Nghiên cứu thiết kế, chế tạo các phần tử và hệ thống điều khiển theo nguyên lý phỏng sinh học

BQP HVKTQS Bé qc phßng Häc viƯn kü tht qu©n sù B¸o c¸o tỉng kÕt khoa häc vµ kü tht §Ị tµi Nghiªn cøu thiÕt kÕ, chÕ t¹o c¸c phÇn tư vµ hƯ thèng ®iỊu khiĨn theo nguyªn lý pháng sinh häc M· sè: KC.03-09 PGS TS Ngun T¨ng C−êng 5856 05/6/2006 Hµ néi, 2004 B¶n qun 2004 thc HVKTQS §¬n xin chÐp toµn bé hc tõng phÇn tµi liƯu nµy ph¶i gưi ®Õn Gi¸m §èc HVKTQS, trõ tr−êng hỵp sư dơng víi mơc ®Ých nghiªn cøu Bé qc phßng Häc viƯn kü tht qu©n sù B¸o c¸o tỉng kÕt khoa häc vµ kü tht §Ị tµi Nghiªn cøu thiÕt kÕ, chÕ t¹o c¸c phÇn tư vµ hƯ thèng ®iỊu khiĨn theo nguyªn lý pháng sinh häc M· sè: KC.03-09 PGS TS Ngun T¨ng C−êng Hµ néi, 2004 B¶n th¶o viÕt xong n¨m 2004 Tµi liƯu nµy ®−ỵc chn bÞ trªn c¬ së kÕt qu¶ thùc hiƯn §Ị tµi cÊp Nhµ N−íc, m· sè KC.03-09 B¸o c¸o tỉng kÕt khoa häc vµ kü tht §Ị tµi phÇn ®Çu b¸o c¸o danh s¸ch nh÷ng ng−êi thùc hiƯn TT A Hä vµ tªn C¬ quan c«ng t¸c Tham gia vµo mơc Chđ nhiƯm ®Ị tµi PGS, TS Ngun T¨ng C−êng Häc viƯn Kü tht Qu©n sù Ch−¬ng 1,2,3 B C¸n bé tham gia nghiªn cøu TS §µm H÷u NghÞ Häc viƯn Kü tht Qu©n sù Mơc 7.1 TS Lª Chung Häc viƯn Kü tht Qu©n sù Ch−¬ng TS Chu Hång S¬n Qu©n chđng PK-KQ Mơc 8.1 PGS, TS Lª Hïng L©n §¹i häc Giao Th«ng VËn T¶i Ch−¬ng 12 PGS, TS Th¸i Quang Vinh ViƯn CNTT Ch−¬ng 11 Th.S TrÇn Qc HiƯp Häc viƯn Kü tht Qu©n sù Mơc 7.2; 10.1 Ch−¬ng Th.S Hµn Vò H¶i Häc viƯn Kü tht Qu©n sù Mơc 8.2 KS Ngun Vò Hoµi Nam Häc viƯn Kü tht Qu©n sù Ch−¬ng 4,5 Mơc 10.2; 10.3 §Ị tµi cÊp Nhµ n−íc KC.03-09 B¸o c¸o tỉng kÕt khoa häc vµ kü tht §Ị tµi B¶n tù ®¸nh gi¸ VỊ t×nh h×nh thùc hiƯn vµ nh÷ng ®ãng gãp míi cđa ®Ị tµi KH&CN cÊp nhµ n−íc Tªn ®Ị tµi: Nghiªn cøu, thiÕt kÕ chÕ t¹o c¸c phÇn tư vµ hƯ thèng ®iỊu khiĨn theo nguyªn lý pháng sinh häc • M· sè: KC.03-09 Thc ch−¬ng tr×nh: Nghiªn cøu khoa häc vµ ph¸t triĨn c«ng nghƯ Tù ®éng hãa, m· sè KC.03 Chđ nhiƯm ®Ị tµi: PGS, TS Ngun T¨ng C−êng C¬ quan chđ tr× ®Ị tµi: Häc viƯn Kü tht Qu©n sù Thêi gian thùc hiƯn (B§-KT): 10/2001 – 10/2004 Tỉng kinh phÝ thùc hiƯn: 2500 triƯu ®ång Trong ®ã kinh phÝ tõ ng©n s¸ch Nhµ n−íc: 2500 triƯu ®ång T×nh h×nh thùc hiƯn ®Ị tµi: 7.1 VỊ møc ®é hoµn thµnh khèi l−ỵng c«ng viƯc: Néi dung nghiªn cøu chÝnh: - Nghiªn cøu lý thut, x©y dùng c¸c tht to¸n lµm viƯc cđa hƯ ®iỊu khiĨn pháng sinh häc (n¬ron, fuzzy, thÝch nghi…) vµ c¸c ph−¬ng ph¸p m« pháng kiĨm chøng trªn m¸y tÝnh (nghiªn cøu dïng c¸c c«ng m« pháng MatLab, LabView…) - Nghiªn cøu, thiÕt kÕ x©y dùng hƯ thèng ®iỊu khiĨn c¸c qu¸ tr×nh kü tht c«ng nghƯ ®a tham sè phøc t¹p (hƯ thèng thiÕt bÞ kü tht ®Ỉc biƯt) sư dơng nguyªn lý ®iỊu khiĨn pháng sinh häc - Nghiªn cøu x©y dùng hƯ thèng m« pháng b¸n tù nhiªn thêi gian thùc phơc vơ ®¸nh gi¸ thư nghiƯm hƯ ®iỊu khiĨn thiÕt bÞ bay - Nghiªn cøu x©y dùng hƯ thèng nhËn d¹ng, xư lý tÝn hiƯu – ®iỊu khiĨn thiÕt bÞ bay dïng nguyªn lý fuzzy-n¬ron - Nghiªn cøu, x©y dùng c¸c phÇn tư ®iỊu khiĨn (sư dơng kü tht DSP, ASIC, MicroController, PC104…) vµ ch−¬ng tr×nh m¸y tÝnh m« pháng vỊ ®iỊu khiĨn pháng sinh häc phơc vơ hn lun vµ ®µo t¹o §Ị tµi cÊp Nhµ n−íc KC.03-09 B¸o c¸o tỉng kÕt khoa häc vµ kü tht §Ị tµi TÊt c¶ c¸c c«ng viƯc thc c¸c h¹ng mơc ®· ®¨ng ký nªu trªn cđa ®Ị tµi ®Ịu ®· ®−ỵc thùc hiƯn nghiªm tóc vµ ®Çy ®đ Hoµn thµnh 100% 7.2 VỊ c¸c yªu cÇu khoa häc vµ chØ tiªu c¬ b¶n cđa c¸c s¶n phÈm KHCN: TT Tªn s¶n phÈm Yªu cÇu khoa häc A Cơm s¶n phÈm thø nhÊt: -HƯ thèng ®iỊu khiĨn c¸c qu¸ tr×nh -X©y KÕt qu¶ ®¹t ®−ỵc dùng qu¸ §¸p øng c¸c yªu kü tht c«ng nghƯ ®a tham sè tr×nh thiÕt kÕ cÇu khoa häc (chi phøc t¹p (hƯ thèng thiÕt bÞ kü tht -§¸p øng c¸c tiÕt xem kÕt qu¶ ®Ỉc biƯt) sư dơng nguyªn lý chn qc tÕ vỊ kiĨm ®Þnh) §KPSH trªn m¸y PC giao diƯn ®o-®iỊu KÌm theo hƯ thèng nµy lµ c¸c s¶n khiĨn phÈm phÇn mỊm ch−¬ng tr×nh m¸y -ThiÕt kÕ, chÕ t¹o tÝnh sau: hƯ ®iỊu khiĨn dïng nguyªn lý §KPSH ¸p dơng thùc tÕ Ch−¬ng tr×nh m¸y tÝnh c«ng -§a n¨ng cho øng §¸p øng c¸c yªu ph¸t triĨn §KPSH (®iỊu khiĨn mê) dơng thùc tÕ c¸c qu¸ tr×nh KTCN ®a tham sè -§¸p phøc t¹p trªn PC øng cÇu khoa häc c¸c chn qc tÕ vỊ giao diƯn ®o-®iỊu khiĨn -Cµi ®Ỉt tht to¸n §KPSH Ch−¬ng tr×nh m¸y tÝnh øng dơng -L−u ®å ch−¬ng §¸p øng c¸c yªu §KPSH c¸c qu¸ tr×nh KTCN ®a tr×nh, phÇn mỊm cÇu khoa häc tham sè phøc t¹p thiÕt bÞ kü gèc tht ®Ỉc biƯt -§¸p øng nhu cÇu thùc tÕ -HƯ më, ®¸p øng chn giao diƯn qc tÕ ®o-®iỊu khiĨn §Ị tµi cÊp Nhµ n−íc KC.03-09 B¸o c¸o tỉng kÕt khoa häc vµ kü tht §Ị tµi B Cơm s¶n phÈm thø hai: HƯ thèng thiÕt bÞ m« pháng b¸n tù -X©y dùng ph−¬ng §¸p øng c¸c yªu nhiªn thêi gian thùc ®Ĩ ®¸nh gi¸ ph¸p tht to¸n m« cÇu khoa häc (chi thư nghiƯm hƯ ®iỊu khiĨn thiÕt bÞ pháng b¸n tù nhiªn tiÕt xem kÕt qu¶ bay thêi gian thùc kiĨm ®Þnh) -X©y dùng thiÕt bÞ phÇn cøng m« pháng b¸n tù nhiªn thêi gian thùc -C¸c ch−¬ng tr×nh m¸y tÝnh c«ng ph¸t triĨn m« pháng tÝn hiƯu ¶nh ®éng, tÝn hiƯu ra®a thêi gian thùc -Kh¶ n¨ng ghÐp KÌm theo hƯ thèng nµy lµ s¶n nèi thư nghiƯm víi phÇm ch−¬ng tr×nh m¸y tÝnh sau: hƯ ®iỊu khiĨn thiÕt bÞ bay thùc tÕ Ch−¬ng tr×nh m« pháng qu¸ tr×nh -M« pháng t−¬ng §¸p øng yªu cÇu ®iỊu khiĨn thiÕt bÞ bay trªn m¸y ®−¬ng tÝnh s¸t ®iỊu khoa häc kiƯn thùc tÕ -Kh¶ n¨ng ®¸nh gi¸ c¸c tham sè vµ cÊu tróc hƯ ®iỊu khiĨn thùc tÕ C Cơm s¶n phÈm thø ba: HƯ thèng nhËn d¹ng, xư lý tÝn hiƯu -§¸p øng yªu cÇu ®iỊu khiĨn thiÕt bÞ bay dïng kü-chiÕn tht hƯ nguyªn lý fuzzy-n¬ron ®iỊu khiĨn thiÕt bÞ bay -Tỉ hỵp thiÕt bÞ §Ị tµi cÊp Nhµ n−íc KC.03-09 B¸o c¸o tỉng kÕt khoa häc vµ kü tht §Ị tµi phÇn cøng nhËn d¹ng, xư lý, x¸c ®Þnh täa ®é mơc tiªu bay -Kh¶ n¨ng ghÐp nèi tỉ hỵp ®iỊu khiĨn thiÕt bÞ bay thùc tÕ -Cµi ®Ỉt c¸c KÌm theo hƯ thèng nµy lµ c¸c s¶n ch−¬ng tr×nh m¸y phÈm ch−¬ng tr×nh m¸y tÝnh sau: tÝnh øng dơng víi tht to¸n §KPSH Ch−¬ng tr×nh m¸y tÝnh øng dơng sư -§¸p øng lµm viƯc §¸p øng yªu cÇu dơng §KPSH cho hƯ thèng ®iỊu thêi gian thùc khiĨn thiÕt bÞ bay thùc tÕ khoa häc -§¸p øng yªu cÇu kü-chiÕn tht ®µi ®iỊu khiĨn TLPK D Cơm s¶n phÈm thø t−: C¸c phÇn tư ®iỊu khiĨn pháng sinh häc vµ c¸c ch−¬ng tr×nh m¸y tÝnh m« pháng phơc vơ hu¸n lun ®µo t¹o C¸c controller th«ng minh dïng -§¸p øng chn §¸p øng yªu cÇu PC-104 víi c¸c c«ng ph¸t triĨn qc tÕ giao diƯn khoa häc §KPSH PC-104 -Kh¶ n¨ng cµi ®Ỉt ph¸t triĨn c¸c tht to¸n §KPSH -Cã hn h−íng lun dÉn sư dơng §Ị tµi cÊp Nhµ n−íc KC.03-09 B¸o c¸o tỉng kÕt khoa häc vµ kü tht §Ị tµi Thư nghiƯm phơc KÌm theo c¸c controller nµy lµ s¶n vơ hn lun ®µo phÈm phÇn mỊm: t¹o -Cµi ®Ỉt tht to¸n Ch−¬ng tr×nh m¸y tÝnh c«ng ®Ĩ PID, fuzzy, n¬ron §¸p øng yªu cÇu ph¸t triĨn §KPSH trªn c¬ së hƯ -TÝnh ®a n¨ng cho khoa häc nhóng PC-104 øng dơng -§¸p øng chn qc tÕ vỊ giao diƯn PC-104 -§¶m b¶o c¸c kiÕn 10 C¸c ch−¬ng tr×nh m¸y tÝnh m« thøc c¬ së pháng phơc vơ hn lun ®µo t¹o -H−íng vỊ §KPSH (07 ch−¬ng tr×nh) dÉn §¸p øng yªu cÇu sư khoa häc dơng tõ ®¬n gi¶n ®Õn phøc t¹p -Kh¶ n¨ng më réng ph¸t triĨn ChÊt l−ỵng cđa c¸c s¶n phÈm cđa ®Ị tµi KC.03-09 theo yªu cÇu khoa häc ®· ®−ỵc: + KiĨm nghiƯm, nhÊt trÝ th«ng qua cđa Héi ®ång c¬ së nghiƯm thu tõng s¶n phÈm ®Ị tµi (cã biªn b¶n kÌm theo) + X¸c nhËn cđa ®¬n vÞ sư dơng c¸c s¶n phÈm ®· ®−ỵc ®−a vµo øng dơng thùc tÕ (cã chøng nhËn kÌm theo) 7.3 VỊ tiÕn ®é thùc hiƯn: Hoµn thµnh tiÕn ®é khu«n khỉ ®−ỵc phÐp bỉ xung thêi gian cđa ®Ị tµi VỊ nh÷ng ®ãng gãp míi cđa §Ị tµi: Trªn c¬ së mơc tiªu vµ kÕt qu¶ cđa ®Ị tµi: Häc tËp, n¾m b¾t vµ x©y dùng c¬ së kü tht thiÕt kÕ, chÕ t¹o c¸c phÇn tư, hƯ thèng ®iỊu khiĨn pháng sinh häc víi triĨn khai øng dơng phơc vơ mét sè nhu cÇu thùc tÕ, so s¸nh phÇn nµy víi c¸c kÕt §Ị tµi cÊp Nhµ n−íc KC.03-09 B¸o c¸o tỉng kÕt khoa häc vµ kü tht §Ị tµi qu¶ cđa c¸c ®Ị tµi nghiªn cøu khoa häc n−íc ®· triĨn khai, ®Ị tµi KC.03-09 cã c¸c ®Ỉc ®iĨm míi sau ®©y: VỊ mỈt lý thut vµ ph−¬ng ph¸p ln vỊ tỉ chøc hƯ thèng ®iỊu khiĨn pháng sinh häc: §Ị tµi ®· nghiªn cøu vỊ mỈt lý ln vµ vỊ kinh nghiƯm øng dơng §KPSH n−íc vµ qc tÕ Trong ®ã tËp trung ë c¸c ph−¬ng ph¸p §KPSH cã nhiỊu øng dơng c«ng nghiƯp (hƯ ®iỊu khiĨn PID më réng víi sư dơng ®iỊu khiĨn mê, thÝch nghi, n¬ron) [L−u ý lµ ë NhËt hiƯn 84% c¸c bé ®iỊu khiĨn sư dơng ®iỊu khiĨn PID] TriĨn khai ¸p dơng c¸c nguyªn lý ®iỊu khiĨn mê øng dơng thùc tÕ: ThiÕt kÕ chÕ t¹o hƯ thèng ®iỊu khiĨn c¸c qu¸ tr×nh kü tht - c«ng nghƯ ®a tham sè phøc t¹p cho hƯ c¸c thiÕt bÞ kü tht ®Ỉc biƯt, kÌm theo hƯ thèng nµy ®Ị tµi ®· øng dơng thµnh c«ng víi kiĨm nghiƯm thùc tÕ c¸c s¶n phÈm phÇn mỊm sau: - Ch−¬ng tr×nh m¸y tÝnh c«ng øng dơng ®Ĩ ph¸t triĨn §KPSH (®iỊu khiĨn mê) c¸c qu¸ tr×nh kü tht c«ng nghƯ ®a tham sè phøc t¹p trªn c¬ së m¸y tÝnh PC cho thiÕt bÞ kü tht ®Ỉc biƯt - Ch−¬ng tr×nh m¸y tÝnh øng dơng cho hƯ thèng §KPSH c¸c qu¸ tr×nh kü tht c«ng nghƯ ®a tham sè phøc t¹p (ThiÕt bÞ kü tht ®Ỉc biƯt) X©y dùng hƯ thèng thiÕt bÞ m« pháng b¸n tù nhiªn thêi gian thùc ®Ĩ ®¸nh gi¸ thư nghiƯm mét sè phÇn tư cÊu thµnh hƯ ®iỊu khiĨn thiÕt bÞ bay (T¹o tÝn hiƯu xung Rada vµ ¶nh Video – Camera mơc tiªu bay) KÌm theo hƯ thèng nµy lµ phÇn mỊm m¸y tÝnh Ch−¬ng tr×nh m« pháng b¸n tù nhiªn thêi gian thùc c¸c tÝn hiƯu mơc tiªu bay trªn m¸y tÝnh ®Ĩ thư nghiƯm hƯ x¸c ®Þnh täa ®é bay vµ c¸c th«ng sè ®iỊu khiĨn X©y dùng hƯ thèng nhËn d¹ng, xư lý tÝn hiƯu – ®iỊu khiĨn thiÕt bÞ bay dïng nguyªn lý fuzzy-n¬ron (PhÇn nhËn d¹ng ®−ỵc hiƯn ë ®Ị tµi KC.01-12, kh«ng n»m yªu cÇu Hỵp ®ång ®Ị tµi KC.03-09) KÌm theo hƯ thèng nµy ®Ị tµi ®· kiĨm nghiƯm vµ øng dơng s¶n phÈm phÇn mỊm: Ch−¬ng tr×nh m¸y tÝnh øng dơng §KPSH cho hƯ thèng ®iỊu khiĨn thiÕt bÞ bay (Tù ®éng x¸c ®Þnh c¸c to¹ ®é mơc tiªu bay theo tÝn hiƯu xung rada vµ ¶nh Video – Camera) C¸c s¶n phÈm phơc vơ hn lun ®µo t¹o vỊ §KPSH bao gåm c¸c kÕt qu¶ sau: - X©y dùng phÇn tư §KPSH trªn c¬ së hƯ nhóng PC104, ®ã ®Ị tµi ®· kiĨm nghiƯm vµ øng dơng thµnh c«ng: §Ị tµi cÊp Nhµ n−íc KC.03-09 B¸o c¸o tỉng kÕt khoa häc vµ kü tht §Ị tµi + X©y dùng cÊu h×nh phÇn cøng bé ®iỊu khiĨn th«ng minh dïng PC104 + x©y dùng ch−¬ng tr×nh m¸y tÝnh c«ng ®Ĩ ph¸t triĨn hƯ §KPSH trªn c¬ së hƯ nhóng PC104 - C¸c ch−¬ng tr×nh m¸y tÝnh m« pháng phơc vơ ®µo t¹o §KPSH cho sinh viªn, cao häc, nghiªn cøu sinh (07 bé ch−¬ng tr×nh m« pháng) §Ị tµi hoµn thµnh v−ỵt møc c¸c chØ tiªu vỊ c¸c c«ng tr×nh ®¨ng trªn c¸c t¹p chÝ KHKT, Héi nghÞ Khoa häc vỊ h−íng sư dơng §KPSH (trªn 10 bµi): 30 bµi - In ph¸t hµnh 02 s¸ch KHKT - C¸c ®å ¸n tèt nghiƯp ®¹i häc, ln v¨n cao häc: trªn 20 - Sè l−ỵng c¸c ln v¨n vµ nghiªn cøu sinh vỊ §KPSH: trªn 09 ng−êi (trong ®ã 03 nghiªn cøu sinh ®· b¶o vƯ thµnh c«ng ln ¸n tiÕn sÜ ë Héi ®ång Nhµ n−íc) KÕt ln: §Ị tµi KC.03-09 “Nghiªn cøu, thiÕt kÕ chÕ t¹o c¸c phÇn tư vµ hƯ thèng ®iỊu khiĨn theo nguyªn lý pháng sinh häc” ®· thùchiƯn ®Çy ®đ c¸c néi dung yªu cÇu cđa hỵp ®ång nghiªn cøu khoa häc vµ ph¸t triĨn c«ng nghƯ sè: 09/2001/H§-§TCK-KC.03 ngµy 25/10/2001 vµ c¸c yªu cÇu cđa Bé Khoa häc C«ng nghƯ, Bé Tµi chÝnh, Ban Chđ nhiƯm ch−¬ng tr×nh nghiªn cøu khoa häc vµ ph¸t triĨn c«ng nghƯ Tù ®éng hãa KC.03 C¬ quan chđ tr× ®Ị tµi Häc viƯn Kü tht Qu©n sù ®Ị nghÞ Bé Khoa häc C«ng nghƯ, c¸c c¬ quan qu¶n lý cÊp trªn cho phÐp ®−ỵc b¶o vƯ ®Ị tµi theo qui ®Þnh Nhãm ®Ị tµi xin tr©n träng c¸m ¬n! Chđ nhiƯm ®Ị tµi (Hä tªn vµ ch÷ ký) PGS, TS Ngun T¨ng c−êng §Ị tµi cÊp Nhµ n−íc KC.03-09 B¸o c¸o tỉng kÕt khoa häc vµ kü tht §Ị tµi Estimation (Bekey, G.A and G.N Saridis, Eds.), Washington, D.C., pp.13951400, 1982 61 Ortega, R and R.Kelley, PID self-tuners: Some theorerical and practical aspects, IEEE Trans.on industrial Electronic, Vol.IE-31, pp.312-332, 1984 62 Radke, F., R.Isermann, A parameter adaptive PID controller with stepwise parameter optimization, Automatica, Vol.23, pp.449-457, 1987 63 Jones, A.H and B.Porter, Design of adaptive digital setpoint tracking PID controllers incoporting recursive step-response matrix identifiers for multivariable plants, IEEETrans.on Automatic Control, Vol.AC-32, pp.459463, 1987 64 Proudfoot, C.G., P.J.Gauthrop, and O.L.R.Jacobs, Self-tuning PI control of a pH neutralisation process, Proc.of IEE, Pt-D, Vol.130, pp.267-272, 1983 65 Ymamoto, T., S.Omato, and T.Hotta, A contruction of self-tuning PID control algorthm and its application, Proc.of SICE, Japan, pp.1143-1146, 1983 66 Rad, A.B and P.J.Gawthrop, Explicit PID self-tuning control for systems with unknown time dellay, Proc.of IFAC Int.symposium on Intelligent Tuning and aAdaptive Control, Singapore, 1991 67 Cameron, F and D.E.Seborg, A self-tuning controller with a PID structure, Int.Journal of control, Vol.30, pp.401-417, 1983 68 Clarke, D.W and P.J Gawthrop, Self timing control, Proc of IEE, PtD, Vol.122, pp.929-934, 1975 69 Clake, D.W, and P.J.Gawthrop, Self-tuning control, Proc.of IEE, Pt-D, Vol.126, pp.633-640, 1979 70 Johansson, R., Multivariable adaptive control, Dept.of Automatic Control, Lundinst.of Tech Report LUFTD27TRFT-1024/1-207, 1983 71 Richalet, J.A., J.L.T.Rault, and J.Papon, Model predictive heuristic control: applications to industrial processes, Automatica, Vol.14, pp.413-428, 1976 72 Cutler, C.R and B.C.Ramaker, Dynamic matrix control: A computer control algorthm, JACC, Paper WP5-B, SanFrancisco, 1986 §Ị tµi cÊp Nhµ n−íc KC.03-09 299 B¸o c¸o tỉng kÕt khoa häc vµ kü tht §Ị tµi 73 De Keyser, R.M.C and A.V.Cauwenberghe, A self-tuning multi step predictor Proc.6th IFAC Symposium on Iden tification and system application, Parameter Estimation, Washington.D.C, pp.1558-1563, 1979 74 Ydstie, B., Extended horizon adaptive control, Proc.of 9th IFAC World Congress, Budapest, Hungary, 1984 75 Peterka, V., Predictor based selftuning control, Automatica Vol.20, pp.39-50, 1984 76 Clarke, D.W, C.Mohtadi, and P.S.Tuffs, Generalizes predictive control-Part1: The basic algorthm, Automatica, Vol.20, pp.137 -148, 1987 77 Clarke, D.W., C.Mohtadi, and P.S.Tuffs, Generalized predictive control–Part IL Extensions and interpretations, Automatica, Vol.23, pp.149-160, 1987 78 Clarke, D.W., and C.Mohtadi, Properties of Generalized predictive control, Automatica, Vol.25, pp.859-875, 1989 79 De Keyser, R.M.C., PH.G.A.Van De Velde, A and F.A.O.Dumartier, comparative study of self adaptive longrange predictive control methods, Automatica, Vol.24, pp.49-163, 1988 80 Zadeh, L.A, Fuzzy sets, Information and Control Vol.8, pp.338-352, 1965 81 Soderstrom.T and P.Stoica, System Identification, Pretice Hall, London.1989 82 Astrom, KJ., and B.Wittenmark, Adaptive Control., Adison-Wesley, New York, 1989 83 Bierman, G.J, Factorization Methods for Discrete Sequential Estimation, Academic Press, New York, 1977 84 Gawthrop, P.J., Some interpretations of the self-tuning controller, Proc.of IEEE, Pt-D, Vol.124, pp.889-894, 1977 Introduction to self-tuning controllers, 85 Clarke, D.W., In Harris and Billings(Eds.), Peter Pegrinus, (UK)pp.36-71, 1981 86 Clarke, D.W., A.J.F.Hodgson, and P.S.Tuffs, Offset problem and K- incremental predictor in self-tuning control, Proc.of IEE, Pt-D, Vol.130, pp.217-225, 1983 87 Tuffs.P.S, and D.W.Clarke, Self tuning control of offset-A unified approach, Proc.of IEE, Pt-D, Vol.132, pp.100-110, 1985 §Ị tµi cÊp Nhµ n−íc KC.03-09 300 B¸o c¸o tỉng kÕt khoa häc vµ kü tht §Ị tµi 88 Clarke.D.W., Self tuning control of non minimum phase systems, Automatica, Vol.20, pp.501-517, 1984 89 Clarlke.D.W., P.P.Kanjilal, and C.Mohtadi, A generalised LQG approach to self tuning control, part1: Aspects of design, Int.Journal of control, Vol.45, pp.1509-1523, 1985 90 Kailath, T Linear Systems, Prentice Hall, Englewood Cliffs, New Jersey, 1980 91 Gantmacher, F.R., The Thoery of matrices, Chelsea Publishing Company, New York, 1977 92 Maciejowski, J.M., Multivariable Feedback Design, Addison Wesley, London, 1989 93 Isermann, R., Digital Control Systems: Vol.I and II Springer Verlag, Berlin, 1989 94 Kokotovic, P.V., R.EJr.O’Malley, and P.Sannuti, Singular perturbations and order reduction in control theory An Overview, Automatica, Vol.12, pp.123132, 1976 95 Mishra, R.N, and D.A.Wilson, A new Algorthm for Optimal Reduction of Multivariable Systems, Int.Joural of Control, Vol.31.pp.443-466, 1980 96 Borrison, U., Self tuning for a class of multivariable systems, Automatica, Vol.15, pp.209-215, 1979 97 Astrom, K.J., U.Borrison.L.Ljung, and B.Wittenmark, Theory and applications of self tuning regulators, Automatica, Vol.13, pp.457-476, 1977 98 Bitmead, R.R., M.Covers and V.Wertz, Adaptive Optimal Control, Prentice Hall, Australia Pty Ltd., 1990 99 Zadeh, L.A Fuzzy sets and Systems, Proc.of Symp.on System Theory Polytechnic Institute of Brocklyn, pp.29-37, 1965 100 Zadeh, L.A., Outline to a new approach to the analysis complex systems and decision processes, IEEE Trans.on Systems, Man, and Cybernetics Vol.3, pp.28-44, 1973 §Ị tµi cÊp Nhµ n−íc KC.03-09 301 B¸o c¸o tỉng kÕt khoa häc vµ kü tht §Ị tµi 101 Assilian, S and E.H.Mamdani, An experiment in linguistic synthesis with a fuzzy logic controller, Int Journal of Man-Mechine Studies, Vol.7, pp.1-13, 1974 102 Mamdani, E.H., Application of fuzzy algorthms for a simple dynamic plant, Proc.of IEEE Vol.121, pp.1585-1588, 1974 103 Mamdani, E.H., Advences in the linguistic synthesis of fuzzy controllers, IEEE Trans.on Computer, Vol.C-26, pp.1182-1191, 1977 104 King, P.J and E.H.Mamdani., The application of fuzzy control systems to industrial processes, Automatica, Vol.13, pp.235-242, 1977 105 Mamdani, E.H., Application of fuzzy set theory to control systems: a survey,.Fuzzy Automata and Decision Processes(Gupta, M.M., G.N.Sardis, and B.R Gaines, Eds), North-Holland.1977 106 Tong, R.M, A control engineering review of fuzzy systems, Automatica, Vol.13.pp.559-569, 1977 107 Wiener, N., Cybernetics: on control and communication in the animal and the machine, MIT Press, Cambridge, MA, 1948 108 Togai, M and H.Watanabe, Expert system on a chip: an engine for real time approximate reasoning, IEEE Expert, Vol.1, pp55-62, 109 Yamakawa, T Fuzzy microprocessors rule chip and defuzzification chip, Proc.of Int.Workshop on Fuzzy Systems applications, Lizuka-88, Japan, pp.51-52, 1988 110 Kuo, Y.H., C.I.Kao, and J.J.Chen, A fuzzy neural network model and its hardware implementation, IEEE Trans.on Fuzzy systems, Vol.1, pp.171-183, 1993 111 Dubois, D and H.Prade, Fuzzy sets and systems: Theory and applications, Acedamic Press, New York, 1980 112 Klir, G and T.Folger, Fuzzy sets:Uncertainty and Information, Prentice Hall, Engelwood Cliffs, New Jersey, 1988 113 Zimmermann, H., Fuzzy set theory and its Applictions, 2nd.Ed., Kluwer, Boston, 1990 §Ị tµi cÊp Nhµ n−íc KC.03-09 302 B¸o c¸o tỉng kÕt khoa häc vµ kü tht §Ị tµi 114 Kosko, B., Neural networks and fuzzy systems: A dynamical Systems approach to machine Intelligence, Prentice Hall, Englewood Cliffs, New Jersey 1991 115 Perdrycz, W Fuzzy Control and Fuzzy systems, 2nd.Ed, Wiley, Somerset, 1993 116 Pacini, P.J and B.Kosko, Comparison of fuzzy and Kalman filter target tracking control systems, in neural networks and fuzzy systems: A dynamical Systems Approach to Machine Intelligence, Prentice Hall, Englewood Cliffs, New Jersey, pp.379-406, 1991 117 Kong, S.G and B.Kosko, Adaptive fuzzy systems for backing up a truck and trailer, IEEE Tarans.on Neural Networks, Vol, 3, pp.211-223, 1992 118 Langari, R and H.L.Berenji, Fuzzy logic in control engineering, in Handbook of Intelligent Control: Neural, Fuzzy, and Adaptive Approaches (White.D.A and D.A.Sofge, Eds), Van Nostrand Reinhold, New York, 1992 119 Procyk, T.J and E.H.Mamdini., A linguistic self oraganizing process controller, Automatica, Vol.15, pp.15-30, 1979 120 Daley, S and K.F.Gill, A design of a self organizing fuzzy logic controller, Proc.of1.Mech.E, Vol.200, (CI), pp.59-69, 1986 121 Linkens, D.A and M.F.Abbod, Self organizing fuzzy logic control and the selection of its scaling factors, Trans.on Instrumentation, Measurement and Control, Vol.14, pp.114-125, 1992 122 Astrom, K.J and B.Wittenmark, Adaptive Control, Addison-Wesley, New York 1989 123 Box, G.E and G.H.Jenkins, Time serial Analysis: Fore- casting and Control, Holden-day, San Fransisco, 1976 124 Kosko, B., Neural network for signal processing, Prentice-Hall, Englewood Cliffs, 1992 125 Nozaka, Y., Trend of new control theory appliction in industrial process control(A survey), Proc.of 12th IFAC World Congress, Sydney, Vol.VI, pp.5156, 1993 §Ị tµi cÊp Nhµ n−íc KC.03-09 303 B¸o c¸o tỉng kÕt khoa häc vµ kü tht §Ị tµi 126 Astrom, K.J., Towards intelligent control, IEEE control Systems Magazine, Vol.9, pp.60-69, 1992 127 White, D.A and D.A.Sofge, Handbook of Intelligent Control, Van Nostrand Reinhold, New York, 1992 128 Wiener, N., Cybernetics or Control an Communication in the animal and Machine, MIT Press, Cambridge, Massachusetts, 1948 129 Cybenko, G., Approximation by superposition of a signal function, Mathematics Control, Signal & System, Vol.2, pp.303-314, 1989 130 Funahashi, K.I., On the approximate realization of continuous mappings by neural networks Neural networks, Vol.2, pp.183-192, 1989 131 Hornik, K., M.Stinchcombe, and H.White, Multilayer feedforward networks are universal approximators Neural Networks, Vol.2, pp.359-366, 1989 132 Searens, M and A.Soquet, A neural controller based on backpropagation algorthm, Proc.of Fisrt IEE Int Conf on Artifical Neural Networks, London, pp.211-215, 1989 133 Ogata, K., Discre-time Control systems Prentice-Hall, Englewood Cliffs, New Jersey, 1987 134 Iiguni, Y, H.Sakai, and H.Tokumaru, A non-linear regulators design in the presence of system uncertainties using multilayered neural networks, IEEE Trans, on Neural Networks, Vol.2, pp.410-417, 1991 135 Narendna, K.S and K.Partharasathy, Identification and control of dynamical system using neural networks, IEEE Trans Or Neural Networks, Vol.1, pp.4-27, 1990 136 Neuralogix NLX420 Datasheet, American neuralogix Inc., 1992 137 Levin, E., R.Gewirtzman, and G.F.Inbar, Neural network achitecture for adaptive system modelling and control, Proc.of Int.Joint Conf.on Neural Networks, Washington D.C Vol.11, pp.311-316, 1989 138 Kosko, B., Neural networks and fuzzy systems: A dynamical systems approach to machine Intelligence, Prentice-Hall, Englewood Cliffs, New Jersey, 1991 139 Miller, W.T., R.S.Sutton, and P.J.Werbos, Neural Networks for Control, MIT Press, cambridge, MA, 1990 §Ị tµi cÊp Nhµ n−íc KC.03-09 304 B¸o c¸o tỉng kÕt khoa häc vµ kü tht §Ị tµi 140 Barto, A.G Connectionist learning for control, in Neural Networks for Control, MIT Press, Cambridge, Masschusetts, pp.5-58, 1990 141 Werbos, P.J., Overview of design and capabilities, in Neural Networks for Control, MIT Press, Cambrige, MA, pp 59-65, 1990 142 Hunt, K.J., D.Sbarbaro, R.Zbikowski, and P.J.Gawthrop, Neural networks for control systems-a survey, Automatica, Vol.28, pp.1083-1112, 1992 143 Widrow, B and F.W.Smith, Pattern recognizing controlsystems, Proc Of Computer and Information Sciences, Washington, 1964 144 Albus, J.S., A new approach in manipulator control: the cerebellar model arriculation controller(CMAC), Journal of dynamic Systems, Measurement and Control, pp.220-227, 1975 145 Albus, J.S., Data storage in the cerebellar model articulation controller Journal of Dynamic Systems, Measurement and Control, pp.228-233, 1975 146 Miller III, W.T., F.H.Glanz, and L.G.Kraft, CMAC: An associative neural network alternative to backpropagation, Proc.of IEEE Trans.Vol.78, pp.15611567, 1990 147 Barto, A.G., R.S.Sutton and C.W.Anderson, Neuron like adaptive elements that can solve difficult learing control problems, IEEE Trans on Systems, Man and Cybernetics, Vol.SMC-13, pp.834-846, 1983 148 Gaines, B.R and J.H.Andreae, A learning machine in the context of the general control problem, Proc.of 3rd IFAC Congress, IME, London, pp.14B.I-14B.8, 1966 149 Witten, I.H., An adaptive optimal controller for discrete time Marko environments, Information and Control, Vol.34, pp.286-295, 1997 150 Werbos, P.J., Advanced forecasting methods for global crisis warning and models of intelligence General System Year-book, Vol.22, pp.25-38, 1977 151 Holland, J.H., Escaping brittleness: The possibility of geeneral-purpose learning algorthm algorthms applied to rule based systems, R.S.Michalski, J.G.Carbonell, and T.M.Mitchell, Eds., Machine learning: An Artificial Intelligence Approach, Vol.II, Morgan Kaufmann, San Mateo, CA, 1986 §Ị tµi cÊp Nhµ n−íc KC.03-09 305 B¸o c¸o tỉng kÕt khoa häc vµ kü tht §Ị tµi 152 Anderson, C.W., Learning and problem solving with multilayer connectionist system, Ph.D Thesis, University of Mass., Amherst, 1986 153 Anderson, C.W., Strategy learning with multilayer connectionist representations, Tech.Rep TR87-509.3, GTE Laboratories Inc., Waltham, MA, 1987 154 Widrow, B and S.D.Steains, Adaptive Signal Processing, Pretoice-Hall, Englewood Cliffs, New Jersey, 1985 155 Kuperstein, M., Neural model of adaptive hand eye co- ordination for single postures, Science, Vol.239, pp.13308-1311, 1989 156 Kuperstein, M., and J.Rubinstein, Implementation of an adaptive neural controller for sensory motor coordination, IEEE Control System magazine , Vol.9, pp.25-30, 1989 157 Srinivasan, V., A.c.Barton and B.E.Ydstie, Pattern recognition and feedback via parallel distributed processing Annual Meeting of the American Institute of Chemical Engineers, Washington D.C, 1988 158 Sanner, R.M and D.L.Akin, Neuromophic pitch attitude regulation opf an underwater telerobot, IEEE Control Systems Magazine, Vol.10, pp.62- 68.1990 159 PsaltisD., A.Sideris, and A.Yamamura, A multilayered neural network controller, IEEE Control systems Magazine, Vol.8, pp17-21, 1988 160 Saerens, M and A.Soquet, A neural control based on backpropagation algorthm, Proc.of First IEE Int Conf, on Artificial Neural Networks, London, pp.211-215, 1989 161 Kawato, M., K.Furukawa and R.Suzuki, A hierarchical neural network model for control and learning of voluntary movement, Biological Cybernetics, Vol.57, pp 169-185, 1987 162 Kawato, M., Yy.Uno, M.Isobe and R.Suzuki, Hierarchical neural network model for voluntary movement with application to robotics, IEEE Control Systems magazine Vol.8, pp.8-16, 1988 §Ị tµi cÊp Nhµ n−íc KC.03-09 306 B¸o c¸o tỉng kÕt khoa häc vµ kü tht §Ị tµi 163 Jordan, M.I., Generic constraints on underspecified target trajectories, Proc.of Int Joint Conf.on Neural Networks (IJCNN)’89, Washington, Vol.1, pp.217225, 1989 164 Jordan, M.I and D.E Rumelhart, Forward models: Supervised learning with a distal teacher, Cognitive Science, Vol.16, pp.313-355, 1990 165 Narendra, K.S and K.Partthasarathy, Identification and control of dynamical systems using neural networks, IEEE Trans on Neural networks, Vol.I, pp.427, 1990 166 Nguyen, D.H and B.Widrow, Neural network for self learning control systems, IEEE Control Systems magazine Vol.10, pp.18-23, 1990 167 Chen, S., S.A.Billings, C.E.Cowan and P.M.Grant, None linear system identification using neural networks, Int.Journal of Control, Vol.51, pp.12151228, 1990 168 Chen, S., S.A.Billings, C.E.Cowan and P.M.Grant, Practical identification of NARMAX models using radial basis function, Int.Journal of Control, Vol.52, pp.1327-1350, 1990 169 Bhat, N.V., Jr., P.A.Minderman.T.McAvoy, and N.S., Wang, Modling chemical process systems via neural computation, IEEE Control Systems magazine Vol.10, pp.24-30, 1990 170 Chu, S.R., R.Shoureshi, and M.Tenorio, Neural Network for system identification, IEEE Control Systems magazine Vol.10, pp.31-35, 1990 171 Billings, S.A, H.B.Jumaludin, S.Chen, Properties of neural networks with applixcation to modeling of nonlinear dynamical systems, Int.Journal of Control, Vol.55, pp.193-224, 1992 172 Sjoberg, J and L.ljung, Overtraining, regularization, and searching for minimum in neural networks, Revised version report lith-ISY-I-1297, Dept.of Elec Eng., Linkoping University Sweden, 1992 173 Tanomura, J.and S.Omuta, Process control by on-line trained neural controllers, IEEE Trans.on Industrial Electronics, Vol.39, pp.511-521, 1992 §Ị tµi cÊp Nhµ n−íc KC.03-09 307 B¸o c¸o tỉng kÕt khoa häc vµ kü tht §Ị tµi 174 Hopfield, JJ., Neural networks and physiscal systems with emergent computational abilites, Proc.of the National Academy of Sciences, vol.79, pp.2554-2558, 1982 175 lippmann, R., An introduction to computing with neural nets, IEEE ASSP Magazine, Vol.4, pp.4-22, 1987 176 Gomi, H and M.Kawato, Neural network control for a closed loop system using feedback error learning, Neural networks, Vol.6, pp.993-946, 1993 177 Nagata, S., M.Sekiguchi, and X.Asakawa, Mobile robot control by a structured hierarchical neural network, IEEE Control Systems Magazine, Vol.10, pp.69-76, 1990 178 Kinjo, H., S.Omatu, T.Yamoto, and S.Tamaki, Supoptimal control for a non-linear system using neural networks, Proc.of 1st Asian Control Conference, pp.551-554, Tokyo, 1994 179 Saiful A and S.Omatu, Neuromophic self tuning PID controller, Proc.of 1993 IEEE ICNN San Fransisco, pp.552-557, 1993 180 Caelly T.L (1999), Modularity in Neural Computing, Proc IEEE, (87), pp.1496-1518 181 Chin-Teng Lin and C.S.George Lee (1996), Neural Fuzzy system, Prentice-Hall Interrnational, Inc 182 Fogel D.B, T Fukuda and L Guan (1999), Technology on Computational Intelligence, Proc IEEE, (87), pp 1415-1422 TiÕng Nga 183 Ịòăỵâđêèé Ã.Ï Đèíòåç èíơỵðìèỵííûõ đèđòåì ïðè íåỵïðåäëåííỵđòè Èçä Íêa, Ìỵđêâa 1997 184 ßðëûêỵâ Ì íåëèíåéíỵé Đ Ïðèìåíåíèå ơèëòüðèè â ìêỵâđêỵé ðậèỵòåõíèêå òåỵðèè Èçä “Đỵâåòđêỵå ðậèỵ”, Ìỵđêâa 1980 185 Àâèèỵííûå Ïðèíưèïû đèđòåìû ïỵđòðỵåíèÿ ðậèỵóïðâëåíèÿ đèđòåì Ị.1 ðậèỵóïðâëåíèÿ.Ỵđíỵâû đèíòåça è ặèça/Ïỵä ðåä À È Êáåíêỵâa è Â È Ìåðêóëỵâa –Ì.: “Ðậèỵòåõíèêa”, 2003 §Ị tµi cÊp Nhµ n−íc KC.03-09 308 B¸o c¸o tỉng kÕt khoa häc vµ kü tht §Ị tµi 186 Àâèèỵííûå đèđòåìû Ðậèỵýëåêòðỵííûå È ðậèỵóïðâëåíèå đèđòåìû Êáåíêỵâa è đỵíâåäåíèÿ/Ïỵä Â È Ị ðåä À Ìåðêóëỵâa –Ì.: “Ðậèỵòåõíèêa”, 2003 187 Ỵáëèê ïåðđïåêòèâíûõ áỵðòỵâûõ ðậèỵëỵêèỵííûõ đèđòåì Âỵçìỵỉíỵđòè è ỵãðè÷åíèÿ -Ì.: ÈÏÐỈÐ, 2002 188 Çáèòa ðậèỵëỵêèỵííûõ đèđòåì ỵò ïỵìåõ Đỵđòỵÿíèå èòåíäåíưèè ðâèòèÿ./ Ïỵä ðåä À È Êáåíêỵâa è Â È Ìåðêóëỵâa –Ì.: “Ðậèỵòåõíèêa”, 2003 189 Âỵïðỵđû ïåðđïåêòèâíỵé ìỵíỵãðèÿ/ Ïỵä ðậèỵëỵêèè ðåä À  Êỵëëåêòèâí Đỵêỵëỵâa –Ì.: “Ðậèỵòåõíèêa”, 2003 190 Íåéðỵêỵìïüþòåðû Êí 7: â đèđòåìã Êỵëëåêòèâí ỵáðấỵòêè ìỵíỵãðèÿ/ Ïỵä èçỵáðåíèé ðåä À È Ãặóøêèía –Ì.: “Ðậèỵòåõíèêa”, 2003 191 Èíòåëëåêòóặüíûå íåéðỵđèđòåìû Êí 12 –Ì.: “Ðậèỵòåõíèêa”, 2003 192 Ưèơðỵâûå óđòðỵéđòâa đåëåêưèè äâèỉóùèõđÿ ưåëåé: Ĩ÷åáíỵå ïỵđỵáèå – Ì.: ĐÀÉÍĐ-ÏÐÅĐĐ, 2003 §Ị tµi cÊp Nhµ n−íc KC.03-09 309 B¸o c¸o tỉng kÕt khoa häc vµ kü tht §Ị tµi 2.6 C¸c c«ng tr×nh vỊ §KPSH thc ®Ị tµi KC.03-09 ®−ỵc ®¨ng trªn c¸c t¹p chÝ KHKT, Héi nghÞ vµ Ên phÈm I C¸c bµi b¸o vµ b¸o c¸o KHKT D−¬ng Qc Tn, Ngun T¨ng C−êng Tỉng hỵp bé ®iỊu khiĨn thÝch nghi tõ th«ng Rotor ®éng c¬ xoay chiỊu ba pha øng dơng logic mê (Héi nghÞ KHKT ®o l−êng toµn qc lÇn thø IV- 2005) D−¬ng Qc Tn, Ngun T¨ng C−êng X©y dùng tht to¸n ®iỊu khiĨn thÝch nghi hƯ Trun §éng B¸m øng dơng ®iỊu khiĨn mê (Héi nghÞ KHKT ®o l−êng toµn qc lÇn thø IV- 2005) Ph¹m Trung Dòng Ph−¬ng ph¸p x©y dùng m¹ng n¬ ron bÊt biÕn víi phÐp quay ¶nh (Héi nghÞ KHKT ®o l−êng toµn qc lÇn thø IV- 2005) Phan Qc Th¾ng, Ph¹m Tn H¶i, Lª Träng NghÜa øng dơng thiÕt bÞ m¶ng cỉng kh¶ tr×nh FPGA cđa Xilinx trªn c¬ së sư dơng c«ng ISE foundation (Héi nghÞ KHKT ®o l−êng toµn qc lÇn thø IV- 2005) Phan Qc Th¾ng, Lª Träng NghÜa øng dơng CORE GENERATOR ThiÕt kÕ c¸c bé FFT trªn c¬ së c«ng nghƯ PLIC cđa Xilinx (Héi nghÞ KHKT ®o l−êng toµn qc lÇn thø IV- 2005) Ph¹m Tn Thµnh øng dơng Max+plus II thiÕt kÕ c¸c bé ®iỊu khiĨn ®éng c¬ ®iƯn trªn c¬ së plic cđa h·ng altera (Héi nghÞ KHKT ®o l−êng toµn qc lÇn thø IV- 2005) ThS Ng« Thanh B×nh, NCS TrÇn Quang O¸nh, TS Lª Hïng L©n So s¸nh tÝnh bỊn v÷ng cđa ®iỊu khiĨn mê, PID vµ chÕ ®é tr−ỵt ®iỊu khiĨn chun ®éng (Héi nghÞ KHKT ®o l−êng toµn qc lÇn thø IV- 2005) TS Lª Hïng L©n, TS Lª V¨n TiỊm, NCS TrÇn Quang O¸nh Kü tht kÕt hỵp PID vµ m¹ng n¬ ron ®iỊu khiĨn thÝch nghi hƯ phi tun (Héi nghÞ tù ®éng ho¸ toµn qc VICA n¨m 2002) NCS TrÇn Quang O¸nh, TS Lª V¨n TiỊm, TS Lª Hïng L©n §iỊu khiĨn thÝch nghi gi¸n tiÕp chun ®éng trªn c¬ së c¸c bé xÊp xØ mê (Héi nghÞ tù ®éng ho¸ toµn qc VICA n¨m 2002) 10 KS Ngun V¨n B×nh, TS Lª Hïng L©n øng dơng ®iỊu khiĨn mê tù ®éng l¸i xe bt vµo bÕn (Héi nghÞ tù ®éng ho¸ toµn qc VICA n¨m 2002) §Ị tµi cÊp Nhµ n−íc KC.03-09 310 B¸o c¸o tỉng kÕt khoa häc vµ kü tht §Ị tµi 11 PGS.TS Lª Hïng L©n, KS §Ỉng Quang Th¹ch §¸nh gi¸ c¸c chiÕn l−ỵc ®iỊu khiĨn nhãm thang m¸y b»ng ph−¬ng ph¸p m« pháng (Héi nghÞ tù ®éng ho¸ toµn qc VICA n¨m 2002) 12 PGS.TS Ngun T¨ng C−êng, KS Ngun Hoµng Thanh M« pháng nhËn d¹ng tham sè bom ®¹n lßng ®Êt b»ng m¹ng N¬ron mê th«ng tin quan s¸t kh«ng chÝnh x¸c (T¹p chÝ: Nghiªn cøu khoa häc kü tht vµ C«ng nghƯ Qu©n sù Trung t©m KHKT vµ CNQS – 03/ 2003) 13 PGS.TS Ngun T¨ng C−êng, ThS Mai Ngäc Anh, ThS Lª Ngäc S¬n Tỉng hỵp hƯ x¸c ®Þnh to¹ ®é tèi −u thÝch nghi víi liªn hƯ ph¶n håi ë kªnh quan s¸t phi tun (T¹p trÝ Kü tht vµ Trang bÞ Tỉng cơc Kü tht -7/2002) 14 PGS.TS Ngun T¨ng C−êng, ThS Mai Ngäc Anh, ThS Lª Ngäc S¬n M« pháng ®éng häc ®iỊu khiĨn tªn lưa tù dÉn víi hƯ x¸c ®Þnh to¹ ®é thÝch nghi trªn m¸y tÝnh (T¹p trÝ Kü tht vµ Trang bÞ Tỉng cơc Kü tht -7/2002) 15 TS Ngun Xu©n C¨n, KS Ngun Huy Hoµng §iỊu khiĨn qu¸ tr×nh ®o bµi to¸n x¸c ®Þnh c¸c tham sè chun ®éng (Sè I/2002 T¹p chÝ KH&KT – HVKTQS) 16 TS Ngun Ngäc Q, ThS Ngun Minh Hång, KS Ph¹m Xu©n Phang VỊ kh¶ n¨ng n©ng cao chÊt l−ỵng ®éng häc ®iỊu khiĨn thiÕt bÞ bay dïng m« h×nh biÕn tr¹ng th¸i hai chiỊu vµ ba chiỊu (Sè I/2004 T¹p chÝ KH&KT – HVKTQS) 17 ThS Ngun v¨n TiÕn, ThS §oµn ThÕ Tn, ThS Ngun §øc Thµnh Nghiªn cøu mét sè tham sè ¶nh h−ëng ®Õn hƯ thèng ®iỊu khiĨn cù ly cđa Tªn lưa ®¹n ®¹o (Sè III/2004 T¹p chÝ KH&KT – HVKTQS) 18 ThS D−¬ng Qc Tn VỊ mét tht to¸n ®iỊu khiĨn tèi −u hƯ trun ®éng ®iƯn biÕn tÇn ®éng c¬ kh«ng ®ång bé (Sè I/2005 T¹p chÝ KH&KT – HVKTQS) 19 PGS TS Ngun T¨ng C−êng, ThS D−¬ng Qc Tn X©y dùng tht to¸n thÝch nghi ®iỊu khiĨn tõ th«ng Totor ®éng c¬ xoay chiỊu ba pha sư dơng bé ®iỊu khiĨn vÐct¬ (Sè III/2005 T¹p chÝ KH&KT – HVKTQS) §Ị tµi cÊp Nhµ n−íc KC.03-09 311 B¸o c¸o tỉng kÕt khoa häc vµ kü tht §Ị tµi 20 TS Lª Thµnh, TrÇn Ph−¬ng Nam S¬ ®å cÊu tróc hƯ thèng ®iỊu khiĨn Tªn lưa chèng t¨ng cã ®iỊu khiĨn thÝch nghi (T¹p chÝ: Nghiªn cøu khoa häc kü tht vµ C«ng nghƯ Qu©n sù Trung t©m KHKT vµ CNQS – 12/ 2001) 21 PGS.TS Lª Hïng L©n, ThS Lª ThÞ Tut Nhung §¸nh gi¸ ỉn ®Þnh bỊn v÷ng hƯ thèng ®iỊu khiĨn ®èi t−ỵng mê (Héi nghÞ KHKT ®o l−êng toµn qc lÇn thø IV- 2005) 22 PGS.TS Lª Hïng L©n, ThS Ngun V¨n TiỊm X©y dùng tht to¸n ®iỊu khiĨn mê thÝch nghi ¸p dơng ®Ĩ ®iỊu khiĨn ®èi t−ỵng chun ®éng trªn c¬ së bé ®¸nh gi¸ TSK (Héi nghÞ KHKT ®o l−êng toµn qc lÇn thø IV – 2005) 23 PGS TS Ngun T¨ng C−êng,, TS Lª §×nh Thµnh, ThS TrÇn V¨n Hỵp, KS Ngun Vò Hoµi Nam Ph©n tÝch cÊu tróc vµ tht to¸n cho c¸c hƯ thèng tù ®éng b¸m ¶nh ®éng (Héi nghÞ khoa häc lÇn thø 13 – kû niƯm 35 n¨m thµnh lËp HVKTQS, n¨m 2001) 24 PGS TS Ngun T¨ng C−êng, ThS Cao V¨n KiƯm, KS Ngun Vò Hoµi Nam X©y dùng hƯ ®o l−êng nhiƯt ®é kh«ng tiÕp xóc cÊp chÝnh x¸c cao nèi ghÐp m¸y tÝnh (Héi nghÞ khoa häc lÇn thø 13 – kû niƯm 35 n¨m thµnh lËp HVKTQS, n¨m 2001) 25 PGS TS Ngun T¨ng C−êng, KS Ngun Vò Hoµi Nam øng dơng xư lý ¶nh ®o l−êng x¸c ®Þnh c¸c th«ng sè gãc cđa c¸c thiÕt bÞ bay.(Héi nghÞ khoa häc lÇn thø 13 – kû niƯm 35 n¨m thµnh lËp HVKTQS, n¨m 2001) 26 PGS TS Ngun T¨ng C−êng, TS Phan Qc Th¾ng, KS Lª H¶i Hµ, KS Ngun Vò Hoµi Nam, ThS TrÇn Qc HiƯp X©y dùng vµ ¸p dơng thùc tÕ m¹ng ®o l−êng ®iỊu khiĨn trªn chn phi ghÐp GPIB (Héi nghÞ khoa häc kü tht ®o l−êng ViƯt Nam lÇn thø 3, n¨m 2003) 27 PGS.TS Ngun T¨ng C−êng, ThS Lª Hoµ B×nh, KS Ngun Vò Hoµi Nam NhËn d¹ng tÝn hiƯu Rada dïng m¹ng N¬ron (Héi nghÞ m« pháng -2003 HVKTQS) §Ị tµi cÊp Nhµ n−íc KC.03-09 312 B¸o c¸o tỉng kÕt khoa häc vµ kü tht §Ị tµi II S¸ch KHKT ®∙ ®−ỵc xt b¶n CÊu tróc vµ lËp tr×nh c¸c hƯ xư lý tÝn hiƯu sè T¸c gi¶: Ngun T¨ng C−êng, Phan Qc Th¾ng Nhµ xt b¶n Khoa häc kü tht (2003) CÊu tróc vµ lËp tr×nh hä vi ®iỊu khiĨn 8051 T¸c gi¶: Ngun T¨ng C−êng, Phan Qc Th¾ng Nhµ xt b¶n Khoa häc kü tht (2004) III C¸c ln v¨n tiÕn sÜ ®∙ ®−ỵc b¶o vƯ thµnh c«ng ë cÊp nhµ n−íc TS Ngun Hoµng Thanh, Ng−êi h−íng dÉn: PGS TS Ngun T¨ng C−êng Nghiªn cøu thùc hiƯn ph−¬ng ph¸p nhËn d¹ng ®èi t−ỵng víi th«ng tin quan s¸t kh«ng ®Çy ®đ dß t×m bom ®¹n d−íi lßng ®Êt Ghi chó: ¸p dơng m¹ng n¬ron TS TrÇn Hoµi Nam, Ng−êi h−íng dÉn: PGS TS Ngun T¨ng C−êng X©y dùng m« h×nh m« pháng ®éng häc ®iỊu khiĨn ®éng c¬ ®èt ë chÕ ®é kh«ng t¶i trªn c¸c ph−¬ng tiƯn c¬ giíi Ghi chó: ¸p dơng ®iỊu khiĨn thÝch nghi vµ m¹ng n¬ron TS D−¬ng Qc Tn, Ng−êi h−íng dÉn: PGS TS Ngun T¨ng C−êng X©y dùng ph−¬ng ph¸p tỉng hỵp hƯ trun ®éng b¸m vò khÝ sư dơng ®éng c¬ ®iƯn xoay chiỊu ba pha ®iỊu khiĨn vÐct¬ Ghi chó: ¸p dơng ®iỊu khiĨn tèi −u mê §Ị tµi cÊp Nhµ n−íc KC.03-09 313