Tổng quan luận án

Tính cấp thiết và khoảng trống nghiên cứu

Hệ thống điều khiển hướng đi của tàu thủy (máy lái tự động) đóng vai trò then chốt trong việc bảo đảm an toàn hàng hải và tối ưu hóa hiệu quả hành trình. Thuật toán điều khiển tỷ lệ - tích phân - vi phân (PID) truyền thống được ứng dụng từ năm 1922 và hiện vẫn chiếm hơn 90% trong các ứng dụng công nghiệp nhờ cấu trúc đơn giản, độ tin cậy và tính bền vững cao. Tuy nhiên, tàu thủy là một đối tượng chuyển động có đặc tính động học phi tuyến mạnh, các thông số mô hình thay đổi liên tục theo tải trọng, tốc độ và chịu tác động ngẫu nhiên của các yếu tố nhiễu loạn môi trường biển như sóng, gió, dòng chảy.

Để thiết kế bộ điều khiển PID truyền thống đạt chất lượng cao, người thiết kế bắt buộc phải xác định chính xác mô hình toán học động học và động lực học của con tàu. Khi các tham số mô hình biến đổi hoặc chịu nhiễu ngoại cảnh không xác định, bộ điều khiển PID với bộ tham số cố định không thể duy trì chất lượng điều khiển tối ưu. Xu hướng nghiên cứu hiện nay tập trung vào việc kết hợp lý thuyết điều khiển thông minh—đặc biệt là mạng nơ-ron nhân tạo (ANN)—với bộ điều khiển PID nhằm tự động chỉnh định các tham số $K_p$, $K_i$, $K_d$ trong thời gian thực.

Tại Việt Nam, nghiên cứu và ứng dụng các hệ thống điều khiển tự động hiện đại cho tàu thủy vẫn còn khiêm tốn. Việc nghiên cứu ứng dụng bộ điều khiển PID thích nghi dựa trên mạng nơ-ron nhân tạo cho tàu thủy là yêu cầu kỹ thuật cấp thiết, phù hợp với định hướng phát triển ngành công nghiệp đóng tàu và vận tải biển trong Chiến lược biển Việt Nam đến năm 2020, tầm nhìn đến năm 2030 và bối cảnh Cách mạng công nghiệp lần thứ tư.

Mục tiêu và câu hỏi nghiên cứu

  • Mục tiêu nghiên cứu: Phát triển ứng dụng bộ điều khiển PID thích nghi dựa trên mạng nơ-ron nhân tạo cho hệ thống điều khiển hướng đi tàu thủy; nâng cao chất lượng điều khiển, độ chính xác dẫn đường và khả năng thích nghi với nhiễu loạn môi trường; kiểm chứng tính khả thi và hiệu quả của thuật toán đề xuất thông qua mô phỏng số và thực nghiệm trên mô hình tàu vật lý.
  • Câu hỏi/nhiệm vụ nghiên cứu (theo trình tự văn bản):
    1. Xây dựng cơ sở lý thuyết kết hợp giữa bộ điều khiển PID và mạng nơ-ron nhân tạo nhằm tự động chỉnh định tham số $K_p$, $K_i$, $K_d$ theo thời gian thực cho hệ thống lái tàu thủy.
    2. Phát triển thuật toán huấn luyện tăng cường cho mạng nơ-ron lan truyền ngược (BPNN) nhằm nâng cao tốc độ hội tụ và độ thích nghi trực tuyến của hệ thống.
    3. Xây dựng và tích hợp bộ nhận dạng nơ-ron mô hình vào - ra trực tuyến để nâng cao chất lượng điều khiển theo nguyên lý điều khiển dự báo thời gian thực.
    4. Thực hiện mô phỏng kiểm chứng thuật toán trên mô hình toán học tàu hàng Mariner trong điều kiện có và không có tác động của sóng, gió, dòng chảy bằng phần mềm MATLAB.
    5. Thiết kế và triển khai thực nghiệm hệ thống điều khiển trên mô hình tàu thu nhỏ trong bể thử để đánh giá khả năng bám quỹ đạo và giữ hướng đi.

Đối tượng và phạm vi nghiên cứu

  • Đối tượng nghiên cứu: Hệ thống điều khiển hướng đi của tàu thủy, trọng tâm là hệ thống máy lái tự động tàu thủy.
  • Phạm vi nghiên cứu:
    • Phạm vi lý thuyết và thuật toán: Các thuật toán điều khiển thích nghi kết hợp bộ điều khiển PID và mạng nơ-ron nhân tạo (mạng lan truyền ngược BPNN với thuật toán huấn luyện tăng cường, mạng hàm cơ sở xuyên tâm RBF); phương pháp nhận dạng hệ thống nơ-ron vào - ra trực tuyến.
    • Phạm vi mô phỏng: Mô hình toán học tàu hàng Mariner trong không gian 6 bậc tự do kết hợp mô hình nhiễu sóng, gió và dòng chảy, thực hiện trên phần mềm MATLAB.
    • Phạm vi thực nghiệm: Mô hình tàu thủy thu nhỏ tự hành di chuyển theo quỹ đạo đặt trước trong môi trường bể thử tại Trường Đại học Giao thông Vận tải Thành phố Hồ Chí Minh.

Tổng quan tài liệu và vị trí của luận án

Các hướng nghiên cứu trước đây

Tác giả luận án đã hệ thống hóa các công trình nghiên cứu trong và ngoài nước liên quan đến bộ điều khiển PID, mạng nơ-ron và máy lái tự động tàu thủy:

Nhóm tác giả / Tác giả Năm Nội dung và kết quả chính
Nicolas Minorsky 1922 Đặt nền móng áp dụng thuật toán điều khiển PID vào hệ thống máy lái tự động tàu thủy.
Widrow và Streans 1985 Đề xuất thuật toán ứng dụng khả năng dự đoán của mạng nơ-ron nhân tạo trong điều khiển thích nghi.
Brandt, Lin và Saikalis 1990s Sử dụng mạng nơ-ron thích nghi tương tác (ANNAI) để điều chỉnh các trọng số mạng cho bộ điều khiển PID.
Junghui và Huang 2000s Nghiên cứu thuật toán nơ-ron nhằm ngăn chặn sự tách rời tính phi tuyến của quá trình điều khiển.
Martins và Coelho; Andrasik và cộng sự 2000s Nghiên cứu ứng dụng rộng rãi bộ điều khiển PID nơ-ron tự chỉnh định tham số $K_p, K_i, K_d$ trong các hệ thống công nghiệp.
Ming-Chung Fang và cộng sự 2010 Đề xuất bộ điều khiển PID nơ-ron tự điều chỉnh gồm mạng nhận dạng hệ thống (NN1) và mạng điều chỉnh tham số (NN2) để giảm lắc ngang cho tàu thủy trong sóng ngẫu nhiên theo phương pháp điều khiển gián tiếp.
Xingxing Huo và cộng sự 2012 Ứng dụng PID dựa trên mạng nơ-ron lan truyền ngược (BPNN) 3 lớp để điều khiển hướng tàu có xét đến sóng, gió, dòng chảy; tuy nhiên thuật toán giảm gradient có tốc độ hội tụ chậm và dễ rơi vào cực tiểu địa phương.
Zeyu Li và cộng sự 2012 Kết hợp bộ điều khiển PID với mạng nơ-ron hàm cơ sở xuyên tâm (RBF) thông qua ma trận Jacobi để điều chỉnh tham số thời gian thực, loại bỏ ảnh hưởng bất định của mô hình và nhiễu loạn.
Rodrigo Hernández-Alvarado và cộng sự 2016 Ứng dụng bộ điều khiển PID tự chỉnh định dùng mạng BPNN cho phương tiện ngầm điều khiển từ xa (ROV), giảm sai số bình phương trung bình 50% so với PID thông thường nhưng tốc độ hội tụ còn chậm.
Nguyễn Hoàng Dũng 2000s Kết hợp điều khiển phản hồi (PID) và truyền thẳng (mạng nơ-ron lan truyền ngược giảm gradient với tốc độ học thích nghi) cho đối tượng phi tuyến tại Việt Nam.
Nguyễn Phùng Hưng 2000s Ứng dụng mạng nơ-ron nhân tạo vào máy lái tự động kiểu thích nghi cho tàu thủy.
Nguyễn Công Vịnh 2000s Nghiên cứu ứng dụng bộ điều khiển logic mờ trong máy lái tự động tàu thủy.
Phạm Hữu Đức Dục 2010s Ứng dụng mô hình điều khiển dự báo (MPC) để điều khiển thích nghi hướng chuyển động tàu thủy khi có nhiễu.
Nguyễn Chí Ngôn 2010s Xây dựng bộ điều khiển PID thích nghi cho hệ ổn định áp suất dựa trên bộ nhận dạng dùng mạng nơ-ron RBF.

Khoảng trống nghiên cứu luận án lựa chọn giải quyết

Mặc dù mạng nơ-ron lan truyền ngược đã được thử nghiệm cho bài toán điều khiển tàu thủy, thuật toán lan truyền ngược truyền thống sử dụng phương pháp giảm độ lệch gradient thường có tốc độ hội tụ chậm, dễ mắc kẹt tại các cực tiểu cục bộ và khả năng đáp ứng trực tuyến bị hạn chế khi môi trường biển biến động nhanh. Đa số các nghiên cứu nhận dạng trước đây chỉ tập trung vào mô hình tuyến tính tĩnh hoặc đòi hỏi quá trình huấn luyện ngoại tuyến phức tạp với tập dữ liệu lớn.

Luận án giải quyết khoảng trống này bằng cách:

  1. Phát triển thuật toán huấn luyện tăng cường cho mạng lan truyền ngược (BPNN) để đẩy nhanh tốc độ hội tụ, cho phép cập nhật trực tuyến liên tục các trọng số mạng nhằm điều chỉnh các tham số $K_p, K_i, K_d$ của bộ điều khiển PID.
  2. Thiết kế bộ nhận dạng nơ-ron mô hình vào - ra trực tuyến có khả năng tự thích nghi với mô hình động học phi tuyến biến đổi theo thời gian của tàu thủy.
  3. Thực hiện kiểm chứng toàn diện từ mô phỏng số đến thực nghiệm trên mô hình tàu vật lý thực tế trong bể thử.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Cơ sở lý thuyết và khung phân tích

  • Lý thuyết mạng nơ-ron nhân tạo (ANN):

    • Đơn vị xử lý (nơ-ron/node): Nhận vector đầu vào $x_i$, nhân với trọng số liên kết $w_{ji}$, cộng độ lệch $\theta_j$ để tạo đầu vào mạng $a_j = \sum_{i=1}^n w_{ji} x_i + \theta_j$ (hoặc luật sigma-pi: $a_j = \sum_{i=1}^n w_{ji} \prod_{k=1}^m x_{ik} + \theta_j$). Tín hiệu ra $z_j = g(a_j)$ được xác định qua hàm kích hoạt vô hướng.
    • Các hàm truyền: Tuyến tính (Identity), giới hạn cứng (Hard-Limit/Heaviside: $g(x)=1$ nếu $x \ge 0$, $g(x)=0$ nếu $x < 0$), hàm Sigmoid ($g(x) = 1/(1+e^{-x})$) và hàm Tang-Sigma ($g(x) = (1-e^{-x})/(1+e^{-x})$).
    • Cấu trúc mạng: Mạng truyền thẳng nhiều lớp (Feedforward Neural Network) và mạng hồi quy (Recurrent Neural Network).
    • Nhận dạng hệ thống: Nhận dạng mô hình và nhận dạng tham số theo cấu trúc song song hoặc chuỗi song song; sử dụng sai số $e = y - \hat{y}$ để huấn luyện trọng số qua giải thuật lan truyền sai số ngược.
    • Phương pháp điều khiển: Điều khiển trực tiếp (cập nhật trực tiếp trọng số mạng không cần huấn luyện trước mô hình) và điều khiển gián tiếp (sử dụng mạng nhận dạng kết hợp mạng điều khiển).

  • Cơ sở lý thuyết động học và động lực học tàu thủy 6 bậc tự do (SNAME 1950 & Fossen 1994):

    • Các hệ tọa độ tham chiếu:
      • Hệ tọa độ quán tính tâm Trái Đất (ECI - ${i}$): Gốc tại tâm Trái Đất, dùng cho định hướng quán tính.
      • Hệ tọa độ cố định Trái Đất (ECEF - ${e}$): Gốc tại tâm Trái Đất, quay cùng Trái Đất với vận tốc góc $\omega_e = 7.2921 \times 10^{-5}\text{ rad/s}$.
      • Hệ tọa độ địa lý Bắc - Đông - Xuống (NED - ${n}$): Gốc $O_n$ gắn với mặt phẳng tiếp xúc mặt cầu/Ellipsoid Trái Đất tại vị trí tàu. Trục $x_n$ hướng Bắc, $y_n$ hướng Đông, $z_n$ hướng vuông góc xuống tâm Trái Đất.
      • Hệ tọa độ gắn với thân tàu (BODY - ${b}$): Gốc $O_b$ đặt tại trọng tâm hoặc điểm giữa tàu ($CO$). Trục $x_b$ hướng dọc từ đuôi đến mũi, $y_b$ hướng ngang từ mạn trái sang mạn phải, $z_b$ hướng thẳng đứng từ trên xuống đáy.
Bậc tự do Tên chuyển động Lực và Moment Vận tốc dài / góc Vị trí / Góc Euler
1 Chuyển động tiến dọc trục $x$ (Surge) $X$ $u$ $x$
2 Chuyển động dạt ngang trục $y$ (Sway) $Y$ $v$ $y$
3 Chuyển động đứng dọc trục $z$ (Heave) $Z$ $w$ $z$
4 Chuyển động lắc ngang quanh trục $x$ (Roll) $K$ $p$ $\phi$
5 Chuyển động lắc dọc quanh trục $y$ (Pitch) $M$ $q$ $\theta$
6 Chuyển động quay trở quanh trục $z$ (Yaw) $N$ $r$ $\psi$
  • Phương trình động học 6 bậc tự do: $\dot{\eta} = J(\eta)\nu$, trong đó vector vị trí/hướng $\eta = [p_{b/n}^n, \Theta_{nb}]^T$, vector vận tốc $\nu = [v_{b/n}^b, \omega_{b/n}^b]^T$, và ma trận chuyển đổi tọa độ $R_b^n(\Theta_{nb})$ kết hợp ma trận chuyển đổi vận tốc góc $T_{\Theta}(\Theta_{nb})$.
  • Phương trình động lực học vật rắn Fossen (1994): $$M_{RB}\dot{\nu} + C_{RB}(\nu)\nu = \tau_{RB}$$ Trong đó $M_{RB}$ là ma trận khối lượng tàu (chứa khối lượng $m$, tọa độ trọng tâm $x_g, y_g, z_g$ và các moment quán tính $I_x, I_y, I_z, I_{xy}, I_{yz}, I_{zx}$); $C_{RB}(\nu)$ là ma trận lực Coriolis và lực hướng tâm; $\tau_{RB} = \tau_H + \tau_{wind,wave} + \tau$ là tổng vector ngoại lực gồm thủy động lực học, sóng gió và lực điều khiển từ bánh lái.
  • Thuật toán dẫn đường: Sử dụng thuật toán đường ngắm LOS (Line-of-Sight) để tính toán hướng đi đặt $\psi_d$ từ tọa độ các điểm chuyển hướng trên quỹ đạo.

Phương pháp nghiên cứu thực tế

  • Phương pháp nghiên cứu lý thuyết: Phân tích, tổng hợp hệ thống điều khiển PID thông thường và mạng nơ-ron nhân tạo; thiết lập mô hình toán học giải tích động lực học tàu; xây dựng thuật toán điều khiển thích nghi PID - BPNN kết hợp bộ nhận dạng nơ-ron trực tuyến.
  • Phương pháp mô phỏng số: Thiết lập chương trình mô phỏng trên nền tảng phần mềm MATLAB/Simulink với mô hình toán học của tàu hàng Mariner, tích hợp mô hình nhiễu loạn sóng, gió và dòng chảy ngẫu nhiên; tính toán sai số bình phương tích lũy của hướng đi và góc bánh lái để đánh giá định lượng.
  • Phương pháp thực nghiệm: Thiết kế, lắp ráp mô hình tàu thủy thu nhỏ tích hợp vi xử lý điều khiển, cảm biến la bàn/định vị và cơ cấu bẻ lái; tiến hành thả thử nghiệm thực tế trong bể thử tại Trường Đại học Giao thông Vận tải Thành phố Hồ Chí Minh theo quỹ đạo định sẵn.

Nguồn dữ liệu nghiên cứu

  • Dữ liệu thông số hình học, thủy động lực học của tàu hàng Mariner (trình bày tại Phụ lục 1 của luận án).
  • Mô hình phổ sóng, vận tốc gió $V_w$ và hướng gió tương đối $\gamma_w$, dòng chảy mô phỏng.
  • Dữ liệu thực nghiệm thu nhận trực tiếp từ hệ thống cảm biến trên mô hình tàu thu nhỏ trong bể thử (góc mũi tàu $\psi$, góc bẻ lái $\delta$, tọa độ quỹ đạo $x, y$).

Nội dung chính theo từng chương

Chương 1. Tổng quan vấn đề nghiên cứu và mạng nơ-ron nhân tạo trong điều khiển

Chương 1 hệ thống hóa cơ sở lý thuyết tổng quan phục vụ cho toàn bộ đề tài:

  • Trình bày lịch sử phát triển của bộ điều khiển PID từ công trình của Nicolas Minorsky (1922) và tổng quan các hướng cải tiến PID hiện đại (kết hợp logic mờ, thuật toán di truyền, mạng nơ-ron nhân tạo).
  • Phân tích chi tiết lý thuyết mạng nơ-ron nhân tạo: cấu trúc đơn vị xử lý, các hàm truyền (tuyến tính, hard-limit, sigmoid, tan-sigmoid), cấu trúc mạng truyền thẳng và mạng hồi quy, các phương pháp học (có giám sát, không giám sát, tăng cường).
  • Phân tích nguyên lý nhận dạng hệ thống bằng mạng nơ-ron (mô hình nhận dạng cơ bản, nhận dạng tham số, nhận dạng cấu trúc song song và chuỗi song song) và hai cấu trúc điều khiển nơ-ron: điều khiển trực tiếp và điều khiển gián tiếp.
  • Đánh giá ưu nhược điểm của các bộ điều khiển PID nơ-ron điển hình:
    • Bộ điều khiển PID - BPNN (Huo et al., 2012): Mạng 3 lớp tự chỉnh định $K_p, K_i, K_d$ theo hàm chỉ tiêu $E(k) = \frac{1}{2}(r_{in}(k) - y_{out}(k))^2$; nhược điểm là tốc độ hội tụ chậm do dùng phương pháp giảm gradient đơn thuần.
    • Bộ điều khiển PID - RBF (Li et al., 2012): Sử dụng mạng hàm cơ sở xuyên tâm với hàm chất lượng $J_{RBF} = \frac{1}{2}(y(k) - y_m(k))^2$ và ma trận Jacobi để chỉnh định tham số.
  • Thiết lập cơ sở lý thuyết chuyển động tàu thủy: Định nghĩa 4 hệ trục tọa độ tham chiếu (ECI, ECEF, NED, BODY), bảng ký hiệu 6 bậc tự do theo chuẩn SNAME (1950), ma trận biến đổi tọa độ Euler $R_b^n(\Theta_{nb})$ và $T_{\Theta}(\Theta_{nb})$, phương trình động học $\dot{\eta} = J(\eta)\nu$ và phương trình động lực học vật rắn Fossen (1994) với ma trận khối lượng $M_{RB}$ và ma trận Coriolis $C_{RB}(\nu)$.

Chương 2. Bộ điều khiển PID nơ-ron thích nghi dựa trên mạng nơ-ron lan truyền ngược cho hệ thống điều khiển hướng đi tàu thủy

Chương 2 tập trung phát triển các thuật toán điều khiển mới:

  • Bộ điều khiển PID nơ-ron không có bộ nhận dạng:
    • Thuật toán PID tuyến tính dạng rời rạc: $$u(t) = K_p e(t) + \frac{1}{T_i}\int_0^t e(t)dt + T_d \frac{de(t)}{dt}$$ với sai số $e(t) = y(t) - r(t)$.
    • Mạng nơ-ron lan truyền ngược BPNN gồm 3 lớp: lớp vào có $M$ nơ-ron, lớp ẩn có $Q$ nơ-ron và lớp ra có 3 nơ-ron tương ứng với 3 hệ số $K_p, K_i, K_d$.
    • Tác giả bổ sung thuật toán huấn luyện tăng cường (enhanced backpropagation) giúp hệ thống tự động tối ưu hóa tốc độ học, tránh rơi vào điểm cực tiểu cục bộ và tăng tốc độ thích nghi khi điều chỉnh tham số PID trực tuyến.
  • Bộ điều khiển PID nơ-ron kết hợp bộ nhận dạng nơ-ron trực tuyến:
    • Hệ thống gồm hai khối nơ-ron phối hợp: Khối nơ-ron điều khiển (NN1 - cập nhật tham số PID) và khối nơ-ron nhận dạng (NN2 - nhận dạng mô hình động học tàu).
    • Bộ nhận dạng NN2 sử dụng mạng nơ-ron nhiều lớp truyền thẳng được huấn luyện trực tuyến liên tục theo phương pháp tín hiệu vào - ra (input-output model).
    • NN2 xấp xỉ chính xác các đặc tính động học phi tuyến biến đổi theo thời gian của con tàu. Tín hiệu đầu ra dự báo từ NN2 được phản hồi về NN1, giúp hệ thống vận hành theo nguyên lý điều khiển dự đoán theo thời gian thực (real-time predictive control), cải thiện vượt bậc chất lượng điều khiển so với hệ thống không có nhận dạng.

Chương 3. Kết quả mô phỏng

Chương 3 trình bày các kết quả tính toán mô phỏng số trên phần mềm MATLAB với đối tượng là tàu hàng Mariner:

  • Mô hình mô phỏng: Tích hợp phương trình động lực học tàu Mariner với mô hình nhiễu loạn sóng biển, vận tốc gió $V_w$ và hướng gió tương đối $\gamma_w$.
  • Đánh giá BĐK PID nơ-ron không có bộ nhận dạng:
    • Khi không có gió và nhiễu: Bộ điều khiển tự động điều chỉnh nhanh các tham số $K_p, K_i, K_d$ đạt trạng thái xác lập; góc bẻ lái mượt mà, độ vọt lố nhỏ và thời gian quá độ ngắn hơn đáng kể so với PID truyền thống. Số liệu định lượng được tổng hợp qua Bảng 3.1 (tổng bình phương độ lệch hướng và tổng bình phương góc bẻ lái).
    • Khi có gió và nhiễu tác động: Mạng BPNN tăng cường thích nghi nhanh với tác động nhiễu, duy trì ổn định hướng đi của tàu; Bảng 3.2 ghi nhận tổng bình phương sai số lệch hướng và góc bẻ lái giảm so với phương pháp thông thường.
  • Đánh giá BĐK PID nơ-ron có bộ nhận dạng nơ-ron NN2:
    • Khi không có gió và nhiễu: Bộ nhận dạng NN2 bám sát tín hiệu ra thực tế của tàu; bộ tham số $K_p, K_i, K_d$ được tinh chỉnh tối ưu; Bảng 3.3 thể hiện sai số hướng đi và góc bẻ lái được triệt tiêu nhanh chóng.
    • Khi có gió và nhiễu tác động: Cấu trúc điều khiển kết hợp NN1 và NN2 phát huy khả năng kháng nhiễu vượt trội. Đầu ra của NN2 dự báo chính xác xu hướng lệch hướng do sóng gió gây ra, giúp NN1 đưa ra lệnh bẻ lái kịp thời; Bảng 3.4 chứng minh tổng bình phương sai số lệch hướng và năng lượng bẻ lái giảm rõ rệt so với trường hợp không có bộ nhận dạng.

Chương 4. Kết quả thực nghiệm

Chương 4 kiểm chứng thuật toán trên mô hình vật lý:

  • Điều kiện thực nghiệm: Triển khai trên mô hình tàu thủy thu nhỏ tự hành trong bể thử tại Trường Đại học Giao thông Vận tải Thành phố Hồ Chí Minh. Tàu được nạp trước quỹ đạo hành trình mong muốn gồm nhiều điểm chuyển hướng (waypoints).
  • Thiết lập hệ thống: Tích hợp bộ điều khiển PID nơ-ron thích nghi với thuật toán dẫn đường ngắm LOS (Line-of-Sight) để điều khiển góc bẻ lái bánh lái.
  • Kết quả đo đạc thực nghiệm:
    • Tàu bám sát quỹ đạo di chuyển mong muốn với độ chính xác cao.
    • Sai số bám quỹ đạo ngang (cross-track error) và sai số góc mũi tàu ($\psi - \psi_d$) nhanh chóng hội tụ về lân cận 0 sau mỗi lần đổi hướng tại các điểm ngoặt.
    • Góc bẻ bánh lái $\delta$ thay đổi êm thuận, không xuất hiện hiện tượng dao động cưỡng bức tần số cao (chattering), bảo vệ cơ cấu lái cơ khí.
    • Các đồ thị thực nghiệm (đáp ứng quỹ đạo, sai số bám, sai số góc mũi tàu, góc bánh lái) khẳng định tính khả thi và độ tin cậy của thuật toán khi chạy trong môi trường nước thực tế.

Kết quả và những đóng góp mới

Các đóng góp mới về mặt khoa học và thực tiễn

  1. Hoàn thiện phương pháp điều chỉnh tham số PID bằng mạng nơ-ron trực tuyến: Xây dựng giải thuật tính toán tường minh luật điều chỉnh ba tham số $K_p, K_i, K_d$ của bộ điều khiển PID bằng mạng nơ-ron lan truyền ngược (BPNN). Bổ sung thuật toán huấn luyện tăng cường trực tuyến liên tục trong suốt quá trình vận hành, giúp khắc phục nhược điểm hội tụ chậm của thuật toán lan truyền ngược truyền thống trong điều khiển tàu thủy.
  2. Thiết kế bộ nhận dạng nơ-ron trực tuyến cho mô hình tàu phi tuyến: Đề xuất và ứng dụng thành công bộ nhận dạng nơ-ron nhiều lớp truyền thẳng theo phương pháp tín hiệu vào - ra (NN2), được huấn luyện trực tuyến tăng cường để nhận dạng mô hình động học tàu thủy phi tuyến biến đổi theo thời gian. Sự kết hợp giữa bộ nhận dạng NN2 và bộ điều khiển NN1 tạo nên cấu trúc điều khiển dự đoán thời gian thực, nâng cao năng lực kháng nhiễu sóng gió.
  3. Thực nghiệm thành công trên mô hình vật lý: Hiện thực hóa thuật toán từ mô phỏng lý thuyết trên MATLAB sang hệ thống nhúng điều khiển thực tế trên mô hình tàu thu nhỏ trong bể thử, chứng minh tính khả thi kỹ thuật và độ tin cậy của bộ điều khiển đề xuất.

Kiến nghị và giải pháp đề xuất

  • Đề xuất ứng dụng cấu trúc PID nơ-ron thích nghi vào việc nâng cấp, hiện đại hóa hệ thống máy lái tự động trang bị trên các đội tàu vận tải biển trong nước.
  • Ứng dụng kết quả và thuật toán nhận dạng nơ-ron vào các bài toán điều khiển tự động phức tạp khác trong lĩnh vực tàu thủy như: hệ thống điều khiển vây giảm lắc ngang tàu thủy (fin stabilizer) và hệ thống định vị động học tàu thủy (Dynamic Positioning - DP).

Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp

Hạn chế của nghiên cứu

  • Thử nghiệm thực nghiệm của luận án mới chỉ dừng lại ở quy mô mô hình tàu thu nhỏ hoạt động trong môi trường bể thử có kiểm soát (Trường Đại học Giao thông Vận tải Thành phố Hồ Chí Minh), chưa được kiểm chứng trực tiếp trên tàu hàng kích thước thật trong điều kiện biển khơi với sóng gió cấp cao.
  • Mô hình toán học và thuật toán nhận dạng nơ-ron tập trung chủ yếu vào chuyển động trên mặt phẳng ngang (3 bậc tự do: surge, sway, yaw kết hợp điều khiển hướng) trong mối liên hệ với phương trình 6 bậc tự do tổng quát.

Hướng phát triển tiếp theo

  • Mở rộng triển khai thử nghiệm thực tế thuật toán điều khiển PID nơ-ron thích nghi trên các tàu biển thật hoạt động trên các tuyến luồng hàng hải thực tế.
  • Phát triển cấu trúc điều khiển nơ-ron thích nghi đa biến ứng dụng đồng thời cho bài toán điều khiển dẫn đường kết hợp giảm lắc ngang tàu thủy trong sóng ngẫu nhiên.
  • Nghiên cứu ứng dụng thuật toán cho hệ thống định vị động (DP) phục vụ các tàu công trình, tàu dịch vụ dầu khí hoạt động ngoài khơi.

Giá trị tham khảo

  • Đối với nghiên cứu sinh, học viên cao học và giảng viên ngành Khoa học Hàng hải, Điều khiển Tự động:
    • Cung cấp tài liệu tham khảo chi tiết về phương pháp mô hình hóa động học, động lực học tàu thủy 6 bậc tự do theo chuẩn SNAME (1950) và mô hình Fossen (1994) tại Chương 1 và Phụ lục 1.
    • Cung cấp phương pháp luận và thuật toán kết hợp mạng nơ-ron nhân tạo với bộ điều khiển PID, thuật toán huấn luyện tăng cường và nhận dạng mô hình vào - ra tại Chương 2.
  • Đối với kỹ sư thiết kế và các đơn vị công nghiệp đóng tàu:
    • Tham khảo quy trình xây dựng mô hình mô phỏng máy lái tự động trên phần mềm MATLAB (Chương 3).
    • Tham khảo giải pháp thiết kế phần cứng, bố trí thí nghiệm và thuật toán dẫn đường ngắm LOS kết hợp điều khiển hướng đi trên mô hình tàu thực tế (Chương 4).

Câu hỏi thường gặp

1. Bộ điều khiển PID nơ-ron thích nghi trong luận án thực hiện việc tự động điều chỉnh các tham số $K_p, K_i, K_d$ như thế nào?

Trong cấu trúc đề xuất, bộ điều khiển PID đảm nhiệm việc tính toán tín hiệu điều khiển góc bẻ lái bánh lái $u(t)$ dựa trên sai số hướng đi $e(t) = y(t) - r(t)$. Mạng nơ-ron lan truyền ngược 3 lớp (BPNN) nhận các tín hiệu trạng thái và sai số đầu vào để tính toán, cập nhật trực tuyến ba trọng số đầu ra tương ứng với ba tham số $K_p, K_i, K_d$. Thuật toán huấn luyện tăng cường giúp mạng tối ưu hóa tốc độ học và liên tục điều chỉnh các hệ số này theo thời gian thực để cực tiểu hóa hàm chỉ tiêu sai số $E(k) = \frac{1}{2}(r_{in}(k) - y_{out}(k))^2$.

2. Vai trò của bộ nhận dạng nơ-ron NN2 trong cấu trúc điều khiển ở Chương 2 là gì?

Bộ nhận dạng nơ-ron NN2 sử dụng mạng nơ-ron truyền thẳng nhiều lớp, được huấn luyện trực tuyến liên tục theo phương pháp tín hiệu vào - ra để mô hình hóa mối quan hệ động học phi tuyến của con tàu. Tín hiệu đầu ra dự báo $\hat{y}$ từ NN2 cung cấp thông tin động học tức thời cho mạng điều khiển NN1, giúp hệ thống thực hiện cơ chế điều khiển dự đoán theo thời gian thực, nhờ đó nâng cao độ chính xác bám hướng và khả năng thích nghi khi có nhiễu sóng, gió tác động.

3. Luận án đã sử dụng đối tượng tàu thủy và điều kiện môi trường nào để thực hiện các bài toán mô phỏng trong Chương 3?

Tác giả sử dụng mô hình toán học của tàu hàng Mariner (Mariner cargo ship) tích hợp các phương trình động lực học thủy động. Các kịch bản mô phỏng được thực hiện trên phần mềm MATLAB dưới hai điều kiện:

  1. Điều kiện lý tưởng: Không có tác động của gió và nhiễu sóng.
  2. Điều kiện môi trường thực tế: Tích hợp mô hình nhiễu loạn sóng biển, vận tốc gió $V_w$, hướng gió tương đối $\gamma_w$ và dòng chảy.

4. Thử nghiệm thực nghiệm của luận án được tiến hành ở đâu và nhằm mục đích gì?

Thực nghiệm được tiến hành trên mô hình tàu thủy thu nhỏ tự hành trong bể thử tại Trường Đại học Giao thông Vận tải Thành phố Hồ Chí Minh. Mục đích là kiểm chứng khả năng bám quỹ đạo định trước (qua các điểm chuyển hướng waypoints) của bộ điều khiển PID nơ-ron thích nghi kết hợp thuật toán dẫn đường ngắm LOS trên môi trường vật lý thực tế, đánh giá sai số bám quỹ đạo, sai số góc mũi tàu và góc quay bánh lái.

5. Thuật toán dẫn đường LOS (Line-of-Sight) được ứng dụng như thế nào trong luận án?

Thuật toán dẫn đường LOS được sử dụng để chuyển đổi bài toán điều khiển bám quỹ đạo (tập hợp các tọa độ vị trí mong muốn trên mặt nước) thành bài toán điều khiển hướng đi. Dựa trên vị trí thực tế của tàu và vị trí điểm chuyển hướng tiếp theo, thuật toán LOS tính toán góc hướng đi mong muốn $\psi_d(t)$, từ đó cung cấp làm tín hiệu đặt đầu vào cho bộ điều khiển PID nơ-ron để sinh ra góc bẻ lái phù hợp.

Kết luận

Luận án tiến sĩ kỹ thuật của tác giả Võ Hồng Hải đã nghiên cứu và phát triển thành công bộ điều khiển PID thích nghi dựa trên mạng nơ-ron nhân tạo kết hợp thuật toán huấn luyện tăng cường và bộ nhận dạng mô hình trực tuyến cho hệ thống điều khiển hướng đi tàu thủy. Các kết quả tính toán mô phỏng trên mô hình tàu hàng Mariner và thực nghiệm trên mô hình tàu thu nhỏ tại bể thử đã chứng minh tính đúng đắn của cơ sở lý thuyết, nâng cao độ chính xác giữ hướng, giảm năng lượng bẻ lái và tăng cường khả năng thích nghi với nhiễu loạn môi trường biển. Công trình đóng góp cơ sở khoa học và giải pháp kỹ thuật hữu ích cho việc hiện đại hóa hệ thống máy lái tự động trong ngành công nghiệp đóng tàu và vận tải biển tại Việt Nam.