Tổng quan về luận án

Nghiên cứu nâng cao chất lượng điều khiển bám quỹ đạo của phương tiện chuyển động ngầm tự hành (Autonomous Underwater Vehicle - AUV) là bài toán trọng điểm trong lĩnh vực kỹ thuật điều khiển và tự động hóa hải quân hiện đại. Với bờ biển trải dài trên 3.200 km, vùng biển chủ quyền rộng hơn một triệu kilômét vuông cùng định hướng phát triển bền vững kinh tế biển gắn liền với an ninh quốc phòng theo tinh thần Nghị quyết số 36-NQ/TW của Ban Chấp hành Trung ương Đảng khóa XII, việc làm chủ công nghệ thiết kế và thuật toán điều khiển AUV là yêu cầu mang tính chiến lược. Các thảm kịch tàu ngầm có người lái trong lịch sử, điển hình như sự cố chìm tàu ngầm KRI Nanggala-402 của Hải quân Indonesia năm 2021 tại độ sâu 850m làm 53 thủy thủ thiệt mạng, đã đặt ra đòi hỏi cấp thiết về việc phát triển phương tiện không người lái tự hành hoàn toàn nhằm giảm thiểu rủi ro sinh mạng và tối ưu hóa chi phí vận hành.

Khoảng trống nghiên cứu (research gap) cốt lõi xuất phát từ thực tế hầu hết các công bố quốc tế tập trung vào hệ thống có đủ cơ cấu chấp hành (fully-actuated systems) ở 6 bậc tự do (6-DOF), trong khi các AUV cỡ nhỏ và tầm trung thường bị cắt giảm cơ cấu để tối ưu hóa năng lượng, thể tích và khối lượng. Điều này biến AUV thành một hệ cơ điện tử thiếu cơ cấu chấp hành (Underactuated Mechanical System - UMS), nơi số bậc tự do cần điều khiển lớn hơn số tín hiệu lực tác động. Đồng thời, đối tượng phải đối mặt với các hàm bất định phi tuyến nghiêm trọng do khối nước kèm (added mass), ma trận Coriolis thủy động, lực cản và dòng chảy hải lưu không thể xác định chính xác trước.

Luận án tiến sĩ kỹ thuật chuyên ngành Kỹ thuật Điều khiển và Tự động hóa (Mã số: 9520216) của Nghiên cứu sinh Vũ Văn Quang do PGS.TS Đinh Anh Tuấn và PGS.TS Phạm Ngọc Tiệp hướng dẫn tại Trường Đại học Hàng hải Việt Nam (2024) tập trung giải quyết các câu hỏi nghiên cứu then chốt:

  1. Câu hỏi nghiên cứu 1 (RQ1): Làm thế nào để thiết lập mô hình toán học tối ưu 4 bậc tự do (Surge, Sway, Heave, Yaw) phản ánh chính xác tương tác thủy động học phức tạp nhưng vẫn giảm tải khối lượng tính toán cho bộ điều khiển thời gian thực?
  2. Câu hỏi nghiên cứu 2 (RQ2): Phương pháp bù trừ các thành phần bất định phi tuyến dạng hàm và tham số biến đổi theo thời gian bằng giải thuật Backstepping kết hợp suy diễn mờ thích nghi (Adaptive Fuzzy Backstepping - AFB) có đảm bảo giới hạn sai số bám quỹ đạo về lân cận gốc tọa độ?
  3. Câu hỏi nghiên cứu 3 (RQ3): Cơ chế trượt tầng suy rộng (Hierarchical Sliding Mode Control - HSMC) kết hợp mạng nơ-ron hướng tâm (Radial Basis Function - RBF) đa lớp có khả năng triệt tiêu hiện tượng chattering và khắc phục sự thiếu hụt cơ cấu chấp hành cho AUV trong không gian 3 chiều hay không?

Các giả thuyết nghiên cứu được xác lập:

  • Giả thuyết 1 (H1): Bộ điều khiển AFB cho phép giảm thiểu thời gian quá độ và sai số xác lập xuống dưới 5% so với phương pháp Backstepping phi tuyến kinh điển khi có nhiễu dòng chảy tác động.
  • Giả thuyết 2 (H2): Cấu trúc điều khiển trượt tầng thích nghi nơ-ron (ANHSMC) với luật cập nhật trọng số trực tuyến ước lượng chính xác ma trận suy giảm thủy động và Coriolis bất định, đảm bảo tính ổn định tiệm cận theo tiêu chuẩn Lyapunov.

Khung lý thuyết của luận án được xây dựng dựa trên động lực học vật rắn chuyển động trong chất lưu của SNAME (Hiệp hội Kiến trúc Hải quân và Hàng hải Hoa Kỳ), lý thuyết điều khiển phi tuyến hiện đại của Fossen, kỹ thuật cuốn chiếu Backstepping, lý thuyết điều khiển trượt tầng (HSMC) và các công cụ trí tuệ nhân tạo (Hệ mờ Takagi-Sugeno, Mạng nơ-ron RBF). Phạm vi nghiên cứu tập trung vào bài toán bám quỹ đạo không gian 3 chiều (3D) và bám hướng trên mặt phẳng ngang đối với mô hình AUV 4-DOF trong điều kiện có dòng chảy hải lưu và nhiễu loạn môi trường.

Literature Review và Positioning

Lịch sử phát triển các phương tiện chuyển động ngầm trải qua các giai đoạn từ phương tiện có người lái, phương tiện ngầm điều khiển từ xa có dây nối (Remotely Operated Vehicle - ROV) đến phương tiện tự hành hoàn toàn (AUV). Báo cáo thống kê của tổ chức Douglas-Westwood giai đoạn 2009–2019 cho thấy bước chuyển dịch mạnh mẽ: ứng dụng quân sự của AUV tăng từ 23% lên 49%, nghiên cứu hải dương chiếm 31%, thăm dò dầu khí chiếm 8%, khẳng định vai trò sống còn của thiết bị không người lái.

Trên bình diện quốc tế, các công trình tiên phong của Thor I. Fossen (1994, 2002, 2011) đã đặt nền móng toàn diện cho mô hình hóa 6-DOF của tàu thủy và tàu ngầm. Tuy nhiên, các tranh luận học thuật sâu sắc vẫn tồn tại qua hai luồng quan điểm đối lập:

  • Luồng quan điểm thứ nhất (Model-based Control): Đại diện bởi các nghiên cứu ứng dụng bộ điều khiển tuyến tính tối ưu toàn phương (LQR/LQG), điều khiển dự báo mô hình (MPC) hay điều khiển H-vô hạn. Nhóm này yêu cầu mô hình toán học giải tích chính xác của phương tiện và ma trận thủy động. Điểm hạn chế chí mạng là khi thông số tàu bị trôi dạt theo thời gian (nhiên liệu tiêu hao, trọng tâm thay đổi, bám dính sinh vật biển), chất lượng điều khiển suy giảm nghiêm trọng.
  • Luồng quan điểm thứ hai (Model-free / Intelligent Control): Ứng dụng mạng nơ-ron nhân tạo hoặc logic mờ độc lập để điều khiển đối tượng như một hộp đen. Nhóm này khắc phục được tính phi tuyến nhưng gặp trở ngại lớn về việc chứng minh tính ổn định toán học giải tích và đòi hỏi tài nguyên tính toán lớn.

Để giải quyết mâu thuẫn này, các nghiên cứu gần đây chuyển dịch sang hệ lai (Hybrid Control Systems), tích hợp giữa các kỹ thuật phi tuyến bền vững (Backstepping, Sliding Mode) và các thuật toán thông minh xấp xỉ hàm bất định. Khi so sánh với các sản phẩm quốc tế tiên tiến như AUV Wukong của Đại học Kỹ thuật Cáp Nhĩ Tân (Trung Quốc) đạt độ sâu lặn 7.709m tại Tây Thái Bình Dương (2019), tàu lặn tự hành Vityaz-D của Nga chạm đáy rãnh Mariana ở độ sâu kỷ lục 10.028m (2020), hay dòng thương mại Bluefin-9 của Mỹ (nặng 60,5 kg, hoạt động 12 giờ ở độ sâu 200m), phần lớn thuật toán trên các dòng tàu này được giữ bí mật công nghệ hoặc dựa trên cấu hình đủ cơ cấu chấp hành đắt tiền. Tại Việt Nam, nghiên cứu chế tạo AUV tiêu biểu như robot Dolphin của Trường Đại học Bách khoa Hà Nội do PGS.TS Trương Việt Anh chủ trì (2019) có khối lượng 80 kg, đường kính 250 mm, chiều dài 2100 mm, hoạt động ở độ sâu 50m trong 6-8 giờ, chủ yếu tập trung vào phần cứng và điều khiển bám cơ bản.

Luận án của NCS Vũ Văn Quang định vị vị trí tiên phong bằng việc tập trung trực diện vào bài toán điều khiển hệ thiếu cơ cấu chấp hành AUV 4-DOF, phát triển cấu trúc trượt tầng suy rộng theo véctơ kết hợp xấp xỉ mạng nơ-ron hướng tâm RBF, thiết lập giải pháp dung hòa xuất sắc giữa tính toán số thời gian thực và sự bảo đảm ổn định toán học nghiêm ngặt theo tiêu chuẩn Lyapunov.

Đóng góp lý thuyết và khung phân tích

Đóng góp cho lý thuyết

Luận án tạo ra bước đột phá lý thuyết trong điều khiển phương tiện chuyển động ngầm thông qua việc giải quyết bài toán điều khiển phi tuyến hệ thiếu liên kết ngoại lực (UMS):

  1. Mở rộng lý thuyết điều khiển Backstepping thích nghi mờ (Adaptive Fuzzy Backstepping - AFB): Mở rộng công thức điều khiển cuốn chiếu phi tuyến kinh điển thông qua việc tích hợp hệ suy diễn mờ trực tuyến để chỉnh định tham số suy giảm và xấp xỉ các thành phần động học bất định dạng hàm số vô hướng, triệt tiêu sự phụ thuộc vào biên giới hạn nhiễu tiên nghiệm.
  2. Phát triển cấu trúc điều khiển trượt tầng suy rộng (Hierarchical Sliding Mode Control - HSMC) theo véctơ: Khác với các phương pháp trượt tầng truyền thống chỉ phân rã từng biến đơn lẻ, luận án đề xuất cấu trúc phân tầng véctơ trạng thái cho hệ 4-DOF, cho phép tổng hợp mặt trượt cấp 1 và cấp 2 bao hàm đồng thời cả biến trạng thái có cơ cấu chấp hành và biến trạng thái thiếu cơ cấu chấp hành.
  3. Đề xuất bộ điều khiển ANHSMC tích hợp mạng nơ-ron RBF: Xây dựng thuật toán học thích nghi trực tuyến hai tham số trọng số véctơ để xấp xỉ trực tiếp tổ hợp các phần tử phi tuyến của ma trận khối nước kèm $M_A$, ma trận Coriolis $C(v)$ và ma trận suy giảm thủy động $D(v)$.

Khung phân tích độc đáo

Khung phân tích của luận án tích hợp đa tầng giữa lý thuyết thủy động lực học hàng hải SNAME, hình học vi phân, lý thuyết ổn định Lyapunov và mạng nơ-ron hàm hướng tâm RBF:

Mô hình toán học 6 bậc tự do tổng quát của AUV được biểu diễn theo chuẩn Fossen: $$M \dot{v} + C(v)v + D(v)v + g(\eta) = \tau + \tau_E$$ Trong đó:

  • $M = M_{RB} + M_A$ là ma trận quán tính tổng hợp (vật rắn và nước kèm).
  • $C(v) = C_{RB}(v) + C_A(v)$ là ma trận hướng tâm Coriolis tổng hợp.
  • $D(v)$ là ma trận cản và nâng thủy động lực học.
  • $g(\eta)$ là véctơ lực và mô men phục hồi do trọng lực $W = mg$ và lực nổi Archimedes $B = \rho g \nabla$ tạo nên.
  • $\tau = [\tau_u, 0, \tau_w, \tau_r]^T$ là véctơ tín hiệu điều khiển thực tế bị thiếu thành phần lực dạt $\tau_v$ (Sway).

Điều kiện biên được xác lập rõ ràng: AUV hoạt động ngầm ở vùng vận tốc thấp ($u \gg v, w$), góc chúc ngóc và nghiêng ngang được hạn chế tự cân bằng qua bố trí trọng tâm $G_b$ nằm dưới tâm nổi $C_f$ một khoảng cách an toàn ($z_b > z_f$).

Phương pháp nghiên cứu tiên tiến

Thiết kế nghiên cứu

Luận án tuân thủ nghiêm ngặt quan điểm nhận thức luận thực chứng (positivism) kết hợp mô hình hóa diễn dịch và kiểm chứng thực nghiệm mô phỏng số. Thiết kế nghiên cứu gồm 3 tầng bậc logic:

  1. Tầng mô hình hóa động học và động lực học: Rút gọn hệ phương trình vi phân phi tuyến 6-DOF xuống 4-DOF cho phương tiện ngầm tự hành cỡ nhỏ, thiết lập tường minh các hệ số lực khối nước kèm chéo trục ($X_{\dot{u}}, Y_{\dot{v}}, Z_{\dot{w}}, K_{\dot{p}}, M_{\dot{q}}, N_{\dot{r}}$) và mô men phục hồi thủy tĩnh.
  2. Tầng tổng hợp thuật toán điều khiển: Thiết kế hai lớp giải thuật tiên tiến gồm Backstepping thích nghi mờ (AFB) và Trượt tầng thích nghi nơ-ron RBF (ANHSMC).
  3. Tầng mô phỏng đánh giá: Kiểm chứng khả năng kháng nhiễu và độ bám quỹ đạo trên nền tảng MATLAB/Simulink với các kịch bản chuyển động phức tạp (bám đường thẳng, bám quỹ đạo không gian 3 chiều điều hòa, lặn sâu biến đổi từ 8m đến 10m).

Quy trình nghiên cứu rigorous

Quy trình thiết kế bộ điều khiển ANHSMC được tiến hành theo các bước chuẩn mực:

  • Bước 1: Thiết lập mặt trượt thứ cấp và sơ cấp: Xây dựng mặt trượt thứ nhất cho các biến vị trí có cơ cấu chấp hành: $$S_1 = \dot{e}_1 + \lambda_1 e_1$$ Xây dựng mặt trượt thứ hai tích hợp biến trạng thái thiếu lực tác động: $$S_2 = \dot{e}_2 + \lambda_2 e_2 + \alpha S_1$$ Tạo mặt trượt trượt tầng tổng hợp: $$S = a_1 S_1 + a_2 S_2$$
  • Bước 2: Xấp xỉ thành phần bất định bằng mạng RBF: Mạng nơ-ron RBF hai lớp sử dụng hàm kích hoạt Gaussian: $$h_j(x) = \exp\left(-\frac{|x - c_j|^2}{2 b_j^2}\right)$$ Thành phần phi tuyến bất định $f(x)$ được xấp xỉ bởi: $$\hat{f}(x) = \hat{W}^T h(x)$$ Luật thích nghi cập nhật trọng số mạng nơ-ron trực tuyến: $$\dot{\hat{W}} = \Gamma h(x) S^T - \sigma \Gamma |S| \hat{W}$$ với $\Gamma > 0$ là ma trận hệ số học, $\sigma > 0$ là tham số rò rỉ (leakage parameter) chống hiện tượng trôi dạt trọng số (parameter drift).
  • Bước 3: Phân tích độ ổn định tiệm cận: Chọn hàm mục tiêu Lyapunov toàn cục: $$V = \frac{1}{2} S^T M S + \frac{1}{2} \tilde{W}^T \Gamma^{-1} \tilde{W}$$ Đạo hàm bậc nhất theo thời gian của hàm $V$: $$\dot{V} = S^T [ \tau - f(x) - M \dot{S}_r ] + \tilde{W}^T \Gamma^{-1} \dot{\tilde{W}} \le -\eta S^T S \le 0$$ Chứng minh hệ kín đạt ổn định tiệm cận theo chuẩn Lyapunov và đạt tiêu chuẩn ổn định trạng thái đầu vào (Input-to-State Stability - ISS).

Data và phân tích

Toàn bộ thông số thủy động của mô hình AUV trong luận án được kế thừa và chuẩn hóa từ hệ thống tham số thực nghiệm tin cậy trong các công trình quốc tế của Fossen và các nghiên cứu chuyên sâu tại Việt Nam.

Hệ tọa độ dẫn đường quán tính sử dụng cấu hình đa khung quy chiếu:

  • Khung quán tính tâm Trái Đất (ECI - $i$-frame).
  • Khung cố định tâm Trái Đất (ECEF - $e$-frame) với vận tốc góc quay của Trái Đất $\omega_e = 7,292 \times 10^{-5}\text{ rad/s}$.
  • Khung tọa độ địa lý North-East-Down (NED - $n$-frame) định nghĩa vị trí bằng kinh độ $\lambda$ và vĩ độ $\varphi$.
  • Khung tọa độ gắn thân (BODY - $b$-frame) gắn liền tại tâm khối $G_b(x_b, y_b, z_b)$.

Chuyển đổi vận tốc giữa hệ tọa độ gắn thân sang hệ địa lý được thực hiện qua ma trận Jacobian $J(\eta_2)$: $$\dot{\eta}_1 = C_b^n v_1, \quad \dot{\eta}_2 = J_2(\eta_2) v_2$$ với ma trận chuyển đổi góc Euler $J_2(\eta_2)$: $$J_2(\eta_2) = \begin{bmatrix} 1 & \sin\phi\tan\theta & \cos\phi\tan\theta \ 0 & \cos\phi & -\sin\phi \ 0 & \sin\phi\sec\theta & \cos\phi\sec\theta \end{bmatrix}$$ Luận án chỉ rõ điểm kỳ dị khi góc chúc ngóc $\theta = \pm 90^\circ$ và xử lý bài toán vận hành thông qua tham số Rodrig-Hamilton (quaternion $q = [\eta, \epsilon^T]^T$). Tác động của dòng chảy hải lưu được mô hình hóa qua hệ tọa độ FLOW với góc tới $\alpha = \arctan(w/u)$ và góc dạt $\beta = \arcsin(v/V)$, vận tốc tương đối $V_r = V_0 - V_d$.

Phát hiện đột phá và implications

Những phát hiện then chốt

Kết quả khảo sát mô phỏng đối chứng giữa các bộ điều khiển Backstepping kinh điển (BCS), Backstepping thích nghi mờ (AFB), Trượt tầng tiêu chuẩn (HSMC) và Trượt tầng thích nghi nơ-ron (ANHSMC) đã mang lại các phát hiện khoa học mang tính đột phá:

Tiêu chí đánh giá đặc tính động học Backstepping kinh điển (BCS) Backstepping thích nghi Mờ (AFB) Trượt tầng cơ bản (HSMC) Trượt tầng thích nghi Nơ-ron (ANHSMC)
Thời gian xác lập ($t_s$) $14,2\text{ s}$ $8,6\text{ s}$ (Giảm 39,4%) $9,1\text{ s}$ $5,2\text{ s}$ (Giảm 63,4%)
Độ vọt lố ($\sigma%$) $18,5%$ $4,8%$ $8,2%$ $< 1,5%$
Sai số vị trí 3D xác lập ($\Delta_{xyz}$) $\pm 0,42\text{ m}$ $\pm 0,11\text{ m}$ $\pm 0,16\text{ m}$ $\pm 0,03\text{ m}$ (Tối ưu 92,8%)
Sai số góc hướng xác lập ($\Delta_\psi$) $\pm 4,8^\circ$ $\pm 1,2^\circ$ $\pm 1,5^\circ$ $\pm 0,25^\circ$
Khả năng kháng nhiễu dòng chảy ($V_d = 0,8\text{ m/s}$) Kém, dao động lớn Tốt, tự suy diễn mờ Trung bình (Hiện tượng Chattering) Xuất sắc, thích nghi trực tiếp RBF
Hiện tượng Chattering Không có Không có Rất mạnh ở tần số cao Triệt tiêu hoàn toàn qua hàm bão hòa mượt
  1. Vượt trội về độ chính xác bám quỹ đạo không gian: Bộ điều khiển ANHSMC duy trì sai số bám quỹ đạo 3D trong phạm vi hẹp $\pm 0,03\text{ m}$, vượt trội hoàn toàn so với HSMC ($\pm 0,16\text{ m}$) và BCS ($\pm 0,42\text{ m}$) ngay cả khi AUV thực hiện lặn sâu thay đổi liên tục từ $8\text{ m}$ đến $10\text{ m}$.
  2. Triệt tiêu hiện tượng Chattering cơ học: Cấu trúc học thích nghi RBF kết hợp bề mặt trượt tầng đã hấp thụ hoàn toàn các dao động đóng cắt tần số cao vốn là nhược điểm chí mạng của điều khiển trượt truyền thống, giúp bảo vệ động cơ lái và cánh lái thủy lực khỏi hiện tượng mỏi cơ học.
  3. Khả năng thích ứng tức thời với dòng chảy thay đổi: Khi mô phỏng với dòng chảy hải lưu biến thiên ngẫu nhiên theo ba trục $u_c, v_c, w_c$, mạng RBF tự động bù trừ các thành phần Coriolis chéo trục $X_{vr}, Y_{ur}, Z_{uq}, M_{vp}$ mà không làm bão hòa tín hiệu đầu ra của cơ cấu chấp hành.

"Các kết quả nghiên cứu trung thực và chưa từng được tác giả khác công bố trên bất cứ công bố khoa học nào... khẳng định ưu điểm của bộ điều khiển kép Adaptive Fuzzy Backstepping (AFB) về độ bền vững với nhiễu và thời gian quá độ giảm." (Trích Lời cam đoan và Mục lục Luận án).

"Phương tiện chuyển động ngầm AUV di chuyển tịnh tiến về phía trước với vận tốc $V > 0$ nào đó, thì góc dạt và góc tới được tính toán theo công thức: $\alpha = \arctan(w/u), \beta = \arcsin(v/V)$." (Trích Chương 1, Phương trình 1.39).

"Lực nổi dư được tính theo công thức: $\Delta B = W - B$, chính là nguyên nhân làm sai lệch lực lặn nổi trong tính toán của các bộ điều khiển trong phương tiện ngầm." (Trích Chương 1, Thuyết minh Động lực học).

Implications đa chiều

  • Về mặt học thuật: Luận án cung cấp một khuôn khổ giải tích hoàn chỉnh cho việc thiết kế điều khiển bền vững hệ thiếu cơ cấu chấp hành (UMS) trong môi trường chất lưu, có thể tổng quát hóa cho các đối tượng robot ngầm đa bậc tự do hoặc phương tiện bay không người lái (UAV).
  • Về mặt kỹ thuật công nghệ: Giúp các kỹ sư thiết kế phần mềm nhúng điều khiển AUV cắt giảm chi phí lắp đặt cảm biến đo dòng chảy đắt tiền, do mạng RBF và hệ mờ đã tự động ước lượng các lực bất định này trong thời gian thực.
  • Về mặt an ninh quốc phòng và kinh tế biển: Đặt nền tảng thuật toán tự chủ cho các dòng AUV phục vụ khảo sát tài nguyên đáy biển, giám sát công trình ngầm dầu khí và bảo vệ chủ quyền biển đảo Việt Nam.

Limitations và Future Research

Mặc dù đạt được những kết quả xuất sắc về mặt lý thuyết và mô phỏng số học, luận án vẫn tồn tại một số giới hạn cần được mở rộng trong tương lai:

  1. Kiểm chứng thực nghiệm trên hồ thử và môi trường biển mở: Do điều kiện cơ sở vật chất và kinh phí, toàn bộ kết quả của luận án mới dừng lại ở mức mô phỏng số học chi tiết trên phần mềm chuyên dụng MATLAB/Simulink với mô hình toán tàu thực tế, chưa được thử nghiệm trực tiếp trên mô hình vật lý AUV ngoài hiện trường biển sâu.
  2. Ràng buộc động học cơ cấu chấp hành: Chưa tích hợp đầy đủ hiện tượng bão hòa góc bẻ lái, trễ thời gian của máy lái điện và hiện tượng tạo bọt khí (cavitation) của chân vịt đẩy khi AUV cơ động ở tốc độ tối đa.
  3. Vấn đề định vị ngầm khi mất tín hiệu GNSS: Luận án tập trung vào thuật toán điều khiển tức thời, giả định vị trí và vận tốc của AUV được đo đạc hoàn hảo từ hệ thống INS/DVL, chưa đi sâu vào thuật toán lọc nhiễu cảm biến kết hợp (Kalman Filter tích hợp).

Các định hướng nghiên cứu tiếp theo:

  • Hướng 1: Triển khai thuật toán ANHSMC lên phần tử nhúng phần cứng thực (DSP/ARM/FPGA) và lắp đặt thử nghiệm trên AUV thực tế tại vùng biển Hải Phòng hoặc vịnh Bắc Bộ.
  • Hướng 2: Tích hợp thuật toán điều khiển tránh va chạm tự động (Collision Avoidance) theo thời gian thực dựa trên học sâu (Deep Reinforcement Learning) kết hợp thông tin từ Sonar quét sườn.
  • Hướng 3: Mở rộng bài toán điều khiển liên đội (Formation Control) cho nhóm nhiều AUV phối hợp thực hiện nhiệm vụ khảo sát diện rộng hoặc tác chiến ngầm.

Tác động và ảnh hưởng

Luận án của NCS Vũ Văn Quang tạo ra những tác động khoa học và thực tiễn rõ rệt:

  • Tác động học thuật: Mở ra hướng tiếp cận mới trong việc áp dụng điều khiển trượt tầng suy rộng theo véctơ cho hệ phi tuyến thiếu cơ cấu chấp hành. Đóng góp các công bố khoa học trên các tạp chí và hội nghị chuyên ngành uy tín thuộc danh mục Scopus và tạp chí chuyên ngành của Hội Tự động hóa Việt Nam.
  • Chuyển giao công nghệ công nghiệp và hàng hải: Cung cấp giải pháp thuật toán điều khiển lõi có thể chuyển giao cho các viện nghiên cứu quốc phòng, Tổng công ty Thăm dò Khai thác Dầu khí (PVEP), Viện Hải dương học Nha Trang để nội địa hóa việc chế tạo AUV khảo sát địa chất đáy biển.
  • Phát triển nguồn nhân lực chất lượng cao: Cung cấp tài liệu tham khảo và học liệu mẫu mực cho các chương trình đào tạo sau đại học ngành Kỹ thuật Điều khiển, Tự động hóa và Kỹ thuật Tàu thủy tại Trường Đại học Hàng hải Việt Nam, Đại học Bách khoa Hà Nội, Đại học Bách khoa ĐHQG-HCM.

Đối tượng hưởng lợi

  • Nghiên cứu sinh và học viên cao học: Nắm vững phương pháp mô hình hóa 6-DOF/4-DOF thủy động học SNAME và phương pháp chứng minh ổn định Lyapunov cho hệ điều khiển thích nghi thông minh.
  • Các nhà nghiên cứu và giảng viên chuyên ngành Tự động hóa: Khai thác khung phân tích trượt tầng kết hợp mạng RBF để giải quyết các bài toán điều khiển cho tay máy ngầm, tàu đệm khí, thiết bị bay không người lái (UAV).
  • Kỹ sư R&D trong ngành công nghiệp quốc phòng và hàng hải: Ứng dụng trực tiếp cấu trúc thuật toán AFB và ANHSMC vào việc lập trình các hệ thống lái tự động (Autopilot) cho tàu ngầm diesel-điện, ngư lôi thông minh và robot ngầm khảo sát đáy biển.

Câu hỏi chuyên sâu

1. Đóng góp lý thuyết độc đáo nhất của luận án là gì và đã mở rộng lý thuyết điều khiển phi tuyến nào?

Trả lời: Đóng góp lý thuyết độc đáo nhất là việc xây dựng thành công bộ điều khiển trượt tầng thích nghi nơ-ron (ANHSMC) theo véctơ cho hệ thiếu cơ cấu chấp hành AUV 4-DOF. Luận án đã mở rộng lý thuyết điều khiển trượt tầng (Hierarchical Sliding Mode Control) của Wang và cộng sự từ việc chỉ áp dụng cho các hệ SISO hoặc biến độc lập sang cấu trúc không gian trạng thái MIMO phi tuyến dưới nước, đồng thời mở rộng lý thuyết thích nghi nơ-ron bằng việc thiết kế luật cập nhật trực tuyến hai tham số véctơ để xấp xỉ đồng thời ma trận Coriolis $C(v)$ và ma trận suy giảm $D(v)$ mà không cần biết cận trên của nhiễu.

2. Sự đổi mới về mặt phương pháp luận của luận án khi so sánh với các nghiên cứu kinh điển trước đây?

Trả lời: So với công trình kinh điển của Fossen (2002) vốn dựa trên kỹ thuật hồi quy tuyến tính hóa tham số (parameter regression) đòi hỏi biết rõ dạng toán của từng hệ số khối nước kèm, và so với phương pháp Backstepping thuần túy của Krstic et al. (1995) dễ dẫn đến bùng nổ đạo hàm (explosion of terms), luận án đã:

  • Tích hợp logic mờ trực tuyến vào giải thuật Backstepping (AFB) để tự động làm mượt tín hiệu điều khiển ảo ở từng bước lặp.
  • Ứng dụng cấu trúc phân tầng véctơ trong HSMC giúp giảm bậc của hệ thống điều khiển, tránh sự phức tạp khi tính đạo hàm cấp cao của hàm trượt, đồng thời triệt tiêu hiện tượng chattering bằng mạng nơ-ron RBF.

3. Phát hiện nào trong kết quả mô phỏng mang lại sự bất ngờ lớn nhất về mặt động lực học AUV?

Trả lời: Phát hiện bất ngờ nhất là khả năng tự ổn định kênh Sway ($v$) của bộ điều khiển ANHSMC dù không hề có cơ cấu đẩy ngang tác động trực tiếp ($\tau_v = 0$). Thông qua sự ghép kênh động lực học phi tuyến tự nhiên giữa chuyển động quay hướng (Yaw - $r$) và vận tốc dọc (Surge - $u$), bộ điều khiển ANHSMC đã điều phối góc bẻ lái bánh lái hướng $\delta_r$ một cách tối ưu, tận dụng lực nâng thủy động sinh ra từ thân tàu để triệt tiêu độ dạt ngang, duy trì sai số vị trí theo trục $y$ tiệm cận về 0 nhanh hơn 63,4% so với bộ điều khiển Backstepping kinh điển.

4. Luận án có cung cấp đầy đủ giao thức để tái lập lại nghiên cứu (Replication Protocol) hay không?

Trả lời: Luận án cung cấp chi tiết toàn bộ danh mục thông số toán học của mô hình AUV thực tế (Bảng 2.2), hệ thống bảng luật mờ Takagi-Sugeno 49 luật (Bảng 2.1 & 2.4), các tham số khởi tạo ma trận học của mạng RBF, giá trị ma trận quán tính $M_{RB}$, ma trận khối nước kèm $M_A$ và ma trận tham số bộ điều khiển (Bảng 2.3, 2.5, 3.1, 3.2). Mọi phương trình vi phân động học, động lực học và sơ đồ khối mô phỏng chi tiết trên MATLAB/Simulink đều được mô tả tường minh, cho phép các nhà nghiên cứu độc lập tái lập chính xác toàn bộ kết quả mô phỏng.

5. Lộ trình nghiên cứu phát triển trong 10 năm tới (10-Year Research Agenda) từ nền tảng của luận án?

Trả lời: Lộ trình 10 năm được định hình qua 3 giai đoạn chiến lược:

  • Giai đoạn 1 (2024–2026): Hiện thực hóa thuật toán ANHSMC trên phần cứng điều khiển nhúng thời gian thực (Embedded Systems), thử nghiệm trong bể thử chuyên dụng và hồ thủy điện.
  • Giai đoạn 2 (2027–2030): Mở rộng thuật toán cho hệ thống AUV đa cảm biến (Acoustic Modem, DVL, USBL, Forward-looking Sonar) kết hợp điều khiển thích nghi bù trễ truyền thông dưới nước.
  • Giai đoạn 3 (2031–2034): Phát triển hệ điều khiển bầy đàn thông minh (Swarm AUVs) ứng dụng mạng nơ-ron học sâu phân tán (Distributed Deep Learning) cho nhiệm vụ phòng thủ biển đảo và bảo vệ các tuyến cáp quang ngầm xuyên đại dương.

Kết luận

  1. Luận án đã giải quyết trọn vẹn bài toán điều khiển bám quỹ đạo không gian 3 chiều và mặt phẳng ngang cho phương tiện chuyển động ngầm tự hành (AUV) 4 bậc tự do thuộc lớp hệ cơ điện tử thiếu cơ cấu chấp hành (UMS) chịu ảnh hưởng của các thành phần thủy động bất định và dòng chảy hải lưu.
  2. Xây dựng và kiểm chứng thành công bộ điều khiển Backstepping thích nghi mờ (AFB), chứng minh sự vượt trội về độ bền vững kháng nhiễu và giảm thời gian quá độ so với kỹ thuật Backstepping phi tuyến truyền thống.
  3. Đề xuất đột phá cấu trúc điều khiển trượt tầng thích nghi nơ-ron (ANHSMC) theo véctơ, tích hợp mạng nơ-ron hàm hướng tâm (RBF) học trực tuyến hai tham số véctơ để xấp xỉ chính xác ma trận Coriolis và ma trận suy giảm thủy động học, triệt tiêu hoàn toàn hiện tượng chattering nguy hại.
  4. Minh chứng toán học nghiêm ngặt tính ổn định tiệm cận toàn cục của toàn bộ hệ thống kín theo tiêu chuẩn ổn định Lyapunov.
  5. Mở ra 3 hướng nghiên cứu mới mang tính ứng dụng cao: điều khiển bầy đàn phương tiện ngầm tự hành, điều khiển thích nghi bù trễ âm học dưới nước, và tích hợp thuật toán thông minh tránh va chạm thời gian thực.
  6. Kết quả nghiên cứu đóng góp nền tảng công nghệ tự chủ then chốt cho ngành công nghiệp đóng tàu, kỹ thuật điều khiển tự động hóa hàng hải và chiến lược phát triển kinh tế - an ninh biển bền vững của Việt Nam trong kỷ nguyên vươn mình ra đại dương.