Luận án Nghiên cứu thuật toán giảm bậc mô hình và ứng dụng cho bài toán điều khiển

Tên luận án:

Nghiên cứu thuật toán giảm bậc mô hình và ứng dụng cho bài toán điều khiển

Ngành:

Kỹ thuật Điều khiển và Tự động hóa (Mã số: 62.52.02.16). Khóa đào tạo: 2011 – 2015. NCS: Vũ Ngọc Kiên. Người hướng dẫn khoa học: 1: PGS. TS. Nguyễn Hữu Công; 2: PGS. TS. Bùi Trung Thành. Đơn vị đào tạo: Trường Đại học Kỹ thuật Công nghiệp, Cơ sở đào tạo: Đại học Thái Nguyên.

Tóm tắt nội dung tài liệu:

Luận án của NCS. Vũ Ngọc Kiên tập trung nghiên cứu phát triển các thuật toán giảm bậc mô hình và ứng dụng của chúng trong các bài toán điều khiển, mang lại những đóng góp khoa học đáng kể.

Cụ thể, luận án đã đề xuất một thuật toán giảm bậc mới cho hệ ổn định. Thuật toán này sử dụng ba tiêu chuẩn đánh giá tính quan trọng (tính trội) của các điểm cực để sắp xếp chúng, giúp bảo toàn các điểm cực quan trọng của hệ gốc trong hệ giảm bậc và đạt được sai số giảm bậc nhỏ. Thuật toán cũng được mở rộng áp dụng cho hệ không ổn định theo phương pháp gián tiếp. Để minh chứng tính đúng đắn và hiệu quả, luận án đã đưa ra một định lý mới xác định công thức tính chặn trên của sai số giảm bậc, cùng năm bổ đề mới và các ví dụ minh họa.

Bên cạnh đó, luận án còn xác định công thức tính chặn trên của sai số giảm bậc cho thuật toán chặt cân bằng mở rộng để giảm bậc hệ không ổn định. Công thức này không chỉ giúp đánh giá sai số dễ dàng hơn mà còn cho phép thực hiện giảm bậc tự động. Hai định lý mới và một ví dụ minh họa về giảm bậc mô hình tuyến tính không ổn định cũng được trình bày để củng cố tính chính xác và hiệu quả của thuật toán.

Về khả năng ứng dụng thực tiễn, các thuật toán giảm bậc được phát triển đã chứng minh hiệu quả trong việc giảm bậc bộ điều khiển bậc cao. Trong bài toán điều khiển bền vững góc tải của máy phát đồng bộ, bộ điều khiển bậc 28 đã được giảm xuống bậc 4, đảm bảo chất lượng hệ thống qua mô phỏng. Tương tự, trong điều khiển xe hai bánh tự cân bằng, bộ điều khiển bậc 30 đã được thay thế bằng bộ điều khiển bậc 5 hoặc bậc 4, duy trì yêu cầu ổn định bền vững, được kiểm chứng qua mô phỏng và thực nghiệm.

Những nghiên cứu này mang lại lợi ích thiết thực, giúp đơn giản hóa mô hình bộ điều khiển hoặc đối tượng bậc cao, từ đó giảm đáng kể khối lượng tính toán, dung lượng lưu trữ dữ liệu và bộ nhớ phần cứng. Điều này không chỉ giảm chi phí kinh tế mà còn cho phép khai thác hiệu quả các hệ thống cũ hoặc có cấu hình phần cứng thấp. Luận án cũng là tài liệu tham khảo giá trị cho công tác đào tạo và nghiên cứu.

Các vấn đề còn bỏ ngỏ cần tiếp tục nghiên cứu bao gồm việc ứng dụng các thuật toán mới để giải quyết các bài toán giảm bậc mô hình khác, như giảm bậc mô hình đối tượng bậc cao, và xây dựng toolbox cho hai thuật toán giảm bậc này trong môi trường MATLAB – Simulink.