Tổng quan luận án

Luận án tiến sĩ kỹ thuật với đề tài "Nghiên cứu nâng cao chất lượng điều khiển bám quỹ đạo của phương tiện chuyển động ngầm" do nghiên cứu sinh Vũ Văn Quang thực hiện thuộc ngành Kỹ thuật điều khiển và Tự động hóa (mã số: 9520216), chuyên ngành Tự động hóa tại Trường Đại học Hàng hải Việt Nam, dưới sự hướng dẫn khoa học của PGS.TS Đinh Anh Tuấn và PGS.TS Phạm Ngọc Tiệp (năm 2024).

Tính cấp thiết và khoảng trống nghiên cứu

Việt Nam sở hữu vùng biển rộng hơn một triệu km² và bờ biển dài hơn 3.200 km, giữ vai trò chiến lược đối với an ninh quốc phòng và phát triển kinh tế biển theo định hướng của Nghị quyết số 36-NQ/TW ngày 22/10/2018. Trong bối cảnh phương tiện lặn có người lái tiềm ẩn rủi ro lớn về an toàn sinh mạng (như sự cố chìm tàu ngầm Nanggala năm 2021 ở độ sâu 850 m), phương tiện chuyển động ngầm tự hành (Autonomous Underwater Vehicle - AUV) trở thành đối tượng nghiên cứu trọng tâm.

Về mặt điều khiển học, AUV là đối tượng phi tuyến phức tạp hoạt động trong môi trường biển chịu nhiều tác động bất định như dòng chảy, sóng ngầm, sự thay đổi mật độ nước và biến thiên tham số động học nội tại (tiêu hao nhiên liệu, dịch chuyển trọng tâm). Phần lớn các nghiên cứu truyền thống tập trung vào mô hình đầy đủ 6 bậc tự do (6 DOF) với giả định đủ cơ cấu chấp hành. Tuy nhiên, trên thực tế, nhiều hệ thống AUV được thiết kế giảm bớt cơ cấu chấp hành nhằm tiết kiệm chi phí, giảm khối lượng và năng lượng tiêu thụ, hoặc phải vận hành trong tình trạng có cơ cấu chấp hành bị lỗi (hệ thiếu cơ cấu chấp hành - Underactuated Mechanical Systems, UMS). Việc thiết kế giải thuật điều khiển bám quỹ đạo cho AUV 4 DOF thiếu cơ cấu chấp hành trong điều kiện tồn tại thành phần bất định và nhiễu môi trường chính là khoảng trống kỹ thuật mà luận án tập trung giải quyết.

Mục tiêu nghiên cứu

Mục tiêu tổng quát của luận án là áp dụng lý thuyết điều khiển hiện đại để xây dựng các bộ điều khiển mới nhằm nâng cao chất lượng điều khiển bám quỹ đạo cho phương tiện chuyển động ngầm dạng AUV 4 DOF thuộc hệ thiếu cơ cấu chấp hành, đảm bảo tính ổn định và triệt tiêu sai số bám trong điều kiện mô hình có thành phần bất định.

Đối tượng và phạm vi nghiên cứu

  • Đối tượng nghiên cứu: Hệ thống điều khiển chuyển động của phương tiện ngầm tự hành AUV 4 DOF bám quỹ đạo mong muốn với sai số nhỏ nhất khi mô hình động lực học chứa các thành phần bất định và chịu nhiễu tác động từ môi trường.
  • Phạm vi nghiên cứu:
    • Luận án không tập trung sâu vào bài toán định vị hay dẫn đường toàn cầu (GNSS/INS) mà giả định các trạng thái vị trí và vận tốc đã được đo lường hoặc ước lượng phục vụ cho mạch vòng điều khiển.
    • Tín hiệu đặt quỹ đạo được khảo sát trong không gian giới hạn ở dạng hằng số và dạng hàm điều hòa.
    • Luận án tập trung xây dựng giải thuật điều khiển ở tầng động lực học để sinh ra tín hiệu điều khiển lực và mô-men tức thời; việc phân bổ lực chi tiết đến các cơ cấu chấp hành vật lý cụ thể (chân vịt, máy lái) chưa nằm trong phạm vi giải quyết trực tiếp của công trình.

Tổng quan tài liệu và vị trí của luận án

Các hướng nghiên cứu trước đây

Luận án đã hệ thống hóa các kết quả nghiên cứu trong và ngoài nước liên quan đến mô hình hóa và điều khiển phương tiện chuyển động ngầm:

  1. Mô hình hóa động lực học chuyển động ngầm: Dựa trên các quy chuẩn ký hiệu của Hiệp hội Kiến trúc Hải quân và Hàng hải Hoa Kỳ (SNAME, 1950), Fossen (1994, 2002, 2011) đã chuẩn hóa hệ phương trình động học và động lực học 6 bậc tự do cho tàu thủy và tàu ngầm, đồng thời đề xuất phương pháp phân tách chuyển động thành hai mô hình độc lập: chuyển động dọc (longitudinal model: $u, w, q$ gắn với vị trí $x, z, \theta$) và chuyển động ngang (lateral model: $v, p, r$ gắn với vị trí $y, \phi, \psi$).
  2. Nghiên cứu về các dòng AUV trên thế giới: Số liệu thống kê từ Douglas - Westwood (2009, 2019) cho thấy sự dịch chuyển ứng dụng của AUV từ mục đích thăm dò (41% trước năm 2009) sang mục đích quân sự (49% vào năm 2019) và nghiên cứu khoa học biển (31%). Các dòng AUV điển hình được ghi nhận gồm có: REMUS, Bluefin 9 (Mỹ), Autosub3 (Anh), Aster XAUV (Pháp), SOTAB-1 (Nhật Bản), ISIMI (Hàn Quốc), Starfish (Singapore), Wukong (Đại học Kỹ thuật Cáp Nhĩ Tân, Trung Quốc - lặn đạt 7.709 m năm 2019), và Vityaz-D (Nga - chạm đáy rãnh Mariana ở độ sâu 10.028 m năm 2020).
  3. Nghiên cứu AUV và điều khiển chuyển động ngầm trong nước: Trương Duy Trung (2014) tại Viện Khoa học và Công nghệ Quân sự nghiên cứu bài toán dẫn đường quán tính và xử lý điểm kỳ dị khi góc lật $\theta = 90^\circ$; nhóm nghiên cứu của PGS.TS Trương Việt Anh tại Trường Đại học Bách khoa Hà Nội (2019) chế tạo mẫu AUV Dolphin (đường kính 250 mm, dài 2100 mm, khối lượng 80 kg, lặn sâu 50 m) ứng dụng điều khiển thủy âm và tự hành.
Tên AUV Quốc gia / Đơn vị Kích thước / Khối lượng Độ sâu hoạt động Đặc điểm vận hành
Wukong ĐH KT Cáp Nhĩ Tân (TQ) Dài 2 m, rộng 1 m; 1,3 tấn 7.709 m (thử nghiệm 2019) Tự hành hoàn toàn, lấy mẫu nước biển sâu
Vityaz-D Nga (Army-2020) Cỡ lớn 10.028 m (rãnh Mariana) Thám hiểm tự động đáy biển sâu nhất thế giới
Bluefin 9 Bluefin Robotics (Mỹ) Dài 1,65 m, rộng 0,24 m; 60,5 kg 200 m Tốc độ tối đa 2 m/s, hoạt động 12 giờ liên tục
Dolphin ĐH Bách khoa Hà Nội (VN) Dài 2,1 m, đường kính 0,25 m; 80 kg 50 m Điều khiển giọng nói/thủy âm, hoạt động 6–8 giờ

Khoảng trống luận án lựa chọn giải quyết

Mặc dù các thuật toán phi tuyến cổ điển (PID, LQR, SMC, Backstepping) đã được áp dụng rộng rãi, chúng thường yêu cầu mô hình toán học chính xác hoặc chỉ áp dụng cho hệ đủ cơ cấu chấp hành. Đối với AUV 4 DOF thiếu cơ cấu chấp hành, sự kết hợp giữa kỹ thuật cuốn chiếu (Backstepping) với logic mờ (Fuzzy) và điều khiển trượt tầng (Hierarchical Sliding Mode Control - HSMC) kết hợp mạng nơ-ron hàm hướng tâm (RBF) để ước lượng thành phần bất định đa biến chưa được khảo sát đầy đủ. Luận án định vị trọng tâm vào việc thiết kế cấu trúc điều khiển thích nghi thông minh giải quyết triệt để sự thiếu hụt cơ cấu chấp hành trong điều kiện mô hình bất định.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Cơ sở lý thuyết và khung phân tích

Mô hình toán học của AUV được xây dựng trên nền tảng cơ học thủy khí và động lực học vật rắn nhiều vật:

  1. Các định luật thủy tĩnh: Định luật Ác-si-mét xác định lực đẩy nổi $F_A = d \cdot V = \rho g \nabla$ và định luật Pascal về phân bố áp suất chất lỏng. Lực nổi dư $\Delta W = W - B$ là yếu tố gây mất cân bằng trong chuyển động lặn/nổi.
  2. Hệ quy chiếu và biến đổi tọa độ:
    • Khung tọa độ quán tính cố định tâm Trái Đất (ECI) và khung tọa độ cố định Trái Đất (ECEF).
    • Khung tọa độ địa lý North-East-Down (NED, $n$-frame: $OXYZ$) dùng làm hệ quy chiếu dẫn đường, xác định vị trí $\eta_1 = [x, y, z]^T$ và góc hướng $\eta_2 = [\phi, \theta, \psi]^T$.
    • Khung tọa độ gắn thân (BODY, $b$-frame: $G_b X_b Y_b Z_b$) mô tả vận tốc dài $v_1 = [u, v, w]^T$ và vận tốc góc $v_2 = [p, q, r]^T$.
    • Khung tọa độ dòng chảy (FLOW) chuyển đổi sang BODY qua góc dạt $\beta$ và góc tới $\alpha$.
Bậc tự do Chuyển động Lực và mô-men (SNAME) Vận tốc dài và góc Vị trí và góc Euler
1 Trượt dọc (Surge) $X$ $u$ $x$
2 Trượt ngang (Sway) $Y$ $v$ $y$
3 Trượt đứng (Heave) $Z$ $w$ $z$
4 Lắc ngang (Roll) $K$ $p$ $\phi$
5 Lắc dọc (Pitch) $M$ $q$ $\theta$
6 Quay trở (Yaw) $N$ $r$ $\psi$

  1. Phương trình động lực học tổng quát 6 DOF trong hệ tọa độ gắn thân: $$M_{RB} \dot{v} + C_{RB}(v)v = \tau_{RB}$$ Trong đó ngoại lực và mô-men tổng hợp bao gồm: $$\tau_{RB} = -M_A \dot{v} - C_A(v)v - D(v)v - g(\eta) + \tau_{bl} + \tau_{pl} + \tau_w$$ Với $M_A, C_A(v)$ là ma trận khối lượng nước kèm và Coriolis thủy động; $D(v)$ là ma trận lực cản và lực nâng thủy động; $g(\eta)$ là véc-tơ lực phục hồi thủy tĩnh; $\tau_{bl}, \tau_{pl}$ là lực sinh ra từ cánh lái và động cơ đẩy; $\tau_w$ là nhiễu môi trường.

  2. Kỹ thuật điều khiển phi tuyến và thích nghi:

    • Kỹ thuật Backstepping: Thiết kế điều khiển từng bước thông qua các biến trạng thái ảo và hàm Lyapunov thành phần.
    • Hệ logic mờ (Fuzzy Logic System): Sử dụng luật suy diễn mờ Sugeno/Mamdani để chỉnh định trực tuyến tham số khuếch đại hoặc bù thành phần phi tuyến chưa biết.
    • Điều khiển trượt tầng (HSMC): Phân chia không gian trạng thái của hệ thiếu cơ cấu chấp hành thành các mặt trượt con cấp 1 (mặt trượt vị trí, mặt trượt hướng), sau đó tổng hợp thành mặt trượt tầng cấp 2 để thiết kế luật điều khiển tương đương và luật chuyển mạch.
    • Mạng nơ-ron nhân tạo RBF (Radial Basis Function): Mạng nơ-ron 2 lớp sử dụng hàm truyền hướng tâm Gauss để xấp xỉ các ma trận hàm bất định $C(v), D(v)$ theo luật cập nhật trọng số thích nghi suy biến từ tiêu chuẩn ổn định Lyapunov.

Phương pháp nghiên cứu

  • Phương pháp phân tích lý thuyết: Nghiên cứu cấu trúc toán học của hệ động lực học AUV 4 DOF, phân tích các tính chất vật lý của hệ UMS, áp dụng tiêu chuẩn ổn định Lyapunov để chứng minh tính ổn định tiệm cận toàn cục ($V > 0, \dot{V} \le 0$) của hệ kín.
  • Phương pháp tổng hợp và so sánh: Đề xuất 2 nhóm giải pháp tiếp cận: (1) quy đổi hệ thiếu về dạng đủ cơ cấu chấp hành thông qua trạng thái ảo rồi áp dụng điều khiển Backstepping/Backstepping mờ (AFB); (2) điều khiển trực tiếp hệ thiếu cơ cấu chấp hành bằng cấu trúc trượt tầng HSMC kết hợp mạng nơ-ron RBF thích nghi (ANHSMC).
  • Phương pháp mô phỏng số: Thiết lập mô hình mô phỏng trên nền tảng phần mềm MATLAB/Simulink dựa trên bộ tham số thủy động học của mô hình AUV thực tế để đánh giá chất lượng bám quỹ đạo 2D/3D trong các kịch bản có và không có nhiễu dòng chảy tác động.

Nội dung chính theo từng chương

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

Chương 1 tập trung trình bày cơ sở lý thuyết tổng quan về phương tiện chuyển động ngầm, hệ thống hóa các phân loại từ phương tiện có người lái, phương tiện điều khiển từ xa (ROV) đến phương tiện tự hành (AUV).

Tác giả đi sâu phân tích cơ chế vật lý của quá trình lặn tĩnh (Static diving thông qua điều chỉnh két dằn) và lặn động (Dynamic diving thông qua hệ thống cánh lái thủy lực). Nội dung trọng tâm của chương là xây dựng mô hình động học và động lực học 6 bậc tự do của AUV dựa trên các hệ quy chiếu (ECI, ECEF, NED, BODY, FLOW). Các thành phần ngoại lực tác động lên thân phương tiện được mô hình hóa chi tiết:

  • Ma trận quán tính vật rắn $M_{RB}$ và ma trận khối lượng nước kèm $M_A$ với các hệ số lực chéo trục ($X_{\dot{u}}, Y_{\dot{v}}, Z_{\dot{w}}, K_{\dot{p}}, M_{\dot{q}}, N_{\dot{r}}$ theo ký hiệu SNAME).
  • Ma trận hướng tâm và Coriolis $C_{RB}(v), C_A(v)$.
  • Lực cản thủy động học $D(v)$ biểu diễn phi tuyến qua góc tấn $\alpha$ và góc trượt $\beta$, trong đó hệ số lực cản $C_D = a\alpha^2 + b\alpha + c$.
  • Lực nâng và mô-men bánh lái ($\tau_{bl}$) sinh ra từ bánh lái hướng $\delta_h$ và bánh lái sâu $\delta_s$.
  • Lực nổi và trọng lực sinh ra mô-men phục hồi thủy tĩnh $g(\eta)$ phụ thuộc vào khoảng cách giữa tâm trọng lực $G_b$ và tâm nổi $C_f$.
  • Tác động của trường dòng chảy đại dương được mô tả thông qua quan hệ vận tốc tương đối $V_r = V_0 - V_d$.

Chương 1 kết luận bằng việc phân tích các công trình nghiên cứu AUV trên thế giới và tại Việt Nam, qua đó xác định tính tất yếu của việc rút gọn mô hình sang không gian 4 DOF để phục vụ điều khiển chuyển động bám quỹ đạo cho hệ thiếu cơ cấu chấp hành.

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

Chương 2 thiết lập mô hình toán học của AUV 4 bậc tự do gồm chuyển động trượt dọc ($x$), trượt ngang ($y$), trượt đứng ($z$) và quay trở quanh trục đứng ($\psi$), trong khi hai bậc tự do lắc ngang ($\phi$) và lắc dọc ($\theta$) được xem là tự ổn định nhờ mô-men phục hồi thủy tĩnh lớn ($W \approx B$, trọng tâm nằm dưới tâm nổi). Phương tiện thuộc hệ thiếu cơ cấu chấp hành do chỉ được trang bị lực đẩy dọc trục và mô-men quay trở, thiếu lực tác động trực tiếp theo phương ngang.

Tác giả xây dựng bộ điều khiển theo kỹ thuật cuốn chiếu (Backstepping):

  1. Đặt sai số bám quỹ đạo trong hệ tọa độ dẫn đường: $e_x = x - x_d, e_y = y - y_d, e_z = z - z_d, e_\psi = \psi - \psi_d$.
  2. Xây dựng các hàm Lyapunov thành phần từng bước $V_i$, xác định các luật điều khiển ảo cho vận tốc dài và vận tốc góc.
  3. Tổng hợp tín hiệu điều khiển lực đẩy $X_{pl}$ và mô-men điều khiển $N$.

Để khắc phục nhược điểm của bộ điều khiển Backstepping kinh điển khi tham số mô hình bị biến thiên hoặc chịu tác động của nhiễu dòng chảy chưa biết, tác giả đề xuất bộ điều khiển Backstepping thích nghi mờ (Adaptive Fuzzy Backstepping - AFB). Hệ suy diễn mờ với các tập mờ đầu vào là sai số trạng thái và đạo hàm sai số được sử dụng để tự động chỉnh định tham số bù thích nghi.

Kết quả mô phỏng trên MATLAB/Simulink được thực hiện qua các trường hợp:

  • Trường hợp 1 (Không có nhiễu): Cả hai bộ điều khiển Backstepping và AFB đều giúp AUV bám sát quỹ đạo đặt, tuy nhiên AFB cho thời gian quá độ ngắn hơn.
  • Trường hợp 2 và 3 (Có nhiễu dòng chảy và biến thiên tham số): Bộ điều khiển Backstepping kinh điển xuất hiện sai số xác lập và dao động lớn quanh quỹ đạo đặt. Ngược lại, bộ điều khiển AFB duy trì chất lượng bám với sai số tiệm cận 0 trên các trục $x, y, z$ và góc hướng $\psi$, chứng minh khả năng kháng nhiễu và độ bền vững của giải thuật.

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 trình bày giải pháp điều khiển trực tiếp hệ thiếu cơ cấu chấp hành không thông qua xấp xỉ hóa trạng thái đủ, bằng cách phát triển bộ điều khiển trượt tầng (Hierarchical Sliding Mode Controller - HSMC) kết hợp mạng nơ-ron nhân tạo.

Quy trình tổng hợp bộ điều khiển:

  1. Thiết kế cấu trúc trượt tầng (HSMC):
    • Hệ thống AUV 4 DOF được chia thành hai hệ thống con: hệ con chuyển động vị trí ngang/dọc ($x, y$) và hệ con chuyển động độ sâu/góc hướng ($z, \psi$).
    • Thiết lập các mặt trượt cấp một $S_1, S_2$ tương ứng cho từng phân hệ.
    • Xây dựng mặt trượt tổng hợp cấp hai $S = c_1 S_1 + c_2 S_2$ với các hệ số trọng số thích hợp.
    • Thiết kế luật điều khiển trượt tương đương và thành phần chuyển mạch $\tau = \tau_{eq} + \tau_{sw}$ nhằm đảm bảo điều kiện trượt Lyapunov $S\dot{S} < 0$.
  2. Tích hợp mạng nơ-ron hướng tâm RBF (ANHSMC):
    • Do các ma trận bất định thủy động $C(v)$ và $D(v)$ chứa nhiều thành phần phi tuyến liên kết chéo khó đo lường chính xác, mạng nơ-ron RBF hai lớp được sử dụng để xấp xỉ các hàm bất định này: $\hat{f}(x) = W^T h(x)$.
    • Luật cập nhật trọng số thích nghi $\dot{\hat{W}} = -\Gamma h(x) S$ được suy dẫn trực tiếp từ đạo hàm hàm mục tiêu Lyapunov toàn phần, đảm bảo tính ổn định tiệm cận của hệ kín theo chuẩn Lyapunov.

Kết quả mô phỏng đối chứng giữa HSMC kinh điển và ANHSMC trên các kịch bản lặn sâu (quỹ đạo lặn 8 m và 10 m, bám quỹ đạo không gian 3D phức tạp):

  • Bộ điều khiển HSMC kinh điển có hiện tượng chattering (rung giật tín hiệu điều khiển) và sai số bám tăng khi biên độ nhiễu môi trường lớn.
  • Bộ điều khiển thích nghi nơ-ron trượt tầng (ANHSMC) triệt tiêu đáng kể hiện tượng rung giật, giảm thiểu sai số trung bình trên cả 3 trục tọa độ và góc hướng, giúp AUV duy trì quỹ đạo bám trơn tru và chính xác trong không gian 3D.

Kết quả và những đóng góp mới

Các đóng góp mới về mặt lý luận và khoa học

  1. Mô hình hóa và lựa chọn cấu trúc AUV 4 DOF: Luận án đã chuẩn hóa mô hình động lực học 4 bậc tự do ($x, y, z, \psi$) cho phương tiện ngầm tự hành thuộc lớp hệ thiếu cơ cấu chấp hành, tạo cơ sở toán học thuận lợi cho việc thiết kế các thuật toán điều khiển phi tuyến hiện đại mà vẫn phản ánh chính xác các đặc tính thủy động học cơ bản.
  2. Phát triển thuật toán Backstepping thích nghi mờ (AFB): Xây dựng thành công giải thuật điều khiển cuốn chiếu kết hợp hệ logic mờ thích nghi, giải quyết hiệu quả bài toán bám quỹ đạo cho AUV khi tồn tại các thành phần bất định dạng hàm và nhiễu ngoại cảnh.
  3. Đề xuất bộ điều khiển trượt tầng thích nghi nơ-ron (ANHSMC): Thiết kế cấu trúc điều khiển trượt tầng suy rộng cho hệ thiếu cơ cấu chấp hành, kết hợp mạng nơ-ron RBF hai lớp để xấp xỉ trực tuyến các ma trận phi tuyến bất định $C(v)$ và $D(v)$, chứng minh tính ổn định của hệ thống bằng lý thuyết Lyapunov và loại bỏ hiện tượng rung giật của mặt trượt.
  4. Định hình hai hướng tiếp cận điều khiển hệ thiếu cơ cấu chấp hành: Luận án hệ thống hóa và so sánh toàn diện hai phương pháp luận: (1) thiết kế gián tiếp qua biến trạng thái ảo (Backstepping, AFB) và (2) thiết kế trực tiếp qua không gian trượt phân tầng (HSMC, ANHSMC).

Kiến nghị và giải pháp đề xuất

  • Áp dụng cấu trúc điều khiển ANHSMC cho các dòng phương tiện lặn tự hành cỡ nhỏ và vừa phục vụ khảo sát địa hình đáy biển, quan trắc môi trường hoặc tuần tra biển.
  • Tích hợp các thuật toán điều khiển đề xuất vào phần mềm điều khiển trung tâm của AUV kết hợp với bộ lọc ước lượng trạng thái quán tính để nâng cao độ chính xác vận hành trong điều kiện thực tế.

Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp

Hạn chế của luận án

  • Các giải thuật điều khiển mới dừng lại ở mức độ kiểm chứng và đánh giá thông qua mô phỏng kỹ thuật số trên phần mềm MATLAB/Simulink, chưa được thử nghiệm thực tế trên mô hình phần cứng AUV trong bể thử hoặc môi trường biển mở.
  • Quỹ đạo khảo sát trong mô phỏng mới giới hạn ở các dạng quỹ đạo cơ bản (hằng số và hàm điều hòa không gian), chưa xét đến các quỹ đạo chuyển động có tính đột biến hoặc tránh vật cản động.
  • Chưa tích hợp chi tiết động học của hệ thống cơ cấu chấp hành vật lý (độ trễ đóng mở của cánh lái, đặc tính bão hòa công suất động cơ đẩy chân vịt).

Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp theo

  • Triển khai cài đặt các thuật toán điều khiển AFB và ANHSMC lên phần cứng nhúng (như vi xử lý DSP hoặc máy tính chuyên dụng trên AUV) và tiến hành thử nghiệm thực nghiệm trên mô hình vật lý trong môi trường nước thực tế.
  • Mở rộng bài toán điều khiển tích hợp đồng thời dẫn đường, định vị và bám quỹ đạo tránh va chạm tự động trong không gian 3 chiều có dòng hải lưu mạnh.

Giá trị tham khảo

Luận án là tài liệu tham khảo chuyên sâu cho các đối tượng và lĩnh vực sau:

  • Nghiên cứu sinh, học viên cao học và giảng viên: Chuyên ngành Kỹ thuật điều khiển, Tự động hóa, Kỹ thuật Robot và Cơ học thủy khí tàu thủy có thể tham khảo phương pháp mô hình hóa động lực học 6 DOF/4 DOF và kỹ thuật chứng minh ổn định Lyapunov cho hệ phi tuyến thiếu cơ cấu chấp hành.
  • Kỹ sư thiết kế và phát triển thiết bị lặn: Các đơn vị nghiên cứu phát triển phương tiện không người lái dưới nước (AUV/ROV) phục vụ dân sự và quốc phòng có thể ứng dụng cấu trúc thuật toán điều khiển trượt tầng thích nghi nơ-ron để nâng cao chất lượng tự hành của thiết bị.
  • Các phần đáng tham khảo nhất trong luận án:
    • Mục 1.4 - 1.10: Hệ thống công thức chi tiết về lực khối nước kèm, lực cản, lực nâng, mô-men bánh lái và ảnh hưởng của trường dòng chảy.
    • Mục 2.2 & 2.4: Quy trình thiết kế bộ điều khiển Backstepping thích nghi mờ (AFB) và hệ luật mờ tương ứng.
    • Mục 3.1 & 3.4: Thiết kế mặt trượt tầng HSMC và luật học thích nghi mạng nơ-ron RBF (ANHSMC).

Câu hỏi thường gặp

1. Tại sao luận án lại lựa chọn mô hình AUV 4 bậc tự do (4 DOF) thay vì mô hình 6 bậc tự do (6 DOF)?

Mô hình 6 DOF mô tả đầy đủ chuyển động trong không gian nhưng có cấu trúc toán học rất phức tạp. Đối với nhiều loại AUV dạng thuôn dài hoạt động ở tốc độ vừa và nhỏ, hai bậc tự do lắc ngang ($\phi$) và lắc dọc ($\theta$) có tính tự ổn định thủy tĩnh cao nhờ việc bố trí trọng tâm $G_b$ nằm thấp hơn tâm nổi $C_f$ ($W \approx B$). Việc rút gọn về 4 DOF ($x, y, z, \psi$) giúp đơn giản hóa cấu trúc thuật toán điều khiển, giảm khối lượng tính toán của bộ vi xử lý trên tàu mà vẫn đảm bảo kiểm soát đầy đủ vị trí không gian 3D và hướng đi của phương tiện.

2. Khái niệm "hệ thiếu cơ cấu chấp hành" (UMS) trong luận án được hiểu như thế nào đối với AUV 4 DOF?

AUV 4 DOF trong luận án có 4 biến trạng thái đầu ra cần điều khiển ($x, y, z, \psi$) nhưng số lượng tín hiệu tác động điều khiển độc lập ít hơn 4 (thường chỉ có lực đẩy dọc trục $X_{pl}$ và mô-men quay trở $N$ từ cánh lái hướng, kết hợp cánh lái sâu cho trục $z$, không có lực đẩy trực tiếp theo trục ngang $y$). Chuyển động trượt ngang $y$ phụ thuộc gián tiếp vào vận tốc dọc và góc hướng, tạo nên bài toán điều khiển phi tuyến phức tạp thuộc lớp hệ UMS.

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

Mạng nơ-ron RBF (hàm hướng tâm) hai lớp đóng vai trò là bộ xấp xỉ thích nghi trực tuyến các hàm phi tuyến bất định chứa các ma trận Coriolis $C(v)$ và ma trận thủy động $D(v)$. Nhờ khả năng học thích nghi theo luật cập nhật Lyapunov, mạng nơ-ron bù đắp các sai lệch mô hình và nhiễu dòng chảy, giúp bộ điều khiển trượt tầng không cần biết chính xác tham số đối tượng mà vẫn triệt tiêu sai số bám và hạn chế hiện tượng rung giật tín hiệu điều khiển.

4. Điểm khác biệt cơ bản giữa bộ điều khiển AFB (Chương 2) và ANHSMC (Chương 3) là gì?

  • Bộ điều khiển AFB: Tiếp cận theo phương pháp cuốn chiếu (Backstepping), đưa hệ về dạng đủ cơ cấu chấp hành bằng các biến điều khiển ảo ở các bước trung gian, sau đó dùng hệ logic mờ để chỉnh định tham số bù thích nghi.
  • Bộ điều khiển ANHSMC: Tiếp cận trực tiếp cấu trúc của hệ thiếu cơ cấu chấp hành bằng cách phân chia không gian trạng thái thành các mặt trượt con và tổng hợp thành mặt trượt tầng (HSMC), kết hợp mạng nơ-ron RBF để xấp xỉ trực tiếp các hàm phi tuyến bất định của ma trận khối lượng và ma trận cản.

5. Luận án đã sử dụng công cụ và phương pháp nào để kiểm chứng tính đúng đắn của các bộ điều khiển đề xuất?

Tác giả sử dụng phương pháp phân tích toán học dựa trên hàm mục tiêu Lyapunov để chứng minh tính ổn định tiệm cận của hệ thống kín. Sau đó, các thuật toán được lập trình, mô phỏng kiểm chứng trên phần mềm chuyên dụng MATLAB/Simulink với các bộ tham số thủy động học thực tế của AUV trong nhiều kịch bản quỹ đạo (đường thẳng, hàm điều hòa, thay đổi độ sâu 8 m, 10 m) dưới tác động của nhiễu môi trường.

Kết luận

Luận án tiến sĩ của tác giả Vũ Văn Quang đã giải quyết trọn vẹn bài toán nâng cao chất lượng điều khiển bám quỹ đạo cho phương tiện chuyển động ngầm tự hành (AUV) 4 bậc tự do thuộc hệ thiếu cơ cấu chấp hành có mô hình bất định. Thông qua việc đề xuất hai cấu trúc điều khiển thích nghi hiện đại gồm Backstepping thích nghi mờ (AFB) và điều khiển trượt tầng thích nghi nơ-ron (ANHSMC), công trình đã cung cấp các giải pháp kỹ thuật có cơ sở toán học vững chắc, được chứng minh ổn định theo tiêu chuẩn Lyapunov. Kết quả mô phỏng số trên MATLAB/Simulink khẳng định khả năng bám quỹ đạo chính xác, giảm thiểu thời gian quá độ và nâng cao tính bền vững trước tác động của dòng chảy môi trường biển. Công trình là tài liệu tham khảo có giá trị chuyên môn cao cho công tác nghiên cứu, đào tạo và phát triển công nghệ tự động hóa phương tiện ngầm tự hành.