Nghiên cứu xây dựng thuật toán điều khiển dự báo theo mô hình cho đối tượng phi
Nghiên cứu xây dựng thuật toán điều khiển dự báo theo mô hình học máy tiên tiến, tối ưu độ chính xác và hiệu suất xử lý.
Kỹ thuật điều khiển và Tự động hóa
Luan An
Luận án tiến sĩ kỹ thuật
Năm xuất bản
Số trang
151
Thời gian đọc
23 phút
Lượt xem
0
Lượt tải
0
Phí lưu trữ
50 Point
Tóm tắt nội dung
I.Tổng quan điều khiển dự báo theo mô hình MPC hệ phi tuyến
Luận án tập trung nghiên cứu xây dựng thuật toán điều khiển dự báo theo mô hình (MPC) cho các đối tượng phi tuyến liên tục. Đây là một lĩnh vực quan trọng trong điều khiển tự động. Phương pháp MPC mang lại nhiều ưu điểm. Nó có khả năng xử lý tốt các hệ thống phức tạp với ràng buộc. Tuy nhiên, việc áp dụng MPC cho hệ phi tuyến vẫn còn nhiều thách thức. Luận án đặt ra mục tiêu phát triển các giải pháp mới, hiệu quả hơn.
1.1. Khái quát về điều khiển dự báo MPC
MPC là một phương pháp điều khiển tiên tiến. Nó hoạt động dựa trên mô hình của hệ thống. MPC dự báo hành vi tương lai của hệ. Sau đó, nó tối ưu hóa một hàm mục tiêu điều khiển trong chân trời dự báo. MPC tính toán chuỗi tín hiệu điều khiển. Chỉ tín hiệu đầu tiên được áp dụng. Quá trình này lặp lại liên tục. MPC hiệu quả trong việc xử lý ràng buộc hệ thống.
1.2. Nghiên cứu hiện trạng điều khiển phi tuyến
Nhiều công trình nghiên cứu đã được công bố về điều khiển dự báo cho hệ phi tuyến. Các phương pháp quy hoạch phi tuyến thường được sử dụng. Chúng bao gồm kỹ thuật hàm phạt, hàm chặn, SQP và GA. Các phương pháp này giúp giải bài toán thuật toán tối ưu hóa phức tạp. Tuy nhiên, chúng vẫn có những hạn chế nhất định về tính toán và ổn định.
1.3. Vấn đề và hướng nghiên cứu luận án
Điều khiển các đối tượng phi tuyến liên tục vẫn còn thách thức. Các phương pháp hiện tại thường phức tạp, đòi hỏi tính toán lớn. Luận án này hướng đến việc phát triển thuật toán điều khiển dự báo mới. Thuật toán này cần hiệu quả hơn. Nó cũng cần có khả năng ứng dụng rộng rãi hơn cho hệ phi tuyến, giải quyết các hạn chế hiện có.
II.Xây dựng thuật toán tối ưu hóa điều khiển dự báo phi tuyến
Phần này đi sâu vào cách thức xây dựng các thuật toán điều khiển dự báo cho hệ phi tuyến. Tập trung vào việc mô tả nguyên lý hoạt động, cấu trúc bộ điều khiển dự báo và các kỹ thuật cài đặt. Mục tiêu là phát triển một bộ điều khiển dự báo có khả năng tối ưu hóa hiệu suất hệ thống trong khi vẫn tuân thủ các ràng buộc hệ thống.
2.1. Nguyên lý hoạt động điều khiển dự báo phi tuyến
Bộ điều khiển dự báo phi tuyến hoạt động trên cơ sở lặp. Tại mỗi bước thời gian, nó sử dụng mô hình hệ thống để dự báo trạng thái tương lai. Một bài toán thuật toán tối ưu hóa được giải. Bài toán này bao gồm hàm mục tiêu điều khiển và các ràng buộc hệ thống. Kết quả là một chuỗi điều khiển tối ưu. Chỉ tín hiệu điều khiển đầu tiên được thực thi. Quá trình này đảm bảo hệ thống bám theo quỹ đạo mong muốn.
2.2. Kỹ thuật cài đặt bộ điều khiển dựa trên quy hoạch
Việc cài đặt bộ điều khiển dự báo thường dựa trên các phương pháp quy hoạch phi tuyến. Các phương pháp này giải quyết bài toán tối ưu hóa bậc hai (QP) hoặc phi tuyến tổng quát. Các ràng buộc về đầu vào và trạng thái hệ thống được đưa vào bài toán tối ưu hóa. Điều này đảm bảo an toàn và hiệu suất hoạt động của hệ thống. Chân trời dự báo và chân trời điều khiển được xác định rõ ràng.
2.3. Thuật toán điều khiển dự báo cho hệ song tuyến
Luận án tập trung vào việc áp dụng điều khiển dự báo cho lớp hệ song tuyến. Một thuật toán tối ưu hóa cụ thể được xây dựng. Thuật toán này dựa trên sai lệch tín hiệu điều khiển. Mục tiêu là giảm thiểu sai số bám và đảm bảo ổn định. Mô hình không gian trạng thái của hệ song tuyến được sử dụng. Các thuật toán tối ưu hóa này cần được cải thiện hiệu suất tính toán.
III.Đề xuất phương pháp điều khiển dự báo mới cho hệ liên tục
Phần này giới thiệu một phương pháp mới để điều khiển dự báo hệ phi tuyến liên tục. Phương pháp này dựa trên nguyên lý biến phân. Nó hứa hẹn cải thiện hiệu suất và khả năng ổn định so với các phương pháp truyền thống. Việc xây dựng thuật toán mới này là trọng tâm của luận án, mang lại cách tiếp cận tiên tiến trong điều khiển dự báo theo mô hình.
3.1. Cơ sở lý thuyết phương pháp biến phân
Phương pháp mới được đề xuất dựa trên nguyên lý biến phân. Nguyên lý này cung cấp công cụ mạnh mẽ để giải quyết bài toán tối ưu hóa động. Sự liên hệ với bộ điều khiển LQR (Linear Quadratic Regulator) được khai thác. Điều kiện đủ cho tính ổn định của hệ LQR cũng được xem xét. Mục tiêu là phát triển điều khiển tối ưu bám ổn định cho giá trị đầu ra cho trước.
3.2. Xây dựng thuật toán điều khiển dự báo mới
Tư tưởng chính của phương pháp là xây dựng một thuật toán điều khiển dự báo với cửa sổ dự báo vô hạn. Thuật toán này áp dụng cho hệ song tuyến liên tục không dừng. Nó đảm bảo khả năng bám theo giá trị tham chiếu. Khả năng xử lý các điều kiện ràng buộc hệ thống được tích hợp. Tính bám ổn định của phương pháp cũng được chứng minh một cách chặt chẽ.
3.3. Khả năng ứng dụng cho hệ phi tuyến affine
Phương pháp đề xuất mở rộng khả năng áp dụng. Nó có thể dùng cho lớp hệ phi tuyến affine không dừng. Đây là một bước tiến quan trọng. Nó giúp giải quyết các bài toán điều khiển phức tạp hơn. Việc này góp phần vào việc hoàn thiện lý thuyết điều khiển dự báo theo mô hình, tăng cường hiệu quả thuật toán tối ưu hóa.
IV.Kiểm chứng thực nghiệm thuật toán điều khiển dự báo TRMS
Để đánh giá chất lượng và hiệu quả của các phương pháp đề xuất, hệ thống TRMS (Two-Rotor MIMO System) được chọn làm đối tượng thực nghiệm. Các kết quả mô phỏng và thực tế đều được trình bày. Phần này cung cấp bằng chứng cụ thể về khả năng hoạt động của bộ điều khiển dự báo mới. Việc kiểm chứng này khẳng định tính đúng đắn và ưu việt của thuật toán tối ưu hóa đã phát triển.
4.1. Mô hình toán học và vật lý của hệ TRMS
Hệ TRMS (Two-Rotor MIMO System) được sử dụng làm đối tượng kiểm chứng. Mô tả chi tiết về mô hình vật lý và toán học của hệ thống được cung cấp. Mô hình tựa Newton được phát triển. Nó đại diện chính xác cho động lực học của TRMS. Đây là cơ sở cho việc thiết kế bộ điều khiển dự báo. Mô hình không gian trạng thái của hệ thống cũng được xây dựng.
4.2. Thiết kế và mô phỏng bộ điều khiển dự báo
Hai bộ điều khiển dự báo được thiết kế. Một bộ dựa trên quy hoạch phi tuyến truyền thống. Bộ còn lại sử dụng phương pháp biến phân được đề xuất. Các bộ điều khiển được cài đặt và mô phỏng trên phần mềm MatLab. Kết quả mô phỏng cung cấp đánh giá sơ bộ về hiệu suất. Nó cũng giúp so sánh các thuật toán tối ưu hóa, đặc biệt là chân trời dự báo và chân trời điều khiển.
4.3. Đánh giá chất lượng qua thí nghiệm vật lý
Thí nghiệm thực tế được tiến hành trên mô hình vật lý của hệ TRMS. Bộ quan sát Kalman được cài đặt để cải thiện ước lượng trạng thái. Các kết quả thực nghiệm được thu thập. Sau đó, chúng được phân tích và so sánh. Việc này nhằm đánh giá chất lượng và hiệu quả của phương pháp điều khiển dự báo mới. Ràng buộc hệ thống được kiểm tra nghiêm ngặt trong môi trường thực.
Tải xuống file đầy đủ để xem toàn bộ nội dung
Tải đầy đủ (151 trang)Trích đoạn nội dung luận án
Tải xuống để đọc toàn bộBỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO ĐẠI HỌC THÁI NGUYÊN NGUYEN THI MAI HUONG NGHIEN CUU XAY DUNG THUAT TOAN DIEU KHIEN DU BAO THEO MO HINH CHO BOI TUQNG PHI TUYEN LIEN TUC LUAN AN TIEN Si KY THUAT THAI NGUYEN - NĂM 2016 BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO ĐẠI HỌC THÁI NGUYÊN NGUYÉN THỊ MAI HƯƠNG NGHIÊN CỨU XÂY DỰNG THUẬT TOÁN ĐIÈU KHIEN DU BAO THEO MO HINH CHO DOI TUQNG PHI TUYEN LIEN TUC Chuyén nganh: Ky thuat điều khiển và Tự động hóa Mã số: 62 52 02 16 LUẬN ÁN TIÊN SĨ KỸ THUẬT NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC: PGS.TS Lại Khắc Lãi THÁI NGUYÊN - NĂM 2016 ii LOI CAM ON Trong quá trình làm luận án, tôi đã nhận được rất nhiều góp ý về chuyên môn cũng như sự ủng hộ về các công tác tổ chức của tập thể cán bộ hướng dẫn, của các nhà khoa học, của các bạn đồng nghiệp. Tôi xin được gửi tới họ lời cảm ơn sâu sắc. Tôi xin bày tỏ lòng cảm ơn đến tập thể cán bộ hướng dẫn đã tâm huyết hướng dẫn tôi trong suốt thời gian qua. Tôi cũng xin chân thành cảm ơn các đồng nghiệp, tập thê các nhà khoa học trường Đại học Kỹ thuật Công nghiệp, của bộ môn Điều khiến tự động trường Đại học Bách khoa Hà Nội, đã có những ý kiến đóng góp quý báu, các Phòng ban của Trường Đại học Kỹ thuật Công nghiệp đã tạo điều kiện thuận lợi cho tôi trong suốt quá trình thực hiện đề tài luận án.
Thái Nguyên, ngày tháng 0Ï năm 2016 Tác giả luận án Nguyễn Thị Mai Hương iii MUC LUC LOT CAM DOAN i LOI CAM ON ii MUC LUC iii MỞ ĐẦU 1 TV. Tính cấp thiết của luận ánn. Me tiêu của luấn ẤN sscecaesaoabtiasiobiirbiaSs003x95800100S8x80333148616013800/800ã83883x8° 4 4. Đối tượng, phạm vi và phương pháp nghiên cứu .Y nghĩa khoa học và thực tiỄn.
Ý nghĩa khoa hỌc. Ý nghĩa thực tiễn 6. Bố cục luận án. --- 2-2 SE £ ke +21 EEEEEEEEEEEEEEEEEE157111 1511711111513.
6 CHƯƠNG 1 8 TONG QUAN VE DIEU KHIEN DU BAO CHO HE PHI TUYEN 8 1. Tổng quan các công trình nghiên cứu về điều khiển dự báo hệ phi tuyến trên thế giới 1. Các phương pháp quy hoạch phi tuyến. Bài toán tối ưu hóa phi tuyến bị ràng buộc gồm: Kỹ thuật hàm phạt và hàm chặn, Phương pháp SQP [3], [Š5[ và GA [2].
Các phương pháp điều khién t6i WU. Các công trình nghiên cứu về điều khiến dự báo hệ phi tuyến ÍTODE HƯỚC. 5à 9 TH TT HH TT ng 20 1. Những vấn để cần tiếp tục nghiên cứu về điều khiển dự báo cho hệ phi tuyến và hướng nghiên cứu của luận án.
Kết luận chương l. -+-2++S+tềEtS2E221192152132213213511E 232tr errree 23 CHƯƠNG 2 24 DIEU KHIEN DU BAO HE PHI TUYEN TREN NEN CAC PHUONG PHAP QUY HOACH PHI TUYEN 24 2. Nguyên lý làm việc của điều khiển dự báo phi tuyến 2. Cấu trúc bộ điều khiển dự báo.----- 55+ s+E22ESEECEE2E2E2Ex2Exc22 2.
Kỹ thuật cài đặt bộ điều khiển dự báo trên nền các phương pháp quy hoạch phi tuyễn. Áp dụng vào điều khiển dự báo lớp hệ song tuyến. Thuật toán điêu khiên dự báo phi tuyên cho hệ song tuyên. DKDB trên nên tôi ưu hóa theo sai lệch tín hiệu điêu khiên.
Kết luận chương 2.11 2e 42 CHƯƠNG 3 43 DE XUAT MỘT PHUONG PHAP MOI DE DIEU KHIEN DU BAO HE PHI TUYEN LIEN TUC TREN NEN BIEN PHAN 43 3. Nội dung cơ bản của phương pháp biến p0. Nguyên lý biến phân. Bộ điều khiển LQR (Linear Quadratic Regulator).
Điều kiện đủ cho tính ôn định của hệ LQR. Áp dụng nguyên tắc điều khiển LQR để điều khiển tối ưu hệ tuyến tính bám ổn định theo giá trị đầu ra cho trước. Phương pháp đề xuất đẻ điều khiển dự báo với cửa sô dự báo vô hạn cho hệ song tuyến liên tục không dừng, bám theo được giá trị con Na. Tư tưởng chính của phương pháp.
Xây dựng thuật toán điều khiến. Khả năng xử lý điều kiện ràng buộc. Chứng minh tính bám ồn định của phương pháp được đề xuất. Khả năng áp dụng cho hệ phi tuyến affine không đừng CHƯƠNG 4 58 THUC NGHIEM KIEM CHUNG CHAT LUQNG PHƯƠNG PHAP DA DE XUAT TREN DOI TUQNG TRMS 58 4.1, MOhinh todn etahE TRMS vsssvcssvesccnsaceesersssscasnsasevsnenerseversneeesvescoerenseeees 4.
Mô tả vật lý hệ TRMS 4. Mô hình tựa NewtON. Thiết kế bộ điều khiển dự báo trên nền quy hoạch phi tuyến. Thiết kế và cài đặt bộ điều khiến dự báo cho hệ TRMS.
Mô phỏng trên MatLab 4. Thiết kế bộ điều khiển dự báo trên nền biến phân (phương pháp điều khiển được luận án để xuất). Thiết kế và cài đặt bộ điều khiển. Mô phỏng trên MatLab và so sánh, đánh giá chất lượng.
Thí nghiệm trên mô hình vật lý của hệ TIRMS. Cài đặt bộ quan sát Kalman. Các kết qua thyte nghiGi. Két lian nh.
90 DANH MỤC CÔNG TRÌNH ĐÃ CONG BO LIEN QUAN DEN DE 0 22 2251212232111122122122222212112112111111122111121121212221212112 1e 92 TÀI LIỆU THAM KHẢO 93 II TA Nga. 93 vi DANH MỤC CAC KY HIEU VA CHU VIET TAT Các kí hiệu: Ký hiệu Diễn giải nội dung đầy đủ N, Mién (phạm vi) dự báo N, Miền (phạm vi) điều khiển Jứm) Chiều dài của phần đuôi của cánh tay đòn (n ) |, (m) Chiều dài của phần chính của cánh tay đòn (m ) Jứn) Chiều dài cánh tay đòn đối trọng (¡n ) 10m) Khoảng giữa cánh tay đòn đối trọng và khớp (bộ nối) (m ) TU) Bán kính của hộp bảo vệ cánh quạt chính/đuôi mm, (kg) Khối lượng của động cơ một chiều đuôi (kø) m„„„(kg) Khối lượng của động cơ một chiều chính (4ø) 1g, (kg) Khối lượng của đối trọng (kg) m, (kg) Khối lượng của phần đuôi của cánh tay đòn (kg) m,, (kg) Khối lượng phần chính của cánh tay đòn (kg) m,(kg) Khối lượng của cánh tay đòn đối trọng (kø) mm, (kg) Khối lượng của lưới chắn đuôi (kg) My, (Keg) Khối lượng của lưới chan chinh (kg ) k, Hệ số con quay Vii Ravin (Q) Điện trở phan ứng của ĐCMC cánh quạt chính/đuôi (©) Tyy(nH) Điện cảm phần ứng của ĐCMC cánh quạt chinh/dudi (# ) k,0(Nm/A) Từ thông 2mm, (gem”) Mômen quan tinh cia DCMC chinh/dudi (kg m/s) Bryne (kgm? [s) Hệ số ma sát nhớt của ĐCMC chính và ĐCMC đuôi (kgm?/s) Fy, Ham phi tuyén của lực khí động học từ cánh quạt chính và cánh quạt đuôi (M ) g Gia téc trong truéng (m/s?) J Mômen quán tính của trục ngang (trục hoành) (kg?) Tp. M frien Mômen của lực ma sất trong mặt phẳng thắng đứng/ mặt phẳng ngang Âu» Emp› mm #pp› kim kqyus Rụ; & “th/v? ky» in Các hệ số dương ( WMm/AWb) Oy), Vận tốc góc của cánh quạt chính và cánh quạt đuôi (rad/s) Quy Vận tốc góc của cánh tay đòn TRMS trong mặt phẳng ngang/ mat phang thang dimg (rad/s) Dyn Điện áp ĐCMC cánh quat chinh/dudi (V ) b, aujh Sức điện động của ĐCMC cánh quạt chinh/dudi (V ) viii Tayjh Dòng điện phần ứng của ĐCMC cánh quạt chinh/dudi (4) Poin Từ thông của ĐCMC cánh quat chinh/dudi (Wo) Mu, Mômen điện từ của ĐCMC cánh quạt chính/đuôi (Wm ) My; Mômen tải của ĐCMC cánh quạt chính/đuôi ( Nrn ) J2 Các hệ số biến dạng của chiều dài cánh tay đòn chính và đuôi S, Vận tốc góc của cánh tay đòn TRMS trong mặt phẳng thắng đứng mà không bị ảnh hưởng bởi cánh quạt đuôi (rad/s) S, Vận tốc góc của cánh tay đòn TRMS trong mặt phẳng ngang mà không bị ảnh hưởng bởi cánh quạt chính (rad/s ) Hk+ ik) Đầu ra dự báo ở thời điểm thứ z+¡ so với thời điểm thứ + uk + ilk) Tín hiệu điều khiển ở thời điểm thứ z+¿ so với thời điểm thứ z Yrep Tín hiệu đặt hoặc đầu ra quá trình Tụ, Vector của ø giá trị trạng thái của hệ tính tại thời điểm t=kT Uy, Vector cla m<n gid tri tin hiéu diéu khién (tin hiéu dau vào) Ye Vector của r<m giá tri tín hiệu đáp ứng (tín hiệu đầu ra) Cn Sai lệch T Chu kỳ trích mẫu tín hiệu JU) Ham muc tiéu u" Nghiệm của bài toán tối ưu %, Trọng số sai lệch 7 Trọng số điều khiển Q Ma trận trọng số sai lệch R Ma trận trọng số điều khiển Aw, Sai lệch tín hiệu điều khiên © Ma trận có tất cả các phần tử đều bằng 0 1 Ma trận đơn vi 6 Sai lệch giữa tham số trạng thái hiện thời và tham số trạng thái xác lập 0 Sai lệch giữa tín hiệu điều khiển hiện thời và tín hiệu điều khiển xác lập s(U) Ham phat Các chữ viết tắt: ANHS Adaptive Neural Fuzzy Inference System BB Branch and Bound BFO Bacterial Foraging Optimization DCMC Động cơ một chiều ĐKDB Điều khiển dự báo DMC Dynamical Matrix Control EKF Extended Kalman Filter FSMC Fuzzy Sliding Mode Control GA Genetic Algorithm GPC Generalized Predictive Control Ilo Increment Input Output models 1O Direct Input Output models IOM Input Output Models LP Linear programming LQG Linear Quadratic Gausian LỌR Linear Quadratic Regulator LRPC Long-Range Predictive Control LTI Linear time - invariant xi MIMO Multiple Input Multiple Output MPC Model Prediction Control MPCS "Thuật toán MPC NMPC Nonlinear Model Prediction Control NNs Neural Networks PIDAFC PID Active force control QP Quadratic Programing RHC Receding horizon control SISO Single Input Single Output SQP Sequential Quadratic Programing TRMS Twin rotor MIMO system UKF Unscented Kalman Filter xii DANH MUC CAC HINH ANH, DO THI Hình 2. Cầu trúc cơ bản của một hệ thống điều khiển dự báo 37 Hình 2.
Sơ đồ khối của MPC để điều khiển hệ song tuyến 44 Hình 3.1: Hệ kín với bộ điều khiển phản hồi trạng thái toi wu LOR 60 Hình 3.2: Mô tả tư tưởng của phương pháp 63 Hình 3. Điều khiển dự báo hệ phi tuyến liên tục với cửa số dự báo 68 vô hạn Hình 4. Cấu hình vật lý của hệ TRMS 72 Hình 4. Cấu trúc bộ ĐKDB áp dụng cho thuật toán SQP 79 Hình 4.
Đáp ứng của góc chao dọc khi tín hiệu đặt là xung vuông 79 Hình 4. Đáp ứng của góc đảo lái khi tín hiệu đặt là xung vuông 80 Hình 4. Đáp ứng của góc chao dọc khi tín hiệu đặt là substep 80 Hình 4. Đáp ứng của góc đảo lái khi tín hiệu đặt là substep 81 Hình 4.
Sơ đỗ câu trúc bộ ĐKDB phản hôi trạng thái đê tín hiệu ra N8 bám theo tín hiệu đâu ra mâu cho hệ TRMS Hình 4. Đáp ứng đầu ra góc đảo lái khi tín hiệu đặt là xung vuông 84 Hình 4. Đáp ứng đầu ra góc chao dọc khi tín hiệu đặt là xung vuông 84 Hình 4. Đáp ứng đầu ra góc đảo lái khi tín hiệu đặt là substep 84 Hình 4.
Đáp ứng đầu ra góc chao dọc khi tín hiệu đặt là substep 85 Hình 4. Lưu đồ của phương pháp quan sát Kalman mở rộng 89 Hình 4. Sơ đồ mô phỏng kiểm tra bộ quan sát trạng thái 92 xiii Hình 4.
Nội dung được bảo vệ bản quyền — Tải xuống đầy đủ
Câu hỏi thường gặp
Luận án "Nghiên cứu xây dựng thuật toán điều khiển dự báo theo mô hìn" nghiên cứu về vấn đề gì?
Nghiên cứu xây dựng thuật toán điều khiển dự báo theo mô hình học máy tiên tiến, tối ưu độ chính xác và hiệu suất xử lý.
Luận án "Nghiên cứu xây dựng thuật toán điều khiển dự báo theo mô hìn" được bảo vệ tại trường nào?
Luận án này được bảo vệ tại Đại học Thái Nguyên. Năm bảo vệ: 2016.
Luận án "Nghiên cứu xây dựng thuật toán điều khiển dự báo theo mô hìn" thuộc chuyên ngành gì?
Luận án "Nghiên cứu xây dựng thuật toán điều khiển dự báo theo mô hìn" thuộc chuyên ngành Kỹ thuật điều khiển và Tự động hóa. Danh mục: Tự Động Hóa.
Luận án "Nghiên cứu xây dựng thuật toán điều khiển dự báo theo mô hìn" có bao nhiêu trang?
Luận án "Nghiên cứu xây dựng thuật toán điều khiển dự báo theo mô hìn" có 151 trang. Bạn có thể xem trước một phần tài liệu ngay trên trang web trước khi tải về.
Cách tải luận án "Nghiên cứu xây dựng thuật toán điều khiển dự báo theo mô hìn" 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.