Hướng Phát Triển Tiếp Theo Của Lĩnh Vực Nghiên Cứu

KẾT LUẬN

1 Các kết quả đạt được của đề tài

Luận án đã trình bày các kết quả nghiên cứu của tác giả qua 4 chương, trong đó 3 chương tổng qua và cơ sở lý thuyết, 1 chương thí nghiệm mô phỏng. Đề tài luận án đã đạt được những kết quả sau:

- Hệ thống hóa được tình hình nghiên cứu về điều khiển AUV tại Việt Nam và trên thế giới, đặc biệt là trong giai đoạn 30 năm trở lại đây, về tình hình phát triển và công nghệ áp dụng.

- Hệ thống hóa tình hình nghiên cứu BĐK sử dụng mạng nơ-ron nhân tạo cho AUV gần đây và trong giai đoạn hiện nay, về bối cảnh nghiên cứu, xu hướng phát triển và công nghệ áp dụng mạng nơ-ron thích nghi trong điều khiển.

- Đề xuất áp dụng BĐK NNC cho điều khiển hướng đi, độ sâu và tốc độ AUV bằng mạng nơ-ron thích nghi, sử dụng phương pháp huấn luyện trực tuyến, nâng cao chất lượng của BĐK NNC.

- Đề xuất hệ thống dẫn đường cho AUV sử dụng BĐK NNC phù hợp cho các tình huống dẫn đường trog thực tiễn.

- Mô phỏng kiếm chứng các BĐK đã đề xuất trên máy tính.

Có thể bạn quan tâm!

Xem toàn bộ 169 trang tài liệu này.

Điểm mới của các kết quả nghiên cứu mà đề tài đạt được:

- Đề xuất BĐK NNC thích nghi cho các tình huống điều khiển chuyển động của AUV bằng mạng nơ-ron thích nghi trực tuyến.

- Đề xuất hệ thống điều khiển dẫn đường cho AUV sử dụng BĐK NNC, tăng cường khả năng thích nghi bằng cách nâng cấp hàm mục tiêu và hàm huấn luyện mạng nơ-ron

2 Những ưu điểm và hạn chế của đề tài

Ưu điểm:

- Đề tài tận dụng và kế thừa thuật toán nơ-ron thích nghi tương tác và áp dụng cho đối tượng điều khiển là AUV, giải quyết được bài toán điều

khiển với tính năng phi tuyến của đối tượng điều khiển và tính bất định của ngoại cảnh.

- Với công cụ mô phỏng trên máy tính bằng Matlab, các tình huống phức tạp và phong phú được thực hiện, kiểm tra và phân tích kết quả, làm rõ được đáp ứng của BĐK trong từng trường hợp.

- Tác giả trình bày rõ ràng và logic các nghiên cứu lý thuyết và minh họa bằng thí nghiệm mô phỏng.

Hạn chế:

Do điều kiện thời gian, vật chất và công nghệ của Lab nghiên cứu, tác giả chưa kịp tiến hành thực nghiệm trên mô hình AUV thực và ở môi trường nước thực tế. Rõ ràng giữa mô phỏng và thực nghiệm, áp dụng vào thực tiễn còn một khoảng cách đáng kể mà tác giả và cộng sự cần phấn đấu để tiếp tục thực hiện.

3 Hướng phát triển tiếp theo của lĩnh vực nghiên cứu

Để khắc phục và bổ khuyết cho những hạn chế của đề tài, đồng thời phát huy thành công và những điểm mới trong nghiên cứu trên, tác giả dự định sẽ tiếp tục hướng nghiên cứu như sau:

- Nghiên cứu lý thuyết và áp dụng BĐK NNC ở trên cho các đối tượng AUV khác nhau, trong các điều kiện và môi trường làm việc với yêu cầu hoạt động phức tạp hơn, nâng cao chất lượng điều khiển.

- Thực nghiệm các kết quả nghiên cứu trên mô hình AUV và tiến tới ứng dụng vào thực tiễn, góp phần đổi mới công nghệ, sáng tạo các thuật toán, kỹ thuật điều khiển cùng lĩnh vực.

Cụ thể, tác giả dự định cùng các cộng sự nghiên cứu điều khiển AUV thực hiện nhiệm vụ tự động tránh vật cản, đi theo phương tiện dẫn đường (tàu mẹ, AUV khác), đi theo quỹ đạo phức tạp hơn, điều khiển nhóm nhiều AUV…

DANH MỤC CÁC CÔNG TRÌNH KHOA HỌC LIÊN QUAN ĐẾN LUẬN ÁN TIẾN SĨ

1. Đăng trên tạp chí

[1] Chau Giang Nguyen, Viet Anh Pham, Duy Anh Nguyen, Heading and Depth Control of Autonomous Underwater Vehicles via Adaptive Neural Network Controller, AETA 2017-Recent Advances in Electrical Engineering and Related Sciences, 776, 2017, ISSN 1876-1100, ISSN 1876-1119 (electronic).

[2] Dinh Due Vo, Viet Anh Pham, Phung Hung Nguyen, Duy Anh Nguyen, Designing a PID controller for ship autopilot system, AETA 2018-Recent Advances in Electrical Engineering and Related Sciences, 618, 2018, ISSN 1876-1100. ISSN 1876-1119 (electronic).

[3] Long Le Ngoc Bao, Pham Viet Anh, Duy Anh Nguyen, Designing a controller for Autonomonus Underwater Vehicles Using Decoupled Model and Fuzzy Logic, AETA 2019 - Recent Advances in Electrical Engineering and Related Sciences, vol 685, 42, 2019, ISSN 1876-1100, ISSN 1876-1119 (electronic).

[4] Phạm Việt Anh, Nguyễn Phùng Hưng, Lê Văn Ty, Điều khiển AUV di chuyển bám theo địa hình đáy dung mạng nơ-ron nhân tạo, Tạp chí Giao thông Vận tải, tháng 05/2021, ISSN 2615-9751, trang 91-97.

2. Đăng trên kỷ yếu hội nghị, hội thảo

[5] Chau Giang Nguyen, Viet Anh Pham, Duy Anh Nguyen, The Hybrid Neural Adaptive Controller for Heading and Depth Control of Autonomous Underwater Vehicles, 21st International Conference on Mechatronics Technology October 20 – 23, 2017 in Ho Chi Minh City, Vietnam.

[6] Dinh Due Vo, Viet Anh Pham, Duy Anh Nguyen, Design an Adaptive Autopilot for an Unmanned Surface Vessel, Proceeding 2018 4th International Conference on Green Technology and Sustainable Development, GTSD 2018, 2018.

[7] Viet Anh Pham, Phung Hung Nguyen, Van Ty Le, Track and Depth Control of Autonomous Underwater Vehicle using Adaptive Neural Networks, submitted to the International Conference of Maritime Science & Technology NAŠE MORE 2021, Dubrovnik (Croatia).

TÀI LIỆU THAM KHẢO

Tiếng Việt

[1] Nguyễn Như Hiền và Lại Khắc Lãi (2007), Hệ mờ và nơ ron trong kỹ thuật điều khiển, Nhà xuất bản Khoa học tự nhiên và công nghệ Hà Nội.

[2] Nguyễn Hoàng Dũng (2011), Điều khiển hệ phi tuyến dựa trên giải thuật feedforward – feedback, Tạp chí Khoa học 2011: 19a 17-26, Trường Đại học Cần Thơ.

[3] Nguyễn Phùng Hưng (2013), Mạng nơ-ron nhân tạo- ứng dụng trong điều khiển phương tiện thủy, Nhà xuất bản Khoa học và kỹ thuật.

[4] Phạm Hữu Đức Dục (2008), Mô hình điều khiển dự báo và ứng dụng điều khiển thích nghi hướng tàu thủy, Tạp chí Khoa học và công nghệ, số 1 (45), tập 1.

[5] Nguyễn Doãn Phước (2007), Lý thuyết điều khiển nâng cao, Nhà xuất bản khoa học và kỹ thuật.

[6] Nguyễn Đình Thúc (2008), Trí tuệ nhân tạo – lập trình tiến hóa, Nhà xuất bản Giáo dục.

[7] Nguyễn Đông (2016), Phân tích thuỷ động lực học và thiết kế hệ thống điều khiển theo công nghệ hướng đối tượng cho phương tiện tự hành dưới nước, Luận án Tiến sĩ kỹ thuật, Chuyên ngành Cơ chất lỏng, MS 62440108, Trường ĐH Bách khoa Hà Nội.

[8] Võ Hồng Hải, Nguyễn Phùng Hưng (2009). Điều khiển hướng đi phương tiện ngầm tự hành bằng mạng nơron nhân tạo thích nghi. Tạp chí Giao thông Vận tải 08/2009, tr.39-41.

[9] Nguyễn Phùng Hưng, Võ Hồng Hải (2009). Điều khiển hướng đi và độ sâu phương tiện ngầm tự hành bằng mạng nơron nhân tạo thích nghi. Tạp chí KHCN Hàng hải, số 18, 06/2009, tr.32-36.

[10] Tôn Thiện Phương, Trần Ngọc Huy (2019). Báo cáo phân tích xu hướng công nghệ: “Xu hướng nghiên cứu và ứng dụng robot ngầm tự

hành phục vụ quan trắc môi trường, khảo sát sông hồ và cứu hộ cứu nạn”. Sở KHCN TP Hồ Chí Minh.

Tiếng Anh

[13] Advance in Unmanned Marine Vehicles edited by GN Roberts & R Sutton, IEE Control Engineering Series 69 (Series editors: Professor D. Atherton & Professor S. Spurgeon).

[14] Bruno Borvic, Ognjen Kuljaca and Frank L. Lewis Neural Net Underwater Vehicle Dynamic Position Control, IEEE.

[15] Khac Duc Do, Jie Pan, Control of Ships and Underwater Vehicles (Design for underactuated and nonlinear marine systems) School of Mechanical Engineering – The University of Western Australia.

[16] Underwater Acoustic Digital Signal Processing and Communication Systems edited by Robert S.H.Istepanian, Brunel Univesity & Milica Stojanovic / MIT – Kluwer Academic Publishers.

[17] Aage, C. and Smitt, L.W. (1994). Hydrodynamic manoeuvrability data of a flatfish type AUV, Proceeding of the IEEE Conference Ocean’94,

[18] Brest, France, Aage, C. (1997). Manoeuvring simulations and trail of flatfish type AUV. Department of Naval Architecture and Offshore Engineering, Technical University of Denmark, Larsen, M.B., Department of Automation, Technical University of Denmark, OMAE’97, Vol.IB, Tokyo.

[19] R. Cristi, F.A. Papoulias, A.J. Healy, Adaptive sliding mode control of autonomous underwater vehicles in the dive plane, IEEE Journal of Ocean Engineering, 15(3), 1990, 152-160.

[20] Y. Nakamura, S. Savant, Nonlinear tracking control of autonomous underwater vehicles, in Proceeding of the 1992 IEEE Iternational Conference on Robotics and Automation, Nice, France, May 1992, A4- A9.

[21] Lawrence C. Langebrake, AUV sensors for marine research, University of South Florida, 140 Seventh Avenue South, St Petersburg, FL 33701-5016, USA.

[22] Bjerrum, A. (1997). Autonomous Unrderwater Vehicles for offshore surveys. Technologies for Remote Subsea Operations-Forum 1997, Aberdeen.

[23] Chance, TS. Et al. (2000). The Autonomous Underwater Vehicles: A Cost-effective Alternative to Deep-towed Technology. Integrated Coastal Zone Management, ICG Publishing Ltd.

[24] M. Krstic, I. Kanellakopoulos, and P. Kokotovic, Nonlinear and Adaptive Control Design. New York: Wiley, 1995.

[25] N.E. Leonard, “Control synthesis and adaptation for an underactualed autonomous underwater vehicles”, IEEE Journal of Ocean Engineering, vol.20, no.2, pp.211-220, 1995.

[26] Thor I. Fossen (1994), Guidance and Control of Ocean Vehicles, John Wiley and Sons, Ltd.

[27] Prestero, T.,Verification of a Six-Degree of Freedom Simulation Model for the REMUS Autonomous Underwater Vehicle. University of California at Davis (1994)

[28] Shahaji, L., Some studies on Control of Autonomous Underwater Vehicles. Swami Ramanand Teerth Marathwada University (2017)

[29] Londhe P., Santhakumar M., Patre B., Waghmare L., Task space control of an autonomous underwater vehicle manipulator system by robust single-input fuzzy logic control scheme. In: IEEE Journal of Oceanic Engineering, vol. 42, no. 1, pp. 13-28 (2017)

[30] Fossen: Handbook of Marine Craft Hydrodynamics and Motion

Control (2001)

[31] Thor I. Fossen, Maritime Control Systems - Guidance, Navigation and Control of Ships, Rigs and Underwater Vehicles, Marine Cybernetics, Trondheim, Norway, ISBN 82-92356-00-2 (2002).

[32] Regardt, B.: Modelling and Simulation of an Autonomous Underwater Vehicle. University of Stellenbosch, South Africa (2009)

[33] R. Prasanth Kumar, A. Dasgupta, and C. S. Kumar, “Robust trajectory control of underwater vehicles using time delay control law,” Ocean Engineering, vol. 34, no. 5-6, pp. 842–849, 2007.

[34] A. Mazumdar and H. H. Asada, “A compact underwater vehicle using highbandwidth coanda-effect valves for low speed precision maneuvering in cluttered environments” in 2011 IEEE International Conference on Robotics and Automation, pp. 1544–1550, 2011.

[35] A. Thomas, M. Milano, M. G. G’Sell, K. Fischer, and J. Burdick, “Synthetic Jet Propulsion for Small Underwater Vehicles” in Proceedings of the 2005 IEEE International Conference on Robotics and Automation, pp. 181–187, April 2005.

[36] P. Krishnamurthy, F. Khorrami, J. de Leeuw, M. E. Porter, K. Livingston, and J. H. Long, “A multi-body approach for 6DOF modeling of Biomimetic Autonomous Underwater Vehicles with simulation and experimental results” in 2009 IEEE International Conference on Control Applications, pp. 1282–1287, 2009.

[37] P. R. Bandyopadhyay, “Trends in biorobotic autonomous undersea vehicles” IEEE J. Ocean. Eng., vol. 30, no. 1, pp. 109–139, Jan. 2005.

[38] A. Mazumdar, M. Lozano, A. Fittery, and H. Harry Asada, “A compact, maneuverable, underwater robot for direct inspection of nuclear power piping systems” in 2012 IEEE International Conference on Robotics and Automation, pp. 2818–2823, 2012.

[39] F. Giorgio Serchi, A. Arienti, and C. Laschi, “Biomimetic Vortex Propulsion: Toward the New Paradigm of Soft Unmanned Underwater

Vehicles”, IEEE/ASME Trans. Mechatronics, vol. 18, no. 2, pp. 484– 493, Apr. 2013.

[40] X. Deng and S. Avadhanula, “Biomimetic Micro Underwater Vehicle with Oscillating Fin Propulsion: System Design and Force Measurement” in Proceedings of the 2005 IEEE International Conference on Robotics and Automation, pp. 3312–3317, April 2005.

[41] D. Yoerger, J. G. Cooke, and J.-J. E. Slotine, “The influence of thruster dynamics on underwater vehicle behavior and their incorporation into control system design”, IEEE J. Ocean. Eng., vol. 15, no. 3, pp. 167– 178, Jul. 1990.

[42] A. Mazumdar and H. Asada, “Valve-PWM control of integrated pump- valve propulsion systems for highly maneuverable underwater vehicles” in American Control Conference (ACC), pp. 5414–5420, 2012. 88

[43] M. Krieg and K. Mohseni, “Thrust Characterization of a Bioinspired Vortex Ring Thruster for Locomotion of Underwater Robots”, IEEE J. Ocean. Eng., vol. 33, no. 2, pp. 123–132, Apr. 2008.

[44] M. Krieg, A. Pitty, M. Salehi, and K. Mohseni, “Optimal Thrust Characteristics of a Synthetic Jet Actuator for Application in Low Speed Maneuvering of Underwater Vehicles” in Proceedings of OCEANS 2005 MTS/IEEE, pp. 1–6, 2005.

[45] D. Brutzman, T. Healey, D. Marco, and B. McGhee, “The Phoenix autonomous underwater vehicle”, Artif. Intell. Mob. Robot. Case Stud. Success. Robot Syst., pp. 323–360, 1998.

[46] D. Davis, “Precision maneuvering and control of the Phoenix Autonomous Underwater Vehicle for entering a recovery tube”, Naval Postgraduate School, MONTEREY, CA, 1996.

[47] R. B. Byrnes, A. J. Healey, R. B. McGhee, M. L. Nelson, S. Kwak, and

D. P. Brutzman, “The Rational Behavior Software Architecture for Intelligent Ships”, Nav. Eng. J., vol. 108, no. 2, pp. 43–55, 1996.