Ứng dụng lý thuyết mờ và đại số gia tử trong điều khiển dao động kết cấu

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI TRẦN QUÝ CAO ỨNG DỤNG LÝ THUYẾT MỜ VÀ ĐẠI SỐ GIA TỬ TRONG ĐIỀU KHIỂN DAO ĐỘNG KẾT CẤU LUẬN ÁN TIẾN SĨ CƠ HỌC Hà Nội – 2021 BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI TRẦN QUÝ CAO ỨNG DỤNG LÝ THUYẾT MỜ VÀ ĐẠI SỐ GIA TỬ TRONG ĐIỀU KHIỂN DAO ĐỘNG KẾT CẤU Ngành: Cơ học Mã số: 9440109 LUẬN ÁN TIẾN SĨ CƠ HỌC NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC: PGS.TS BÙI HẢI LÊ TS BÙI VĂN BÌNH Hà Nội – 2021 LỜI CAM ĐOAN Tơi xin cam đoan cơng trình nghiên cứu tơi hướng dẫn khoa học PGS.TS Bùi Hải Lê TS Bùi Văn Bình Các số liệu, kết luận án trung thực chưa cơng bố cơng trình khác Hà Nội, ngày NGƯỜI HƯỚNG DẪN PGS.TS Bùi Hải Lê tháng năm 2021 NGHIÊN CỨU SINH TS Bùi Văn Bình i Trần Q Cao LỜI CẢM ƠN Tơi xin bày tỏ lòng biết ơn chân thành sâu sắc đến hai thầy hướng dẫn : PGS.TS Bùi Hải Lê – Viện Cơ Khí – Trường Đại học Bách khoa Hà Nội TS Bùi Văn Bình – Khoa Cơ khí – Trường Đại học Điện lực Các thầy tận tình hướng dẫn, bảo, giúp đỡ, tạo điều kiện động viên tơi suốt q trình học tập, nghiên cứu hồn thành luận án Tơi xin gửi lời cảm ơn đến thành viên khác nhóm nghiên cứu, đồng nghiệp, bạn bè giúp đỡ suốt thời gian thực luận án Tôi chân thành cảm ơn tập thể thầy, cô Bộ môn Cơ học vật liệu kết cấu, Viện Cơ khí, Viện đào tạo Sau đại học, trường Đại học Bách khoa Hà Nội tạo điều kiện thuận lợi giúp đỡ hướng dẫn suốt thời gian nghiên cứu trường Cuối cùng, xin bày tỏ lòng biết ơn sâu sắc đến thành viên gia đình thơng cảm, tạo điều kiện chia sẻ khó khăn suốt q trình học tập, nghiên cứu hoàn thành luận án Hà Nội, ngày tháng năm 2021 NGHIÊN CỨU SINH Trần Quý Cao ii MỤC LỤC LỜI CẢM ƠN ii MỤC LỤC iii DANH MỤC KÝ HIỆU VÀ CHỮ VIẾT TẮT vi DANH MỤC HÌNH ix DANH MỤC BẢNG xiii MỞ ĐẦU Chương 1: TỔNG QUAN VỀ VẤN ĐỀ NGHIÊN CỨU 1.1 Tóm lược dao động kết cấu 1.2 Các phương pháp làm giảm dao động có hại kết cấu 1.3 Điều khiển chủ động dao động kết cấu 1.3.1 Khái niệm 1.3.2 Máy kích động phương thức điều khiển chủ động 1.3.2.1 Các loại máy kích động 1.3.2.2 Các phương thức điều khiển 1.3.3 Phương trình trạng thái điều khiển chủ động kết cấu 10 1.4 Tình hình nghiên cứu số nhận xét 11 1.4.1 Điều khiển chủ động kết cấu 11 1.4.2 Điều khiển dao động kết cấu sử dụng lý thuyết mờ 15 1.4.3 Điều khiển sử dụng lý thuyết đại số gia tử 21 1.5 Đề suất nội dung nghiên cứu luận án 22 1.6 Kết luận chương 22 Chương 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT 23 2.1 Dao động hệ rời rạc nhiều bậc tự 23 2.2 Phương pháp điều khiển dựa lý thuyết mờ 29 2.2.1 Các khái niệm 29 2.2.1.1 Tập mờ 29 2.2.1.2 Các phép toán tập mờ 30 2.2.1.3 Hợp thành mờ 30 2.2.1.4 Giải mờ 31 2.2.1.5 Biến ngôn ngữ 31 2.2.2 Bộ điều khiển chủ động kết cấu dựa lý thuyết mờ 32 iii 2.2.2.1 Mờ hóa 32 2.2.2.2 Cơ sở luật mờ 33 2.2.2.3 Hợp thành mờ 34 2.2.2.4 Giải mờ 35 2.2.3 Nhận xét điều khiển mờ truyền thống 35 2.3 Điều khiển dựa lý thuyết đại số gia tử 36 2.3.1 Giới thiệu 36 2.3.2 Ý tưởng công thức HA 36 2.3.2.1 Sơ đồ điều khiển 38 2.3.2.2 Chuẩn hóa giải chuẩn 39 2.3.2.3 Cơ sở luật HA 40 2.3.2.4 Hợp thành HA 40 2.4 Giới thiệu tối ưu tối ưu đa mục tiêu 42 2.4.1 Bài toán tối ưu 42 2.4.1.1 Khái niệm toán tối ưu 42 2.4.1.2 Phân loại toán tối ưu 42 2.4.2 Các dạng toán tối ưu kết cấu 43 2.4.2.1 Bài toán tối ưu tiết diện ngang 43 2.4.2.2 Bài toán tối ưu cấu trúc 44 2.4.2.3 Bài toán tối ưu tổng chi phí 44 2.4.3 Bài toán tối ưu đa mục tiêu 45 2.5 Kết luận chương 46 Chương 3: THIẾT KẾ TỐI ƯU BỘ ĐIỀU KHIỂN HAC 47 3.1 Ảnh hưởng tham số mờ biến đến hiệu điều khiển HAC 47 3.1.1 Xét trường hợp tham số độc lập fm(c) = 0.5 (h) = 0.5 47 3.1.2 Xét trường hợp tham số độc lập fm(c-) = 0.3 (h-) = 0.7 49 3.1.3 Xét trường hợp tham số độc lập fm(c) = 0.4 (h) = 0.6 52 3.2 Tối ưu tham số mờ biến ngôn ngữ điều khiển dựa đại số gia tử 55 3.3 Thiết kế tối ưu hệ số điều chỉnh luật điều khiển HAC 56 3.4 Thuật tốn chương trình tính 59 iv 3.5 Kết luận chương 60 Chương 4: KẾT QUẢ TÍNH TỐN SỐ 61 4.1 Thiết kế tối ưu HAC dựa tham số mờ biến 61 4.1.1 Mô hình khảo sát 61 4.1.2 Các thông số điều khiển HAC 63 4.1.3 Các thông số điều khiển opHACs 64 4.2 Thiết kế tối ưu HAC dựa hệ số điều chỉnh luật điều khiển 77 4.2.1 Mơ hình dầm cơng xơn 77 4.2.2 Mơ hình tòa nhà tầng 83 4.3 Các kết mô khác 90 4.3.1 Bài toàn rời rạc bậc tự 90 4.3.1.1 Điều khiển tối ưu HAC dựa khoảng xác định biến trạng thái 91 4.3.1.2 Điều khiển tối ưu đa mục tiêu tham số mờ HAC 93 4.3.2 Bài toán rời rạc bậc tự 95 4.3.3 Điều khiển kết cấu khung không gian dựa HAC với trợ giúp phần mềm ANSYS 98 4.3.4 Khảo sát ảnh hưởng trọng số luật mờ đến hiệu điều khiển dao động lắc 101 4.3.4.1 Đối tượng khảo sát 101 4.3.4.2 Mô số 103 4.4 Kết luận chương 107 KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ 108 KẾT LUẬN 108 KIẾN NGHỊ 108 DANH MỤC CÁC CƠNG TRÌNH ĐÃ CÔNG BỐ 109 CỦA LUẬN ÁN 109 TÀI LIỆU THAM KHẢO 110 v DANH MỤC KÝ HIỆU VÀ CHỮ VIẾT TẮT ABS AMD Hệ thống giằng chủ động Thiết bị giảm chấn chủ động CPU time DOF FAM FC GA HA HAC KĐK ĐK Thời gian tính tốn Degree of Freedom Fuzzy Associative Memory Bộ điều khiển mờ thông thường Thuật toán di truyền - Genetic Algorithm Đại số gia tử - Hedge Algebras Bộ điều khiển mờ dựa đại số gia tử - Hedge Algebras Control Không điều khiển Điều khiển LQG LQR m Liner Quadratic Gaussian Liner Quadratic Regulator Số vòng lặp điều khiển MBBC Mup, Mlow Modified Bang-Bang Controller Giá trị ranh giới miền tham chiếu biến miền SQM opHAC opHACi_El Bộ điều khiển tối ưu dựa lý thuyết đại số gia tử Bộ điều khiển tối ưu mờ dựa đại số gia tử sử dụng liệu huấn luyện từ trận động đất ElCentro Bộ điều khiển tối ưu mờ dựa đại số gia tử sử dụng liệu huấn luyện từ trận động đất Imperial Bộ điều khiển tối ưu mờ dựa đại số gia tử sử dụng liệu huấn luyện từ trận động đất Northridge opHACi_Im opHACi_No SSMC Tối ưu hóa bầy đàn Semantic Associative Memory Ánh xạ ngữ nghĩa định lượng - Semantically Quantifying Mapping Saturated sliding mode controller SQS Mặt ngữ nghĩa định lượng hay mặt luật C F1 Tập hợp số cụ thể Chuyển vị tầng F2 Gia tốc tuyệt đối tầng F3 Lực điều khiển trung bình PSO SAM SQM vi  Giá trị ánh xạ ngữ nghĩa định lượng umax Giới hạn máy kích động t Kích thước bước thời gian AX Cấu trúc đại số gia tử biến ngơn ngữ với tập hợp từ X Tập gia tử Tập gia tử âm Tập gia tử dương Gia tử âm Ánh xạ chuẩn hóa H H− H+ h− gx gx 1 G  (h  ) Ánh xạ giải chuẩn hóa Tập hợp điều khoản Độ đo tính mờ h- x0 Rất Hơi – Little Dương - Positive Âm – Negative Hơi âm - Little Negative Rất âm – Very Negative Hơi dương - Little Positive Rất dương – Very Positive Gia tốc xamax Gia tốc tuyệt đối cao phản hồi khơng kiểm xai (t ) sốt Gia tốc tuyệt đối tầng thứ i phản ứng có kiểm c0 soát Giá trị biên miền tham chiếu biến điều khiển ci Hệ số cản tầng thứ i ki mi Độ cứng tầng thứ i Khối lượng tầng thứ i c {U }, u Tập hợp phần tử sinh âm Tập hợp phần tử sinh dương Véc tơ bậc tự cấu Véc tơ hệ số cho gia tốc Vectơ hệ số cho gia tốc mặt đất trận động đất Vectơ lực điều khiển fm(c  ) Độ đo tính mờ c− V L Po Ne LNe VNe LPo VPo  c {x}   { } vii di (t ) Chuyển vị tầng thứ i trường hợp điều d max khiển Chuyển vị lớn trường hợp không điều a0 , b0 khiển Giá trị biên miền tham chiếu biến trạng thái 1 , 2 Các số tích phân thuật toán Newmark [a, b] T X [K] [M] [C ]   Miền tham chiếu biến ngôn ngữ Tổng thời gian mô Tập hợp từ biến ngôn ngữ Ma trận độ cứng kết cấu Ma trận khối lượng Ma trận cản kết cấu Ma trận vị trí giằng chủ động viii lắc, thể Bảng 11 với thứ tự luật để ngoặc đơn Sơ đồ mờ hóa biến ngơn ngữ thể Hình 4.59, đó, Ne, Po, V L ký hiệu rút gọn thay cho Negative, Positive, Very Little, Z ký hiệu giá trị ngôn ngữ "Zero" Phương pháp Mamdani (lấy min) phương pháp trọng tâm sử dụng cho bước suy luận mờ giải mờ điều khiển FC, xem hình 4.60 Bảng 4.10 Hệ luật mờ ban đầu x2 LNe x1 LNe Ne (1)Z LNe LPo (6) LPo Z (7) LPox1 (8) Po (9) LPo LNe a0 Ne LNe b0 Z LPo Po u -c0 c0 LPo biến Po ngơn ngữ LNehóaZcác Hình 4.59NeMờ u -c0 b0 x2 Ne LNe b0 x2 -b0 LPo Z -b0 LPo Z a0 x2 -b0 LPo Z Z (3) LNe Z (5) a0 (2) LNe (4) x1 -a0 x1 LPo Z -a0 Z LNe LPo LPo Z -a0 LNe LNe Z LNe c0 Z LPo Po u -c0 c0 Hình 4.60 Suy luận mờ giải mở FC Để điều chỉnh hệ luật, mô đun Fu y Matlab sử dụng trọng số cho luật thứ i,   Các luật Hình 4.60 có trọng số Ví dụ, ảnh hưởng trọng số a1 luật thể Hình 4.61 102 a1 = a1 = 0.5 a1 = Hình nh hưởng trọng số a1 luật 4.3.4.2 Mô số 10 Điều kiện đầu = a1 = 0.5 a1 = a2 = 0.5 a2 = a3 = 0.5 a3 = a4 = 0.5 a4 = a5 = 0.5 a5 = a6 = 0.5 a6 = a7 = 0.5 a7 = a8 = 0.5 a8 = a9 = 0.5 a9 = Thời gian cân bằng, s Mô số để khảo sát ảnh hưởng trọng số luật mờ đến hiệu điều khiển lắc trình bày Một số điều kiện đầu điển hình cho mơ hình lắc xem xét sau: Điều kiện đầu 1: x1 = 0.6 rad, x2 = rad/s Điều kiện đầu 2: x1 = -0.6 rad, x2 = rad/s Điều kiện đầu 3: x1 = 0.6 rad, x2 = rad/s Điều kiện đầu 4: x1 = rad, x2 = rad/s Tiêu chí để đánh giá hiệu điều khiển FC thời gian đưa lắc trở vị trí cân (x1  0.001 rad x2  0.001 rad/s) sau chịu điều kiện (đk) đầu Ảnh hưởng việc thay đổi trọng số luật đến thời gian đưa lắc trở vị trí cân với trường hợp điều kiện đầu khác thể Hình 4.62-4.64 Trong đó, cột ứng với trường hợp = 1, i = ÷ Các cột ứng với trường hợp trọng số luật cụ thể < 1, luật khác có trọng số = Hình nh hưởng trọng số luật đến thời gian đưa lắc trở vị trí c n bằng, điều kiện đầu 103 Điều kiện đầu = a1 = 0.5 a1 = a2 = 0.5 a2 = a3 = 0.5 a3 = a4 = 0.5 a4 = a5 = 0.5 a5 = a6 = 0.5 a6 = a7 = 0.5 a7 = a8 = 0.5 a8 = a9 = 0.5 a9 = Thời gian cân bằng, s 10 10 Điều kiện đầu = a1 = 0.5 a1 = a2 = 0.5 a2 = a3 = 0.5 a3 = a4 = 0.5 a4 = a5 = 0.5 a5 = a6 = 0.5 a6 = a7 = 0.5 a7 = a8 = 0.5 a8 = a9 = 0.5 a9 = Thời gian cân bằng, s Hình nh hưởng trọng số luật đến thời gian đưa lắc trở vị trí c n bằng, điều kiện đầu Hình 4.64 nh hưởng trọng số luật đến thời gian đưa lắc trở vị trí c n bằng, đk đầu 10 Điều kiện đầu = a1 = 0.5 a1 = a2 = 0.5 a2 = a3 = 0.5 a3 = a4 = 0.5 a4 = a5 = 0.5 a5 = a6 = 0.5 a6 = a7 = 0.5 a7 = a8 = 0.5 a8 = a9 = 0.5 a9 = Thời gian cân bằng, s Qua kết khảo sát Hình 4.62 – 4.64 thấy rằng: Việc điều chỉnh trọng số luật có ảnh hưởng đến hiệu điều khiển (thời gian đưa lắc trở vị trí cân bằng) mức độ khác Hình 4.65 nh hưởng trọng số luật đến thời gian đưa lắc trở vị trí c n bằng, đk đầu 104 Các luật 8, ứng với trường hợp góc lệch cực đại gần cực đại vận tốc góc gần 0, có ảnh hưởng lớn đến hiệu điều khiển FC Các luật 6, ứng với trường hợp vận tốc góc cực đại gần cực đại góc lệch gần 0, có ảnh hưởng tương đối lớn đến hiệu điều khiển FC Những điều phù hợp với quy luật vật lý mơ hình lắc Các luật 1, 3, 7, không ảnh hưởng đến hiệu điều khiển, bỏ qua hệ luật Hệ luật bỏ qua luật 1, 3, 7, gọi Hệ luật mờ (Bảng 12) Bảng 4.11 Hệ luật mờ x2 LNe x1 LNe Z LPo LNe (2) Z LNe (4) LPo Z (5) LPo (6) LPo (8) Có thể giải thích mức độ ảnh hưởng không đáng kể luật sau: lắc, khơng thể có trường hợp giá trị tuyệt đối góc lệch vận tốc góc đạt cực đại nên luật gần không hoạt động trình điều khiển Đối với luật 7, giá trị tuyệt đối góc lệch vận tốc góc lắc đạt cực đại chúng ngược dấu khơng cần tác động lực điều khiển lắc có xu hướng vị trí cân nên luật ảnh hưởng đến hiệu điều khiển phù hợp Đối với luật 5, ứng với trường hợp góc lệch, vận tốc góc lực điều khiển lắc gần 0, giảm trọng số bỏ luật này, hiệu điều khiển tốt so với trường hợp trọng số Như vậy, có mặt luật hệ luật gây ảnh hưởng xấu đến hiệu điều khiển Hệ luật bỏ qua luật 1, 3, 5, 7, gọi Hệ luật mờ thể Bảng 13 Bảng 4.12 Hệ luật mờ x2 x1 LNe LNe Z LPo Z LPo LNe (2) LNe (4) LPo (6) LPo (8) Đáp ứng góc lệch vận tốc góc lắc với các điều kiện đầu khác trường hợp hệ luật thể Hình 4.66-4.67 Qua hình này, thấy rõ hiệu điều khiển vượt trội Hệ luật mờ so với hệ luật lại 105 1.5 Hệ luật ban đầu 0.6 Hệ luật 0.4 Hệ luật 0.2 -0.5 -0.2 -1.5 Hình Góc lệch, rad 0.5 0 Thời gian, s Điều kiện đầu 1 -1 Hệ luật ban đầu Hệ luật Hệ luật Thời gian, s Đáp ứng góc lệch vận tốc góc lắc, điều kiện đầu 1.2 0.2 0.1 -0.1 -0.2 -0.3 -0.4 -0.5 -0.6 -0.7 Điều kiện đầu Điều kiện đầu Vận tốc góc, rad/s Góc lệch, rad 0.8 Vận tốc góc, rad/s Điều kiện đầu Hệ luật ban đầu Hệ luật Hệ luật 0.8 Hệ luật ban đầu 0.6 Hệ luật 0.4 Hệ luật 0.2 -0.2 Thời gian, s Thời gian, s 0.2 0.7 0.6 0.5 0.4 0.3 0.2 0.1 -0.1 -0.2 Điều kiện đầu Vận tốc góc, rad/s Góc lệch, rad Hình 4.67 Đáp ứng góc lệch vận tốc góc lắc, điều kiện đầu Hệ luật ban đầu Hệ luật Hệ luật Điều kiện đầu -0.2 -0.4 Hệ luật ban đầu -0.6 Hệ luật -0.8 Hệ luật -1 Thời gian, s Thời gian, s Hình 4.68 Đáp ứng góc lệch vận tốc góc lắc, điều kiện đầu 1.2 0.3 Điều kiện đầu 0.2 Hệ luật ban đầu 0.15 Hệ luật 0.1 Hệ luật Điều kiện đầu Vận tốc góc, rad/s Góc lệch, rad 0.25 0.05 0.8 Hệ luật ban đầu 0.6 Hệ luật 0.4 Hệ luật 0.2 -0.2 -0.4 -0.05 Thời gian, s Thời gian, s Hình 4.69 Đáp ứng góc lệch vận tốc góc lắc, điều kiện đầu 106 Bài toán rằng: + Đã khảo sát ảnh hưởng trọng số luật đến hiệu điều khiển + Chỉ rõ luật có ảnh hưởng nhiều (luật 8), ảnh hưởng tương đối nhiều (luật 6) ảnh hưởng không đáng kể (luật 1, 3, 9) ảnh hưởng xấu tham gia hệ luật (luật 5) đến hiệu điều khiển FC + Bộ điều khiển FC sử dụng hệ luật mờ đề xuất cho hiệu điều khiển tốt nhiều so với trường hợp sử dụng hệ luật mờ ban đầu Như vậy, việc điều chỉnh hệ luật mờ để phù hợp với đối tượng điều khiển cụ thể cần thiết nâng cao rõ rệt hiệu điều khiển 4.4 Kết luận chương Trong chương này, mô số thực để nghiên cứu hiệu điều khiển dựa lý thuyết Đại số gia tử tối ưu theo hướng sau: - Tối ưu sử dụng biến thiết kế tham số mờ biến trạng thái (chuyển vị vận tốc) biến điều khiển (lực điều khiển) - Tối ưu sử dụng biến thiết kế hệ số điều chỉnh (tuning) luật điều khiển định tính Hàm mục tiêu lựa chọn phù hợp với đối tượng điều khiển liên quan đến an toàn kết cấu, sức chịu đựng người giới hạn máy kích động gồm: cực tiểu chuyển vị, vận tốc gia tốc lớn nhất, cực tiểu lượng để điều khiển, … Các ràng buộc liên quan đến trình tối ưu điều khiển HAC loại bỏ tính chất trội lý thuyết HA đảm bảo thứ tự ngữ nghĩa giá trị ngôn ngữ biến Các kết mô số cho thấy điều khiển dựa lý thuyết đại số gia tử thể nhiều ưu điểm so sánh với điều khiển mờ thông thường nhờ dễ dàng thiết lập, tối ưu hóa đơn giản, cấu trúc chặt chẽ thời gian tính tốn (CPU time) nhanh nhiều Các tập Pareto xây dựng rõ mức độ tranh chấp (trade-o ) mục tiêu tối ưu, từ người thiết kế lựa chọn cấu hình phù hợp cho điều khiển tối ưu HAC với mục tiêu quan tâm Hệ số điều chỉnh luật mờ, đại diện cho mức độ quan trọng mức độ ảnh hưởng luật mờ, dựa lý thuyết HA đề suất cho thấy việc tối ưu hệ số này, hệ luật phù hợp với đối tượng điều khiển cho hiệu điều khiển cao Ngoài ra, số kết mô khác thực để minh họa rõ ưu điểm lý thuyết đại số gia tử áp dụng vào điều khiển mơ hình học số minh họa khác liên quan đến điều khiển mờ truyền thống việc kết hợp HAC với phần mềm công nghiệp 107 KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ KẾT LUẬN Luận án tập trung nghiên cứu toán thiết kế tối ưu điều khiển mờ dựa lý thuyết đại số gia tử cho điều khiển chủ động kết cấu Các đóng góp Luận án bao gồm: - Đề suất toán tối ưu đa mục tiêu với biến thiết kế tham số mờ biến trạng thái thái biến điều khiển, cụ thể độ đo tính mờ từ nguyên thủy (primary term) âm độ tính mờ gia tử (hedge) âm Lời giải tối ưu phù hợp với u cầu mơ hình điều khiển tìm dựa vào tập Pareto hàm mục tiêu - Đề suất hệ số điều chỉnh luật điều khiển định tính dựa lý thuyết Đại số gia tử Vì vậy, việc tối ưu hệ luật điều khiển sử dụng biến thiết kế hệ số điều chỉnh thực để thu hệ luật “phù hợp hơn” với mơ hình điều khiển - Các kết mơ cho thấy đề suất cải tiến đáng kể hiệu điều khiển dựa lý thuyết Đại số gia tử (Hedge-algebras-based controller, HAC) toán điều khiển chủ động dao động kết cấu Thơng qua đóng góp này, luận án: - Sơ đồ thuật tốn, chương trình tính ngơn ngữ Matlab tác giả thiết lập cho dạng tốn kể - Mơ số thực số lượng đáng kể toán cho nhiều lớp đối tượng khác như: hệ nhiều bậc tự chịu tải gia tốc liên kết (mơ hình nhà cao tầng chịu tải động đất), dầm chịu dao động uốn lắc ngược Kết nghiên cứu Luận án làm phong phú thêm tạo sở khoa học để xây dựng phát triển nghiên cứu điều khiển mơ hình học sử dụng lý thuyết mờ đại số gia tử KIẾN NGHỊ Ngoài nội dung nghiên cứu luận án, số vấn đề sau trở thành nghiên cứu phát triển tương lai: - Ứng dụng lý thuyết đại số gia tử để thiết kế điều khiển mờ trượt, thích nghi, bền vững, trễ… đặc biệt ứng dụng đại số gia tử công nghệ tính tốn mềm để điều khiển mơ hình học phức tạp, phi tuyến, … - Ứng dụng lý thuyết đại số lĩnh vực trí tuệ nhân tạo trí tuệ nhân tạo tính tốn, học máy, học sâu, khai phá liệu, trích rút tri thức, … để ứng dụng toán học 108 DANH MỤC CÁC CƠNG TRÌNH ĐÃ CƠNG BỐ CỦA LUẬN ÁN Hai Le Bui, Quy Cao Tran, Control of a pendulum using Hedge-algebras Containing actuator saturation, Tạp chí Khoa học Cơng nghệ 53 (6) (2015) 695-705, DOI: 10.15625/0866-708X/53/6/5215 Trần Quý Cao, Bùi Hải Lê, Bùi Văn Bình, Điều khiển tối ưu dao động kết cấu sử dụng Đại số gia tử dựa khoảng xác định biến trạng thái, Kỷ yếu Hội nghị khoa học cơng nghệ tồn quốc Cơ khí – Động lực 2016 Trần Quý Cao, Bùi Hải Lê, Bùi Văn Bình, Điều khiển tối ưu đa mục tiêu dao động kết cấu sử dụng Đại số gia tử dựa tham số mờ, Kỷ yếu Hội nghị khoa học cơng nghệ tồn quốc Cơ khí – Động lực 2016 Trần Quý Cao, Bùi Hải Lê, Bùi Văn Bình, Khảo sát ảnh hưởng trọng số luật mờ đến hiệu điều khiển dao động lắc, Tuyển tập cơng trình khoa học Hội nghị Cơ học toàn quốc lần thứ X, năm 2017 Bùi Hải Lê, Bùi Văn Bình, Trần Quý Cao, Tiếp cận đại số gia tử điều khiển kết cấu cơng trình chịu động đất, Hội nghị quốc tế Khoa học Công nghệ, Kỷ niệm 50 năm truyền thống trường Đại học Điện Lực, năm 2017 Trần Quý Cao, Lê Anh Tuấn, Bùi Hải Lê, Điều khiển chủ động kết cấu dựa Đại số gia tử với hỗ trợ phần mềm ANSYS, Tuyển tập cơng trình Hội nghị Khoa học tàn quốc Cơ học Vật rắn lần thứ XIV, năm 2018 Van – Bình Bui, Quy-Cao Tran, Hai-Le Bui, Multi-objective optimal design of fuzzy controller for structural vibration control using Hedge-algebras approach, Artif Intell Rev (2018) 50:569–595, DOI: 10.1007/s10462-017-95493 (ISI uy tín) Hai-le Bui, Quy-Cao Tran, A new approach for tuning control rule based on hedge-algebras theory and application in structural vibration control, Journal of Vibration and Control (JVC) 10.1177/1077546320964307 (ISI Q1) 109 2020, Vol.0(0) I-15, DOI: TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] [2] [3] [4] [5] [6] [7] [8] [9] [10] [11] [12] [13] [14] [15] [16] Le B.H (2011) Điều khiển tham số dao động kết cấu ứng dụng Đại học Bách Khoa Hà Nội Nguyễn Đông Anh; Lã Đức Việt (2007) Giảm dao động thiết bị tiêu tán lượng Nhà xuất Khoa học tự nhiên Công nghệ, Hà Nội Anh L.T (2020) Điều khiển dao động kết cấu dựa mơ hình sử dụng lý thuyết mờ đại số gia tử Đại học Bách Khoa Hà Nội Khang N.V (2005) Dao động kỹ thuật Nhà xuất Khoa học Kỹ thuật, Hà Nội Khang N.V., Sanh Đ., Lộc T.Q., and Sỹ N (1990) Dao động bảo hộ lao động Viện nghiên cứu Khoa học Kỹ thuật Bảo hộ lao động Hai N (2002) Ph n tích dao động máy Nhà xuất Khoa học Kỹ thuật, Hà Nội Viet L.D (2010) Phát triển thuật tốn điều khiển tích cực phản hồi cho kết cấu điều kiện đo hạn chế đáp ứng Đại học Quốc gia Hà Nội Korkmaz S (2011) A review of active structural control: challenges for engineering informatics Computers & Structures, 89(23-24): pp 2113-2132 Yamazaki S., Nagata N., and Abiru H (1992) Tuned active dampers installed in the Minato Mirai (MM) 21 Landmark Tower in Yokohama Journal of Wind Engineering and Industrial Aerodynamics, 43(1-3): pp 1937-1948 Corporation K (1991) AMD - active mass driver system Technical Pamphlet 91-63E, Tokyo, Japan H C., M R.A., and T S.T (1998) Design of an active mass damper for a tall TV tower in Nanjing China Enginerring Structures1.20(3), 134 143 J R., T.T S., Helgeson R.J., Riley M.A., and H C (1998) Analysis, desig and Implementation of an Active Mass Damper for a communication Tower Proceedings of the second World Conference on Structural Control, Kyoto, Japan Zhang CW O.J., Zhang JQ (2006) Parameter optimization and analysis of a vehicle suspension system controlled by magnetorheological fluid dampers Structural Control and Health Monitoring 13:885-896 Zhang C O.J (2008) Control structure interaction of electromagnetic mass damper system for structural vibration control Journal of engineering mechanics 134:428-437 Du H Z.N., Naghdy F (2011) Actuator saturation control of uncertain structures with input time delay Journal of Sound and Vibration 330:43994412 Xu H-B Z.C.-W., Li H, Tan P, Ou J-P, Zhou F-L (2014a) Active mass driver 110 [17] [18] [19] [20] [21] [22] [23] [24] [25] [26] [27] [28] [29] [30] control system for suppressing wind-induced vibration of the Canton Tower Smart Structures and Systems 13:281-303 Xu H Z.C., Li H, Ou J (2014b) Real‐ time hybrid simulation approach for performance validation of structural active control systems: a linear motor actuator based active mass driver case study Structural Control and Health Monitoring 21:574-589 Crusells-Girona M A.Á (2016) Active control implementation in cablestayed bridges for quasi-static loading patterns Engineering Structures 118:394-406 Wang G C.C., Yu S (2016) Optimization and static output-feedback control for half-car active suspensions with constrained information J Sound Vib 378:1–13 Thenozhi S Y (2013) Advances in modeling and vibration control of building structures Annu RevControl 37:346–364 Rao ARM S.K (2008) Multi-objective optimal design of fuzzy logic controller using a self configurable swarm intelligence algorithm Comput Struct 86:2141–2154 Tanaka K S.M (1994) A robust stabilization problem of fuzzy control systems and its application to backing up control of a truck-trailer IEEE Trans Fuzzy Syst 2:119–134 Park K-S K.H.-M., Ok S-Y (2004) Active control of earthquake excited structures using fuzzy supervisory technique Adv Eng Softw 33:761–768 Choi KM C.S., Jung HJ, Lee IW (2004) Semi‐ active fuzzy control for seismic response reduction using magnetorheological dampers Earthquake engineering & structural dynamics 33:723-736 Aitkenhead M.J and McDonald A.J.S (2006) The state of play in machine/environment interactions Artificial Intelligence Review, 25(3): pp 247-276 Lugli A N.E., Henriques J, Daniela M, Hervas A, Santos M, Justo J (2016) Industrial application control with fuzzy systems Int J Innov Comput Inf Control 12:665–676 Zhang H L.D (2006) Fuzzy modeling and fuzzy control Springer, New York Zhang H L.S., Liu D (2007) Fuzzy H∞ filter design for a class of nonlinear discrete-time systems with multiple time delays IEEE Trans Fuzzy Syst 15:453–469 Wang A-P L.Y.-H (2007) Vibration control of a tall building subjected to earthquake excitation J Sound Vib 299:757–773 Han H I.A (2007) Fuzzy controllers for a class of discrete-time nonlinear systems Artif Intell Rev 27:79–94 111 [31] [32] [33] [34] [35] [36] [37] [38] [39] [40] [41] [42] [43] [44] [45] Guclu R Y.H (2008) Vibration control of a structure with ATMD against earthquake using fuzzy logic controllers J Sound Vib 318:36–49 Zhang H L.M., Yang J, Yang D (2009) Fuzzy model-based robust networked control for a class of nonlinear systems IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics-Part A Systems and Humans 39:437-447 Gupta R K.R., Bansal AK (2010) Artificial intelligence applications in PermanentMagnet Brushless DC motor drives Artif Intell Rev 33:175–186 Félix-Herrán L M.D., Rodríguez-Ortiz JdJ, Soto R, Ramírez-Mendoza R (2012) H∞control of a suspension with a magnetorheological damper Int J Control 85:1026–1038 Li F S.P., Wu L, Zhang X (2014) Fuzzy-model-based-stability and nonfragile control for discrete-time descriptor systems with multiple delays IEEE Trans Fuzzy Syst 22:1019–1025 Adnan M.M., Sarkheyli A., Zain A.M., and Haron H (2015) Fuzzy logic for modeling machining process: a review Artificial Intelligence Review, 43(3): pp 345-379 Hsu C-H J.C.-F (2013) Multi-objective continuous-ant-colony-optimized FC for robot wall-following control IEEE Comput Intell Mag 8:28–40 Ahlawat A and Ramaswamy A (2001) Multiobjective optimal structural vibration control using fuzzy logic control system Journal of Structural Engineering, 127(11): pp 1330-1337 Wang AP L.C (2002) Fuzzy sliding mode control for a building structure based on genetic algorithms Earthq Eng Struct Dyn 31:881–895 Ahlawat A and Ramaswamy A (2002) Multi‐ objective optimal design of FLC driven hybrid mass damper for seismically excited structures Earthquake engineering & structural dynamics, 31(7): pp 1459-1479 Pourzeynali S L.H., Modarayi A (2007) Active control of high rise building structures using fuzzy logic and genetic algorithms Eng Struct 29:346–357 Allam E E.H., Hady MA, et al (2010) Vibration control of active vehicle suspension system using fuzzy logic algorithm Fuzzy Information and Engineering 2(4): 361–387 ML S.D.a.A (2015) Passenger seat vibration control of a semi-active quarter car system with hybrid Fuzzy-PID approach International Journal of Dynamics and Control 5:287 Shehata A M.H.a.O.W (2015) Vibration Control of Active Vehicle Suspension System using Fuzzy Logic Controller New York: Springer, 389– 399 S-Y P.K.-S.a.O (2015) Modal-space reference-modeltracking fuzzy control of earthquake excited structures Journal of Sound and Vibration 334: 136– 150 112 [46] [47] [48] [49] [50] [51] [52] [53] [54] [55] [56] [57] [58] [59] [60] F G.-S.A.a.J (1997) Generating and tuning fuzzy rules using hybrid systems In: Proceedings of the sixth IEEE international conference on fuzzy systems, Barcelona, July 1997, pp 247–252 New Jersey: IEEE HR B (1998) Learning and Tuning of Fuzzy rules Fuzzy Systems-Modeling and Control New York Springer, 291–310 S T.T.a.S (2000) Tuning fuzzy control rules by the α constrained method which solves constrained nonlinear optimization problems Electronics and Communications in Japan (Part III: Fundamental Electronic Science) 83(9): 1–12 M S.Y.a.M (2001) An improvement of neuro-fuzzy learning algorithm for tuning fuzzy rules Fuzzy sets and systems 118(2): 339–350 Jamei M M.M.a.L.D (2004) Elicitation and finetuning of fuzzy control rules using symbiotic evolution Fuzzy sets and systems 147(1): 57–74 Pourzeynali S L.H.a.M.A (2007) Active control of high rise building structures using fuzzy logic and genetic algorithms Engineering Structures 29(3): 346–357 Castillo O V.F.a.M.P (2007) Hierarchical Genetic Algorithms for topology optimization in fuzzy control systems International Journal of General Systems 36(5): 575–591 P S (2008) Rule generation for hierarchical collaborative fuzzy system Applied Mathematical Modelling 32(7): 1159–1178 Bouzaida S S.A.a.M.S.F (2014) Extracting TSK-type neuro-fuzzy model using the hunting search algorithm International Journal of General Systems 43(1): 32–43 Uz ME a.H.M (2014) Optimal design of semi active control for adjacent buildings connected by MR damper based on integrated fuzzy logic and multi-objective genetic algorithm Engineering Structures 69: 135–148 Onieva E H.-J.U., Osaba E, et al (2015) A multiobjective evolutionary algorithm for the tuning of fuzzy rule bases for uncoordinated intersections in autonomous driving Information Sciences 321: 14–30 N R.J.a.G (2000) Fuzzy Logic Toolbox User’s Guide Natick, MA: The Math Works Inc Bui V.-B., Tran Q.-C., and Bui H.-L (2018) Multi-objective optimal design of fuzzy controller for structural vibration control using Hedge-algebras approach Artificial Intelligence Review, 50(4): pp 569-595 Bui H.-L and Tran Q.-C (2020) A new approach for tuning control rule based on hedge algebras theory and application in structural vibration control Journal of Vibration and Control: pp 1077546320964307 Bui H.-L., Le T.-A., and Bui V.-B (2017) Explicit formula of hedgealgebras-based fuzzy controller and applications in structural vibration 113 [61] [62] [63] [64] [65] [66] [67] [68] [69] [70] [71] [72] [73] [74] [75] control Applied Soft Computing, 60: pp 150-166 Ho N.C W.W (1990) Hedge algebras: An algebraic approach to structure of sets linguistic truth values, Fuzzy Set and Systems 35, 281–293 Ho N.C L.N.V (2007) Fuzziness measure on complete hedge algebras and quantifying semantics of terms in linear hedge algebras, Fuzzy Sets and Systems 158, 452–471 Ho N.C N.H.V (2002) An algebraic approach to linguistic hedges in Zadeh’s fuzzy logic, Fuzzy Sets and Systems 129, 229–254 Ho N.C W.W (1992) Extended hedge algebras and their application to fuzzy logic, Fuzzy Set and Systems 52, 259 – 281 Nguyen CH T.D., Van Nam H, et al (1999) Hedge algebras, linguistic-value logic and their application to fuzzy reasoning International Journal of Uncertainty, Fuzziness and Knowledge-Based Systems 07(4): 347–361 Nguyen CH T.T.a.P.D (2014) Modeling of a semantics core of linguistic terms based on an extension of hedge algebra semantics and its application Knowledge-Based Systems 67: 244–2 Nguyen CH P., Duong TL, et al (2013) A genetic design of linguistic terms for fuzzy rule based classifiers International Journal of Approximate Reasoning 54(1): 1–21 NC H (2007) A topological completion of refined hedge algebras and a model of fuzziness of linguistic terms and hedges Fuzzy Sets and Systems 158(4): 436–451 Ho N.C L.V.N., Viet L.X (2008) Optimal hedge-algebras-based controller: Design and application, Fuzzy Sets and Systems 159, 968–989 Bui H.-L., Tran D.-T., and Vu N.-L (2012) Optimal fuzzy control of an inverted pendulum Journal of vibration and control, 18(14): pp 2097-2110 Duc ND V.N., Tran D-T, et al (2012) A study on the application of hedge algebras to active fuzzy control of a seism-excited structure Journal of Vibration and Control 18(14): 2186–2200 Anh N.D., Bui H.L., Vu N.L., and Tran D.T (2013) Application of hedge algebra‐ based fuzzy controller to active control of a structure against earthquake Structural Control and Health Monitoring, 20(4): pp 483-495 Bui H.-L., Nguyen C.-H., Bui V.-B., Le K.-N., and Tran H.-Q (2017) Vibration control of uncertain structures with actuator saturation using hedge-algebras-based fuzzy controller Journal of Vibration and Control, 23(12): pp 1984-2002 Tran D-T B.V.-B., Le T-A, et al (2019) Vibration control of a structure using sliding-mode hedge-algebras-based controller Soft Computing 23: 2047–2059 Vukadinovi´c D B.s.c.M., Nguyen CH, et al (2014) Hedgealgebra-based 114 [76] [77] [78] [79] [80] [81] [82] [83] [84] [85] [86] [87] [88] [89] voltage controller for a self-excited induction generator Control Engineering Practice 30: 78–90 Bui H.-L., Nguyen C.-H., Vu N.-L., and Nguyen C.-H (2015) General design method of hedge-algebras-based fuzzy controllers and an application for structural active control Applied Intelligence, 43(2): pp 251-275 Cheng FY J.H., Lou K (2008) Smart Structures Innovative Systems for Seismic Response Control, CRC Press USA Zadeh L.A (1996) Fuzzy sets, in Fuzzy sets, fuzzy logic, and fuzzy systems: selected papers by Lotfi A Zadeh World Scientific p 394-432 K.-G Sung Y.-M.H., J.-W Cho, S.-B Choi (2008) Vibration control of vehicle ER suspension system using fuzzy moving sliding mode controller, Journal of Sound and Vibration, 311 1004-1019 D Singh M.A (2015) Passenger seat vibration control of a semiactive quarter car system with hybrid Fuzzy–PID approach International Journal of Dynamics and Control, 1-10 Pei Z R.D., Liu J., Xu Y (2010) Linguistic values based intelligent information processing World Scientific Duc ND V.N.-L., Tran D-T, Bui H-L (2012) A study on the application of hedge algebras to active fuzzy control of a seism-excited structure Journal of Vibration and Control 18:2186-2200 H.-L Bui C.-H.N., V.-B Bui, K.-N Le, H.-Q Tran, (2015) Vibration control of uncertain structures with actuator saturation using hedgealgebrasbased fuzzy controller Journal of Vibration and Control, 1077546315606601 Nguyen Cat Ho V.N.L., Tran Duc Trung, Bui Hai Le (2011) Hedgealgebras-based fuzzy controller: application to active control of a fifteenstory building against earthquake Tạp chí Khoa học Công nghệ, 49(1), 13-30 Tran Duc Trung B.H.L (2009) Optimal control for eigenfrequencies of a torsional shaft system including TMD effect Tạp chí Khoa học Cơng nghệ, 47(4), 37-47 Huỳnh L.X (2006) Tính tốn Kết Cấu theo nguyên lý tối ưu Nhà xuất Khoa học Kỹ thuật Vanderplaats G.N (1984) Numerical optimization techniques for engineering design: with applications Vol McGraw-Hill New York Le Xuan Huynh (2002) Thiết kế tối ưu có xét đến Tiêu chuẩn độ tin cậy Tuyển tập cơng trình khoa học Hội nghị học toàn quốc lần thứ VII tập 2, 12/2002 Le Xuan Huynh H.B.A (2002) Tính tốn tối ưu khung thép làm việc giới hạn đàn hồi xem tải trọng mô men dẻo đại lượng ngẫu 115 [90] [91] [92] [93] [94] [95] [96] [97] nhiên Tuyển tập cơng trình khoa học Hội nghị học toàn quốc lần thứ VII tập 2, 12/2002 Le Xuan Huynh H.V.L (2002) Xác định quan hệ chi phí độ tin cậy kết cấu Tạp trí Xây dựng Hà Nội, 12/2002 Coello Coello C A L.G.B., Van Veldhuizen D A., (2007) Evolutionary Algorithms for Solving Multi-Objective Problems Springer Press, New York, USA, Lim C., Park Y., and Moon S (2006) Robust saturation controller for linear time-invariant system with structured real parameter uncertainties Journal of Sound and Vibration, 294(1): pp 1-14 Du H., Zhang N., and Naghdy F (2011) Actuator saturation control of uncertain structures with input time delay Journal of Sound and Vibration, 330(18): pp 4399-4412 Bandyopadhyay B M.T.a.U.M (2007) Modeling, control and implementation of smart structures: a FEM-state space approach Springer SS R (2019) Vibration of continuous systems Wiley Online Library Bui V.-B., Tran Q.-C., and Bui H.-L (2017) Multi-objective optimal design of fuzzy controller for structural vibration control using Hedge-algebras approach Artificial Intelligence Review Le B.H and Cao T.Q (2015) Control of a pendulum using hedge algebras containing actuator saturation Journal of Science and Technology, 53(6): pp 695 Các nguồn thông tin khác [98] http://peer.berkeley.edu/smcat/search.html (ngày truy cập: 08/9/2016) [99] http://www.vibrationdata.com/elcentro.htm (ngày truy cập: 08/9/2016) 116 ... sở lý thuyết Trình bày sở lý thuyết dao động kết cấu dao động hệ nhiều bậc tự chịu tải gia tốc liên kết Trình bày lý thuyết tập mờ, điều khiển mờ, lý thuyết đại số gia tử điều khiển sử dụng đại. .. 1.4.2 Điều khiển dao động kết cấu sử dụng lý thuyết mờ Một số kết nghiên cứu điều khiển mờ, tối ưu tham số mờ tối ưu hệ luật điều khiển mờ điều khiển dao động kết cấu liệt kê phân tích sau: a Điều. .. cứu điều khiển chủ động kết cấu, điều khiển dựa lý thuyết mờ điều khiển dựa lý thuyết đại số gia tử Từ đó, đề suất nội dung nghiên cứu luận án 1.4.1 Điều khiển chủ động kết cấu Điều khiển chủ động