Luận án nghiên cứu điều khiển thích nghi cho robot lặn tự hành - Một hướng phát triển mới cho AUV

Luận án nghiên cứu thuật toán điều khiển thích nghi nâng cao độ chính xác cho robot lặn tự hành.

Tác giả

Luan An

Thể loại

Đề tài

Số trang

139

Thời gian đọc

21 phút

Lượt xem

0

Lượt tải

0

Phí lưu trữ

40 Point

Tổng quan nhanh

Chủ đề:
1. Tổng quan điều khiển thích nghi cho robot lặn tự hành
Số trang:
139 trang
Chuyên ngành:
Điều khiển tự động
Tác giả:

Tóm tắt nội dung luận án

I. Tổng quan điều khiển thích nghi cho robot lặn tự hành

Robot lặn tự hành hay AUV (Autonomous Underwater Vehicle) đóng vai trò then chốt trong nghiên cứu hải dương học hiện đại. Thiết bị này hoạt động độc lập dưới đáy biển sâu. Môi trường làm việc chứa nhiều biến số phức tạp. Bộ điều khiển tỷ lệ - vi phân - tích phân (PID) truyền thống thường bộc lộ nhiều hạn chế lớn. Phương pháp PID yêu cầu thông tin mô hình toán học chính xác. Tuy nhiên, tính chất chuyển động của thiết bị ngầm mang tính phi tuyến cao. Do đó, phương pháp điều khiển thích nghi (adaptive control) trở thành giải pháp đột phá. Giải pháp này giúp hệ thống tự động cập nhật thông số vận hành. Hệ thống tự thích ứng trước các biến đổi đột ngột của môi trường ngầm. Kỹ thuật mới kết hợp mạng nơ-ron nhân tạo với thuật toán hiện đại. Cấu trúc điều khiển nâng cao giúp tối ưu hóa độ ổn định cho phương tiện ngầm. Thiết bị vận hành an toàn và tiết kiệm năng lượng.

1.1. Thách thức trong vận hành AUV dưới đáy biển sâu

Môi trường biển sâu luôn tiềm ẩn vô số trở ngại khó lường. Áp suất nước thay đổi liên tục theo độ sâu di chuyển. Tầm nhìn dưới nước bị hạn chế nghiêm trọng. Tín hiệu vô tuyến suy giảm rất nhanh trong môi trường nước mặn. Việc định vị và điều khiển từ xa gặp nhiều khó khăn kỹ thuật. Phương tiện ngầm phải tự đưa ra quyết định chuyển động cục bộ. Các tác động cơ học từ môi trường gây rung lắc thân tàu. Ma sát vỏ tàu với nước biển làm biến đổi lực cản. Hệ thống đẩy chịu tải không đồng đều giữa các trục. Thiết bị cần khả năng tự điều chỉnh thông số điều khiển tức thời. Tính năng tự chủ giúp bảo vệ an toàn cho thiết bị lặn.

1.2. Hạn chế của các phương pháp điều khiển truyền thống

Thuật toán PID cổ điển phụ thuộc chặt chẽ vào mô hình tuyến tính hóa. Khi tham số vật lý thay đổi, chất lượng điều khiển suy giảm rõ rệt. Sai số xác lập tăng cao trong điều kiện sóng ngầm dữ dội. Hiện tượng quá điều chỉnh gây hao tổn dung lượng ắc quy. Thời gian đáp ứng của bộ điều khiển tuyến tính thường bị trễ. Việc chỉnh định hệ số khuếch đại cố định không còn phù hợp. Hệ thống dễ mất ổn định khi gặp xoáy nước bất ngờ. Do đó, yêu cầu cấp thiết là ứng dụng thuật toán phi tuyến tiên tiến. Các giải pháp thông minh mở ra hướng đi mới cho công nghệ tự hành.

II. Mô hình động lực học 6 bậc tự do và bất định tham số

Mô hình động lực học 6 bậc tự do (6-DOF) mô tả toàn diện chuyển động không gian của robot ngầm. Mô hình bao gồm 3 chuyển động tịnh tiến và 3 chuyển động quay. Chuyển động tịnh tiến gồm dâng, dạt và dọc. Chuyển động quay gồm lắc ngang, lắc dọc và quay trở. Quá trình chuyển động phát sinh hiện tượng bất định tham số thủy động lực học. Khối lượng nước kèm thay đổi liên tục theo gia tốc phương tiện. Lực cản nhớt và mô-men thủy động lực học có tính phi tuyến mạnh. Ma sát dòng chảy phụ thuộc vào vận tốc tương đối. Việc tính toán chính xác tuyệt đối các hệ số thủy động gần như bất khả thi. Vì vậy, thuật toán điều khiển cần cơ chế bù sai số tham số trực tuyến.

2.1. Phân tích 6 bậc tự do trong không gian dưới nước

Không gian ba chiều dưới nước đòi hỏi kiểm soát đồng thời 6 bậc tự do. Tọa độ cố định gắn với mặt đất hỗ trợ xác định vị trí tuyệt đối. Tọa độ động gắn liền với trọng tâm thân robot lặn. Chuyển động dọc và chuyển động dâng quyết định quỹ đạo lặn sâu. Chuyển động quay trở điều khiển hướng di chuyển theo la bàn số. Hiện tượng ghép kênh giữa các bậc tự do diễn ra phức tạp. Lực đẩy từ các chân vịt phân bố không đều tạo ra mô-men xoắn phụ. Hệ thống cần phối hợp nhịp nhàng các bộ điều khiển thành phần. Sự cân bằng giữa các trục đảm bảo robot không bị lật.

2.2. Xử lý bất định tham số thủy động lực học bằng AI

Mạng nơ-ron nhân tạo có khả năng xấp xỉ hàm phi tuyến vượt trội. Mạng nơ-ron học trực tuyến các hệ số thủy động lực học chưa biết. Thuật toán tự động hiệu chỉnh trọng số dựa trên sai số thực tế. Quá trình xấp xỉ không yêu cầu đo đạc trước toàn bộ dữ liệu thủy động. Hệ thống thích nghi nhanh với hiện tượng thay đổi tải trọng hữu ích. Khi robot mang thêm cảm biến hoặc cánh tay cơ khí, mô hình vẫn ổn định. Khả năng thích ứng cao giảm thiểu thời gian thiết lập ban đầu. Tính toán mạng nơ-ron diễn ra song song với tốc độ xử lý cao. Điều này đáp ứng hoàn hảo tiêu chuẩn điều khiển thời gian thực.

III. Thuật toán điều khiển thích nghi bám quỹ đạo robot ngầm

Nhiệm vụ điều khiển bám quỹ đạo robot ngầm (trajectory tracking control) yêu cầu độ chính xác cực cao. Phương tiện phải di chuyển chính xác theo lộ trình không gian định trước. Lộ trình bao gồm chuỗi tọa độ vị trí và vận tốc tức thời mong muốn. Bộ điều khiển tính toán lực đẩy cần thiết cho các động cơ chấp hành. Thuật toán điều khiển thích nghi kết hợp xấp xỉ nơ-ron ước lượng sai lệch trạng thái. Luật cập nhật thích nghi dựa trên lý thuyết ổn định Lyapunov nghiêm ngặt. Hệ thống triệt tiêu sai số bám quỹ đạo về lân cận điểm không. Tốc độ hội tụ của hệ thống diễn ra nhanh chóng và mượt mà. Robot duy trì đường đi chính xác ngay cả trong điều kiện phức tạp.

3.1. Thiết kế luật bám quỹ đạo không gian ba chiều

Quỹ đạo 3D kết hợp đồng thời kiểm soát độ sâu và góc hướng. Bộ tạo quỹ đạo mượt sinh ra tín hiệu đặt liên tục cho hệ thống. Sai số vị trí và vận tốc được thu thập liên tục từ cụm cảm biến IMU. Thuật toán tổng hợp tín hiệu điều khiển phản hồi trạng thái hoàn chỉnh. Luật thích nghi tự động bù trừ các thành phần phi tuyến chưa mô hình hóa. Bộ điều khiển giới hạn lực đẩy trong ngưỡng an toàn của phần cứng. Hiện tượng bão hòa cơ cấu chấp hành được kiểm soát hiệu quả. Nhờ đó, robot chuyển động uyển chuyển, hạn chế va chạm vật cản ngầm. Quỹ đạo bám luôn duy trì dung sai cho phép.

3.2. Chứng minh tính ổn định hệ thống theo chuẩn Lyapunov

Tính ổn định toàn cục là yêu cầu bắt buộc đối với hệ thống tự hành. Hàm mục tiêu Lyapunov được xây dựng từ sai số bám và trọng số mạng nơ-ron. Đạo hàm của hàm Lyapunov được chứng minh luôn nhỏ hơn hoặc bằng 0. Mọi trạng thái bên trong hệ kín đều bị chặn trong không gian hữu hạn. Sai số bám hội tụ tiệm cận về vùng lân cận gốc tọa độ. Quá trình phân tích toán học khẳng định hệ thống không bị phân kỳ. Độ bền vững của thuật toán được bảo đảm khi xuất hiện nhiễu biên hữu hạn. Phương pháp chứng minh chặt chẽ tạo nền tảng vững chắc cho thực nghiệm.

3.3. Tối ưu hóa thời gian thực thi trên phần cứng nhúng

Bộ điều khiển thích nghi đòi hỏi tài nguyên tính toán tối ưu trên vi điều khiển nhúng. Cấu trúc mạng nơ-ron được tinh gọn về số lượng nút và lớp ẩn. Thuật toán cập nhật trọng số giảm thiểu các phép toán dấu phẩy động phức tạp. Thời gian lấy mẫu được cố định ở chu kỳ mili-giây ổn định. Phần mềm nhúng phân chia luồng xử lý tín hiệu và luồng điều khiển độc lập. Dữ liệu cảm biến được lọc nhiễu trước khi đưa vào thuật toán chính. Mức tiêu thụ điện năng của chip xử lý được giữ ở mức thấp. Nhờ đó, robot kéo dài thời gian làm việc liên tục dưới biển.

IV. Bù nhiễu dòng chảy đại dương cho robot lặn tự hành AUV

Dòng chảy hải lưu là nguồn nhiễu loạn ngoại cảnh nguy hiểm nhất đối với robot lặn. Vận tốc và hướng của dòng chảy biến thiên liên tục theo không gian và thời gian. Lực đẩy của dòng nước làm lệch hướng di chuyển và trôi dạt thiết bị. Việc bù nhiễu dòng chảy đại dương giúp robot duy trì đường đi định sẵn. Kỹ thuật quan sát nhiễu trạng thái ước lượng vận tốc dòng chảy tức thời. Bộ điều khiển bổ sung tín hiệu bù lực tương ứng vào tín hiệu điều khiển tổng. Cấu trúc bù nhiễu chủ động ngăn chặn hiện tượng trôi dạt ngoài ý muốn. Robot duy trì khả năng giữ vị trí cố định hoặc bám đường thẳng chính xác.

4.1. Ước lượng vận tốc dòng chảy bằng bộ quan sát nhiễu

Bộ quan sát trạng thái mở rộng (ESO) đóng vai trò then chốt trong ước lượng nhiễu. Cảm biến DVL kết hợp la bàn số cung cấp dữ liệu vận tốc tương đối. Bộ quan sát tách biệt thành phần nhiễu môi trường khỏi động lực học thân tàu. Sai số ước lượng hội tụ nhanh chóng về mức rất nhỏ. Thông tin nhiễu ước lượng được truyền thẳng tới mạch điều khiển trung tâm. Cơ chế này loại bỏ độ trễ phản hồi so với phương pháp thông thường. Tín hiệu ước lượng có độ tin cậy cao, không bị ảnh hưởng bởi nhiễu trắng cảm biến. Robot phản ứng kịp thời trước các xung dòng chảy mạnh.

4.2. Tích hợp thuật toán bù dòng chảy vào hệ thống đẩy

Hệ thống đẩy gồm nhiều chân vịt bố trí dọc và ngang thân tàu. Ma trận phân bổ lực đẩy chuyển đổi lực mong muốn thành tín hiệu PWM từng động cơ. Khi dòng chảy tác động, hệ thống lập tức tăng công suất chân vịt phía đối diện. Mô-men kháng dòng được tạo ra nhằm triệt tiêu lực đẩy của nước. Quá trình bù lực diễn ra trơn tru, không gây rung lắc cơ học. Cơ cấu chấp hành vận hành bền bỉ, hạn chế quá nhiệt cuộn dây. Robot di chuyển thẳng tắp theo hải trình đã lập trình sẵn. Khả năng chống chịu sóng gió dưới đáy biển được nâng cao rõ rệt.

V. Ứng dụng điều khiển trượt thích nghi trong thực tiễn

Phương pháp điều khiển trượt thích nghi (Adaptive Sliding Mode Control) mang lại tính bền vững vượt trội cho thiết bị ngầm. Thuật toán thiết lập một mặt trượt động trong không gian trạng thái. Trạng thái của robot bị kéo về mặt trượt và duy trì chuyển động trượt dọc theo mặt đó. Kỹ thuật thích nghi tự động hiệu chỉnh hệ số trượt nhằm triệt tiêu hiện tượng rung giật (chattering). Sự kết hợp này dung hòa ưu điểm của điều khiển bền vững và điều khiển thích nghi. Hệ thống đối phó xuất sắc với cả nhiễu ngoại cảnh và sai số mô hình. Thực nghiệm mô phỏng trên phần mềm chuyên dụng chứng minh hiệu quả thực tế của giải pháp.

5.1. Triệt tiêu hiện tượng rung giật của bộ điều khiển trượt

Hiện tượng rung giật tần số cao là điểm yếu chí mạng của điều khiển trượt truyền thống. Rung giật gây mài mòn cơ khí và làm hỏng hóc cánh chân vịt. Thuật toán trượt thích nghi thay thế hàm dấu chuẩn bằng hàm bão hòa mềm liên tục. Độ dày lớp biên thích ứng linh hoạt theo độ lớn của sai số trạng thái. Khi sai số nhỏ, hệ thống hoạt động như một bộ điều khiển tuyến tính mượt mà. Khi xuất hiện nhiễu lớn, lực kháng trượt tăng cường nhanh chóng để kéo trạng thái về quỹ đạo. Nhờ đó, động cơ chấp hành hoạt động êm ái, kéo dài tuổi thọ thiết bị.

5.2. Kết quả mô phỏng và tiềm năng ứng dụng thực tế

Các kịch bản mô phỏng trên môi trường Matlab chứng minh tính đúng đắn của thuật toán. Đồ thị chuyển động cho thấy robot bám sát quỹ đạo ngoằn ngoèo với sai số cực nhỏ. Thời gian xác lập trạng thái giảm đáng kể so với phương pháp PID cổ điển. Hệ thống giữ vững độ sâu ổn định khi gặp xoáy nước mạnh bất thường. Tiềm năng ứng dụng thực tế trải rộng trong nhiều lĩnh vực quan trọng. Thiết bị phục vụ khảo sát công trình ngầm, kiểm tra đường ống dầu khí và bảo dưỡng cáp biển. Công nghệ tự chủ góp phần nâng cao hiệu quả kinh tế biển và bảo vệ chủ quyền quốc gia.

Mục lục chi tiết luận án

MỞ ĐẦU
1. CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ ĐIỀU KHIỂN ROBOT LẶN TỰ HÀNH (AUTONOMOUS UNDERWATER VEHICLE)
1.1. Tổng quan về robot lặn tự hành AUV (Autonomous Underwater Vehicle)
1.1.1. Các ứng dụng của AUV trên thế giới
1.1.2. Các ứng dụng của AUV tại Việt Nam
1.3. Mô hình toán học và phương trình động học tổng quát của AUV
1.3.1. Hệ trục tọa độ ECEF
1.3.2. Các hệ trục tọa độ địa lý
2. CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT ĐIỀU KHIỂN NƠ-RON THÍCH NGHI THIẾT BỊ LẶN TỰ HÀNH
3. CHƯƠNG 3: THIẾT KẾ HỆ THỐNG ĐIỀU KHIỂN NƠ-RON THÍCH NGHI CHO THIẾT BỊ LẶN TỰ HÀNH
4. CHƯƠNG 4: MÔ PHỎNG ĐIỀU KHIỂN AUV BẰNG MẠNG NƠ-RON THÍCH NGHI
KẾT LUẬN
Xem trước tài liệu
Tải đầy đủ để xem toàn bộ nội dung
Luận án nghiên cứu điều khiển thích nghi cho robot lặn tự hành

Tải xuống file đầy đủ để xem toàn bộ nội dung

Tải đầy đủ (139 trang)

Trích đoạn nội dung luận án

Tải xuống để đọc toàn bộ

1 MỞ ĐẦU Cho đến ngày nay, các phương pháp điều khiển truyền thống để thiết kế các hệ thống điều khiển tiên tiến cho phương tiện thủy điển hình như bộ điều khiển tỷ lệ - vi phân – tích phân (PID) vẫn còn phổ biến bởi vì nó có cấu trúc đơn giản và tính bền vững cao, dễ tổng hợp và thiết kế. Tuy nhiên, việc cải tiến chất lượng bộ điều khiển PID của hệ thống điều khiển vẫn luôn là đề tài nóng hổi cho các nhà nghiên cứu. Bởi vì khi thiết kế bộ điều khiển cho phương tiện thủy, bộ điều khiển PID thường yêu cầu phải có mô hình động học của phương tiện thủy đó. Nhưng trong thực tế, các tính năng động học của chúng thường mang tính phi tuyến cao và chịu ảnh hưởng của nhiều yếu tố nhiễu loạn bên ngoài.

Đặc biệt là phương tiện lặn tự hành (AUV) trong môi trường 6 bậc tự do. Các yếu tố nhiễu loạn bên ngoài cũng mang những đặc tính phi tuyến và không xác định cao. Điều đó dẫn đến việc phải xây dựng các cấu trúc và tham số không xác định đồng thời yêu cầu phải có những kỹ thuật điều khiển tiên tiến. Vì vậy, các nhà khoa học không ngừng nghiên cứu cải tiến chất lượng bộ điều khiển PID theo hai hướng: một là, cải tiến cấu trúc bộ điều khiển PID; hai là kết hợp lý thuyết lô-gic mờ, mạng nơ-ron nhân tạo, thuật toán di truyền và các lý thuyết điều khiển thông minh khác với bộ điều khiển PID thông thường để đạt được chất lượng điều khiển mong muốn.

Do vậy, các bộ điều khiển kết hợp này còn được gọi là bộ điều khiển PID thông minh. Bộ điều khiển PID thông minh không yêu cầu phải có mô hình toán học của đối tượng một cách chính xác, các tham số của hệ thống có tính bền vững hơn. Hiện nay, mạng nơ-ron nhân tạo (Artificial Neural Network) được ứng dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực, trong đó có lĩnh vực điều khiển tự động, vì mạng nơ-ron có thể giải quyết những vấn đề điều khiển phức tạp, ngay cả với đối tượng điều khiển có tính phi tuyến cao, có môi trường bên ngoài tác động không dự đoán được, làm cho tính năng của đối tượng trở nên khó điều 2 khiển. Hơn nữa, khả năng tính toán nhanh của mạng nơ-ron cũng làm cho chúng trở nên khả thi với các ứng dụng điều khiển theo thời gian thực [1], [2], [3], [5], [6], [33].

Để giải quyết được các bài toán có yếu tố không xác định trong các mô hình động học tàu thủy mặt nước hay phương tiện ngầm cũng như nhiễu loạn do môi trường bên ngoài như sóng, gió, dòng chảy…, phương pháp sử dụng mạng nơ-ron nhân tạo đã chứng tỏ được hiệu quả và tính khả thi trong điều khiển [8], [9], [14], [61-64] và đã được đề xuất, nghiên cứu và phát triển nhiều trên thế giới trong thời gian gần đây. Tính cấp thiết của đề tài Với lợi thế về biển, Việt Nam đã có chủ trương phát triển mạnh ngành vận tải biển và công nghiệp đóng tàu, quản lý và khai thác tài nguyên biển theo hướng hội nhập quốc tế và đáp ứng nhu cầu của xã hội với mục tiêu “phát triển kinh tế biển phù hợp với Chiến lược biển Việt Nam đến năm 2020, phục vụ nhu cầu phát triển kinh tế - xã hội; góp phần củng cố quốc phòng, an ninh và bảo vệ chủ quyền quốc gia trên các vùng biển và hải đảo của Tổ quốc”. Tại Việt Nam, việc nghiên cứu hệ thống điều khiển tiên tiến cho AUV vẫn còn non trẻ và chưa được ứng dụng rộng rãi. Mặc dù vậy nhu cầu ứng dụng AUV cho khảo sát biển, các công trình ngầm dưới nước, thăm dò và bảo trì đường ống hay cáp ngầm, tìm kiếm cứu nạn dưới biển tại Việt Nam vẫn ngày một tăng cao.

Chúng ta vẫn chủ yếu thuê hoặc mua các AUV nước ngoài cho các công tác này. Những nghiên cứu nhằm nâng cao chất lượng hệ thống điều khiển AUV, từng bước tự chủ công nghệ chế tạo, vận hành AUV tại Việt Nam là rất cần thiết cho ngành khai thác, thăm dò, quản lý biển và phục vụ an ninh quốc phòng, bảo vệ biển đảo và chủ quyền quốc gia trên biển. Vì vậy nghiên cứu điều khiển AUV sẽ là một trong những vấn đề quan trọng cho sự nghiệp hiện đại hóa ngành chế tạo và điều khiển phương tiện ngầm tại Việt Nam. Từ các lý do trên, tác giả đã chọn đề tài “Nghiên cứu điều khiển thích nghi cho robot lặn tự hành”.

Mục đích nghiên cứu của đề tài Trên cơ sở nghiên cứu các phương pháp điều khiển AUV thông thường và hiện đại, nghiên cứu các thuật toán điều khiển với mạng nơ-ron nhân tạo. Mục đích nghiên cứu của đề tài là phát triển ứng dụng bộ điều khiển nơ-ron thích nghi cho hệ thống điều khiển hướng đi và độ sâu AUV, qua đó cải tiến nâng cao chất lượng bộ điều khiển cho loại phương tiện này, nhằm đưa ra bộ điều khiển mới và có tính ứng dụng thực tiễn. Từ đó, thiết kế thử nghiệm bộ điều khiển trên mô phỏng và thực nghiệm. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu Nghiên cứu các thuật toán điều khiển nơ-ron và điều khiển thích nghi dựa trên hoạt động của mạng nơ-ron nhân tạo.

Đề xuất phát triển thuật toán và ứng dụng vào thiết kế Bộ điều khiển nơ-ron thích nghi cho điều khiển hướng đi, độ sâu và tốc độ AUV. Sử dụng phần mềm Matlab để mô phỏng bộ điều khiển được đề xuất, đánh giá chất lượng bộ điều khiển nơ-ron thích nghi trong các phương án điều khiển AUV ứng dụng vào thực tiễn. Phương pháp nghiên cứu Phân tích, tổng hợp hệ thống điều khiển AUV dựa trên mạng nơ-ron thích nghi. Nghiên cứu ứng dụng thuật toán điều khiển nơ-ron thích nghi cho hệ thống điều khiển hướng đi, độ sâu và tốc độ AUV.

Phương pháp mô phỏng sử dụng Matlab làm công cụ để mô phỏng kiểm chứng lại tính khả thi và chính xác của thuật toán. Phương pháp so sánh: so sánh với bộ điều khiển PID thông thường để chứng minh tính hiệu quả của bộ điều khiển nơ-ron. Ý nghĩa khoa học và thực tiễn Kết quả nghiên cứu của luận án có thể đóng góp về lý thuyết, làm tài liệu tham khảo cho các sinh viên, học viên, nghiên cứu sinh và những người quan tâm đến lĩnh vực điều khiển. Thuật toán điều khiển và kết quả nghiên cứu cũng có thể ứng dụng vào nghiên cứu chế tạo các bộ điều khiển có chất 4 lượng tốt phục vụ cho điều khiển AUV trong thực tế, góp phần vào phát triển kinh tế biển của đất nước.

Đây chính là ý nghĩa khoa học và thực tiễn của đề tài. Những điểm đóng góp mới của luận án Luận án có những kết quả mới đóng góp cho việc nghiên cứu lý thuyết và thực nghiệm điều khiển AUV như sau: - Hệ thống hóa lý thuyết và thực tiễn điều khiển AUV tại Việt Nam và trên thế giới. - Đề xuất BĐK nơ-ron thích nghi cho các tình huống điều khiển chuyển động của AUV bằng mạng nơ-ron thích nghi trực tuyến. - Khảo sát các thuật toán được đề xuất và ứng dụng trong điều khiển AUV với các tình huống chuyển động thực tế được mô phỏng trên máy tính.

- Đề xuất hệ thống điều khiển dẫn đường cho AUV sử dụng BĐK nơ- ron, tăng cường khả năng thích nghi bằng cách nâng cấp hàm mục tiêu và hàm huấn luyện mạng nơ-ron. Kết cấu của luận án Luận án gồm các nội dung chính được phân bố thành các phần như sau: - Mở đầu - Chương 1: Tổng quan về điều khiển robot lặn tự hành (Autonomous Underwater Vehicle). - Chương 2: Cơ sở lý thuyết điều khiển nơ-ron thích nghi thiết bị lặn tự hành. - Chương 3: Thiết kế hệ thống điều khiển nơ-ron thích nghi cho thiết bị lặn tự hành.

- Chương 4: Mô phỏng điều khiển AUV bằng mạng nơ-ron thích nghi. - Kết luận 5 CHƯƠNG 1 TỔNG QUAN VỀ ĐIỀU KHIỂN ROBOT LẶN TỰ HÀNH (AUTONOMOUS UNDERWATER VEHICLE) 1. Tổng quan về robot lặn tự hành AUV (Autonomous Underwater Vehicle) Nước ta có một bờ biển dài hơn 3000 km và một diện tích rất lớn ao hồ, đầm lầy… Việc thăm dò và khai thức những nguồn tài nguyên trong lòng đại dương đã gặp phải những hạn chế trong những vùng biển sâu. Đối với các công trình trên biển như giàn khoan, đường ống dẫn dầu, đường dây cáp quang… trong quá trình xây dựng và khai thác thì nhu cầu thăm dò, khảo sát, tiến hành các công việc dưới nước là tất yếu.

Trong quân sự, việc rà quét và tháo gỡ thủy lôi, mìn làm sạch các vùng nước sau chiến tranh và chuẩn bị cho việc đổ bộ tác chiến… cũng được tiến hành dưới nước. Các công việc cứu hộ, cứu nạn, trục vớt trên biển cũng phát sinh khi giao thông vận tải ngày càng phát triển. Vấn đề đặt ra là các công việc dưới nước được thực hiện trong môi trường khắc nghiệt như độ sâu, sóng, gió, ô nhiễm, nguy hiểm …, với các công cụ thô sơ, các thợ lặn làm việc dưới nước thì khả năng còn giới hạn và tính rủi ro cao. Vì vậy, sự trợ giúp của các công cụ nghiên cứu, giám sát hiện đại là việc làm tất yếu.

Đó chính là một trong những lý do quan trọng để nghiên cứu và phát triển các loại phương tiện, thiết bị ngầm phục vụ cho các nhiệm vụ dưới nước và phương tiện ngầm điều khiển từ xa, có khả năng tự hành được chọn làm đề tài nghiên cứu trong luận án này. Hiện nay, trên thế giới có nhiều loại phương tiện ngầm khác nhau để thực hiện các công việc dưới nước nhưng phổ biến có hai loại sau: phương tiện ngầm điều khiển từ xa (tên tiếng Anh: Remotely Operated Vehicles, tên viết tắt: ROV), phương tiện ngầm tự hành (tên tiếng Anh: Autonomous Underwater Vehicles, tên viết tắt: AUV)…Mỗi loại có tính ưu việt và ứng 6 dụng riêng, trong phạm vi luận án này tác giả nghiên cứu về điều khiển phương tiện ngầm điều khiển từ xa có khả năng tự hành - được gọi là AUV. Tuy nhiên, tác giả cũng giới thiệu sơ lược về AUV, nhằm cung cấp các kiến thức tổng quan về các loại phương tiện ngầm này.1 Các ứng dụng của AUV trên thế giới Trên thế giới có nhiều nước đã và đang phát triển rất mạnh về điều khiển các phương tiện tự hành dưới nước với công nghệ điều khiển tích hợp cao như là Na Uy, Mỹ, Nga và Pháp. Các mẫu phương tiện tự hành dưới nước này sẽ được trình bày cụ thể trong bảng 1.

1 Một số mẫu AUV trên thế giới. AUV Mô tả Hình ảnh SPURV - SPURV được phát triển bởi trường Đại học Washington, (Self- Mỹ, 1957. Propelled - Lặn sâu 3.

Nội dung được bảo vệ bản quyền — Tải xuống đầy đủ

Trích dẫn luận án này

Nghiên cứu điều khiển thích nghi cho robot lặn tự hành (n.d.) [Luận án tiến sĩ]. LuanAn.net. https://luanan.net/cong-nghe-thong-tin/nghien-cuu-dieu-khien-thich-nghi-cho-robot-lan-tu-hanh

Câu hỏi thường gặp

Luận án "Nghiên cứu điều khiển thích nghi cho robot lặn tự hành" nghiên cứu về vấn đề gì?

Luận án nghiên cứu thuật toán điều khiển thích nghi nâng cao độ chính xác cho robot lặn tự hành.

Luận án "Nghiên cứu điều khiển thích nghi cho robot lặn tự hành" thuộc chuyên ngành gì?

Luận án "Nghiên cứu điều khiển thích nghi cho robot lặn tự hành" thuộc chuyên ngành Điều khiển tự động. Danh mục: Công Nghệ Thông Tin.

Luận án "Nghiên cứu điều khiển thích nghi cho robot lặn tự hành" có bao nhiêu trang?

Luận án "Nghiên cứu điều khiển thích nghi cho robot lặn tự hành" có 139 trang. Bạn có thể xem trước một phần tài liệu ngay trên trang web trước khi tải về.

Cách tải luận án "Nghiên cứu điều khiển thích nghi cho robot lặn tự hành" về máy như thế nào?

Để tải luận án về máy, bạn nhấn nút "Tải xuống ngay" trên trang này, sau đó hoàn tất thanh toán phí lưu trữ. File sẽ được tải xuống ngay sau khi thanh toán thành công. Hỗ trợ qua Zalo: 0559 297 239.

Luận án liên quan

Chia sẻ tài liệu: Facebook Twitter