Nghiên cứu hệ điều khiển kỹ thuật và ứng dụng thực tiễn

Lịch sử phát triển của hệ điều khiển kỹ thuật trải qua nhiều giai đoạn quan trọng. Từ những hệ thống điều khiển cơ học đơn giản, chúng ta đã tiến tới các hệ thống điều khiển điện tử phức tạp, sử dụng điều khiển số và hệ thống nhúng. Các mốc son quan trọng bao gồm sự ra đời của PID controller và PLC, những công nghệ đã cách mạng hóa ngành công nghiệp. Theo "văn thạc sỹ kỹ thuật", "những năm gần đây lý thuyết điều khiển hiện đại đã được ứng dụng rộng rãi trong thực tế trong đó có điều khiển thích nghi". Sự phát triển của SCADA cũng đóng vai trò quan trọng trong việc giám sát và điều khiển các hệ thống lớn.

Một hệ điều khiển kỹ thuật điển hình bao gồm các thành phần chính như cảm biến, bộ điều khiển, và cơ cấu chấp hành. Cảm biến thu thập dữ liệu từ môi trường, bộ điều khiển xử lý dữ liệu và đưa ra quyết định, và cơ cấu chấp hành thực hiện các hành động cần thiết. Để có thể triển khai một hệ điều khiển một cách hiệu quả thì việc mô hình hóa hệ thống là vô cùng quan trọng. Các phương pháp mô hình hóa hệ thống giúp xây dựng các mô hình toán học mô tả hành vi của hệ thống, từ đó cho phép thiết kế các bộ điều khiển phù hợp.

Điều khiển thích nghi là một phương pháp điều khiển cho phép hệ thống tự động điều chỉnh các thông số của nó để đáp ứng với những thay đổi trong môi trường hoặc trong chính hệ thống. Phương pháp này đặc biệt hữu ích trong các ứng dụng mà hệ thống phải hoạt động trong các điều kiện không chắc chắn hoặc thay đổi. "Để ứng dụng ĐKTN điều khiển các hệ thực trong thực tế, việc nâng cao tính bền vững cho hệ ĐKTN là một yêu cầu rất cần thiết". Các thuật toán điều khiển thích nghi thường sử dụng các kỹ thuật học máy để liên tục cải thiện hiệu suất của hệ thống.

Điều khiển mờ là một phương pháp điều khiển sử dụng logic mờ để xử lý các thông tin không chắc chắn hoặc không chính xác. Phương pháp này đặc biệt hữu ích trong các hệ thống phức tạp mà các mô hình toán học chính xác là khó xây dựng. Điều khiển mờ đã được ứng dụng thành công trong nhiều lĩnh vực, bao gồm điều khiển động cơ, điều khiển quá trình, và điều khiển robot.

Điều khiển tối ưu là một phương pháp điều khiển nhằm mục đích tìm kiếm các điều kiện vận hành tối ưu cho hệ thống. Phương pháp này thường sử dụng các thuật toán tối ưu hóa để tìm kiếm các giá trị điều khiển sao cho một hàm mục tiêu nào đó (ví dụ, chi phí, năng lượng tiêu thụ, hoặc thời gian hoàn thành) được tối thiểu hóa hoặc tối đa hóa. Điều khiển tối ưu thường được sử dụng trong các ứng dụng mà hiệu suất là yếu tố quan trọng hàng đầu.

Robotics là một lĩnh vực ứng dụng rộng rãi của hệ điều khiển kỹ thuật. Robot công nghiệp được sử dụng để thực hiện các công việc lặp đi lặp lại, nguy hiểm, hoặc đòi hỏi độ chính xác cao. Các hệ thống điều khiển tự động giúp robot di chuyển, thao tác và tương tác với môi trường xung quanh. Sự phát triển của robotics đã thay đổi cách chúng ta sản xuất và đang tiếp tục mang lại những cải tiến đáng kể.

Điều khiển quá trình là một lĩnh vực ứng dụng quan trọng khác của hệ điều khiển kỹ thuật. Các hệ thống điều khiển quá trình được sử dụng để duy trì các thông số quan trọng như nhiệt độ, áp suất, và lưu lượng trong phạm vi cho phép. Điều này đặc biệt quan trọng trong các ngành công nghiệp như hóa chất, thực phẩm và đồ uống, và dược phẩm, nơi chất lượng sản phẩm phụ thuộc vào việc kiểm soát chặt chẽ các điều kiện sản xuất.

Sự phát triển của Internet of Things (IoT) đã mở ra những cơ hội mới cho điều khiển kỹ thuật. Các thiết bị IoT có thể được sử dụng để thu thập dữ liệu từ môi trường, truyền dữ liệu đến các hệ thống điều khiển, và nhận các lệnh điều khiển từ xa. Điều này cho phép các hệ thống điều khiển tự động hoạt động hiệu quả hơn và có khả năng đáp ứng nhanh chóng với các thay đổi trong môi trường.

An ninh mạng là một vấn đề ngày càng quan trọng trong hệ điều khiển kỹ thuật. Các hệ thống điều khiển tự động ngày càng được kết nối với mạng internet, điều này làm tăng nguy cơ bị tấn công từ các tin tặc. Để bảo vệ các hệ thống điều khiển tự động khỏi các cuộc tấn công mạng, cần có các biện pháp an ninh mạng mạnh mẽ, bao gồm việc sử dụng tường lửa, phần mềm diệt virus, và các kỹ thuật mã hóa dữ liệu.

Sự phức tạp của hệ điều khiển kỹ thuật đòi hỏi các kỹ sư và kỹ thuật viên phải có kiến thức và kỹ năng chuyên môn cao. Để đáp ứng yêu cầu này, cần có các chương trình đào tạo chất lượng cao, cung cấp cho sinh viên và người lao động các kiến thức và kỹ năng cần thiết để thiết kế, triển khai, và vận hành các hệ thống điều khiển tự động. Việc sử dụng các công cụ mô hình hóa hệ thống cũng giúp giảm bớt sự phức tạp của hệ thống và tạo điều kiện thuận lợi cho việc đào tạo và chuyển giao công nghệ.

Luận văn tập trung vào việc tổng hợp hệ điều khiển thích nghi bền vững, bao gồm lựa chọn luật điều khiển và luật thích nghi (luật đánh giá tham số). Bài toán nâng cao tính bền vững của hệ điều khiển thích nghi được giải quyết theo hướng sử dụng các luật thích nghi bền vững để ứng dụng cho các sơ đồ thích nghi với các luật điều khiển thông thường. Luật điều khiển sử dụng là điều khiển thích nghi theo mô hình mẫu.

Luận văn lựa chọn hệ truyền động cuộn băng vật liệu làm đối tượng điều khiển. Mô tả đối tượng (cả hệ thống), tổng hợp hệ thống, và mô phỏng để kiểm tra đánh giá chất lượng của hệ. Bộ đánh giá tham số sử dụng thuật toán nhận dạng bình phương tối thiểu với phương pháp chiết.

Trí tuệ nhân tạo (AI) đang thay đổi cách chúng ta thiết kế và vận hành các hệ thống điều khiển tự động. Các thuật toán AI có thể được sử dụng để phân tích dữ liệu, nhận dạng mẫu, và đưa ra quyết định điều khiển một cách thông minh. Điều này cho phép các hệ thống điều khiển tự động hoạt động hiệu quả hơn và có khả năng thích nghi nhanh chóng với các thay đổi trong môi trường.

Học sâu (Deep Learning) là một nhánh của AI đã đạt được những thành công đáng kể trong nhiều lĩnh vực, bao gồm cả điều khiển tự động. Các mạng nơ-ron sâu có thể được sử dụng để xây dựng các mô hình phức tạp của hệ thống và để thiết kế các bộ điều khiển hiệu quả. Học sâu đang mở ra những cơ hội mới cho việc phát triển các hệ thống điều khiển tự động thông minh.