NGHIÊN CỨU ỨNG DỤNG LÝ THUYẾT ĐIỀU KHIỂN THÍCH NGHI để NÂNG CAO CHẤT LƯỢNG HỆ THỐNG MÁY LÁI TÀU THỦY

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI Hoàng Thị Tú Uyên NGHIÊN CỨU ỨNG DỤNG LÝ THUYẾT ĐIỀU KHIỂN THÍCH NGHI ĐỂ NÂNG CAO CHẤT LƯỢNG HỆ THỐNG MÁY LÁI TÀU THỦY Ngành: Kỹ thuật Điều khiển Tự động hóa Mã số: 9520216 LUẬN ÁN TIẾN SĨ KỸ THUẬT ĐIỀU KHIỂN VÀ TỰ ĐỘNG HÓA NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC: GS.TS Phan Xuân Minh PGS.TS Lê Quang Hà Nội – 2018 Lời cam đoan Tôi xin cam đoan công trình nghiên cứu cá nhân tơi hướng dẫn giáo viên hướng dẫn nhà khoa học Tài liệu tham khảo luận án trích dẫn đầy đủ Các kết nghiên cứu luận án trung thực chưa tác giả khác công bố Tập thể hướng dẫn Nghiên cứu sinh Hoàng Thị Tú Uyên ii Lời cảm ơn Trong q trình làm luận án, tơi nhận nhiều góp ý chun mơn ủng hộ giúp đỡ tập thể cán hướng dẫn, nhà khoa học, đồng nghiệp Tôi xin gửi tới họ lời cảm ơn sâu sắc Tôi xin bày tỏ lòng cảm ơn đến tập thể hướng dẫn trực tiếp hướng dẫn tâm huyết suốt thời gian qua Tôi xin chân thành cảm ơn nhà khoa học, tập thể Bộ môn Điều khiển tự động, Viện Điện, Viện đào tạo sau đại học, trường Đại học Bách Khoa Hà Nội tạo điều kiện thuận lợi cho suốt trình học tập nghiên cứu thực luận án Tơi xin bày tỏ lịng biết ơn đến đồng nghiệp khoa Điện – Cơ, đặc biệt ban chủ nhiệm khoa, ban giám hiệu trường Đại học Hải Phịng nơi tơi cơng tác, tạo điều kiện thuận lợi để yên tâm học tập nghiên cứu Cuối lời cảm ơn ủng hộ, động viên khích lệ gia đình thân u để tơi hồn thành nhiệm vụ học tập Nghiên cứu sinh Hoàng Thị Tú Uyên iii MỤC LỤC DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU VÀ CHỮ VIẾT TẮT vi DANH MỤC CÁC BẢNG x DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ x MỞ ĐẦU 1 Tính cấp thiết đề tài Mục đích nghiên cứu Đối tượng phạm vi nghiên cứu luận án Ý nghĩa khoa học thực tiễn luận án Phương pháp nghiên cứu Bố cục luận án CHƯƠNG TỔNG QUAN VỀ CÁC PHƯƠNG PHÁP ĐIỀU KHIỂN CHO HỆ LÁI TÀU THỦY 1.1 Mơ hình động học phương tiện hàng hải 1.1.1 Phân tích vị trí hướng chuyển động tàu 1.1.2 Phương trình chuyển động phương tiện hàng hải (Dynamics) 1.1.2.1 Phương trình chuyển động vật rắn 1.1.2.2 Lực momen thủy động lực học 10 1.1.2.3 Hệ phương trình chuyển động bậc tự phương tiện hàng hải ……………………………………………………………………………………………… 12 1.1.3 Mơ hình động học tàu thủy ba bậc tự mặt phẳng nằm ngang ………………………………………………………………………………………………………….14 1.1.4 Các mô hình đơn giản hóa từ mơ hình ba bậc tự tàu thủy 15 1.1.4.1 Mơ hình tốc độ thấp cho tàu có vị trí động 15 1.1.4.2 Mơ hình động học tàu ba bậc tự hụt cấu chấp hành 15 1.1.4.3 Mơ hình riêng cho vận tốc tiến tính điều động (maneuvering) 16 1.1.4.4 Những phương trình lái tàu tuyến tính 17 1.1.4.5 Những phương trình lái tàu phi tuyến 18 1.2 Đánh giá tình hình nghiên cứu nước 19 1.2.1 Tình hình nghiên cứu nước 19 1.2.2 Tình hình nghiên cứu ngồi nước 19 1.3 Tổng quan phương pháp điều khiển điều động (maneuvering) bám quỹ đạo cho tàu ba bậc tự đủ cấu chấp hành 21 iv 1.3.1 Phương pháp điều khiển Backstepping 21 1.3.2 Phương pháp điều khiển Backstepping thích nghi 22 1.3.3 Phương pháp xấp xỉ mạng nơ-ron 25 1.4 Cơ sở phương pháp luận 27 1.4.1 Kỹ thuật Backstepping 27 1.4.2 Điều khiển trượt 30 1.4.3 Điều khiển mặt động 30 1.4.4 Mạng nơ-ron nhân tạo RBF 35 1.5 Kết luận chương 37 CHƯƠNG ĐIỀU KHIỂN THÍCH NGHI TRƯỢT BACKSTEPPING CHO MƠ HÌNH LÁI TÀU 3D BẰNG MẠNG NƠ-RON NHÂN TẠO 38 2.1 Tổng hợp điều khiển trượt backstepping 38 2.1.1 Tổng hợp điều khiển 38 2.1.2 Khảo sát tính ổn định hệ 40 2.1.3 Kết mơ số với mơ hình tàu xác định 42 2.2 Tổng hợp điều khiển trượt backstepping sở mạng nơ-ron nhân tạo ……………………………………………………………………………………………………………… 56 2.2.1 Xấp xỉ véc-tơ hàm bất định mạng nơ-ron nhân tạo 56 2.2.2 Phát biểu định lý chứng minh tính ổn định hệ kín 57 2.3 Mô kiểm chứng kỹ thuật số 60 2.4 Kết luận chương 72 CHƯƠNG ĐIỀU KHIỂN THÍCH NGHI MẶT ĐỘNG TRÊN CƠ SỞ MẠNG NƠ-RON NHÂN TẠO 72 3.1 Tổng hợp điều khiển kỹ thuật DSC 73 3.1.1 Tổng hợp điều khiển 73 3.1.2 Khảo sát tính ổn định hệ thống 73 3.1.3 Kết mơ số với mơ hình tàu xác định 75 3.2 DSC thích nghi cho mơ hình tàu bất định mạng nơ ron nhân tạo 82 3.2.1 Xấp xỉ véc-tơ hàm bất định mạng nơ-ron nhân tạo 82 3.2.2 Phát biểu định lý chứng minh tính ổn định hệ 82 3.3 Mô kiểm chứng kỹ thuật số 84 3.4 Kết luận chương 93 KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN CỦA LUẬN ÁN 95 DANH MỤC NHỮNG CƠNG TRÌNH ĐÃ ĐƯỢC CƠNG BỐ CỦA LUẬN ÁN 96 PHỤ LỤC 97 v TÀI LIỆU THAM KHẢO 101 DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU VÀ CHỮ VIẾT TẮT Danh Mục Các Ký Hiệu 𝑪() Ma trận Coriolis lực hướng tâm phương tiện hàng hải 𝑪𝐴 () Ma trận Coriolis lực hướng tâm thủy động lực học khối lượng tăng thêm 𝑪𝑅𝐵 Ma trận Coriolis lực hướng tâm vật rắn 𝑫 Ma trận suy giảm thủy động lực học tuyến tính 𝑫 𝑛 ( ) Ma trận suy giảm thủy động lực học phi tuyến 𝑫 ( ) Ma trận suy giảm thủy động lực học 𝒈(𝜼) Véc-tơ lực đẩy lực trọng trường 𝑰0 Ma trận quán tính hệ thống xung quanh điểm O 𝑱1 (𝜼2 ) Ma trận quay chuyển đổi vận tốc dài 𝑱2 (𝜼2 ) Ma trận quay chuyển đổi vận tốc góc 𝑱(𝜼) Ma trận quay chuyển đổi vận tốc dài vận tốc góc 𝑚 Khối lượng vật rắn 𝑴𝐴 Ma trận quán tính hệ thống khối lượng tăng thêm 𝑴𝑅𝐵 Ma trận quán tính hệ thống vật rắn 𝑸 Véc-tơ hồi quy mạng nơ-ron RBF 𝑾 Ma trận trọng số mạng nơ-ron 𝑢 Vận tốc dài theo phương 𝑥 hệ tọa độ gắn thân 𝑣 Vận tốc dài theo phương 𝑦 hệ tọa độ gắn thân  Vận tốc dài theo phương 𝑧 hệ tọa độ gắn thân vi 𝑝 Vận tốc góc quay lắc quanh trục 𝑥 hệ tọa độ gắn thân 𝑞 Vận tốc góc quay lật quanh trục y hệ tọa độ gắn thân 𝑟 Vận tốc góc quay hướng quanh trục 𝑧 hệ tọa độ gắn thân 𝒔 Véc-tơ mặt trượt 𝒛𝑖 Véc-tơ sai lệch 𝑖 = 1, … 𝑛 𝑥 Tọa độ tàu theo phương 𝑥 hệ tọa độ NED 𝑦 Tọa độ tàu theo phương 𝑦 hệ tọa độ NED 𝑧 Tọa độ tàu theo phương 𝑧 hệ tọa độ NED  Góc lắc, xung quanh trục 𝑥 hệ tọa độ NED  Góc lật, xung quanh trục 𝑦 hệ tọa độ NED 𝜓 Góc hướng, xung quanh trục 𝑧 hệ tọa độ NED 𝒓𝑔 Véc-tơ tọa độ trọng tâm vật rắn 𝜼1 Véc-tơ biểu diễn vị trí tàu hệ tọa độ gắn trái đất 𝜼2 Véc-tơ biểu diễn góc hướng tàu hệ tọa độ gắn trái đất 𝜼 Véc-tơ biểu diễn vị trí góc hướng tàu hệ tọa độ gắn trái đất 1 Véc-tơ vận tốc dài hệ tọa độ gắn thân 2 Véc-tơ vận tốc góc hệ tọa độ gắn thân  Véc-tơ vận tốc dài vận tốc góc hệ tọa độ gắn thân 𝜖 Sai số xấp xỉ mạng nơ-ron 𝜇𝑖 Trọng tâm trường tiếp nhận hàm Gauss ϛ𝑖 Độ tản 𝒍 Véc-tơ đầu vào mạng nơ-ron 𝑸 Véc-tơ hồi quy mạng nơ-ron RBF vii 𝑾 Ma trận trọng số mạng nơ-ron 𝝉1 Véc-tơ lực tác động hệ tọa độ gắn thân 𝝉2 Véc-tơ momen tác động hệ tọa độ gắn thân 𝝉 Véc-tơ lực momen đẩy tác động lên tàu khung tọa độ gắn thân 𝝉𝐷 Véc-tơ lực momem suy giảm 𝝉𝐻 Véc-tơ lực momen thủy động lực 𝝉𝑅𝐵 Véc-tơ lực momen tổng quát tác động lên tàu khung tọa độ gắn thân 𝝉𝑅 Véc-tơ lực momen cảm ứng xạ tác động lên tàu 𝒘 Véc-tơ lực momen nhiễu loạn từ môi trường Danh Mục Các Chữ Viết Tắt Ký hiệu Tiếng Anh Tiếng Việt ANB Adaptive neural network backstepping Thích nghi nơ-ron backstepping ANSB Adaptive neural network sliding mode backstepping Thích nghi nơ-ron trượt backstepping ANSBC Adaptive neural network sliding mode backstepping control Điều khiển thích nghi nơ-ron trượt backstepping nơ-ron ANDSC Adaptive neural network dynamic surface control Điều khiển thích nghi nơ-ron mặt động BODY Body-fixed reference frame Khung tọa độ quy chiếu gắn thân CG Center of gravity Trọng tâm CB Center of buoyancy Tâm DSC Dynamic surface control Điều khiển mặt động ECI The Earth-centered inertial frame Khung tọa độ quán tính gốc trùng tâm trái đất ECEF Earth-centered Earth-fixed reference frame Khung tọa độ tham chiếu có gốc trùng tâm trái đất GPS Global Positioning System Hệ thống định vị toàn cầu viii INS Inertial Navigation System Hệ thống dẫn đường quán tính IFAC International Federation of Automatic Control Hiệp hội quốc tế tự động hóa ISS Input-to-state stable Ổn định trạng thái đầu vào LTĐTT Autopilot of ship Lái tự động tàu thủy LQR Linear quadratic regulator Bộ điều khiển tối ưu toàn phương LQG Linear quadratic Gaussian Bộ điều khiển tối ưu toàn phương kháng nhiễu MIMO Multiple Inputs, Multiple Outputs Nhiều đầu vào, nhiều đầu MSS Multiple sliding surface Đa mặt trượt MNN Multiple layer neural networks Mạng nơ-ron nhiều lớp NED North-East-Down PE Persistent excitation RBF Radial basis function Hệ tọa độ có trục hướng bắc – hướng đơng – hướng tâm trái Kích thích bền (liên tục) đất Hàm hướng tâm RIF Radiation-Induced Forces Lực cảm biến xạ SISO Single Input and Single Output Một đầu vào, đầu SMC Sliding mode control Điều khiển trượt SNAME Society of Naval Architects and Marine Engineers Hiệp hội kiến trúc hải quân hàng hải ix DANH MỤC CÁC BẢNG Bảng 1-1 Các ký hiệu SNAME Bảng 1-2 Những thông số xác định tàu CyberShip II 24 DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ Hình 1-1 Các biến chuyển động phương tiện hàng hải ( nguồn [20]) Hình 1-2 Các khung tọa độ quy chiếu ( nguồn [20]) Hình 1-3 Khung tọa độ quy chiếu quán tính gắn trái đất khung tọa độ gắn thân (nguồn [22]) Hình 1-4 Ổn định khuynh tâm theo chiều ngang tàu ( nguồn [20]) 13 Hình 1-5 Các đẩy tàu đủ cấu chấp hành 20 Hình 1-6 Cơ cấu chân vịt bánh lái tàu hụt cấu chấp hành 20 Hình 1-7 Sơ đồ cấu trúc hệ thống DSC (nguồn [65]) 32 Hình 2-1 Sơ đồ khối hệ thống điều khiển lái tàu thủy điều khiển SMB 42 Hình 2-2 Quỹ đạo bám với nhiễu tác động khác nhau: quỹ đạo đặt 𝜼𝑑 "", quỹ đạo bám 𝜼 "− " Error! Bookmark not defined Hình 2-3 Sai số bám theo trục x [m] trường hợp hàm chặn 𝒑(𝜼,  ) = 2: 44 Hình 2-4 Sai số bám theo trục x [m] trường hợp 𝒑(𝜼,  ) = 2: 44 Hình 2-5 Sai số bám theo trục y [m] trường hợp𝒑(𝜼,  ) = 2: 44 Hình 2-6 Sai số bám theo trục y [m] trường hợp 𝒑(𝜼,  ) = 2: 45 Hình 2-7 Sai số bám theo 𝜓 [rad] trường hợp 𝒑(𝜼,  ) = 2: 45 Hình 2-8 Sai số bám theo 𝜓 [rad] trường hợp 𝒑(𝜼,  ) = 2: 45 Hình 2-9 Đầu vào điều khiển trục x [N] trường hợp 𝒑(𝜼,  ) = 2: 46 Hình 2-10 Đầu vào điều khiển trục x [N] trường hợp 𝒑(𝜼,  ) = 2: 46 Hình 2-11 Đầu vào điều khiển trục y [N] trường hợp 𝒑(𝜼,  ) = 2: 47 Hình 2-12 Đầu vào điều khiển trục y [N] trường hợp 𝒑(𝜼,  ) = 2: 47 Hình 2-13 Đầu vào điều khiển theo 𝜓 [Nm] trường hợp 𝒑(𝜼,  ) = 2: 48 Hình 2-14 Đầu vào điều khiển theo 𝜓 [Nm] trường hợp 𝒑(𝜼,  ) = 2: 48 Hình 2-15 Quỹ đạo bám với nhiễu tác động khác nhau: quỹ đạo đặt 𝜼𝑑 "", quỹ đạo bám 𝜼 "− " 49 Hình 2-16 Sai số bám theo trục x [m] trường hợp hàm chặn 𝒑(𝜼,  ) = 5: 50 Hình 2-17 Sai số bám theo trục x [m] trường hợp 𝒑(𝜼,  ) = 5: 50 Hình 2-18 Sai số bám theo trục y [m] trường hợp hàm chặn 𝒑(𝜼,  ) = 5: 50 Hình 2-19 Sai số bám theo trục y [m] trường hợp 𝒑(𝜼,  ) = 5: 51 Hình 2-20 Sai số bám theo 𝜓 [rad] trường hợp hàm chặn 𝒑(𝜼,  ) = 5: 51 Hình 2-21 Sai số bám theo 𝜓 [rad] trường hợp 𝒑(𝜼,  ) = 5: 51 Hình 2-22 Đầu vào điều khiển trục x [N] trường hợp 𝒑(𝜼,  ) = 5: 52 Hình 2-23 Đầu vào điều khiển trục x [N] trường hợp 𝒑(𝜼,  ) = 5: 52 Hình 2-24 Đầu vào điều khiển trục y [N] trường hợp 𝒑(𝜼,  ) = 5: 53 Hình 2-25 Đầu vào điều khiển trục y [N] trường hợp 𝒑(𝜼,  ) = 5: 53 Hình 2-26 Đầu vào điều khiển 𝜓 [Nm] trường hợp 𝒑(𝜼,  ) = 5: 54 Hình 2-27 Đầu vào điều khiển 𝜓 [Nm] trường hợp 𝒑(𝜼,  ) = 5: 54 Hình 2-28 Sơ đồ khối hệ thống điều khiển lái tàu thủy điều khiển ANSBC 60 Hình 2-29 Quỹ đạo bám với nhiễu tác động khác nhau: quỹ đạo đặt 𝜼𝑑 "", quỹ đạo bám 𝜼 "− " 61 x Hình 3-26 Đầu vào điều khiển trục y: khơng có nhiễu “−“, nhiễu hàm “- -“, nhiễu trắng “.” Hình 3-27 Đầu vào điều khiển 𝜓: khơng có nhiễu “−“, nhiễu “- -“, nhiễu hàm “-.” Hình 3-28 Đầu vào điều khiển 𝜓: khơng có nhiễu “−“, nhiễu hàm “- -“, nhiễu trắng “-.” 90 Nhận xét: Qua kết mơ (Hình 3-16 đến Hình 3-28) cho thấy ANDSC thỏa mãn chất lượng điều khiển mong muốn hệ thống lái tàu tự động: - Sai số bám ANDSC nằm khoảng ±0,01[𝑚][𝑟𝑎𝑑] có nhiễu ồn trắng tác động vào hệ thống - Biên độ dao động ban đầu ANDSC trọng phạm vi cho phép Để đánh giá chất lượng hai điều khiển ANDSC ANSBC luận án so sánh kết mô hai điều khiển trường hợp chịu ảnh hưởng nhiễu hàm ∆(𝜼, ) = [1,0.01|𝑢|2 + 0.05, −0.1|𝑟|3 + sin(𝑣)]𝑇 Hình 3-29 So sánh sai số bám quỹ đạo trục x hai điều khiển ANSBC (“ “) ANDSC(“−“) Hình 3-30 So sánh sai số bám quỹ đạo trục y hai điều khiển ANSBC (“ “) ANDSC(“−“) Hình 3-31 So sánh sai số bám quỹ đạo theo ψ hai điều khiển ANSBC (“ “) ANDSC(“−“) 91 Hình 3-32 So sánh tín hiệu điều khiển 𝜏𝑥 hai điều khiển ANSBC (“ “) ANDSC(“−“) Hình 3-33 So sánh tín hiệu điều khiển 𝜏𝑦 hai điều khiển ANSBC (“ “) ANDSC (“−“) 92 Hình 3-34 So sánh tín hiệu điều khiển 𝜏𝜓 hai điều khiển ANSBC (“ “) ANDSC (“−“) Nhận xét: Sai số bám ANSBC ANDSC chấp nhận Tín hiệu điều khiển ANSBC có biên độ dao động lớn Để xác định ứng dụng ANDSC ANSBC thực tế, luận án thực số mô để rút kết luận sau: Trong trường hợp ma trận qn tính 𝑴 xác định nên dùng ANSBC, ma trận 𝑴 khơng xác định (ANDSC) số lượng nơ-ron RBF tăng nhiều lần (từ 1728 ANSBC lên 5832 ANDSC) 3.4 Kết luận chương Chương trình bày phương pháp tổng hợp ANDSC cho mơ hình tàu thủy ba bậc tự có thành phần bất định (3.36) Phát biểu chứng minh định lý tính ổn định hệ kín, mơ kiểm chứng hệ thống ANDSC phần mềm Matlab/Simulink Kết nghiên cứu chương cơng bố cơng trình: - - H T T Uyen, P D Tuan, V Van Tu, L Quang, and P X Minh, “Adaptive Neural Networks Dynamic Surface Control Algorithm for 3DOF Surface Ship,” in IEEE International Conference on System Science and Engineering, 2017, pp 81–86 H T T Uyen, P D Tuan, L V Anh, D T Truc, and P X Minh, “Performance assessment of adaptive neural network dynamic surface controller with 93 adative neural network backstepping controller and adaptive neural network sliding mode backstepping controller”, Tạp chí Nghiên cứu KH&CN quân sự, vol 52, pp 35–44, 2017 94 KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN CỦA LUẬN ÁN Kết luận: Với đề tài “Nghiên cứu ứng dụng lý thuyết điều khiển thích nghi để nâng cao chất lượng hệ thống máy lái tàu thủy”, luận án tổng hợp thuật tốn điều khiển thích nghi bám quỹ đạo cho hệ thống lái tàu thủy có mơ hình bất định, trước, làm việc môi trường nhiều biến động Các thành phần bất định, trước mơ hình mơi trường xấp xỉ mạng nơ-ron Luận án có đóng góp sau: − Đề xuất thuật toán tổng hợp điều khiển thích nghi bám quỹ đạo cho hệ lái tàu thủy dựa kỹ thuật trượt backstepping kết hợp với mạng nơ-ron để xấp xỉ thành phần bất định có mơ hình tàu mơi trường làm việc tàu thủy Luận án phát biểu chứng minh định lý tính chất ổn định hệ kín, mơ kiểm chứng phần mềm Matlab/ Simulink − Đề xuất thuật toán tổng hợp điều khiển thích nghi bám quỹ đạo cho hệ lái tàu thủy dựa kỹ thuật điều khiển mặt động kết hợp với mạng nơ-ron để xấp xỉ thành phần bất định có mơ hình tàu mơi trường làm việc Luận án phát biểu chứng minh định lý tính chất ổn định hệ kín, mô kiểm chứng phần mềm Matlab/ Simulink Hướng phát triển luận án: Luận án tập trung nghiên cứu giải thuật điều khiển thích nghi để nâng cao chất lượng lái tàu thủy, mô hình động học chủ yếu dựa mơ hình mơ tàu cung cấp CyberShip II tác giả Roger Skjetne Fossen Hướng phát triển luận án, tác giả mong muốn triển khai thực nghiệm tàu mơ hình khác để kiểm chứng thuật toán sở thực tế phát triển thành sản phẩm để áp dụng thực tế 95 DANH MỤC NHỮNG CƠNG TRÌNH ĐÃ ĐƯỢC CƠNG BỐ CỦA LUẬN ÁN H T T Uyên, “Phương trình chuyển động tổng quát bậc tự phương tiện hàng hải” Tạp chí khoa học kinh tế Kĩ thuật - cơng nghệ, Đại học Hải Phịng, vol 3, pp 67–80, 2015 H T T Uyên, L X Hải, L Quang, and P X Minh, “Đánh Giá Chất Lượng Hệ Thống Điều Khiển Thích Nghi Theo Mơ Hình Mẫu Cho Hệ Lái Tàu Thủy Có Và Khơng Chỉnh Định Mơ Hình Mẫu,” Tạp chí khí Việt Nam, vol 6, no 6, pp 36–42, 2016 H T T Uyên, P Đ Tuấn, L X Hải, L V Anh, C N Hiểu, and P X Minh, “Thiết kế điều khiển bám quỹ đạo sử dụng mạng nơ-ron với hệ số thích nghi cho tàu thủy,” Hội nghị toàn quốc lần thứ Cơ Điện tử VCM-2016, 2016 L X Hai, N.V.Thai, V.T.T.Nga, H.T.T.Uyen, N.T.Long, T.H.Nguyen, P.X.Minh, “High Order Sliding Mode Control With Anti-Sway Based Compensation on Artificial Neural Network By Pso Algorithm for Overhead Crane,” J Sci Technol., vol 55, no 3, pp 347–356, 2017 L X Hải, N.V Thái, L.V Anh, H.T.T Uyên, P.T.H Sen, N.Q Minh, V.Q Doanh, P.X Minh, “Tổng hợp điều khiển trượt tầng có tham số mặt trượt thay đổi theo thời gian thay đổi phịng thí nghiệm,” Tạp chí nghiên cứu khoa học công nghệ quân sự, vol Số đặc san tháng năm 2017 H T T Uyen, P D Tuan, V Van Tu, L Quang, and P X Minh, “Adaptive Neural Networks Dynamic Surface Control Algorithm for 3DOF Surface Ship,” in IEEE International Conference on System Science and Engineering, 2017, pp 81–86 H T T Uyen, P D Tuan, L V Anh, D T Truc, and P X Minh, “Performance assessment of adaptive neural network dynamic surface controller with adative neural network backstepping controller and adaptive neural network sliding mode backstepping controller”, Tạp chí Nghiên cứu KH&CN quân sự, vol 52, pp 35–44, 2017 H T T Uyen, P D Tuan, L V Anh, and P X Minh, “Adaptive neural networks sliding mode backstepping control for DOF surface ship with uncertain model,” accepted in IEEE International Conference on System Science and Engineering, 2018 96 PHỤ LỤC PHỤ LỤC A: Mơ hình gió, sóng dịng chảy đại dương Khi hoạt động môi trường đại dương, tàu thủy chịu tác động lớn từ gió, sóng dịng chảy đại dương Vì mục luận án tìm hiểu mơ hình thành phần tác động đến tàu thủy Đối với hầu hết ứng dụng thiết kế hệ thống điều khiển tàu biển, xem xét nhiễu loạn sóng gió thường áp dụng nguyên tắc xếp chồng Nói chung nhiễu loạn mơi trường có độ phi tuyến cao, hai cộng nhân với phương trình động học chuyển động [20] Trong mục 1.1.2.3 phương trình động học phi tuyến chuyển động tàu viết: M̇ + 𝑪( ) + 𝑫( ) + 𝒈(𝜼) =τ+ g0 + w (A.1) Nguyên tắc xếp chồng giả thiết nhiễu loạn gồm sóng gió cộng vào vế phải (A.1) định nghĩa: (A.2) 𝑤 = 𝑤𝑤𝑖𝑛𝑑 + 𝑤𝑤𝑎𝑣𝑒 + 𝑤𝑐𝑢𝑟𝑟𝑒𝑛𝑡 A.1 Lực momen cảm ứng từ dòng chảy Tác động dòng chảy đại dương thường biểu diễn sau: 𝑟 =  − 𝑐 vc R6 véc-tơ vận tốc dòng chảy so với trục tọa độ gắn thân Véc-tơ lực momen cảm ứng dòng chảy đưa sau[13]: (A.3) 𝑤𝑐𝑢𝑟𝑟𝑒𝑛𝑡 = (𝑴𝑅𝐵 + 𝑴𝐴 )̇ 𝑐 + 𝑪(𝑟 )𝑟 − 𝑪() + 𝑫(𝑟 )𝑟 − 𝑫() (A.4) Nếu đặt véc-tơ vận tốc dòng chảy so với trục gắn trái đất  𝑒𝑐 véc-tơ vận tốc dịng chảy gắn thân biểu diễn sau: 𝑐 = 𝑱(𝜼) 𝑒𝑐 (A.5) A.2 Lực momen cảm ứng từ gió Đặt Vω ψω ký hiệu tốc độ hướng gió, tốc độ gió cục có độ cao h(m) bề mặt biển xác định: 𝑉𝑤 (ℎ) = 𝑉𝑤 (10) (ℎ⁄10)1⁄7 𝑉𝑤 (10) tốc độ gió độ cao 10m bề mặt biển 97 (A.6) Hình A-1 Định nghĩa tốc độ gió 𝑉𝑤 hướng 𝛾𝑟 (nguồn [20]) Lực momen gió tác động lên phương tiện phụ thuộc vào toán hạng liên quan đến tốc độ gió 𝑉𝑟 góc 𝛾𝑟 : 𝑉𝑟 = √𝑢𝑟2 + 𝑣𝑟2 , 𝛾𝑟 = 𝑡𝑎𝑛−1 (𝑣𝑟 ⁄𝑢𝑟 ) = 𝜓𝑤 − 𝜓 (A.7) 𝑢𝑟 = 𝑉𝑤 cos(𝛾𝑟 ) − 𝑢, 𝑢𝑟 = 𝑉𝑤 sin(𝛾𝑟 ) − 𝑣 (A.8) 𝛾𝑟 = 𝜓𝑤 − 𝜓 góc tác động gió so với mũi tàu Hình A-1 Tốc độ gió 𝑉𝑤 hướng đo sensơ Những thiết bị đo lọc xác đưa giá trị lực momen gió trung bình, giá trị bù hệ thống lái tự động Trong thực tế, quán tính tàu lớn không cần thiết để hệ thống điều khiển bù lại gió Để thực bù gió cho tàu mặt biển, việc tìm mơ hình gió ba bậc tự hàm liên quan đến tốc độ hướng gió, 𝑉𝑟 𝛾𝑟 cần thiết Véc-tơ lực, momen tổng quát có dạng: 𝑤𝑤𝑖𝑛𝑑 = [𝑋𝑤𝑖𝑛𝑑 , 𝑌𝑤𝑖𝑛𝑑 , 𝑁𝑤𝑖𝑛𝑑 ]𝑇 (A.9) Tài liệu [20] trích dẫn lực ( theo hướng chuyển động tiến chuyển động dạt ) momen ( quay hướng) gió sau: (A.10) 𝑋𝑤𝑖𝑛𝑑 = 𝐶𝑋 (𝛾𝑟 )𝜌𝑎 𝑉𝑟2 𝐴 𝑇 (𝑁) (A.11) 𝑌𝑤𝑖𝑛𝑑 = 𝐶𝑌 (𝛾𝑟 )𝜌𝑎 𝑉𝑟2 𝐴𝐿 (𝑁) (A.12) 𝑁𝑤𝑖𝑛𝑑 = 𝐶𝑁 (𝛾𝑟 )𝜌𝑎 𝑉𝑟2 𝐴𝐿 𝐿 (𝑁𝑚) 𝐶𝑋 𝐶𝑌 hệ số lực kinh nghiệm, 𝐶𝑁 hệ số momen, 𝜌𝑎 (kg/m3) tỷ trọng khí, 𝐴 𝑇 (m2) 𝐴𝐿 (m2) diện tích ngang diện tích mặt bên, L(m) chiều dài toàn tàu Chú ý 𝑉𝑟 giá trị tác động vào điểm Trong nghiên cứu Isherwood [32] liệu phân tích nhiều kỹ thuật hồi quy sử dụng thông số sau: L - chiều dài toàn 98 B - chiều ngang tàu AL - diện tích mặt bên AT - diện tích ngang ASS - diện tích xung quanh phần S - chu vi ngang mô hình, khơng bao gồm đường nước vật thể mỏng cột buồm ống thơng gió C - khoảng cách từ mũi tàu đến trọng tâm diện tích xung quanh M - Số lượng nhóm cột, trụ khác nhìn từ mặt bên, khơng bao gồm trụ sát phía trước buồng lái 2𝐴𝐿 2𝐴 𝑇 𝐿 𝑆 𝐶 + 𝐴2 + 𝐴3 + 𝐴4 + 𝐴5 + 𝐴6 𝑀 𝐿 𝐵 𝐵 𝐿 𝐿 2𝐴𝐿 2𝐴 𝑇 𝐿 𝑆 𝐶 𝐴𝑠𝑠 𝐶𝑌 = −(𝐵0 + 𝐵1 + 𝐵2 + 𝐵3 + 𝐵4 + 𝐵5 + 𝐵6 ) 𝐿 𝐵 𝐵 𝐿 𝐿 𝐴𝐿 𝐶𝑋 = 𝐴0 + 𝐴1 (A.13) (A.14) 2𝐴𝐿 2𝐴 𝑇 𝐿 𝑆 𝐶 (A.15) + 𝐶2 + 𝐶3 + 𝐶4 + 𝐶5 ) 𝐿 𝐵 𝐵 𝐿 𝐿 Ai Bi (i = 0, ,6) Cj (j = 0, ,5) tra bảng theo giá trị 𝛾𝑟 tài liệu [20] A.3 Lực momen sóng Q trình sóng tạo từ gió bắt đầu với gợn sóng nhỏ lăn tăn xuất mặt nước, gợn kết hợp thành sóng ngắn, sóng ngắn tiếp tục phát triển chúng bị phá vỡ lượng chúng bị tiêu tán Quan sát cho thấy biển động bão bắt đầu bẳng mật độ cao sóng tạo đỉnh sóng nối tiếp liên tục Một bão hình thành khoảng thời gian dài gây biển động Sau gió ngừng, biển êm, sóng nhỏ, có bước sóng dài, tạo phổ sóng chậm thấp Hiện tượng sóng cồn sóng từ bão tương tác với sóng từ bão khác, tạo thành phổ sóng với hai tần số quan sát Ngồi ra, cịn có sóng thủy triều sóng đỉnh có tần số thấp Có thể thấy phổ sóng phức tạp, trường hợp thời tiết thay đổi nhanh Có nhiều nghiên cứu phổ sóng với hàm mật độ phổ 𝑆(𝑤) giới thiệu chi tiết tài liệu [20] Lực momen cảm ứng sóng tàu thủy vịng kín, mơ mơ hình đáp ứng sóng tuyến tính Mơ hình đáp ứng sóng tuyến tính thực thơng qua việc xấp xỉ tuyến tính hàm mật độ phổ S(ω) biểu thức 𝑦(𝑠) sau: 𝐶𝑁 = −(𝐶0 + 𝐶1 𝑦(𝑠) = ℎ(𝑠) 𝑤(𝑠) (A.16) ω(s) nhiễu trắng có giá trị trung bình, ℎ(𝑠) hàm truyền, có biểu thức xác định ứng với hàm mật độ phổ khác nhau, chi tiết xem tài liệu [20] Hàm truyền phổ sóng PM biểu diễn sau: 𝐾𝑤 𝑠 + 2𝜆𝑤0 𝑠 + 𝑤02 𝐾𝑤 hệ số khuếch đại, có biểu thức: ℎ (𝑠 ) = 𝑠2 (A.17) 𝐾𝑤 = 2𝜆𝑤0 𝜎 (A.18) với σ số miêu tả cường độ sóng, λ hệ số suy giảm 𝑤0 tần số sóng trội Nếu thay 𝑠 = 𝑗𝑤 thu biểu thức đáp ứng với tần số sau: ℎ(𝑗𝜔) = (𝑤02 𝑗2(𝜆𝑤0 𝜎)𝑤 − 𝑤 ) + 𝑗2𝜆𝑤0 𝑤 (A.19) 99 |ℎ(𝑗𝜔)| = 2(𝜆𝑤0 𝜎)𝑤 (A.20) √(𝑤02 − 𝑤 )2 + 4(𝜆𝑤0 𝑤)2 Đối với tàu thủy ba bậc tự do, lực moment biểu diễn dạng véc-tơ tổng quát sau: ⇒ 𝑤𝑤𝑎𝑣𝑒𝑠 = [𝑋𝑤𝑎𝑣𝑒𝑠 , 𝑌𝑤𝑎𝑣𝑒𝑠 , 𝑁𝑤𝑎𝑣𝑒𝑠 ]𝑇 (A.21) biểu thức 𝑋𝑤𝑎𝑣𝑒𝑠 , 𝑌𝑤𝑎𝑣𝑒𝑠 , 𝑁𝑤𝑎𝑣𝑒𝑠 thu lý thuyết tuyến tính ứng với hàm truyền (A-17) 𝑋𝑤𝑎𝑣𝑒𝑠 = 𝐾𝑤1 𝑠 𝑤1 + 𝑑1 𝑠 + 2𝜆1 𝑤𝑒1 𝑠 + 𝑤𝑒1 (A.22) 𝑌𝑤𝑎𝑣𝑒𝑠 = 𝐾𝑤2 𝑠 𝑤2 + 𝑑2 𝑠 + 2𝜆2 𝑤𝑒2 𝑠 + 𝑤𝑒2 (A.23) 𝑁𝑤𝑎𝑣𝑒𝑠 = 𝐾𝑤3 𝑠 𝑤3 + 𝑑3 𝑠 + 2𝜆3 𝑤𝑒3 𝑠 + 𝑤𝑒3 (A.24) 𝑤𝑖 (i = 1, , 3) trình nhiễu trắng Gauss Biên độ 𝑋𝑤𝑎𝑣𝑒𝑠 , 𝑌𝑤𝑎𝑣𝑒𝑠 , 𝑁𝑤𝑎𝑣𝑒𝑠 thay đổi cách chọn hệ số 𝐾𝑤𝑖 ( i = 1, ,3 ), phổ sóng tham số hóa hai toán hạng 𝜆𝑖 𝑤𝑒𝑖 ( i = 1, , 3) Những giá trị cần chọn để biểu diễn trạng thái vật lý Những lực trơi sóng 𝑑𝑖 (i = 1, , 3) mơ hình hóa tốn hạng thay đổi chậm (Wiener processes): 𝑑̇1 = 𝑤4 (A.25) 𝑑̇2 = 𝑤5 (A.26) (A.27) 𝑑̇3 = 𝑤6 𝑤𝑖 (i = 4, ,6) trình nhiễu trắng Gauss Những biểu thức tính lực momen sóng nên sử phần tử bão hòa để ngăn 𝑑𝑖 khỏi vượt giới hạn vật lý lớn |𝑑𝑖 | ≤ di, max 100 TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] [2] [3] [4] [5] [6] [7] [8] [9] [10] [11] [12] [13] [14] [15] [16] [17] [18] [19] [20] T Allensworth (1999) A Short History of Sperry Marine., http://www.sperry marine.com/pages/history.html., 1999 J Van Amerongen (1984) Adaptive steering of ships-A model reference approach Automatica, 1984, vol 20 no 1, pp 3–14 T Arie, M Itoh, A Senoh, N Takahashi, S Fujii, N Mizuno (1986) An Adaptive Steering System for a Ship IEEE Control Systems Magazine, 1986, pp 3–8 M I Becb, L W Smith (1969) Analogue Simulation of Ship Maneuvers., Lyngby, Denmark, 1969, M Breivik, T I Fossen (2006) MOTION CONTROL CONCEPTS FOR TRAJECTORY TRACKING OF FULLY ACTUATED SHIPS Morten Breivik , Thor I Fossen 2006, no September, Broom.DR., Lambert.TM (1978) An optimizing function for adaptive ship’s autopilot Fifth Ship Control Symposium, Bethesda, 1978, vol Clarke D (1980) Development of a cost function for autopilot design Ship steering and Automatic Control, Genoa, 1980, pp 59–77 Cong Wang and David J Hill (2010) Deterministic Learning Theory for Identification, Recognition, and Control 2010 S Dai, C Wang, F Luo (2012) Identi fi cation and Learning Control of Ocean Surface Ship Using Neural Networks 2012, vol no 4, pp 801–810 K S M Davidson, L I Schiff (1946) Turning and Course Keeping Qualities Transactions of SNAME, 1946, K D Do, Z P Jiang, J Pan (2002) Universal controllers for stabilization and tracking of underactuated ships Systems and Control Letters, 2002, vol 47 no 4, pp 299–317 K D Do, Z P Jiang, J Pan (2002) Underactuated ship global tracking under relaxed conditions IEEE Transactions on Automatic Control, 2002, vol 47 no 9, pp 1529–1536 K D Do, J Pan (2009) Control of Ships and Underwater Vehicles 2009 N Đông (2015) Phân tích thuỷ động lực học thiết kế hệ thống điều khiển theo công nghệ hướng đối tượng cho phương tiện tự hành nước., Đại học Bách Khoa Hà Nôi, 2015 J Du, A Abraham, S Yu, J Zhao (2014) Adaptive dynamic surface control with Nussbaum gain for course-keeping of ships Engineering Applications of Artificial Intelligence, 2014, vol 27 pp 236–240 J D J Du, C G C Guo, R L R Li, L Q L Qing (2004) Nonlinear adaptive course keeping control of ships based on backstepping and Nussbaum gain Fifth World Congress on Intelligent Control and Automation (IEEE Cat No.04EX788), 2004, vol pp 472–475 O M Faltinsen (1990) Sea Loads on Ships and Offshore Structures 1990 T I Fossen, M J.Paulsen (1993) Adaptive feedback linearization applied to steering of ships Modelling, Identification Control, 1993, vol 14(4) T I Fossen, S P Berge (1997) Nonlinear vectorial backstepping design for global exponential tracking of marine vessels in the presence of actuator dynamics Proceedings of the 36th IEEE Conference on Decision and Control, 1997, vol no December, pp 4237–4242 T I Fossen (2002) Review of Marine Control Systems: Guidance, Navigation, and 101 [21] [22] [23] [24] [25] [26] [27] [28] [29] [30] [31] [32] [33] [34] [35] [36] [37] [38] [39] [40] [41] Control of Ships, Rigs and Underwater Vehicles Journal of Guidance, Control, and Dynamics, 2002 vol 28 no 3, T I Fossen (2011) Handbook of Marine Craft Hydrodynamics and Motion Control Handbook of Marine Craft Hydrodynamics and Motion Control, 2011 T I Fossen, O.-E Fjellstad (1995) Nonlinear modelling of marine vehicles in degrees of freedom Mathematical Modelling of Systems, 1995, vol no 1, pp 17–27 T I Fossen, K P Lindegaard, R Skjetne (2002) Inertia shaping techniques for marine vessels using acceleration feedback IFAC Proceedings Volumes (IFACPapersOnline), 2002 vol 15 no 1, T Fossen (2000) A survey on nonlinear ship control: From theory to practice Conference on Manoeuvring and control of marine craft, 2000, S S Ge, C C Hang, T H Lee, T Zhang (2013) Stable adaptive neural network control 2013 vol 13 M M Gupta, D H Rao (1994) Neuro-Control Systems: Theory and Applications 1994 IEEE Neura edition, Đ X Hoài (1999) Ứng dụng kỹ thuật tự động hóa vi xử lý tàu thủy đóng Việt Nam., Đại học Bách Khoa Hà Nội, 1999 Hondered, G., J E W, Winkelman (1972) An adaptive autopilot for ships 3rd Ship Control Symp., Ministry of Defence, Foxhill, Bath, Somerset, UK, 1972, pp 1–11 T I.Fossen, J P Strand (1998) Tutorial on Nonlinear Backstepping Application To Ship Control IFAC Conference on Control Applications in Marine Systems, 1998, pp 27–30 P A Ioannou, M A Christodoulou (1995) High-Order Neural Network Structures for Identification of Dynamical Systems IEEE Transactions on Neural Networks, 1995, vol no 2, pp 422–431 P A Ioannou, J Sun (1996) Robust Adaptive Control 1996 no TFRT-1035, R M Isherwood (1972) Wind Resistance of Merchant Ships RlNA Trans, 1972, vol 115 pp 327–338 S J.J, W.P, Li (1991) Applied Nonlinear Control 1991 Prentice-H edition, R E N Junsheng, Z Xianku (2012) Backstepping Adaptive Tracking Fuzzy Control for Ship Course Based on Compensated Tracking Errors Chinese Control Conference, 2012, pp 3464–3469 K S Narendra and A M Annaswamy (2012) Stable Adaptive Systems 2012 R M Katebi, J C Byrne (1988) LQG adaptive ship autopilot Trans Inst MC, 1988, pp 187–197 A J Koshkouei, A S I Zinober, K J Burnham (2004) Adaptive Sliding Mode Backstepping Control of Nonlinear Systems With Unmatched Uncertainty Asian Journal of Control, 2004, vol no 4, pp 447–453 A J Kurdila, F J Narcowich, J D Ward (1995) Persistency of excitation in identification using radial basis function approximants SIAM journal on control and optimization, 1995, vol 33 no 2, pp 625–642 J R Layne, K M Passino (1993) Fuzzy model reference learning control for cargo ship steering Proceedings of 8th IEEE International Symposium on Intelligent Control, 1993, pp 457–462 A Leonessa, T Vanzwieten, Y Morel (2006) Neural network model reference adaptive control of marine vehicles 2006, Minorsky, N (1922) Directional Stability of Automatically Steered Bodies 102 [42] [43] [44] [45] [46] [47] [48] [49] [50] [51] [52] [53] [54] [55] [56] [57] [58] [59] [60] Journal of American Society of Naval Engineers, 1922, vol 34 pp 280–309 N Minorsky (1922) Directional Stability of Automatic Steered Bodies J Amer Soc of Naval engineers 34(2), 1922, N H Nam (2017) Nghiên cứu phương pháp hướng đối tượng phân tích thiết kế điều khiển chuyển động cho thiết bị tự hành AUV/ASV với chuẩn SysMLModelica Automate lai., Đại học Bách Khoa Hà Nội, 2017 K H and S H Nomoto, K., T Taguchi (1957) On the Steering Qualifies of Ships Technical report International Shipbuilding Progress, 1957, vol N H Nonbin (1970) Theory and Observation on the use of a Mathematical Model for Ship Maneuvering in Deep and Confined Waters Proc of the Sth Symposium on Naval Hydrodynamics., 1970, N H Nonbin (1972) On the Added Resistance due to Steering On a Straight Course Proceedings ofthe 13th IITC, 1972, J Park, I W Sandberg (1991) Universal Approximation Using Radial-BasisFunction Networks Neural Computation, 1991, vol no 2, pp 246–257 D Patino, D Liu (2000) Neural Network Based Model Reference Adaptive Control System IEEE Transactions on Systems, Man and Cybernetics, Part B, 2000, vol 30 no 1, pp 198–204 K Y Pettersen, H Nijmeijer (1999) Global practical stabilization and tracking for an underactuated ship - A combined averaging and backsteppihg approach Modeling, Identification and Control, 1999, vol 20 no 4, pp 189–199 K Y Pettersen, H Nijmeijer (2001) Underactuated ship tracking control: Theory and experiments International Journal of Control, 2001, vol 74 no 14, pp 1435–1446 K Y Pettersen, T I Fossen (2000) Underactuated dynamic positioning of a shipexperimental results IEEE Transactions on Control Systems Technology, 2000, vol no 5, pp 856–863 K Pettersen, H Nijmeijer (1998) Tracking control of an underactuated surface vessel … and Control, 1998 Proceedings of …, 1998, no December, pp 1–6 G Rigatos, S Tzafestas (2006) Adaptive fuzzy control for the ship steering problem Mechatronics, 2006, vol 16 no 8, pp 479–489 A Robertsson, R Johansson (1998) Comments on “Nonlinear output feedback control of dynamically positioned ships using vectorial observer backstepping.” IEEE Transactions on Control Systems Technology, 1998, vol no 3, pp 439– 441 R M Sanner, J.-J E Slotine (1992) Direct Adaptive Control Using Gaussian Networks IEEE Transactions on Neural Networks, 1992, vol no 6, pp 837– 863 M E Serrano, G J E Scaglia, S A Godoy, V Mut, O A Ortiz (2014) Trajectory tracking of underactuated surface vessels: A linear algebra approach IEEE Transactions on Control Systems Technology, 2014, vol 22 no 3, pp 1103– 1111 R Skjetne (2005) The Maneuvering Problem 2005 R Skjetne, T I Fossen, P V Kokotovi?? (2005) Adaptive maneuvering, with experiments, for a model ship in a marine control laboratory Automatica, 2005, vol 41 no 2, pp 289–298 Smith, R.M (1994) IFAC Benchmark Problems McGraw Hill, 1994, O N Smogeli, T Perez, T I Fossen, A J Sorensen (2005) The marine system simulator state-space model representation dynamically positioned surface 103 [61] [62] [63] [64] [65] [66] [67] [68] [69] [70] [71] vessels Marine Transportation and Exploitation of Ocean and Coastal Resources, 2005, vol pp 771–780 T I Fossen (1994) Guidance and control of ocean vehicles Automatica, 1994 K P Tee, S S Ge (2006) Control of fully actuated ocean surface vessels using a class of feedforward approximators IEEE Transactions on Control Systems Technology, 2006, vol 14 no 4, pp 750–756 D R Tobergte, S Curtis (2013) Dynamic Surface Control of Uncertain Nonlinear Systems Journal of Chemical Information and Modeling, 2013 vol 53 no 9, K M Tuấn (2017) Nghiên cứu kiến trúc hướng mơ hình kết hợp với RealTime UML/MARTE thiết kế hệ thống điều khiển cho phương tiện không người lái tự hành mặt nước., Đại học Bách Khoa Hà Nội, 2017 M a Unar, D J Murray-Smith (1999) Automatic steering of ships using neural networks 1999, vol 218 pp 203–218 C Wang, D J Hill (2006) Learning from neural control Neural Networks, IEEE Transactions on, 2006, vol 17 no 1, pp 130–146 N Wang, C Qian, J C Sun, Y C Liu (2016) Adaptive Robust Finite-Time Trajectory Tracking Control of Fully Actuated Marine Surface Vehicles IEEE Transactions on Control Systems Technology, 2016, vol 24 no 4, pp 1454– 1462 A Yeşildirek, F L Lewis (1995) Feedback linearization using neural networks Automatica, 1995, vol 31 no 11, pp 1659–1664 L.-J Zhang, H.-M Jia, X Qi (2011) NNFFC-adaptive output feedback trajectory tracking control for a surface ship at high speed Ocean Engineering, 2011, vol 38 no 13, pp 1430–1438 Y Zhang, P Y Peng, Z P Jiang (2000) Stable neural controller design for unknown nonlinear systems using backstepping IEEE Transactions on Neural Networks, 2000, vol 11 no 6, pp 1347–1360 Z Zhao, W He, S S Ge (2014) Adaptive neural network control of a fully actuated marine surface vessel with multiple output constraints IEEE Transactions on Control Systems Technology, 2014, vol 22 no 4, pp 1536– 1543 104 ... điều khiển nâng cao chất lượng ln thách thức Đó động lực cho việc lựa chọn đề tài nghi? ?n cứu tác giả Mục đích nghi? ?n cứu Mục đích luận án nghi? ?n cứu áp dụng điều khiển thích nghi xây dựng điều... khiển thích nghi quan tâm nghi? ?n cứu nhiều cho hệ thống [28][2][3][18] Thập niên cuối kỷ XX bùng nổ nghi? ?n cứu điều khiển phi tuyến, đặc trưng ứng dụng hàm điều khiển hàm điều khiển thích nghi Lyapunov... - Nghi? ?n cứu áp dụng mạng nơ-ron nhân tạo để xấp xỉ thành phần động học bất định hệ thống lái, sở phát triển giải thuật điều khiển thích nghi - Nghi? ?n cứu xây dựng thuật tốn điều khiển thích nghi