Tổng quan luận án

Vận tải đường biển đóng vai trò thiết yếu trong thương mại toàn cầu khi đảm nhận vận chuyển khoảng 80% khối lượng hàng hóa xuất nhập khẩu nhờ ưu thế về chi phí thấp, dung tích chuyên chở lớn và phạm vi hoạt động rộng. Nhằm nâng cao hiệu quả vận hành và bảo đảm an toàn hàng hải, việc nâng cao chất lượng của hệ thống điều khiển bám quỹ đạo tàu thủy là vấn đề có tính cấp thiết kỹ thuật cao. Tuy nhiên, việc điều khiển chuyển động của tàu thủy gặp nhiều khó khăn do hai nguyên nhân chính:

  1. Phương tiện hoạt động trong môi trường biển biến động, không có cấu trúc cố định và chịu tác động của các nhiễu đầu vào ngẫu nhiên, không dự báo trước như sóng, gió và dòng chảy hải lưu ($\tau_w = \tau_{cu} + \tau_{wa} + \tau_{wi}$), làm suy giảm chất lượng bám quỹ đạo.
  2. Động lực học tàu thủy mang bản chất phi tuyến, chứa các thành phần bất định với tham số phụ thuộc vào biến trạng thái; hệ có các đặc tính vật lý phức tạp như quán tính lớn, độ dự trữ ổn định nhỏ và có dao động.

Trong khi nguồn năng lượng lưu trữ trên tàu là hữu hạn, phần lớn các nghiên cứu trước đây chỉ tập trung vào việc ổn định hoặc bám quỹ đạo mà chưa tích hợp bài toán tối ưu hóa năng lượng tiêu thụ. Về mặt toán học, bài toán điều khiển tối ưu phi tuyến quy về việc giải phương trình vi phân đạo hàm riêng Hamilton-Jacobi-Bellman (HJB) hoặc Hamilton-Jacobi-Isaacs (HJI). Các phương trình này không có nghiệm giải tích tổng quát. Việc ứng dụng giải thuật quy hoạch động thích nghi (Adaptive Dynamic Programming - ADP) kết hợp mạng nơ-ron (Neural Network - NN) để xấp xỉ nghiệm tối ưu cho hệ lái tàu thủy chịu nhiễu vẫn là một khoảng trống nghiên cứu lớn.

Mục đích nghiên cứu của luận án là nghiên cứu, đề xuất và phát triển các bộ điều khiển bám tối ưu quỹ đạo mới nhằm nâng cao chất lượng điều khiển, tiết kiệm năng lượng và bảo đảm tính ổn định cho hệ lái tự động tàu thủy trong điều kiện có nhiễu tác động. Để hiện thực hóa mục đích này, luận án thực hiện ba nhiệm vụ cụ thể:

  1. Nghiên cứu mô hình động lực học của tàu thủy và các phương pháp điều khiển hiện đại cho hệ lái tàu thủy đã công bố trong nước và ngoài nước những năm gần đây, từ đó tìm ra hướng nghiên cứu mới cho luận án.
  2. Nghiên cứu, đề xuất thuật toán điều khiển bám tối ưu mới dựa trên giải thuật ADP có cấu trúc điều khiển Actor-Critic kết hợp với bộ ước lượng nhiễu.
  3. Nghiên cứu, đề xuất giải thuật điều khiển tối ưu bền vững dựa trên thuật toán học tăng cường tích phân với luật điều khiển ngoại tuyến (off-policy IRL) cho hệ lái tàu thủy trong điều kiện có nhiễu tác động.

Đối tượng nghiên cứu của luận án là hệ thống lái tàu nổi (như tàu tuần tra, tàu dịch vụ hậu cần), có mô hình phi tuyến bất định, chịu ảnh hưởng của nhiễu ngoài không biết trước (sóng, gió, dòng chảy) và thuộc nhóm tàu đủ cơ cấu chấp hành (fully actuated). Phạm vi nghiên cứu tập trung vào bài toán điều khiển bám tối ưu trên mặt phẳng nằm ngang ba bậc tự do (3-DOF: chuyển động dọc surge, chuyển động ngang sway, và chuyển động quay trở yaw) dựa trên lý thuyết điều khiển phi tuyến và điều khiển tối ưu, với giả thiết các thành phần nhiễu môi trường tác động lên tàu là các đại lượng bị chặn.

Tổng quan tài liệu và vị trí của luận án

Luận án đã hệ thống hóa các hướng nghiên cứu về điều khiển tàu thủy trong và ngoài nước:

Tại Việt Nam, các tác giả Khương Minh Tuấn [21], Nguyễn Đông [22], Nguyễn Hoài Nam [23] nghiên cứu điều khiển hướng đi cho các phương tiện tự hành dưới nước, không áp dụng cho mô hình tàu nổi đủ cơ cấu chấp hành. Đặng Xuân Hoài [24] thiết kế bộ điều khiển trượt mờ cho mô hình tàu thủy tuyến tính một bậc tự do Nomoto. Hoàng Thị Tú Uyên [25] đề xuất các giải thuật điều khiển thích nghi dựa trên kỹ thuật Backstepping, mặt động (Dynamic Surface Control - DSC), trượt tầng kết hợp mạng nơ-ron hướng tâm RBF cho tàu nổi choán nước để bù thành phần bất định và nhiễu. Nguyễn Hữu Quyền [26] nghiên cứu bộ điều khiển dự báo mô hình (MPC) trên cơ sở tuyến tính hóa từng đoạn kết hợp bộ quan sát trạng thái cho tàu thủy ba bậc tự do thiếu cơ cấu chấp hành (underactuated). Các công trình trong nước chủ yếu tập trung vào bài toán bám quỹ đạo hoặc giữ hướng, chưa giải quyết trọn vẹn bài toán điều khiển tối ưu năng lượng khi có bất định và nhiễu.

Trên thế giới, các mô hình điều khiển tàu phát triển từ mô hình tuyến tính hướng đi của Nomoto [27], Fossen [18, 20, 28, 29] đến các mô hình phi tuyến một bậc tự do của Norrbin [30], hai bậc tự do của Bech và Wagner Smith [31]. Các phương pháp áp dụng gồm Backstepping kết hợp mạng nơ-ron [32–34], điều khiển thích nghi [35, 36], điều khiển tối ưu LQR và điều khiển bền vững $H_\infty$ [37–40]. Khi mô hình ba bậc tự do trên mặt phẳng ngang được Fossen chuẩn hóa [17], các nghiên cứu tập trung vào hai nhánh:

  • Tàu thiếu cơ cấu chấp hành [41, 42, 44, 52]: Tương đồng với hệ thống có ràng buộc nonholonomic như xe tự hành (WMR) [53].
  • Tàu đủ cơ cấu chấp hành [46–48, 50, 51]: Nhằm xử lý bất định và ràng buộc trạng thái, các kỹ thuật Backstepping kết hợp hàm Barrier Lyapunov (BLF) [46–48, 50, 57–59], điều khiển trượt (SMC) đầu cuối tác động nhanh [50], trượt tích phân kết hợp mạng nơ-ron [49, 50], và điều khiển bám thời gian cố định kết hợp bộ quan sát nhiễu (DO) [54–56] đã được đề xuất.

Về hướng tiếp cận học tăng cường (RL) và quy hoạch động thích nghi (ADP): Các công trình của Wang và cộng sự [60, 61] áp dụng giải thuật lặp chính sách (Policy Iteration - PI) với cấu trúc mạng Actor-Critic (AC-NNs) để giải phương trình HJB cho hệ lái tàu thủy, nhưng yêu cầu phải biết chính xác động học hệ thống và bỏ qua nhiễu môi trường. Cấu trúc AC-NNs cũng được mở rộng cho phương tiện không người lái (USV) [66] và phương tiện lặn tự hành (AUV) [62]. Peng và cộng sự [63] đề xuất bộ điều khiển tối ưu hóa Backstepping (AOBC) kết hợp AC-NNs nhưng sử dụng nhiều mạng nơ-ron thành phần, cấu trúc tính toán phức tạp và không xét đến nhiễu bất định. Công trình [65] dùng AC-NNs cho tàu thiếu cơ cấu chấp hành nhưng cập nhật trọng số tuần tự và hàm critic tách rời khỏi hàm Hamilton. Công trình [64] áp dụng giải thuật học tăng cường tích phân (IRL) không cần thông tin mô hình nhưng sử dụng hàm Nussbaum và hàm chi phí không ở dạng toàn phương truyền thống.

Khoảng trống nghiên cứu được luận án xác định:

  1. Thiếu cấu trúc điều khiển bám tối ưu giải quyết đồng thời việc tối thiểu hóa hàm chi phí năng lượng và bù trừ các thành phần bất định, nhiễu tác động ngẫu nhiên cho tàu thủy đủ cơ cấu chấp hành khi có sử dụng thông tin mô hình.
  2. Thiếu giải thuật điều khiển tối ưu bền vững có khả năng triệt tiêu yêu cầu về thông tin động lực học nội của hệ thống (model-free), giải trực tiếp phương trình HJI nhằm bảo đảm độ suy giảm nhiễu $H_\infty$ trên cơ sở dữ liệu đo trạng thái trực tuyến.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Luận án dựa trên các cơ sở lý thuyết điều khiển tự động phi tuyến và tối ưu:

  • Mô hình động lực học tàu thủy 3-DOF trên mặt phẳng ngang: Theo chuẩn danh mục ký hiệu của Hiệp hội Kiến trúc Hải quân và Kỹ sư Hàng hải (SNAME 1950) và mô hình Fossen [16, 17]. Hệ tọa độ quy chiếu gồm hệ quán tính gắn với Trái Đất (NED: North-East-Down) và hệ quy chiếu gắn với thân tàu (BODY). Mô hình toán học dạng ma trận: $$\dot{\eta} = J(\psi)\nu$$ $$M\dot{\nu} + C(\nu)\nu + D(\nu)\nu + g(\eta) = \tau + \tau_w$$ Trong đó $\eta = [x, y, \psi]^T$ là vị trí và góc hướng; $\nu = [u, v, r]^T$ là vận tốc dài dọc thân, vận tốc dạt ngang và vận tốc góc quay trở; $J(\psi)$ là ma trận chuyển đổi tọa độ; $M = M_{RB} + M_A$ là ma trận quán tính tổng hợp (vật rắn và khối lượng nước kèm), đối xứng xác định dương ($M = M^T > 0$); $C(\nu) = C_{RB}(\nu) + C_A(\nu)$ là ma trận Coriolis và lực hướng tâm, có tính chất phản đối xứng ($s^T C(\nu) s = 0$); $D(\nu) = D + D_n(\nu)$ là ma trận suy giảm thủy động lực học gồm thành phần tuyến tính và phi tuyến, thỏa mãn $D(\nu) > 0$; $g(\eta)$ là véc-tơ lực phục hồi; $\tau = [\tau_u, \tau_v, \tau_r]^T$ là véc-tơ lực và mô-men do các cơ cấu chấp hành sinh ra; $\tau_w$ là véc-tơ lực và mô-men do nhiễu môi trường (sóng, gió, dòng chảy).
  • Mạng nơ-ron Perceptron đa lớp (MLP): Sử dụng mạng nơ-ron truyền thẳng một lớp ẩn với một đầu ra để xấp xỉ các hàm phi tuyến liên tục $f(x) = W^T \sigma(x) + \epsilon(x)$ trên tập compact $\Omega_x$, trong đó $W$ là ma trận trọng số lý tưởng, $\sigma(x)$ là véc-tơ hàm kích hoạt và $\epsilon(x)$ là sai số xấp xỉ.
  • Tính ổn định bị chặn tới hạn đều (UUB - Uniformly Ultimately Bounded): Sử dụng các hàm thuộc lớp $\mathcal{K}, \mathcal{K}_\infty$ và hàm Lyapunov để phân tích tính ổn định của hệ kín phi tuyến, bảo đảm quỹ đạo sai số bám và sai số ước lượng trọng số mạng nơ-ron hội tụ về một lân cận nhỏ quanh gốc tọa độ trong thời gian hữu hạn.
  • Quy hoạch động thích nghi (ADP) cấu trúc Actor-Critic: Áp dụng cho hệ phi tuyến $\dot{x} = f(x) + g(x)u$. Mạng Critic ($V(x) = W_c^T \sigma(x)$) được huấn luyện để xấp xỉ hàm Bellman tối ưu nghiệm của phương trình HJB. Mạng Actor ($u(x) = -\frac{1}{2} R^{-1} g^T(x) \nabla \sigma^T(x) W_a$) xấp xỉ luật điều khiển tối ưu nhằm cực tiểu hóa hàm chi phí toàn phương $J = \int_0^\infty (x^T Q x + u^T R u) dt$.
  • Lý thuyết trò chơi vi phân hai người có tổng bằng không (ZDGT) và thuật toán Off-Policy IRL: Áp dụng giải phương trình HJI cho hệ có nhiễu $\dot{x} = f(x) + g(x)u + k(x)d(x)$ với tiêu chuẩn suy giảm nhiễu $L_2$ ở mức $\gamma$: $$\int_0^\infty (x^T Q x + u^T R u) dt \le \gamma^2 \int_0^\infty d^T d , dt$$ Thuật toán off-policy IRL sử dụng dữ liệu trạng thái thu thập trực tuyến từ một luật điều khiển kích thích cố định, biến đổi phương trình Bellman tích phân và giải đồng thời trọng số của 3 mạng nơ-ron (Critic, Actor điều khiển $u$, và Actor nhiễu đối kháng $d$) bằng phương pháp bình phương tối thiểu (Least Squares - LS) mà không cần dùng ma trận hàm $f(x)$ của hệ thống.

Phương pháp nghiên cứu thực hiện qua các bước: phân tích lý thuyết, thiết kế thuật toán điều khiển, chứng minh tính ổn định hệ thống bằng giải tích toán học (định lý Lyapunov), và kiểm chứng định lượng bằng mô phỏng số trị trên phần mềm Matlab.

Dữ liệu mô phỏng sử dụng các thông số động lực học chuẩn của mô hình tàu thủy ba bậc tự do, quỹ đạo đặt là đường tròn, và hai kịch bản nhiễu môi trường giả lập (nhiễu hàm "1" và nhiễu hàm "2") tác động vào các kênh điều khiển.

Ký hiệu SNAME Bậc tự do Chuyển động Lực / Mô-men Vận tốc Vị trí / Góc
Surge 1 Chuyển động tiến dọc trục $x$ $X$ $u$ $x$
Sway 2 Chuyển động dạt ngang trục $y$ $Y$ $v$ $y$
Heave 3 Chuyển động trượt đứng trục $z$ $Z$ $w$ $z$
Roll 4 Chuyển động lắc ngang quanh trục $x$ $K$ $p$ $\phi$
Pitch 5 Chuyển động lắc dọc quanh trục $y$ $M$ $q$ $\theta$
Yaw 6 Chuyển động quay trở quanh trục $z$ $N$ $r$ $\psi$

Nội dung chính theo từng chương

Chương 1: Tổng quan về mô hình động lực học tàu thủy và tình hình nghiên cứu

Chương 1 thiết lập cơ sở toán học cho toàn bộ luận án:

  • Trình bày hệ thống các khung tọa độ quy chiếu: khung quán tính quy ước tâm Trái Đất (ECI), khung tham chiếu cố định Trái Đất (ECEF), khung tọa độ địa phương Bắc - Đông - Hướng xuống (NED), và khung tọa độ gắn với thân tàu (BODY).
  • Xây dựng mô hình động học và động lực học 6 bậc tự do tổng quát của tàu thủy dựa trên định luật Newton-Euler, chi tiết hóa các thành phần lực phục hồi $g(\eta)$, lực thủy động bức xạ (khối lượng nước kèm $M_A$, Coriolis thủy động $C_A(\nu)$), lực suy giảm do ma sát và sóng dòng xoáy $D(\nu)$.
  • Dưới Giả thiết 1.1 (phân bố khối lượng tàu đối xứng qua mặt phẳng $xz$ nên $I_{xy} = I_{yz} = 0$; gốc tọa độ thân tàu trùng tâm nổi $CB$ và trọng tâm $CG$ nằm trên trục $z$), mô hình được rút gọn về chuyển động 3-DOF trên mặt phẳng ngang với các biến trạng thái $\nu = [u, v, r]^T$ và $\eta = [x, y, \psi]^T$. Mô hình được xác định là hệ đủ cơ cấu chấp hành với 3 tín hiệu điều khiển độc lập tác động vào 3 trục: lực đẩy dọc $\tau_u$, lực đẩy ngang $\tau_v$ và mô-men quay trở $\tau_r$. Toàn bộ thành phần bất định tham số mô hình và nhiễu môi trường được gom thành véc-tơ hàm bất định tổng quát $\Delta(\eta, \nu)$.
  • Điểm luận các công trình nghiên cứu điều khiển tàu thủy trong và ngoài nước; phân tích ưu nhược điểm của các phương pháp điều khiển phi tuyến cổ điển, điều khiển thích nghi, điều khiển trượt và ứng dụng mạng nơ-ron.
  • Trình bày cơ sở phương pháp luận của giải thuật ADP: cấu trúc mạng nơ-ron MLP xấp xỉ hàm, khái niệm ổn định UUB cho hệ phi tuyến, giải thuật lặp chính sách (PI), kỹ thuật cập nhật song song trực tuyến (online) trọng số mạng Critic và Actor dựa trên sai số Bellman $\delta_{hjb}$, và cấu trúc thuật toán off-policy IRL để giải phương trình HJI.

Chương 2: Điều khiển bám tối ưu tàu thủy khi có mô hình

Chương 2 giải quyết bài toán điều khiển bám tối ưu cho tàu thủy trong trường hợp đã biết mô hình danh định của tàu, kết hợp giải thuật ADP với các kỹ thuật bù nhiễu:

  • Biến đổi mô hình và thiết lập hệ dừng: Đặt sai lệch bám vị trí $z_1 = \eta - \eta_d$, thiết kế vận tốc ảo cho hệ con thứ nhất $v_d = J^{-1}(\psi)(-K_1 z_1 + \dot{\eta}_d)$ với $K_1 > 0$, và sai lệch vận tốc $z_2 = \nu - v_d$. Tín hiệu điều khiển tổng quát được phân tách thành $\tau = u + \tau_d$, trong đó $\tau_d = M \dot{v}_d + C(v_d)v_d + D(v_d)v_d + g(\eta_d)$ là thành phần điều khiển truyền thẳng (feed-forward), còn $u$ là tín hiệu điều khiển tối ưu. Bằng cách đặt véc-tơ trạng thái mở rộng $X = [z_1^T, z_2^T, \eta_d^T]^T \in \mathbb{R}^9$, mô hình bám quỹ đạo được chuyển đổi thành hệ phương trình trạng thái dừng (autonomous system): $\dot{X} = F(X) + G(X)(u + \Delta)$.
  • Thiết kế bộ điều khiển ADP cấu trúc AC-NNs danh định: Khi bỏ qua bất định $\Delta$, hàm Bellman $V^(X)$ và luật điều khiển tối ưu $u^(X)$ được xấp xỉ bởi mạng Critic ($W_c$) và Actor ($W_a$). Trọng số mạng Critic được cập nhật bằng phương pháp bình phương tối thiểu có chuẩn hóa, còn mạng Actor được cập nhật theo hướng gradient sai số Bellman.
  • Thiết kế bộ điều khiển kết hợp ADP-RISE: Để xử lý thành phần bất định mô hình và nhiễu đầu vào, luận án tích hợp thêm bộ điều khiển phản hồi tích phân bền vững hàm dấu sai lệch bám (RISE - Robust Integral of the Sign of the Error). Cấu trúc điều khiển tổng hợp có dạng $\tau = u + \tau_d + \mu_{RISE}$. Tính ổn định của toàn bộ hệ thống kín được phát biểu và chứng minh bằng định lý Lyapunov, xác nhận trạng thái bám và sai số trọng số mạng nơ-ron đạt chuẩn ổn định UUB.
  • Thiết kế bộ điều khiển kết hợp ADP-DO: Luận án tiếp tục đề xuất cấu trúc tích hợp giải thuật ADP với bộ quan sát nhiễu (Disturbance Observer - DO) để ước lượng trực tiếp thành phần bất định và nhiễu $\Delta$. Tín hiệu ước lượng được đưa trực tiếp vào luật điều khiển để triệt tiêu ảnh hưởng của nhiễu.
  • Kết quả mô phỏng kiểm chứng: Các thuật toán được kiểm chứng trên Matlab với quỹ đạo bám hình tròn. Mô phỏng kiểm tra sự hội tụ của các ma trận trọng số mạng Critic và Actor; đánh giá sai lệch bám theo trục $x$, trục $y$, góc hướng $\psi$ và các tín hiệu đầu vào điều khiển. Luận án thực hiện so sánh hiệu quả giữa bộ điều khiển đề xuất ADP-DO với bộ điều khiển tối ưu hóa Backstepping (AOBC) từ công trình [63]. Kết quả đánh giá định lượng qua sai số căn phương trung bình (RMSE) tại Bảng 2.2 cho thấy bộ điều khiển đề xuất đạt độ chính xác bám cao hơn và sai số hội tụ nhanh hơn khi chịu tác động của hai kịch bản nhiễu khác nhau.

Chương 3: Điều khiển bám tối ưu tàu thủy khi không có mô hình

Chương 3 xây dựng giải thuật điều khiển bám tối ưu bền vững cho hệ lái tàu thủy trong điều kiện hoàn toàn không sử dụng thông tin về các ma trận động học nội ($M, C(\nu), D(\nu)$):

  • Thiết lập bài toán tối ưu bền vững bám quỹ đạo và phương trình HJI: Hệ thống lái tàu được biểu diễn dưới dạng hệ phi tuyến chịu nhiễu $\dot{X} = F(X) + G(X)u + K(X)d$. Vấn đề triệt tiêu tác động của nhiễu được giải quyết thông qua việc tìm nghiệm của phương trình Hamilton-Jacobi-Isaacs (HJI) gắn với lý thuyết trò chơi vi phân đối kháng hai người có tổng bằng không (Zero-sum Differential Game Theory - ZDGT), bảo đảm mức suy giảm nhiễu $L_2$ nhỏ hơn tham số $\gamma$.
  • Xây dựng thuật toán Off-Policy IRL: Thay vì giải trực tiếp phương trình vi phân đạo hàm riêng HJI (vốn đòi hỏi biết rõ các hàm $F(X), G(X), K(X)$), luận án áp dụng thuật toán học tăng cường tích phân ngoại tuyến (off-policy IRL). Hệ thống sử dụng một tín hiệu điều khiển kích thích cố định $u$ áp vào tàu để thu thập dữ liệu trạng thái mà không làm mất tính ổn định. Phương trình Bellman tích phân được thiết lập trên khoảng thời gian lấy mẫu $[t, t+T]$. Luận án chứng minh rằng nghiệm của phương trình Bellman tích phân hoàn toàn tương đương với nghiệm của phương trình vi phân HJI ban đầu nhưng độc lập với động học hệ thống.
  • Hiện thực hóa giải thuật bằng cấu trúc 3 mạng nơ-ron: Luận án sử dụng 3 mạng nơ-ron riêng biệt để xấp xỉ đồng thời:
    1. Mạng Critic: $V(X) = W_1^T \sigma_1(X)$ xấp xỉ hàm Bellman tối ưu.
    2. Mạng Actor điều khiển: $u(X) = W_2^T \sigma_2(X)$ xấp xỉ luật điều khiển tối ưu.
    3. Mạng Actor nhiễu: $d(X) = W_3^T \sigma_3(X)$ xấp xỉ luật nhiễu đối kháng xấu nhất. Véc-tơ trọng số tổng hợp $W = [W_1^T, W_2^T, W_3^T]^T$ được tính toán tối ưu trực tiếp thông qua việc thu thập $N$ điểm dữ liệu trạng thái trong không gian và giải bằng thuật toán bình phương tối thiểu (LS): $W = (H H^T)^{-1} H Y$. Luận án phân tích chi tiết điều kiện hội tụ của thuật toán trong các định lý toán học.
  • Kết quả mô phỏng và so sánh: Thuật toán off-policy IRL được mô phỏng điều khiển tàu bám quỹ đạo tròn trên phần mềm Matlab trong ba trường hợp: không có nhiễu, có nhiễu hàm "1", và có nhiễu hàm "2". Luận án so sánh trực tiếp kết quả bám quỹ đạo, sai số bám trên 3 trục ($x, y, \psi$), và tín hiệu điều khiển giữa thuật toán off-policy IRL đề xuất với bộ điều khiển Actor-Critic truyền thống. Kết quả cho thấy giải thuật off-policy IRL duy trì chất lượng bám quỹ đạo chính xác, triệt tiêu ảnh hưởng của nhiễu môi trường mà không cần dùng đến thông tin mô hình động học tàu.

Kết quả và những đóng góp mới

Luận án ghi nhận các đóng góp khoa học và kỹ thuật cụ thể:

Về mặt lý luận khoa học:

  • Đề xuất cấu trúc điều khiển bám tối ưu mới cho hệ lái tàu thủy đủ cơ cấu chấp hành trên cơ sở kết hợp giải thuật quy hoạch động thích nghi (ADP) cấu trúc Actor-Critic với các bộ ước lượng nhiễu (bộ phản hồi RISE và bộ quan sát nhiễu DO). Cấu trúc này giải quyết được hạn chế của các nghiên cứu ADP trước đây vốn chỉ áp dụng cho mô hình danh định không có nhiễu.
  • Xây dựng thành công thuật toán điều khiển bám tối ưu bền vững dựa trên giải thuật off-policy IRL sử dụng 3 mạng nơ-ron xấp xỉ nghiệm phương trình HJI. Thuật toán chứng minh tính khả thi của việc điều khiển tối ưu bền vững $H_\infty$ cho tàu thủy mà không cần biết thông tin động lực học nội của hệ thống.
  • Thiết lập các hàm mục tiêu Lyapunov và hoàn thành các chứng minh giải tích toán học khẳng định tính ổn định bị chặn tới hạn đều (UUB) của hệ kín, bảo đảm sự hội tụ của sai số bám quỹ đạo và sự hội tụ của các trọng số mạng nơ-ron về lân cận gốc tọa độ.

Về mặt thực tiễn và kỹ thuật:

  • Cung cấp giải pháp nâng cao độ chính xác bám quỹ đạo cho tàu thủy hoạt động trong điều kiện chịu tác động phức tạp của sóng, gió và dòng chảy ngẫu nhiên.
  • Tối ưu hóa năng lượng tiêu thụ cho các cơ cấu chấp hành (chân vịt chính, bộ đẩy mạn, bánh lái) thông qua việc cực tiểu hóa hàm chi phí toàn phương.
  • Hiệu quả của các bộ điều khiển đề xuất (ADP-RISE, ADP-DO, off-policy IRL) được lượng hóa qua mô phỏng trên phần mềm Matlab, chứng minh ưu thế về tốc độ hội tụ và giảm chỉ số sai số RMSE so với các bộ điều khiển công bố trước đây như AOBC [63] và Actor-Critic kinh điển.

Kiến nghị và giải pháp đề xuất:

  • Ứng dụng các thuật toán điều khiển đề xuất vào các hệ thống lái tự động (autopilot) và hệ thống định vị động học (Dynamic Positioning - DP) trên các tàu dịch vụ hàng hải, tàu công vụ, tàu tuần tra hoạt động tại các vùng biển sâu.
  • Triển khai thuật toán theo hai phương án kỹ thuật: sử dụng cấu trúc ADP-DO khi đơn vị vận hành có thể nhận dạng được tương đối mô hình danh định của tàu; sử dụng cấu trúc off-policy IRL khi tàu hoạt động ở các chế độ tải trọng thay đổi liên tục hoặc thiếu dữ liệu tham số thủy động lực học.

Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp

Từ phạm vi nghiên cứu và nội dung văn bản, luận án tồn tại một số hạn chế:

  • Luận án mới chỉ xét mô hình tàu thủy 3 bậc tự do trên mặt phẳng ngang (surge, sway, yaw) với giả thiết tàu đủ cơ cấu chấp hành; chưa xét đến ảnh hưởng ghép kênh của 3 bậc tự do còn lại ngoài mặt phẳng (heave, roll, pitch).
  • Toàn bộ kết quả đánh giá chất lượng điều khiển và so sánh thuật toán mới dừng lại ở mức mô phỏng số trị trên phần mềm Matlab, chưa tiến hành thử nghiệm thực tế trên mô hình tàu vật lý hoặc trên hệ thống thử nghiệm bán tự nhiên (Hardware-in-the-Loop - HIL).
  • Các thuật toán chưa tích hợp ràng buộc phi tuyến nghiêm ngặt về độ bão hòa công suất và tốc độ đáp ứng của cơ cấu chấp hành thực tế (chân vịt, bánh lái).

Hướng nghiên cứu tiếp theo được xác định:

  • Mở rộng thuật toán điều khiển tối ưu thích nghi cho đối tượng tàu thủy thiếu cơ cấu chấp hành (underactuated ships).
  • Nghiên cứu mô hình động lực học đầy đủ 6 bậc tự do có xét đến hiện tượng lắc ngang (roll) và lắc dọc (pitch) để nâng cao độ ổn định chống lật tàu.
  • Bổ sung khâu xử lý bão hòa đầu vào điều khiển và triển khai thực nghiệm giải thuật trên mô hình tàu thật tại môi trường hồ nước hoặc biển thực tế.

Giá trị tham khảo

Luận án có giá trị tham khảo chuyên môn đối với các nhóm đối tượng:

  • Nghiên cứu sinh, học viên cao học và nhà nghiên cứu chuyên ngành Kỹ thuật Điều khiển và Tự động hóa, Kỹ thuật Hàng hải: Luận án cung cấp khung phương pháp luận hoàn chỉnh về việc chuyển đổi bài toán bám quỹ đạo tàu thủy thành hệ dừng 9 trạng thái, kỹ thuật thiết kế mạng Actor-Critic cập nhật đồng bộ để giải phương trình HJB, và phương pháp áp dụng lý thuyết trò chơi vi phân ZDGT giải phương trình HJI bằng học tăng cường tích phân ngoại tuyến.
  • Giảng viên đại học: Sử dụng làm tài liệu tham khảo chuyên sâu cho các học phần Lý thuyết điều khiển phi tuyến, Điều khiển thích nghi, Điều khiển tối ưu và Ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong kỹ thuật điều khiển.
  • Kỹ sư nghiên cứu và phát triển (R&D), đơn vị thiết kế công nghiệp đóng tàu: Tài liệu cung cấp cơ sở thuật toán để phát triển các module phần mềm điều khiển cho hệ thống lái tự động tàu thủy, hệ thống định vị động học (DP) với khả năng tự thích nghi bù trừ nhiễu sóng gió đại dương và tối ưu hóa năng lượng vận hành.

Câu hỏi thường gặp

1. Luận án lựa chọn đối tượng tàu thủy nào để xây dựng các giải thuật điều khiển?
Luận án lựa chọn đối tượng là tàu nổi (như tàu tuần tra, tàu dịch vụ) có mô hình phi tuyến bất định, chịu ảnh hưởng của sóng, gió, dòng chảy và thuộc loại đủ cơ cấu chấp hành (fully actuated) hoạt động trên mặt phẳng nằm ngang ba bậc tự do (surge, sway, yaw). Hệ thống có 3 cơ cấu chấp hành độc lập: chân vịt chính sau lái tạo lực trượt dọc $\tau_u$, các bộ đẩy hai bên mạn tạo lực trượt ngang $\tau_v$, và bánh lái tạo mô-men quay trở $\tau_r$.

2. Điểm khác biệt căn bản giữa cấu trúc điều khiển ở Chương 2 và Chương 3 là gì?
Chương 2 thiết kế bộ điều khiển bám tối ưu trên cơ sở đã biết mô hình danh định của tàu thủy; giải thuật ADP cấu trúc AC-NNs kết hợp với các bộ ước lượng RISE hoặc DO để bù trừ các thành phần bất định và nhiễu ngoài. Ngược lại, Chương 3 thiết kế bộ điều khiển bám tối ưu bền vững dựa trên thuật toán off-policy IRL giải phương trình HJI mà hoàn toàn không yêu cầu thông tin về các ma trận động học nội của tàu (model-free), dữ liệu được trích xuất trực tiếp từ các trạng thái đo trong quá trình kích thích hệ thống.

3. Tại sao tác giả sử dụng cấu trúc Actor-Critic gồm hai mạng nơ-ron thay vì cấu trúc chỉ dùng một mạng Critic?
Theo phân tích của tác giả, cấu trúc chỉ dùng một mạng Critic tuy có quy trình tính toán đơn giản hơn nhưng đòi hỏi phải tính đạo hàm Jacobi của hàm Bellman đã xấp xỉ để suy ra luật điều khiển. Nếu quá trình xấp xỉ diễn ra nhanh, đạo hàm này sẽ dẫn đến sai số rất lớn, làm giảm tốc độ hội tụ và tăng sai lệch bám quỹ đạo. Việc sử dụng đồng thời mạng Critic (xấp xỉ hàm chi phí) và mạng Actor (xấp xỉ luật điều khiển tối ưu) khắc phục được hiện tượng này, bảo đảm hệ thống vận hành ổn định.

4. Luận án đã so sánh hiệu quả của các giải thuật đề xuất với những công trình cụ thể nào?
Trong Chương 2, tác giả so sánh bộ điều khiển đề xuất ADP-DO với bộ điều khiển tối ưu hóa Backstepping (AOBC) từ công trình của Peng và cộng sự (năm 2020, tài liệu [63]) thông qua mô phỏng bám quỹ đạo tròn trên Matlab, sử dụng chỉ số sai số căn phương trung bình RMSE (trình bày tại Bảng 2.2). Trong Chương 3, thuật toán off-policy IRL được so sánh trực tiếp với bộ điều khiển Actor-Critic truyền thống dưới tác động của hai kịch bản nhiễu môi trường khác nhau.

5. Điều kiện kích thích bền vững (PE - Persistence of Excitation) được luận án xử lý như thế nào?
Điều kiện PE là điều kiện đủ quan trọng để bảo đảm sự hội tụ thông số của mạng nơ-ron trong lý thuyết điều khiển thích nghi. Tuy nhiên, trong thực tế kỹ thuật, điều kiện PE rất khó kiểm tra. Do đó, luận án không sử dụng điều kiện PE để kiểm tra tính hội tụ của trọng số mạng nơ-ron mà thay vào đó chứng minh tính ổn định hệ kín và tính bị chặn của các trọng số mạng dựa trên tiêu chuẩn ổn định UUB và lý thuyết hàm Lyapunov.

Kết luận

Luận án của tác giả Vũ Văn Tú đã giải quyết bài toán điều khiển bám tối ưu quỹ đạo cho hệ lái tự động tàu thủy ba bậc tự do đủ cơ cấu chấp hành trong điều kiện mô hình có thành phần bất định và chịu tác động của nhiễu môi trường. Tác giả đã phát triển thành công hai hướng tiếp cận: kết hợp giải thuật quy hoạch động thích nghi (ADP) với các bộ ước lượng nhiễu (RISE, DO) khi có mô hình danh định, và xây dựng giải thuật học tăng cường tích phân ngoại tuyến (off-policy IRL) giải phương trình HJI không phụ thuộc vào mô hình động học nội. Toàn bộ các định lý về tính ổn định UUB của hệ kín và tính hội tụ thuật toán đều được chứng minh bằng giải tích toán học và kiểm chứng định lượng thông qua mô phỏng trên phần mềm Matlab, mang lại giá trị tham khảo rõ ràng cho lĩnh vực kỹ thuật điều khiển tự động hóa hàng hải.