bài tập lớn môn phương pháp nghiên cứu khoa học ở trường đh

Với khả năng tìm kiếm và tối ưu hóa không gian lời giải rộng, GA có tiềm năng lớn để cải thiện hiệu suất và tăng tính ổn định của hệ thống điều khiển kỹ thuật điện.Lý do quan tâm đến đề

NGHIỆP VỤ SƯ PHẠM GIẢNG VIÊN

LỜI MỞ ĐẦU

Trong lĩnh vực nghiên cứu và phát triển công nghệ, việc áp dụng các phương phápnghiên cứu khoa học có vai trò quan trọng để giải quyết các vấn đề và tìm ra những giảipháp mới Trên cơ sở đó, môn học "Phương pháp nghiên cứu khoa học ở Trường Đạihọc" cung cấp cho sinh viên những kiến thức và kỹ năng cần thiết để tiếp cận và thựchiện nghiên cứu khoa học

Trong tiểu luận này, tôi muốn giới thiệu đề tài nghiên cứu của mình với mục tiêu ứngdụng giải thuật di truyền (Genetic Algorithm - GA) trong điều khiển đối tượng kỹ thuậtđiện Đề tài này được chọn dựa trên sự quan tâm và khám phá của tôi trong lĩnh vực kỹthuật điện Tôi hy vọng rằng tiểu luận này sẽ mang lại cái nhìn tổng quan về ứng dụngcủa GA trong điều khiển kỹ thuật điện và góp phần mở rộng kiến thức về phương phápnghiên cứu khoa học trong lĩnh vực này

Tiểu luận bao gồm một số phần chính, bao gồm lí do chọn đề tài, mục đích nghiên cứu,mục tiêu nghiên cứu và phương pháp nghiên cứu

Với sự cố gắng, nỗ lực của bản thân và sự giúp đỡ nhiệt tình, chu đáo của GV Đỗ Thị

Lan Hương, tôi đã hoàn thành tiểu luận trong thời gian cho phép Tuy vậy, do vốn hiểu

biết chưa được sâu và thời gian vẫn còn hạn chế nên vẫn không thể tránh khỏi nhữngthiếu sót trong quá trình hoàn thiện tiểu luận Vì vậy, tôi rất mong nhận được sự sự đánhgiá, chỉ bảo của giảng viên để tôi có thể củng cố thêm kiến thức sẵn có và hoàn thiệnhơn trong tương lai

Hà Nội, ngày 5 tháng 6 năm 2023Học viên thực hiện

Vũ Ngọc Sơn

MỤC LỤC

LỜI MỞ ĐẦU 1

MỤC LỤC 3

CHƯƠNG 1: LÍ DO CHỌN ĐỀ TÀI 5

1.1 Lý do quan tâm đến đề tài 5

1.2 Nhu cầu nghiên cứu 7

1.3 íchLợi và ý nghĩa của đề tài 8

1.3.1.Lợi ích của việc áp dụng giải thuật di truyền GA trong điều khiển đối tượng kỹ thuật điện 8

1.3.2.Ý nghĩa và tiềm năng của đề tài trong công nghệ kỹ thuật điện và ứng dụng điều khiển 8

1.4.Lý do cá nhân 9

CHƯƠNG 2: MỤC ĐÍCH, MỤC TIÊU NGHIÊN CỨU 11

2.1.Mô tả vấn đề nghiên cứu 11

2.1.1.Vấn đề nghiên cứu 11

2.1.2.Lý do quan trọng cần giải quyết 11

2.1.3.Các khía cạnh được tập trung 11

2.2.Mục tiêu nghiên cứu 12

2.2.1.Mục tiêu chung 12

2.2.2.Mục tiêu cụ thể của nghiên cứu 12

2.3.Đối tượng nghiên cứu 13

2.3.1.Đối tượng nghiên cứu 13

2.3.2 thànhCác phần cơ bản của mục tiêu nghiên cứu 13

2.4.Đóng góp của nghiên cứu 14

CHƯƠNG 3: PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU 15

3.1.Câu hỏi nghiên cứu 15

3.2.Thiết kế nghiên cứu 15

3.2.1.Phương pháp nghiên cứu 15

3.2.2.Khung thời gian 16

3.3.3 Các bước thực hiện 16

3.3.Phương pháp thu thập dữ liệu 20

3.4 lýXử và phân tích dữ liệu 21

3.5.Độ tin cậy và xác thực 21

3.6.Phương pháp kiểm soát và đánh giá 22

TỔNG KẾT 24 TÀI LIỆU THAM KHẢO 25

CHƯƠNG 1: LÍ DO CHỌN ĐỀ TÀI

Trong Chương 1 này, chúng ta sẽ đi vào lý do chọn đề tài và những động lực nghiêncứu đằng sau việc quan tâm đến việc áp dụng giải thuật di truyền GA trong điều khiểnđối tượng kỹ thuật điện Sự hiện diện của GA trong lĩnh vực này mang lại nhiều lợi ích

và tiềm năng phát triển không chỉ trong công nghệ điện mà còn cả trong các lĩnh vựcliên quan khác

1.1 Lý do quan tâm đến đề tài

Trong lĩnh vực kỹ thuật điện, nghiên cứu và áp dụng các phương pháp nâng cao hiệusuất và tối ưu hóa hệ thống điều khiển là một yêu cầu cấp thiết Điều khiển đối tượng

kỹ thuật điện đòi hỏi sự tinh tế và chính xác trong việc tìm ra cách điều khiển và tối ưucác thông số quan trọng nhằm đảm bảo hoạt động hiệu quả và ổn định của hệ thống.Giải thuật di truyền (Genetic Algorithm - GA) là một phương pháp tối ưu hóa được lấycảm hứng từ nguyên tắc tiến hóa tự nhiên GA đã được áp dụng thành công trong nhiềulĩnh vực, bao gồm cả lĩnh vực điện tử và kỹ thuật điện Với khả năng tìm kiếm và tối ưuhóa không gian lời giải rộng, GA có tiềm năng lớn để cải thiện hiệu suất và tăng tính ổnđịnh của hệ thống điều khiển kỹ thuật điện

Lý do quan tâm đến đề tài này không chỉ nằm ở khả năng tối ưu hóa hiệu suất của hệthống điều khiển, mà còn ở tiềm năng phát triển và ứng dụng của GA trong lĩnh vực kỹthuật điện Việc áp dụng GA trong điều khiển kỹ thuật điện không chỉ mang lại nhữngcải tiến trong hiệu suất và tối ưu hóa, mà còn mở rộng và phát triển các phương pháp tối

ưu hóa trong lĩnh vực này:

- Tầm quan trọng của việc nghiên cứu vấn đề này trong lĩnh vực kỹ thuật điện:Điều khiển đối tượng kỹ thuật điện đóng vai trò quan trọng trong các hệ thống điện tử

và điện công nghiệp Sự phát triển liên tục của công nghệ đã đặt ra yêu cầu ngày càngcao đối với hiệu suất và tính ổn định của hệ thống điều khiển Vì vậy, tăng cườngnghiên cứu và ứng dụng các phương pháp tối ưu hóa như GA sẽ giúp cải thiện hiệu suất

và tối ưu hóa hệ thống điều khiển kỹ thuật điện

+ Nhu cầu cải thiện hiệu suất và tối ưu hóa hệ thống điều khiển: Sự phức tạp và

đa dạng của các hệ thống điều khiển kỹ thuật điện đã tạo ra một nhu cầu ngày càng cao

để tăng cường hiệu suất và tối ưu hóa chúng Hiệu suất là yếu tố quan trọng để đảm bảohoạt động ổn định và nhất quán của hệ thống điều khiển Tối ưu hóa, trong khi đó,nhằm tìm ra bộ điều khiển và các thông số phù hợp nhất để tăng cường hiệu suất vàgiảm thiểu sự lãng phí trong hệ thống

+ Công nghệ và tiến bộ trong lĩnh vực điện tử và điện công nghiệp: lĩnh vực kỹthuật điện không ngừng trải qua sự phát triển và tiến bộ liên tục Công nghệ ngày càngtiên tiến và tích hợp, từ vi mạch điện tử nhỏ gọn cho đến hệ thống điện lớn và phức tạp.Điều này đặt ra yêu cầu cao về hiệu suất, tính ổn định và tối ưu hóa của các hệ thốngđiều khiển kỹ thuật điện

+ Giá trị của việc áp dụng giải thuật di truyền GA trong điều khiển kỹ thuậtđiện:

Áp dụng giải thuật di truyền (GA) trong điều khiển đối tượng kỹ thuật điệnmang lại nhiều giá trị quan trọng GA có khả năng tìm kiếm và tối ưu hóa không gian

thông số rộng lớn, giúp tìm ra các thông số điều khiển tối ưu một cách tự động và hiệuquả Điều này không chỉ giúp cải thiện hiệu suất và tối ưu hóa hệ thống, mà còn mởrộng khả năng tìm kiếm và khám phá các giải pháp tiềm năng chưa được xem xét trướcđây.

Sự linh hoạt và tính thích ứng của GA cũng là một lợi thế quan trọng GA cókhả năng tự động điều chỉnh và thích ứng với môi trường hoạt động và yêu cầu cụ thể.Điều này giúp hệ thống điều khiển linh hoạt hơn và có khả năng thích ứng tốt hơn vớicác biến đổi và thay đổi trong môi trường

Thay vì phải thiết kế và điều chỉnh lại các thông số điều khiển thủ công, GA tựđộng tìm kiếm và cập nhật các thông số tối ưu dựa trên quy tắc tiến hóa và sự chọn lọc

tự nhiên Điều này giúp giảm thời gian và công sức của quá trình điều chỉnh và tối ưuhóa hệ thống Ngoài ra, GA còn có khả năng xử lý vấn đề tối ưu hóa đa mục tiêu, tức làtối ưu hóa đồng thời nhiều mục tiêu khác nhau Điều này cho phép tìm ra các giải phápPareto tối ưu, giúp đánh giá và lựa chọn giữa các tùy chọn khác nhau dựa trên các tiêuchí và ưu tiên cụ thể

- Sự hợp lý và thông minh của việc áp dụng giải thuật di truyền GA trong điềukhiển đối tượng kỹ thuật điện: GA đã được chứng minh là một phương pháp hiệu quảtrong việc tìm kiếm và tối ưu hóa các lời giải Không giống như các phương pháp tối

ưu truyền thống, GA có khả năng khám phá không gian lời giải rộng và tìm ra các giảipháp tiềm năng mà các phương pháp khác có thể bỏ qua Sự linh hoạt và tính thích ứngcủa GA cũng cho phép điều chỉnh và điều khiển các thông số điều khiển để đáp ứngyêu cầu đặc thù của từng hệ thống kỹ thuật

- Lợi ích của việc áp dụng giải thuật di truyền GA trong điều khiển đối tượng

kỹ thuật điện: Việc áp dụng giải thuật di truyền (GA) trong điều khiển đối tượng kỹthuật điện mang lại nhiều lợi ích thiết thực, bao gồm:

+ Cải thiện hiệu suất và giảm sai số: Với khả năng tối ưu hóa cao, GA có thểcải thiện hiệu suất của hệ thống điều khiển kỹ thuật điện Bằng cách tự động tìm kiếmcác thông số điều khiển tối ưu, GA giúp tăng cường hoạt động và đáp ứng chính xácyêu cầu của hệ thống Đồng thời, GA cũng giúp giảm thiểu sai số trong quá trình điềukhiển, từ đó đảm bảo sự ổn định và tin cậy của hệ thống

+ Xử lý vấn đề tối ưu hóa đa mục tiêu: Một lợi ích quan trọng khác của GA làkhả năng xử lý vấn đề tối ưu hóa đa mục tiêu Thay vì chỉ tập trung vào một mục tiêuduy nhất, GA có thể tìm ra các lời giải phù hợp cho những yêu cầu đa dạng và mâuthuẫn Điều này cho phép lựa chọn giữa các tùy chọn khác nhau dựa trên các mục tiêu

và ưu tiên cụ thể, giúp đánh giá toàn diện và đáp ứng nhiều yêu cầu của hệ thống kỹthuật điện

+ Tính thích ứng và linh hoạt:

GA có tính thích ứng và linh hoạt cao, giúp hệ thống điều khiển thích nghi vớicác yêu cầu biến đổi và môi trường khác nhau Thay vì phải thiết kế và điều chỉnh lạicác thông số điều khiển thủ công, GA tự động tìm kiếm và cập nhật các thông số tối ưudựa trên quy tắc tiến hóa và sự chọn lọc tự nhiên Điều này giúp giảm thời gian và côngsức của quá trình điều chỉnh và tối ưu hóa hệ thống, đồng thời đảm bảo hệ thống điềukhiển luôn hoạt động hiệu quả trong mọi tình huống

Với những lợi ích trên, việc áp dụng giải thuật di truyền GA trong điều khiểnđối tượng kỹ thuật điện mang lại nhiều tiềm năng và cơ hội phát triển Sự kết hợp giữa

kiến thức về điều khiển kỹ thuật và lý thuyết GA sẽ đóng góp vào việc tối ưu hoá hiệusuất và tính ổn định của hệ thống điều khiển, đồng thời mở ra những khả năng mới chongành công nghiệp điện tử và điện công nghiệp.

- Ý nghĩa và tiềm năng của đề tài trong công nghệ điện và ứng dụng điều khiển:Việc áp dụng GA trong điều khiển đối tượng kỹ thuật điện không chỉ đóng góp vàoviệc cải thiện hiệu suất và tối ưu hóa hệ thống, mà còn mở rộng và phát triển cácphương pháp tối ưu hóa trong lĩnh vực này Điều này đem lại một số lợi ích quantrọng:

+ Cải thiện hiệu suất và tối ưu hóa: Sử dụng GA giúp tìm ra các thông số điều khiển tối

ưu, từ đó cải thiện hiệu suất và tối ưu hóa hệ thống điều khiển kỹ thuật điện Điều này

có thể dẫn đến giảm lượng năng lượng tiêu thụ, gia tăng tuổi thọ và độ tin cậy của cácthiết bị kỹ thuật điện

+ Mở rộng không gian tìm kiếm: GA cho phép khám phá không gian tìm kiếm rộng hơn

so với các phương pháp tối ưu truyền thống Điều này có thể dẫn đến việc tìm ra cácgiải pháp tiềm năng mà trước đây không được xem xét hoặc khó khăn để tìm ra.+ Đa mục tiêu và tối ưu hóa đa mục tiêu: GA có khả năng xử lý vấn đề tối ưu hóa đamục tiêu, trong đó có thể tồn tại những yêu cầu mâu thuẫn nhau Điều này cho phép tìm

ra các lời giải phù hợp cho nhiều yêu cầu đa dạng, từ đó cân bằng và đáp ứng tốt hơncác yêu cầu của hệ thống điện

+ Tính linh hoạt và thích ứng: GA có khả năng điều chỉnh và thích ứng với các thông số

và yêu cầu cụ thể của môi trường hoạt động Điều này làm cho hệ thống điều khiển linhhoạt hơn và có thể thích ứng tốt hơn với sự biến đổi của môi trường và yêu cầu.+ Phát triển và ứng dụng trong công nghệ điện và điều khiển: Việc áp dụng GA trongđiều khiển đối tượng kỹ thuật điện không chỉ mang lại những cải tiến trong hiệu suất vàtối ưu hóa, mà còn mở rộng và phát triển các phương pháp tối ưu hóa trong lĩnh vựcnày Điều này không chỉ có ảnh hưởng đến công nghệ điện tử và kỹ thuật điện, mà còn

mở ra những tiềm năng ứng dụng trong nhiều lĩnh vực khác như tự động hóa, điềukhiển tự động, và năng lượng tái tạo

Vì những lý do trên, đề tài này đáng để quan tâm và nghiên cứu sâu hơn Hy vọng rằngthông qua nghiên cứu này, chúng ta có thể đóng góp cho sự tiến bộ và ứng dụng trongcông nghệ điện và điều khiển, đồng thời khám phá

1.2 Nhu cầu nghiên cứu

Trong lĩnh vực điều khiển kỹ thuật điện và ứng dụng giải thuật di truyền GA, nhu cầunghiên cứu vẫn còn rất lớn Dưới đây là một số lý do tại sao vấn đề này cần đượcnghiên cứu thêm:

- Hạn chế hiện tại trong các phương pháp điều khiển: Các phương pháp điềukhiển truyền thống có thể đạt được hiệu suất chấp nhận được trong một số ứng dụng.Tuy nhiên, chúng thường không đảm bảo tính tối ưu và khả năng tương thích với các

hệ thống phức tạp và đa biến Vì vậy, việc nghiên cứu và áp dụng giải thuật di truyền

GA trong điều khiển kỹ thuật điện có thể mang lại sự tiến bộ đáng kể

- Cải thiện hiệu suất và chất lượng của hệ thống điện: Việc tối ưu hóa các tham

số điều khiển thông qua GA có thể giúp cải thiện hiệu suất và chất lượng hoạt động

của hệ thống điện Điều này đặc biệt quan trọng trong ngành công nghiệp và các ứngdụng

mà việc tối ưu hóa hiệu suất có thể dẫn đến tiết kiệm năng lượng, giảm chi phí vậnhành, và nâng cao độ tin cậy của hệ thống.

- Mở rộng khả năng ứng dụng: Công nghệ điện và điều khiển đang phát triển rấtnhanh Việc áp dụng giải thuật di truyền GA trong điều khiển kỹ thuật điện mở ra khảnăng ứng dụng cho các hệ thống điện tử, mạng lưới điện thông minh, IoT, thiết bị điện

tử cá nhân, và nhiều ứng dụng khác Nghiên cứu trong lĩnh vực này có thể đóng gópvào việc tạo ra các bộ điều khiển linh hoạt và tối ưu cho các hệ thống điện tử tiên tiến

và thông minh

- Kết hợp giữa GA và các phương pháp khác: Một lợi ích quan trọng của nghiêncứu về GA trong điều khiển kỹ thuật điện là khả năng kết hợp với các phương phápkhác Ví dụ, kết hợp GA với học máy (machine learning) hay hệ thống mờ (fuzzysystems) có thể tạo ra các giải pháp tối ưu và linh hoạt hơn cho các vấn đề điều khiểnphức tạp

1.3 Lợi ích và ý nghĩa của đề tài

1.3.1 Lợi ích của việc áp dụng giải thuật di truyền GA trong điều khiển đốitượng kỹ thuật điện

- Tối ưu hóa hiệu suất: Áp dụng GA trong điều khiển kỹ thuật điện giúp tìm racác thông số điều khiển tối ưu, từ đó cải thiện hiệu suất và hoạt động ổn định của hệthống Điều này góp phần gia tăng năng suất, tiết kiệm năng lượng và tối ưu hóa quátrình vận hành Ví dụ, trong hệ thống điện mạch, GA có thể tìm ra sự phân bố dòngđiện tối ưu để giảm tổn thất công suất

- Giảm thiểu sai số: GA có khả năng tìm kiếm và điều chỉnh chính xác các yếu

tố ảnh hưởng đến sai số trong hệ thống điều khiển kỹ thuật điện Việc giảm thiểu sai sốgiúp cải thiện độ chính xác và đáng tin cậy của hệ thống, đồng thời tạo ra sản phẩmchất lượng cao Ví dụ, trong hệ thống điều khiển robot, GA có thể tối ưu hóa các thông

số để giảm sai số trong việc di chuyển và định vị

- Tăng tính linh hoạt và thích ứng: Sử dụng GA trong điều khiển kỹ thuật điệnmang lại tính linh hoạt và thích ứng cao Hệ thống điều khiển có khả năng tự động tìmkiếm và cập nhật các thông số điều khiển tối ưu dựa trên quy tắc tiến hóa, từ đó giúp

hệ thống thích nghi với sự biến đổi và yêu cầu của môi trường Ví dụ, trong hệ thốngđiều khiển nhiệt độ, GA có thể điều chỉnh tham số điều khiển để đáp ứng các yêu cầunhiệt độ khác nhau của môi trường

1.3.2 Ý nghĩa và tiềm năng của đề tài trong công nghệ kỹ thuật điện và ứngdụng điều khiển

- Nâng cao hiệu suất và độ chính xác: Áp dụng GA trong điều khiển đối tượng

kỹ thuật điện mang lại tiềm năng nâng cao hiệu suất và độ chính xác của hệ thống.Điều này đáng chú ý trong các ngành công nghiệp điện tử, sản xuất và điều khiển, nơiviệc tối ưu hóa hoạt động và giảm thiểu sai số là yếu tố quan trọng cho thành công Ví

dụ, trong hệ thống điều khiển tự động hóa, GA có thể tối ưu hóa các thông số để đạtđược độ chính xác cao và tăng hiệu suất sản xuất

- Tăng tính tự động và giảm sự phụ thuộc vào con người: Việc áp dụng GAtrong điều khiển kỹ thuật điện mang lại tiềm năng tăng tính tự động và giảm sự phụthuộc vào con người Thay vì thực hiện điều chỉnh và tối ưu hóa thủ công, GA tựđộng tìm kiếm

và cập nhật các thông số điều khiển tối ưu, giảm thiểu sự can thiệp của con người vàtiết kiệm thời gian và công sức Điều này đặc biệt quan trọng trong các hệ thống tựđộng hóa và môi trường công nghiệp, nơi sự tự động hoá và giảm sự phụ thuộc vào conngười là yếu tố quyết định cho hiệu suất và hiệu quả Ví dụ, trong hệ thống điều khiểnnăng lượng mặt trời, GA có thể tối ưu hóa các thông số điều khiển để tận dụng tối đanăng lượng mặt trời mà không cần sự can thiệp của con người.

- Mở rộng khả năng ứng dụng: Đề tài có ý nghĩa quan trọng trong việc mở rộngkhả năng ứng dụng của công nghệ điện và điều khiển Áp dụng GA trong điều khiển

kỹ thuật điện không chỉ giúp cải thiện hiệu suất hệ thống hiện có mà còn mở ra tiềmnăng cho việc tối ưu và phát triển các hệ thống mới, đáp ứng nhu cầu và yêu cầu ngàycàng đa dạng và phức tạp của công nghệ điện Ví dụ, GA có thể được áp dụng trongviệc điều khiển hệ thống lưới điện thông minh, hệ thống tự động hóa trong các nhàmáy sản xuất, hoặc cải thiện hiệu suất và ổn định trong các hệ thống điện tử tiên tiến.Điều này đóng góp vào sự phát triển và tiến bộ của công nghệ điện và ứng dụng điềukhiển trên nhiều lĩnh vực khác nhau

1.4 Lý do cá nhân

Việc lựa chọn một đề tài nghiên cứu không chỉ dựa trên nhu cầu tổng quát trong lĩnhvực mà còn liên quan đến lý do cá nhân và sự quan tâm riêng của người nghiên cứu.Dưới đây là lý do cá nhân và sự quan tâm của tôi đối với đề tài này:

- Sự hứng thú với lĩnh vực điều khiển kỹ thuật điện: Tôi đã luôn có sự quan tâmsâu sắc đối với lĩnh vực điều khiển kỹ thuật điện từ khi tôi học về các khái niệm cơ bảntrong ngành điện tử Việc nghiên cứu và phát triển các phương pháp điều khiển hiệuquả và linh hoạt đã và đang trở thành yếu tố quan trọng để nâng cao hiệu suất và chấtlượng của các hệ thống điện tử Qua việc áp dụng giải thuật di truyền GA, tôi tin rằng

có thể tạo ra các giải pháp tối ưu hóa thông qua quá trình tiến hóa và tìm kiếm khônggian tham số rộng lớn

- Mong muốn đóng góp vào sự phát triển công nghệ: Một trong những lí dochính khiến tôi quyết định nghiên cứu vấn đề này là mong muốn đóng góp vào sự pháttriển công nghệ trong lĩnh vực điều khiển kỹ thuật điện Việc áp dụng giải thuật ditruyền GA có thể mang lại những tiếp cận tối ưu và linh hoạt hơn để điều khiển các hệthống điện tử phức tạp Tôi tin rằng việc nghiên cứu này sẽ tạo ra những khía cạnh mới

và đột phá trong việc tối ưu hóa và cải thiện hiệu suất của các ứng dụng công nghệ, từ

đó góp phần vào sự tiến bộ và phát triển của lĩnh vực này

- Nhận thức về tiềm năng và ý nghĩa của đề tài: Đề tài này không chỉ có tiềmnăng ứng dụng rộng rãi mà còn mang lại ý nghĩa quan trọng đối với việc tối ưu hóa vàcải thiện hiệu suất của các hệ thống điện tử Hiện nay, vấn đề điều khiển hiệu quả vàtối ưu đã trở thành một yếu tố quan trọng trong việc phát triển các ứng dụng côngnghệ Tôi hy vọng nghiên cứu này có thể đưa ra cái nhìn mới về việc áp dụng giảithuật di truyền GA trong lĩnh vực này, giúp tìm ra các phương pháp tối ưu và cải thiệnhiệu suất của hệ thống điện tử

- Định hướng nghề nghiệp và tiếp cận với công nghệ mới: Việc nghiên cứu đềtài này cũng giúp tôi mở rộng kiến thức và kỹ năng trong lĩnh vực điều khiển kỹ thuậtđiện và ứng dụng giải thuật di truyền GA Tôi tin rằng việc có nền tảng vững chắc vềcác khái niệm và phương pháp trong lĩnh vực này sẽ là một lợi thế sự nghiệp cho tôi

CHƯƠNG 2: MỤC ĐÍCH, MỤC TIÊU NGHIÊN CỨU

Chương 2 trong đề tài này nhằm trình bày mục đích chính của nghiên cứu và những nộidung quan trọng liên quan đến nó

2.1 Mô tả vấn đề nghiên cứu

2.1.1 Vấn đề nghiên cứu

Vấn đề nghiên cứu trong đề tài này là việc áp dụng giải thuật di truyền GA (GeneticAlgorithm) trong điều khiển đối tượng kỹ thuật điện Công nghệ điện và điều khiểnđóng vai trò quan trọng trong việc nâng cao hiệu suất và hiệu quả của các hệ thống kỹthuật điện, như hệ thống điện mạch, hệ thống tự động hóa, hệ thống năng lượng mặt trời

và các hệ thống điện tử khác

Tuy nhiên, việc tìm kiếm và tối ưu hóa các thông số điều khiển cho các đối tượng kỹthuật điện có thể là một vấn đề phức tạp Các phương pháp truyền thống trong điềukhiển như điều khiển PID (Proportional-Integral-Derivative) có thể không đạt đượchiệu suất tối ưu trong các trường hợp phức tạp hoặc thay đổi

2.1.2 Lý do quan trọng cần giải quyết

Việc áp dụng giải thuật di truyền GA trong điều khiển kỹ thuật điện là một hướng tiếpcận mới để tối ưu hóa các thông số điều khiển GA được lấy cảm hứng từ quy tắc tiếnhóa trong tự nhiên và đã được chứng minh là hiệu quả trong việc tìm kiếm các giảipháp tối ưu trong các bài toán tối ưu hóa

Vấn đề quan trọng cần giải quyết là tìm hiểu khả năng áp dụng và hiệu quả của GAtrong tối ưu hóa thông số điều khiển cho các đối tượng kỹ thuật điện Nghiên cứu này

sẽ tập trung vào việc xác định cách áp dụng GA để tìm ra các giá trị tối ưu cho cácthông số điều khiển như dòng điện, điều kiện nhiệt, áp suất, tốc độ, v.v Nhờ đó, ta cóthể cải thiện hiệu suất và đáng tin cậy của hệ thống điều khiển kỹ thuật điện

2.1.3 Các khía cạnh được tập trung

Trong nghiên cứu này, chúng ta sẽ tập trung vào việc áp dụng giải thuật di truyền GA

để tối ưu hóa các thông số điều khiển trong hệ thống điện tử, sản xuất và điều khiển.Chúng ta sẽ xem xét việc áp dụng GA trong điều khiển các đối tượng kỹ thuật điện như

hệ thống điện mạch, hệ thống tự động hóa, hệ thống năng lượng mặt trời và các hệthống điện tử khác

Mục tiêu là tìm hiểu cách tối ưu hóa hoạt động của các hệ thống kỹ thuật điện thôngqua áp dụng giải thuật di truyền GA vào việc tìm kiếm thông số điều khiển tối ưu Cụthể, mục tiêu nghiên cứu bao gồm:

- Phát triển mô hình và thu thập dữ liệu: Xây dựng mô hình toán học và thuthập dữ liệu từ các hệ thống kỹ thuật điện để sử dụng trong quá trình tối ưu hóa Môhình này phải đảm bảo mô phỏng chính xác các tính chất và yếu tố quan trọng của hệthống

- Áp dụng giải thuật di truyền GA: Tìm hiểu nguyên lý hoạt động của giải thuật

di truyền GA và xác định cách áp dụng nó vào việc tối ưu hóa thông số điều khiểntrong các hệ thống kỹ thuật điện Điều này gồm việc xác định biểu diễn cá thể, cáctoán tử di truyền (như lai ghép, đột biến), và cách đánh giá và chọn lọc cá thể

- Tối ưu hóa thông số điều khiển: Sử dụng GA để tìm kiếm và tối ưu hóa cácthông số điều khiển cho các hệ thống kỹ thuật điện Điều này có thể bao gồm tối ưuhóa