. Bin, and W. Yongfu (2005), “Fuzzy adaptive output feedback control for MIMO nonlinear systems,” Fuzzy Sets Syst., vol. 156, no. 2, pp. 285-299.