This paper examines adaptive control strategies for stabilizing robots, focusing on Li-Slotine adaptive control and Iterative Learning Control (ILC). Both methods handle uncertainties through learning and compensation, ensuring stability and precision. Li-Slotine control, based on Lyapunov theory, dynamically adjusts parameters for asymptotic stability in uncertain systems. ILC improves performance in repetitive tasks by refining control inputs using tracking errors, making it suitable for robotics and manufacturing. While Li-Slotine excels in real-time adaptation and robustness to disturbances, its computational demands challenge high-degree-of-freedom systems. ILC enhances accuracy through iterative learning but is sensitive to noise and requires careful tuning. MATLAB simulations and experimental results demonstrate the effectiveness of both approaches. Future work will explore hybrid frameworks that combine the adaptability of Li-Slotine with the data-driven refinement of ILC to provide robust solutions for complex, dynamic robotic systems.

Hiện nay, bộ biến đổi nghịch lưu sử dụng công nghệ tạo lưới (Grid-Forming Inverter) đang thu hút sự quan tâm và đầu tư nghiên cứu trên toàn thế giới, vì đây là bước tiến quan trọng hướng tới mục tiêu đạt được một xã hội 100% sử dụng năng lượng tái tạo. Tuy nhiên, kiến thức cơ bản về công nghệ này vẫn còn hạn chế. Bài báo này trình bày cấu trúc của hệ thống điều khiển cho bộ biến đổi nghịch lưu với công nghệ tạo lưới theo thiết kế đơn giản. Trước tiên, mô hình trạng thái tổng quát của hệ thống được xây dựng nhằm đánh giá tính ổn định. Sau đó, các thông số hoạt động của hệ thống được kiểm nghiệm, đồng thời hệ thống được mô phỏng trên phần mềm PSCAD để phân tích. Kết quả nghiên cứu sẽ làm rõ các khái niệm và cấu trúc của công nghệ tạo lưới, đồng thời đề xuất phương pháp đánh giá tính ổn định và cung cấp hướng dẫn sử dụng công cụ mô phỏng cho hệ thống này.