Tổng quan luận án

Tính cấp thiết và khoảng trống nghiên cứu

Vùng biển Việt Nam có diện tích trên một triệu km² với hơn 3.200 km bờ biển, giữ vai trò quan trọng đối với an ninh quốc phòng và phát triển kinh tế biển theo định hướng Nghị quyết số 36/NQ-TW ngày 22 tháng 10 năm 2018 của Ban Chấp hành Trung ương về "Chiến lược phát triển bền vững kinh tế biển Việt Nam đến năm 2030, tầm nhìn đến năm 2045". Việc bảo vệ chủ quyền và khai thác tài nguyên biển đòi hỏi sự tham gia của các phương tiện kỹ thuật hiện đại. Các phương tiện chuyển động ngầm có người lái tiềm ẩn rủi ro lớn về an toàn nhân mạng trong môi trường đáy biển khắc nghiệt, tiêu biểu như tai nạn của tàu ngầm Nanggala (nặng 1.300 tấn) năm 2021 ở độ sâu 850 m. Do đó, phương tiện chuyển động ngầm tự hành (Autonomous Underwater Vehicle - AUV) không người lái trở thành đối tượng nghiên cứu trọng điểm nhờ tính an toàn, cấu trúc nhỏ gọn và không cần các hệ thống duy trì sự sống.

Trong môi trường nước, AUV chịu ảnh hưởng của các yếu tố phi tuyến, dòng chảy ngầm, mật độ chất lỏng biến đổi và sự thay đổi thông số động học của tàu trong quá trình vận hành (tiêu hao năng lượng, dịch chuyển trọng tâm). Phần lớn các công trình nghiên cứu hiện nay tập trung vào mô hình đầy đủ 6 bậc tự do (6 DOF) hoặc các hệ thống có đủ cơ cấu chấp hành. Tuy nhiên, việc giảm bớt cơ cấu chấp hành trên mô hình 4 bậc tự do (AUV 4 DOF) nhằm tối ưu khối lượng, giảm giá thành, tiết kiệm năng lượng hoặc duy trì hoạt động khi có cơ cấu chấp hành bị sự cố đặt ra bài toán kỹ thuật phức tạp đối với hệ thiếu cơ cấu chấp hành (Underactuated Mechanical Systems - UMS). Luận án được thực hiện nhằm giải quyết khoảng trống trong việc nâng cao chất lượng điều khiển bám quỹ đạo cho đối tượng AUV 4 DOF hệ thiếu cơ cấu chấp hành khi có thành phần bất định và chịu nhiễu môi trường.

Mục tiêu nghiên cứu

Áp dụng lý thuyết điều khiển hiện đại để xây dựng bộ điều khiển mới nhằm nâng cao chất lượng điều khiển bám quỹ đạo cho phương tiện chuyển động ngầm dạng AUV 4 DOF hệ thiếu cơ cấu chấp hành.

Đối tượng và phạm vi nghiên cứu

  • Đối tượng nghiên cứu: Hệ thống điều khiển của phương tiện chuyển động ngầm tự hành AUV 4 DOF thiếu cơ cấu chấp hành, đảm bảo bám quỹ đạo mong muốn với sai số nhỏ nhất trong điều kiện mô hình động học của tàu có các thành phần bất định và nhiễu ngoại cảnh.
  • Phạm vi nghiên cứu:
    • Về thuật toán: Tập trung xây dựng thuật toán điều khiển cung cấp tín hiệu lực và mô men tức thời cho phép AUV bám hướng và bám quỹ đạo trên mặt phẳng ngang cũng như trong không gian 3 chiều (tọa độ $x, y, z$ và góc hướng $\psi$).
    • Về quỹ đạo khảo sát: Khảo sát quỹ đạo đặt dạng hằng số và quỹ đạo hàm điều hòa trong không gian phục vụ kiểm chứng mô phỏng.
    • Luận án không đi sâu vào giải thuật định vị, dẫn đường vệ tinh (sử dụng các kết quả sẵn có) và chưa nghiên cứu thực nghiệm trực tiếp trên các cơ cấu truyền động phần cứng cụ thể.

Tổng quan tài liệu và vị trí của luận án

Các hướng nghiên cứu trước trong văn bản

Tác giả đã tổng hợp bức tranh phát triển của các phương tiện chuyển động ngầm trên thế giới và tại Việt Nam qua các tài liệu và số liệu thống kê:

Nhóm đối tượng / Nghiên cứu Tác giả / Nguồn dữ liệu Đặc điểm và thông số kỹ thuật được trích dẫn
Thống kê phát triển AUV toàn cầu Douglas – Westwood (2009, 2019) Số lượng AUV tăng từ 629 (trước 2009) lên 1.144 (2019); cơ cấu sử dụng năm 2019 gồm: Quân sự (49%), Nghiên cứu (31%), Dầu khí (8%), Thủy văn (7%), khác (5%).
AUV Wukong (Trung Quốc) ĐH Kỹ thuật Cáp Nhĩ Tân (2019) Kích thước dài 2 m, rộng 1 m, nặng 1,3 tấn; đạt độ sâu lặn 7.709 m tại Tây Thái Bình Dương năm 2021.
AUV Vityaz-D (Nga) Hãng TASS / Army-2020 Tàu lặn tự hành hoàn toàn đầu tiên chạm đáy vực Mariana ở độ sâu 10.028 m.
AUV Dolphin (Việt Nam) Trương Việt Anh et al. (2019) ĐH Bách khoa Hà Nội công bố; đường kính thân 250 mm, dài 2.100 mm, nặng 80 kg, độ sâu lặn thiết kế tối đa 50 m, hoạt động 6-8 giờ.
AUV Bluefin 9 (Mỹ) Bluefin Robotics (2010) Nặng 60,5 kg, dài 1,65 m, rộng 0,24 m, độ sâu lặn tối đa 200 m, vận tốc cực đại 2 m/s, hoạt động 12 giờ.
Mô hình chuyển động và điều khiển thủy động Fossen (1994, 2011) Tổng hợp phương trình chuyển động 6 DOF; phân tách mô hình chuyển động dọc (longitudinal) và mô hình chuyển động ngang (lateral).
Dẫn đường và động học góc quay lật Trương Duy Trung (2014) Nghiên cứu góc quay lật $\phi = 90^\circ$ và kỹ thuật tích hợp dẫn đường quán tính INS/GNSS cho phương tiện ngầm.

Khoảng trống luận án lựa chọn giải quyết

Các công trình về phương tiện ngầm 4 DOF cỡ nhỏ chủ yếu tập trung vào hệ đủ cơ cấu chấp hành. Khi loại bỏ một số kênh chấp hành để tạo thành hệ thiếu cơ cấu chấp hành (UMS), tính phi tuyến và liên kết chéo giữa các bậc tự do tăng cao, gây khó khăn cho việc tổng hợp bộ điều khiển. Luận án lựa chọn giải quyết bài toán bám quỹ đạo cho hệ AUV 4 DOF UMS bằng hai hướng tiếp cận:

  1. Đưa hệ về dạng đủ cơ cấu chấp hành để thiết kế bộ điều khiển Backstepping kinh điển và Backstepping thích nghi mờ (AFB), sau đó ánh xạ tín hiệu điều khiển cho hệ thiếu cơ cấu chấp hành.
  2. Thiết kế bộ điều khiển trực tiếp cho hệ thiếu cơ cấu chấp hành dựa trên kỹ thuật trượt tầng (HSMC) kết hợp mạng nơ-ron hướng tâm RBF (ANHSMC) để thích nghi và bù trừ các thành phần bất định của ma trận Coriolis và ma trận thủy động.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Cơ sở lý thuyết cơ học thủy khí và động lực học AUV

Luận án dựa trên các nguyên lý vật lý và cơ học hàng hải tiêu chuẩn:

  • Định luật Archimedes và Pascal: Lực đẩy Ác-si-mét được tính theo công thức $F_A = d \cdot V$ (với $d$ là trọng lượng riêng chất lỏng, $V$ là thể tích chiếm chỗ). Trọng lực $W = m \cdot g$ và lực nổi $B = \rho \cdot g \cdot \nabla$. Độ chênh lệch lực nổi dư $\Delta W = W - B$ quyết định trạng thái nổi ($\Delta W < 0$), chìm ($\Delta W > 0$) hoặc lơ lửng ($\Delta W = 0$).
  • Hệ quy chiếu và ký hiệu SNAME (1950): Chuyển động của AUV được mô tả qua 6 bậc tự do:
    • Chuyển động tịnh tiến: Trượt dọc ($u$, lực $X$, vị trí $x$), trượt ngang ($v$, lực $Y$, vị trí $y$), trượt đứng ($w$, lực $Z$, vị trí $z$).
    • Chuyển động quay: Lắc ngang ($p$, mô men $K$, góc $\phi$), lắc dọc ($q$, mô men $M$, góc $\theta$), quay trở ($r$, mô men $N$, góc $\psi$).
  • Các hệ tọa độ sử dụng:
    • Hệ tọa độ quán tính địa tâm (ECI) và hệ tọa độ cố định tâm Trái Đất (ECEF).
    • Hệ tọa độ địa lý North-East-Down (NED, $n$-frame: $OX_0Y_0Z_0$).
    • Hệ tọa độ gắn thân (BODY, $b$-frame: $GbX_bY_bZ_b$).
    • Hệ tọa độ dòng chảy (FLOW) xác định qua góc tới $\alpha$ và góc dạt $\beta$.
[Vận tốc góc, dài trong BODY: v] ---> [Ma trận chuyển đổi tọa độ J(η)] ---> [Vận tốc trong NED: η_dot]
                                            |
[Ngoại lực tổng hợp τ_RB] --------> [Phương trình động lực học M_RB, C_RB]

Phương trình động học và động lực học tổng quát có dạng: $$\dot{\eta} = J(\eta) v$$ $$M_{RB} \dot{v} + C_{RB}(v) v = \tau_{RB}$$ Trong đó:

  • $M_{RB}, C_{RB}(v)$ là ma trận quán tính và ma trận hướng tâm Coriolis của thân vật rắn AUV.
  • Tổng ngoại lực và mô men tác động $\tau_{RB} = -M_A \dot{v} - C_A(v)v - D(v)v - g(\eta) + \tau_{bl} + \tau_{pl} + \tau_w$, bao gồm lực khối nước kèm ($M_A, C_A$), lực suy giảm thủy động ($D$), lực trọng trường và lực nổi ($g(\eta)$), lực bánh lái ($\tau_{bl}$), lực đẩy động cơ chân vịt ($\tau_{pl}$), và nhiễu môi trường ($\tau_w$).

Khung lý thuyết điều khiển và trí tuệ nhân tạo

  • Kỹ thuật điều khiển Backstepping: Thiết kế bộ điều khiển từng bước bằng cách chia nhỏ hệ thống phi tuyến thành các hệ thống con bậc một, xây dựng các biến trạng thái ảo và hàm suy rộng Lyapunov để đảm bảo tính ổn định tiệm cận.
  • Hệ suy diễn logic mờ (Fuzzy Logic System): Sử dụng các hàm thuộc và hệ luật mờ dạng tuyến tính để tự động chỉnh định tham số cho bộ điều khiển Backstepping (tạo thành bộ điều khiển Adaptive Fuzzy Backstepping - AFB) nhằm bù trừ sai số do nhiễu và bất định.
  • Kỹ thuật điều khiển trượt tầng (Hierarchical Sliding Mode Control - HSMC): Xây dựng các mặt trượt con cho từng biến trạng thái, sau đó tổng hợp thành mặt trượt tầng tổng quát theo dạng véc tơ (trượt tầng suy rộng) cho hệ thống thiếu cơ cấu chấp hành.
  • Mạng nơ-ron hàm hướng tâm (Radial Basis Function - RBF): Cấu trúc mạng 2 lớp sử dụng hàm truyền Gauss nhằm xấp xỉ trực tiếp các hàm phi tuyến bất định chứa trong các ma trận $C(v)$ và $D(v)$.

Phương pháp nghiên cứu

  • Phương pháp phân tích lý thuyết: Nghiên cứu mô hình toán học giải tích của phương tiện ngầm, thiết lập phương trình vi phân phi tuyến mô tả động học và động lực học 4 DOF UMS.
  • Phương pháp tổng hợp và chứng minh toán học: Ứng dụng tiêu chuẩn ổn định Lyapunov để phân tích và chứng minh tính ổn định của toàn bộ hệ thống vòng kín với các luật điều khiển đề xuất.
  • Phương pháp mô phỏng số: Thiết lập mô hình mô phỏng thuật toán trên môi trường Matlab/Simulink dựa trên các thông số hình học và thủy động lực học của mô hình AUV thực tế.

Nội dung chính theo từng chương

Chương 1. Tổng quan về phương tiện chuyển động ngầm AUV

Chương 1 hệ thống hóa các khái niệm, phân loại và cơ sở động lực học của phương tiện chuyển động ngầm:

  • Phân loại phương tiện ngầm: Phân chia thành phương tiện có người lái, phương tiện ngầm điều khiển từ xa có dây cáp (ROV), và phương tiện ngầm tự hành không dây (AUV). Phân tích hai nguyên lý lặn cơ bản: lặn tĩnh lực (Static diving qua két dằn) và lặn động lực (Dynamic diving qua cánh thủy lực hydroplanes).
  • Mô hình động học và hệ tọa độ: Thiết lập mối quan hệ chuyển đổi giữa khung tọa độ địa lý NED ($n$-frame) và khung tọa độ gắn thân BODY ($b$-frame) qua ma trận Jacobi $J(\eta)$.
  • Phân tích các lực và mô men ngoại lực:
    • Lực trọng trường và lực nổi: Xác định qua tọa độ tâm khối $G_b(0,0,0)$ và tâm nổi $C_f(x_f, y_f, z_f)$. Biểu diễn véc tơ lực hồi phục thủy tĩnh $g(\eta)$.
    • Lực khối nước kèm: Biểu diễn qua ma trận khối lượng kèm $M_A$ và ma trận Coriolis thủy động $C_A(v)$ theo các hệ số dẫn xuất của SNAME.
    • Lực thủy động cản và nâng: Biểu diễn lực cản $D(v)$ theo diện tích bề mặt $A_f$, mật độ nước $\rho$ và các hệ số cản theo trục $X_b, Y_b, Z_b$; xác định góc tấn $\alpha \approx w/u$ và góc trượt bên $\beta \approx v/u$.
    • Lực bánh lái và lực đẩy: Xác định lực nâng của cặp bánh lái sâu $\delta_s$ (điều khiển góc chúc ngóc $\theta$) và bánh lái hướng $\delta_h$ (điều khiển góc hướng $\psi$ và giảm lắc $\phi$); lực đẩy động cơ $\tau_{pl} = [X_{pl}, 0, 0, 0, 0, 0]^T$.
    • Tác động dòng chảy: Biểu diễn vận tốc tương đối $V_r = V_0 - V_d$, xác định góc dạt tương đối $\beta_r$ và góc tới tương đối $\alpha_r$ dưới tác động của dòng chảy hải lưu.

Chương 2. Điều khiển Backstepping thích nghi mờ đảm bảo bám quỹ đạo cho AUV 4 DOF thiếu cơ cấu chấp hành

Chương 2 tập trung giải quyết bài toán bám quỹ đạo cho mô hình AUV 4 DOF hệ thiếu cơ cấu chấp hành (bỏ qua bậc tự do lắc dọc $\theta$ và lắc ngang $\phi$ trong các kênh chấp hành trực tiếp):

  • Xây dựng mô hình toán 4 DOF UMS: Mô tả chuyển động của AUV qua 4 biến trạng thái vị trí và hướng: $x, y, z, \psi$.
  • Tổng hợp bộ điều khiển Backstepping kinh điển: Thiết kế luật điều khiển từng bước dựa trên hàm mục tiêu Lyapunov, tạo tín hiệu điều khiển lực đẩy dọc $X$ và các mô men điều khiển hướng.
  • Tổng hợp bộ điều khiển Backstepping thích nghi mờ (AFB): Tích hợp bộ suy diễn mờ với 2 biến ngôn ngữ đầu vào ($X_1, X_2$) và các tập mờ tam giác/hình thang để tự động chỉnh định các hệ số thích nghi của bộ điều khiển, bù đắp ảnh hưởng của các thành phần bất định trong mô hình thủy động và nhiễu dòng chảy.
  • Mô phỏng và đánh giá so sánh: Luận án tiến hành mô phỏng trên Matlab/Simulink với thông số AUV thực tế, khảo sát qua các kịch bản:
    • Trường hợp 1: Bám quỹ đạo đặt không có nhiễu.
    • Trường hợp 2: Bám quỹ đạo đặt có tác động của nhiễu dòng chảy và biến động tham số.
    • Trường hợp 3: Khảo sát đáp ứng theo từng trục tọa độ $x, y, z$.
    • Kết quả định lượng cho thấy bộ điều khiển AFB giảm biên độ sai số xác lập, triệt tiêu hiện tượng vọt lố và rút ngắn thời gian quá độ so với bộ điều khiển Backstepping kinh điển (BCS).

Chương 3. Điều khiển trượt tầng thích nghi nơ-ron nâng cao chất lượng điều khiển cho AUV thiếu cơ cấu chấp hành

Chương 3 phát triển giải pháp điều khiển trực tiếp cho hệ thiếu cơ cấu chấp hành bằng kỹ thuật trượt tầng kết hợp mạng nơ-ron nhân tạo:

  • Thiết kế bộ điều khiển trượt tầng (HSMC):
    • Xây dựng mặt trượt thứ nhất $S_1$ cho các biến trạng thái vị trí ($x, y, z$).
    • Xây dựng mặt trượt thứ hai $S_2$ cho biến trạng thái góc hướng ($\psi$).
    • Kết hợp hai mặt trượt con thành mặt trượt tầng tổng quát $S = c_1 S_1 + c_2 S_2$ với các trọng số $c_1, c_2$.
  • Tích hợp mạng nơ-ron RBF thích nghi (ANHSMC):
    • Mạng nơ-ron hướng tâm RBF 2 lớp được sử dụng để xấp xỉ hàm bất định chứa các thành phần phi tuyến của ma trận khối lượng $M$, ma trận Coriolis $C(v)$ và ma trận lực cản $D(v)$.
    • Thuật toán thích nghi cập nhật trọng số mạng nơ-ron online theo lý thuyết ổn định Lyapunov, không đòi hỏi tri thức chuyên gia định trước như hệ mờ.
  • Kết quả mô phỏng và kiểm chứng:
    • Mô phỏng so sánh giữa HSMC và ANHSMC qua các trường hợp quỹ đạo 2D, không gian 3D, thử nghiệm bám quỹ đạo lặn sâu ở các độ sâu khác nhau ($8\text{ m}$ và $10\text{ m}$).
    • Đánh giá sai số bám quỹ đạo theo trục $x$, trục $y$, góc $\theta$, sai số trung bình và sai số vị trí không gian 3D. Bộ điều khiển ANHSMC duy trì độ chính xác bám quỹ đạo cao, giảm hiện tượng chattering (rung chấn mặt trượt) và kháng nhiễu hiệu quả.

Kết quả và những đóng góp mới

Những đóng góp mới về mặt khoa học và lý luận

  1. Lựa chọn và chuẩn hóa mô hình AUV 4 DOF UMS: Xây dựng hoàn chỉnh mô hình toán học phương tiện ngầm tự hành 4 bậc tự do ($x, y, z, \psi$) thuộc hệ thiếu cơ cấu chấp hành, phù hợp cho các cấu hình AUV cỡ nhỏ nhằm tối ưu kết cấu phần cứng mà vẫn đảm bảo tính năng bám quỹ đạo 3 chiều.
  2. Thuật toán Backstepping thích nghi mờ (AFB): Xây dựng thành công bộ điều khiển AFB cho AUV có thành phần bất định dạng hàm số; chứng minh tính ổn định của hệ kín bằng hàm Lyapunov và chứng minh hiệu quả giảm thời gian quá độ qua mô phỏng.
  3. Bộ điều khiển trượt tầng thích nghi nơ-ron (ANHSMC): Đề xuất cấu trúc điều khiển trượt tầng theo véc tơ (trượt tầng suy rộng) kết hợp mạng nơ-ron hướng tâm RBF hai lớp. Mạng RBF xấp xỉ online các ma trận bất định $C(v)$ và $D(v)$ thông qua hai tham số trọng số, giúp nâng cao độ chính xác bám quỹ đạo trong không gian 3D và hạn chế chattering.

So sánh đặc tính các bộ điều khiển nghiên cứu trong luận án

Tiêu chí so sánh Bộ điều khiển Backstepping (BCS) Bộ điều khiển Backstepping thích nghi mờ (AFB) Bộ điều khiển trượt tầng (HSMC) Bộ điều khiển trượt tầng thích nghi nơ-ron (ANHSMC)
Kỹ thuật nền tảng Backstepping phi tuyến kinh điển Backstepping kết hợp logic mờ Trượt tầng phân cấp (Hierarchical Sliding Mode) Trượt tầng kết hợp mạng nơ-ron RBF
Khả năng xử lý bất định Kém khi mô hình có sai lệch tham số Trung bình - khá (dựa vào tập luật mờ chuyên gia) Khá (nhờ tính bền vững của mặt trượt) Cao (mạng RBF tự học xấp xỉ các ma trận $C, D$)
Khả năng kháng nhiễu dòng chảy Bị lệch quỹ đạo khi nhiễu lớn Bù nhiễu tốt, giảm sai số xác lập Kháng nhiễu tốt nhưng có hiện tượng dao động Kháng nhiễu cao, triệt tiêu dao động chattering
Đặc tính quá độ Thời gian quá độ dài, có vọt lố Thời gian quá độ ngắn, giảm vọt lố Đáp ứng nhanh, tồn tại rung chấn điều khiển Đáp ứng nhanh, mượt mà, bám chính xác quỹ đạo 3D

Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp

Dựa trên nội dung và phạm vi nghiên cứu được tác giả trình bày trong luận án:

  • Hạn chế:
    • Nghiên cứu tập trung vào tín hiệu điều khiển lực và mô men tổng hợp ở mức giải thuật; chưa khảo sát thực nghiệm chi tiết trên hệ thống truyền động vật lý của các cánh lái và động cơ chân vịt cụ thể.
    • Chưa tích hợp thuật toán xử lý dữ liệu đo từ hệ thống cảm biến dẫn đường quán tính thực tế (INS/GNSS, DVL) vào vòng điều khiển kín.
  • Hướng nghiên cứu tiếp:
    • Ứng dụng các thuật toán điều khiển đề xuất (AFB, ANHSMC) lên mô hình phần cứng AUV thực nghiệm trong môi trường bể thử hoặc vùng nước thực địa.
    • Nghiên cứu kết hợp thuật toán điều khiển bám quỹ đạo với các thuật toán tránh vật cản tự động và lập quỹ đạo tối ưu năng lượng trong môi trường đáy biển có địa hình phức tạp.

Giá trị tham khảo

Luận án cung cấp tài liệu tham khảo chuyên sâu cho các nhóm đối tượng:

  • Nghiên cứu sinh, học viên cao học, giảng viên: Ngành Kỹ thuật điều khiển và Tự động hóa, Kỹ thuật Hàng hải, Cơ điện tử và Robot học; đặc biệt là phương pháp mô hình hóa động học - động lực học phương tiện ngầm (Chương 1) và kỹ thuật tổng hợp bộ điều khiển phi tuyến kết hợp trí tuệ nhân tạo (Chương 2 và Chương 3).
  • Kỹ sư thiết kế và phát triển phương tiện ngầm: Tham khảo các công thức giải tích về lực khối nước kèm, lực thủy động nâng - cản của thân và bánh lái theo chuẩn SNAME để phục vụ tính toán thiết kế động lực học cho AUV và ROV.

Câu hỏi thường gặp

1. Tại sao luận án lại lựa chọn mô hình AUV 4 bậc tự do (4 DOF) hệ thiếu cơ cấu chấp hành thay vì mô hình đầy đủ 6 DOF?

Mô hình 4 DOF ($x, y, z, \psi$) được lựa chọn nhằm đơn giản hóa cấu trúc cơ khí, giảm khối lượng, kích thước và điện năng tiêu thụ cho các phương tiện ngầm cỡ nhỏ, hoặc áp dụng trong kịch bản hệ thống bị sự cố một số cơ cấu chấp hành. Việc nghiên cứu hệ thiếu cơ cấu chấp hành (UMS) giúp nâng cao khả năng tự chủ của phương tiện nhưng đòi hỏi thuật toán điều khiển hiện đại để bù đắp các liên kết chéo phi tuyến.

2. Sự khác biệt cơ bản trong bài toán dẫn đường và điều khiển của AUV so với tàu thủy nổi là gì?

Theo luận án, có hai điểm khác biệt chính:

  1. Tàu nổi chỉ định vị và di chuyển trong không gian 2 chiều ($x, y$ theo kinh độ, vĩ độ), trong khi AUV phải chuyển động và định vị trong không gian 3 chiều (bổ sung trục độ sâu $z$).
  2. Khi hoạt động ngầm, AUV mất hoàn toàn tín hiệu định vị vệ tinh toàn cầu (GNSS) và phải dựa hoàn toàn vào hệ thống dẫn đường quán tính (INS) cùng các cảm biến phụ trợ dưới nước, trong khi tàu nổi luôn duy trì kết nối vệ tinh.

3. Bộ điều khiển Backstepping thích nghi mờ (AFB) giải quyết vấn đề gì so với Backstepping kinh điển?

Bộ điều khiển Backstepping kinh điển đòi hỏi biết chính xác mô hình toán học và nhạy cảm với sai lệch tham số. Khi AUV chịu tác động của dòng chảy ngầm và các thành phần bất định phi tuyến, AFB sử dụng hệ suy diễn mờ để ước lượng và tự động hiệu chỉnh tham số điều khiển, giúp giảm thời gian quá độ, triệt tiêu sai số xác lập và nâng cao tính bền vững của hệ thống.

4. Mạng nơ-ron RBF đóng vai trò gì trong bộ điều khiển trượt tầng ANHSMC ở Chương 3?

Mạng nơ-ron RBF (Radial Basis Function) hai lớp có nhiệm vụ xấp xỉ trực tiếp các thành phần bất định phi tuyến trong ma trận khối lượng Coriolis $C(v)$ và ma trận suy giảm thủy động $D(v)$. Trọng số của mạng được cập nhật thích nghi online theo luật Lyapunov, giúp bộ điều khiển trượt tầng HSMC bám chính xác quỹ đạo đặt mà không cần xác định chính xác các hệ số thủy động phức tạp của AUV.

5. Những lực ngoại cảnh chính nào tác động lên AUV khi hoạt động trong môi trường nước?

Các lực và mô men ngoại lực chính tác động lên AUV bao gồm:

  • Lực nổi Ác-si-mét ($B$) và trọng lực ($W$).
  • Lực và mô men khối nước kèm sinh ra do gia tốc của vật thể ($M_A, C_A$).
  • Lực cản và lực nâng thủy động sinh ra do chuyển động tương đối của thân tàu với chất lỏng ($D(v)$).
  • Lực và mô men điều khiển sinh ra từ các cánh lái ($\tau_{bl}$) và động cơ đẩy chân vịt ($\tau_{pl}$).
  • Nhiễu loạn môi trường do sóng ngầm và dòng chảy hải lưu ($\tau_w$).

Kết luận

Luận án tiến sĩ của tác giả Vũ Văn Quang đã nghiên cứu và giải quyết bài toán nâng cao chất lượng điều khiển bám quỹ đạo cho phương tiện ngầm tự hành AUV 4 DOF hệ thiếu cơ cấu chấp hành trong điều kiện mô hình bất định và chịu nhiễu dòng chảy. Bằng việc xây dựng thành công hai cấu trúc điều khiển gồm Backstepping thích nghi mờ (AFB) và Trượt tầng thích nghi nơ-ron RBF (ANHSMC), công trình đã chứng minh tính ổn định tiệm cận của hệ thống kín theo lý thuyết Lyapunov. Các kết quả mô phỏng số trên phần mềm Matlab/Simulink khẳng định các giải thuật đề xuất đáp ứng tốt yêu cầu bám quỹ đạo không gian 3 chiều, giảm thiểu sai số và nâng cao độ bền vững cho phương tiện ngầm tự hành.