Journal of Measurement, Control, and Automation
Tạp chí của Hội Tự động hóa Việt Nam
Stability control of a double inverted pendulum using a decoupled backstepping slidingmode strategy
The double inverted pendulum on a cart (DIPC) is a classical benchmark in nonlinear control due to its high instability, underactuated structure, and complex dynamic behavior. Traditional control approaches, such as Linear Quadratic Regulators (LQR) or conventional Sliding Mode Control (SMC), often face limitations in robustness and dynamic decoupling when applied to such systems. In response to these challenges, this study presents a Decoupled Backstepping Sliding Mode Control (DB-SMC) strategy that integrates the systematic design framework of backstepping with the robustness properties of sliding mode control. By introducing intermediate virtual control surfaces, the DB-SMC method effectively decouples the dynamics of the cart and the two pendulums, simplifying controller design and improving system stability. The control law is derived using Lyapunov stability theory to ensure convergence and robustness in the presence of uncertainties. Simulation results demonstrate that the proposed method achieves fast convergence, reduced overshoot, and strong disturbance rejection compared to traditional methods. The effectiveness of the DB-SMC controller highlights its potential for broader applications in nonlinear and underactuated systems.
Điều khiển trượt kết hợp điều chế NLM không đo điện áp tụ áp dụng cho bộ biến đổi MMC
Modular Multilevel Converter là sự lựa chọn tối ưu cho hệ thống chuyển đổi điện năng cao áp và trung áp. Kết quả nghiên cứu này cho thấy phương pháp điều chế NLM cải tiến không đo tụ điện kết hợp với thuật toán điều khiển trượt SMC áp dụng cho bộ biến đổi MMC trong trường hợp biến đổi điện năng từ một chiều sang xoay chiều để hòa lưới điện cho các nguồn năng lượng tái tạo. Thuật toán SMC áp dụng cho MMC đã thể hiện được các ưu điểm vượt trội như tác động nhanh, nâng cao hiệu suất, chất lượng tốt và ổn định, khối lượng tính toán thấp. Mô hình điều khiển này là một sự lựa chọn rất phù hợp cho các lưới điện có tính ổn định về chất lượng điện áp không cao, phù hợp với các hệ thống năng lượng tái tạo kết nối lưới điện. Các kết quả mô phỏng của hệ thống trên phần mềm Matlab/Simulink đã khẳng định được tính hiệu quả của thuật toán đã đề xuất với quá trình đáp ứng tức thời, không quá độ và đặc biệt phù hợp với lưới điện yếu và không ổn định.
Xây dựng mô hình toán học và điều khiển động cơ 6 pha IPMSM sử dụng phương pháp phần tử hữu hạn (FEM) bằng phần mềm JMAG và Matlab/Simulink ứng dụng cho xe điệ
Nghiên cứu mô hình và điều khiển động cơ 6 pha đồng bộ nam châm vĩnh cửu cực ẩn bất đối xứng (interior permanent-magnet synchronous machine - IPMSM) là cần thiết trong phát triển xe điện và truyền động hiệu suất cao. Bài báo trình bày phương pháp mô hình hóa và mô phỏng IPMSM 6 pha 100 kW cho xe điện, kết hợp lý thuyết điều khiển vector trên hệ toạ độ dq kép và phần tử hữu hạn (Finite Element Method - FEM) sử dụng phần mềm JMAG-Designer để đánh giá đặc tính điện từ và hiệu suất. Mô hình hệ tọa dq kép phân tích từ thông, điện cảm, mô-men, trong khi FEM xử lý phi tuyến, bão hòa từ, sóng hài và bất đối xứng. Kết quả từ FEM được tích hợp vào MATLAB/Simulink để kiểm chứng, tăng độ chính xác, phù hợp thiết kế IPMSM 6 pha cho xe điện, robot và truyền động thông minh.
Cấu hình quadratic DC-DC tăng áp nhằm giảm điện áp trên tụ
Bài báo trình bày cấu hình quadratic DC-DC tăng áp với độ lợi điện áp cao, có tính chất common-ground (CG), và chỉ sử dụng một khóa công suất tích cực nhằm đơn giản trong việc điều khiển. Phân tích trạng thái xác lập và phân tích tín hiệu nhỏ được thực hiện nhằm mô hình hóa và xác định hàm truyền của mạch DC-DC đề xuất. Dựa trên kết quả hàm truyền, các thông số của bộ điều khiển được lựa chọn. Cấu hình được điều khiển bằng hai bộ điều khiển tỉ lệ tích phân (proportional-intergral - PI). Phương pháp điều khiển đề xuất sử dụng hai vòng kín với các giá trị hồi tiếp tham chiếu là điện áp ngõ ra và dòng điện cuộn cảm ngõ vào. Mô phỏng được tiến hành trên phần mềm PSIM và mô hình thực nghiệm với công suất 200W tải thuần trở nhằm kiểm chứng tính đúng đắn của các phương pháp điều khiển đề xuất
Nhận diện và điều khiển hỗn loạn cho động cơ đồng bộ nam châm vĩnh cửu
Động cơ đồng bộ nam châm vĩnh cửu (PMSM) được biết đến là có biểu hiện hành vi hỗn loạn khi các tham số của nó đạt đến giá trị nhất định, điều này sẽ làm giảm hiệu suất của PMSM một cách đáng kể, có thể đe dọa đến hoạt động an toàn của hệ thống điện nếu như hành vi hỗn loạn này không sớm được triệt tiêu. Trong suốt quá trình hoạt động của PMSM, các tham số của hệ thống có thể biến đổi, khiến PMSM có thể rơi vào hiện tượng hỗn loạn ở thời điểm bất kỳ, do đó mà nhiệm vụ trước tiên là cần sớm nhận diện hệ rơi vào trạng thái hỗn loạn, từ đó điều khiển để triệt tiêu hành vi hỗn loạn đó. Nghiên cứu này đề xuất bộ quan sát online để nhận diện hành vi hỗn loạn, kịp thời phát hiện ra hiện tượng hỗn loạn khi nó xuất hiện trong PMSM. Tiếp đó, bộ điều khiển hỗn loạn được thiết kế dựa trên phản hồi trạng thái để triệt tiêu hành vi hỗn loạn. Thông qua phân tích toán học và từ các kết quả mô phỏng cho thấy hành vi hỗn loạn được nhận diện từ bộ quan sát, khi xác định PMSM rơi vào hỗn loạn thì bộ điều khiển hỗn loạn tự động được kích hoạt. Từ đó hành vi hỗn loạn đã được triệt tiêu, giúp cho PMSM sớm ổn định trở lại
Thiết kế robot ứng dụng phục vụ trong nhà hàng sử dụng định vị bằng Lidar-SLAM
Trong nghiên cứu này, nhóm chúng tôi đề xuất thiết kế một robot chạy bàn để phục vụ trong các nhà hàng nhằm tự động hóa việc phục vụ, đảm bảo an toàn, chính xác. Robot đề xuất sử dụng phương pháp định vị kết hợp đa cảm biến bao gồm LIDAR, encoder bánh xe, gia tốc kế và con quay hồi chuyển. Hệ thống được phát triển không dựa trên định vị bằng băng từ mà thông tin từ các cảm biến sẽ được vào thuật toán định vị SLAM để vẽ lại bản đồ môi trường. Việc này giúp robot di chuyển linh hoạt hơn khi có thể tìm đường khác đến đích khi xuất hiện vật cản động. Chúng tôi cũng đề xuất thuật toán sử dụng V-L marker để robot có thể tự tìm về và vào đúng vị trí trạm sạc khi pin gần hết dung lượng. Thử nghiệm cho thấy hoạt động chính xác của robot trong thực tế
Thiết kế bộ biến đổi single-stage ứng dụng trong hệ thống sạc không dây cho xe tự hành
Hiện nay, các hệ thống sạc điện không dây được sử dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực. Trong hệ thống sạc không dây cho xe tự hành, cấu trúc nhiều tầng truyền thống không đạt được hiệu suất cao cũng như chi phí đầu tư lớn. Hơn nữa các cấu trúc nhiều tầng yêu cầu điều khiển riêng biệt, phức tạp. Bài báo này đề xuất sử dụng cấu trúc bộ biến đổi single-stage dựa trên cấu trúc totem-pole kết hợp phương pháp điều khiển dịch pha điều khiển quá trình sạc ổn dòng trong hệ thống sạc không dây cho xe tự hành. Bộ biến đổi đề xuất có cấu trúc đơn giản, số lượng van bán dẫn ít, loại bỏ được tụ điện Clink có dung lượng lớn, van bán dẫn đạt được điều kiện chuyển mạch mềm ZVS, hệ số công suất đầu vào cao và hệ số sóng hài THD thấp. Đồng thời, mạch bù LCC hai phía được đề xuất thiết kế để tối đa hiệu suất truyền. Kết quả cho thấy, hiệu suất của toàn hệ thống từ đầu vào nối lưới tới tải đạt được trên 93,92%, hệ số công suất đầu vào cao, từ 0,960 đến 0,989, hệ số THD đầu vào thấp, dưới 1,84% trong toàn dải điều chỉnh.
The altitude, position PID controllers design for UAV quadcopter: from theory to experiment
Unmanned aerial vehicles (UAV), of which the four-rotor type, called UAV quadcopter, is increasingly applied in many aspects of socioeconomic life, especially in difficult tasks that humans can hardly perform. UAV quadcopter is a complex multivariate nonlinear object, always affected by air turbulence and wind. This paper presents the process of designing, simulating and testing the position and altitude controller for quadcopter UAV when considering external disturbances, based on the application of PID control law according to the CohenCoon method. Simulation results on Matlab show that the PID control system using the Cohen-Coon method gives good UAV trajectory control quality with very small position-height error, <1%, has better response time to object delay, and is more stable with small load disturbance, compared to the Ziegler-Nichols method. Then, the author conducts testing of the Cohen-Coon PID controller on the F450 quadcopter UAV hardware. The experimental results show that the proposed PID controller ensures accurate control of position, altitude, trajectory tracking and maintains stable flight balance in external disturbance conditions with light winds.
Optimizing neural networks for pneumatic muscle actuator system identification: a cooperative coevolutionary approach
This paper presents a cooperative coevolutionary optimization algorithm to overcome issues in gradient descent-based neural network, such as getting stuck in local minimum and slow convergence. The proposed method combines JAYA and a modified differential evolution (DE) techniques to optimize neural network weights. It works by splitting the population into two subpopulations, each focusing on optimizing different aspects of the network weights. The method's effectiveness is tested on two benchmark nonlinear dynamical systems and compared with existing methods. Results show that the neural network optimized by this approach achieves high accuracy and robustness. Finally, the practical applicability of this method is demonstrated by modeling the pneumatic muscle actuator (PMA) system using experimental data, where the PMA system is made up of Festo's MAS-10 N220 pneumatic artificial muscles and controlled with a DAQ NI 6221 card.
Computation of electrodynamic forces acting on clamping beams of windings in power transformers
In response to the growing demand for electrical load driven by socio-economic development, the national transmission grid is being gradually upgraded. In this context, conventional power transformers with capacities of 3x150 MVA-500kV and 3x200 MVA-500kV are increasingly being replaced by higher-capacity units, most notably the 3×300 MVA transformers. To meet this trend and reduce dependence on imported equipment, the research, design, and manufacturing of power transformer with 3x300 MVA-500kV present a significant technological challenge for the domestic industry and remain a current topic of interest among both national and international researchers. During operation, short-circuit events subject the windings to extremely high electrodynamic forces, posing a risk of severe deformation or insulation failure if not properly designed. In the winding structures, the clamping beam plays a critical role in directly withstanding these forces, preserving the mechanical integrity of the winding, and maintaining insulation stability throughout operation. This paper develops an analytical approach combined with the finite element method (FEM) to compute, analyze and simulate the electrodynamic forces and deformation acting on the clamping beam in supper-high voltage transformers with power ratings up to 300 MVA-500kV under various operating conditions. Accurate assessment of the mechanical behavior during short-circuit events is essential to ensure the structural integrity and safe operation of the equipment.
Robust trajectory-tracking for nonholonomic wheel mobile robots using a PSO-tuned control approach
This paper addresses the trajectory-tracking problem for nonholonomic wheeled mobile robots subjected to model uncertainties and unknown external disturbances. In contrast to existing approaches that concentrate primarily on the kinematic control loop, this paper adopts a hierarchical control structure for the wheel mobile robot, including an outer kinematic loop and an inner dynamic loop. For the dynamic control loop, a dynamic controller combining integral terminal sliding mode control and a disturbance observer is developed to achieve disturbance rejection and chattering reduction. For the kinematic control loop, the kinematic controller is designed for accurate trajectory tracking control. Based on the Lyapunov stability theory, the stability analysis is given for both the disturbance observer and the double-loop tracking controller. Furthermore, the Particle Swarm Optimization algorithm is employed to optimize the control gains, thereby enhancing the overall performance of the control system. The simulation result using MATLAB software is conducted to confirm the effectiveness of the proposed method
Coverage maximization of sensor networks with connectivity constraints in obstacle-filled environment based on nature-inspired algorithms
The application of meta-heuristic algorithms has significant potential in various fields, including wireless sensor networks. In this paper, we utilize two algorithms, the Fruitfly optimization algorithm (FOA) and the Nutcracker optimization algorithm (NOA), to address two critical issues: optimizing coverage and ensuring connectivity in sensor networks. The main contribution of this paper is the application of these algorithms to arbitrary communication radius, independent of predefined connectivity assumptions. Simulation results demonstrate the effectiveness of the proposed methods by comparing with each other and with the two traditional algorithms Genetic Algorithm (GA) and Particle Swarm Optimization (PSO). Additionally, this paper simulates the coverage area in an environment with different types of obstacles to showcase the practical flexibility of the algorithms.
An Improved YOLOv8 Model for Fish Classification and Disease Detection
Fish classification and disease detection are crucial for sustainable aquaculture, necessitating accurate and efficient vision models. This study introduces FISH-YOLOV8, an enhanced YOLOv8 variant, incorporating: (1) SPD-Conv for optimized feature extraction and reduced computational load; (2) BiFormer Attention for enhanced small object detection and occlusion management; (3) dynamic IoU-threshold NMS to minimize false positives. This Article states that, evaluated on 15,162 images, FISH-YOLOV8 attains a mAP@50 of 0.990 and a mAP@50:95 of 0.859, outperforming baseline YOLOv8 and advanced models such as YOLOv11, at 45 fps, supports effective real-time aquaculture monitoring.
Leveraging multi-head attention transformer deep neural network architecture for improved wind speed forecasting
Wind energy has great potential for electricity generation, but its variability makes accurate wind speed forecasting essential for efficient integration. This study explores the application of a transformer-based deep learning model for wind speed forecasting. The model features an encoder-decoder architecture with multi-head attention, feed-forward layers, and normalization functions. By leveraging a self-attention mechanism, the transformer model effectively captures temporal dependencies in time series data through weighted relationships among input sequences, leading to improved forecasting accuracy. To evaluate its effectiveness, we collected and pre-processed wind speed data from the Hong Phong 1 wind power plant, cleaned the data by removing outliers and addressed missing values. The processed data was then embedded and added positional encoding to prepare for model input. The model was trained, and its performance was benchmarked against other models, including Long Short-Term Memory, Convolutional Neural Networks, and Artificial Neural Networks. The obtained RMSE is quite low, with 0,26 m/s for single-step forecast, 0,73 m/s for 4-step forecast and 1,70 m/s for 16-step forecast. These results demonstrated that the transformer model achieved superior predictive performance, suggesting it as a powerful alternative to traditional forecasting methods, with significant potential for enhancing the accuracy of wind speed predictions.
Adaptive beamforming for uniform circular arrays
Beamforming in smart antennas is a highly effective technique that utilizes the flexible adjustment of antenna radiation characteristics, including main beam direction, interference nulling, and sidelobe level control. This paper proposes an adaptive beamforming solution based on the hybrid optimization algorithm combining Particle Swarm Optimization Grey Wolf Optimizer (HPSOGWO) and Bat Algorithm (BA) for Uniform Circular Arrays (UCA). The proposed approach demonstrates the ability to place nulls at interference directions and steer the main beam toward the desired direction. The modeling of circular antenna arrays, objective function, and evaluation scenarios will be presented. Additionally, the cumulative distribution function (CDF) and signal-to-noise ratio (SNR) will be addressed to assess system performance.
Sạc ổn dòng với cấu trúc bộ nhận hai pha trong hệ thống sạc động không dây cho xe điện
Sạc động không dây (DWC - Dynamic wireless charging) là giải pháp hiệu quả nhằm giải quyết các vấn đề về khoảng cách di chuyển và thời gian sạc của xe điện. Để truyền tải năng lượng tối đa đến hệ thống lưu trữ năng lượng của xe trong thời gian ngắn nhất, hệ thống thường yêu cầu chế độ sạc ổn dòng. Bài báo này đề xuất một phương pháp mới trong thiết kế bộ sạc ổn định dòng cho hệ thống DWC của xe điện, dựa trên cấu trúc bộ nhận hai pha. Cụ thể, mạch bù LCC hai phía được thiết kế nhằm duy trì chế độ sạc ổn định dòng, trong khi cấu trúc bộ nhận hai pha có vai trò giảm thiểu độ dao động của dòng điện sạc, góp phần nâng cao hiệu suất và độ tin cậy của hệ thống. Một mô hình mô phỏng được xây dựng trên phần mềm Matlab, kết hợp với mô hình thực nghiệm triển khai trong phòng thí nghiệm, nhằm kiểm chứng tính khả thi của phương pháp đề xuất. Kết quả thu được từ cả mô phỏng và thực nghiệm cho thấy chế độ sạc ổn định dòng được duy trì với độ dao động nhỏ, khoảng 3,1%..
Thiết kế mô phỏng bộ biến đổi đa mức MMC dựa trên mô hình toán học các linh kiện điện tử khi áp dụng thuật toán điều chế NLM
Bài báo này trình bày việc thiết kế mô hình toán học cho mạch công suất và mạch điều khiển của bộ biến đổi đa mức MMC. Nghiên cứu tập trung vào việc mô tả toàn bộ các linh kiện điện tử của bộ biến đổi đa mức MMC bằng các công thức toán học đảm bảo đầy đủ bản chất vật lý và chức năng của các linh kiện điện tử trong hệ thống MMC. Nhờ đó, bộ biến đổi đa mức MMC có thể được mô tả dưới dạng mô hình toán học. Điều này giúp phát triển các công cụ để kiểm chứng các thuật toán điều khiển cho MMC thuận tiện hơn do việc xây dựng các mô hình thực nghiệm cũng như mô phỏng HIL (Hardware – in – the – loop) của bộ biến đổi đa mức MMC gặp nhiều khó khăn do số lượng các module thành phần của bộ biến đổi lớn, vượt quá giới hạn cho phép của các thiết bị mô phỏng HIL. Quá trình xây dựng công thức toán học cho các linh kiện điện tử và toàn bộ hệ thống mạch công suất cũng như mạch điều khiển trong bài báo này được thực hiện và mô phỏng trên phần mềm LabView khi áp dụng thuật toán điều chế NLM để tạo ra các mức điện áp N+1, trong đó N là số SM (sub-module) trên mỗi nhánh của MMC. Kết quả mô phỏng trên LabView được so sánh với mô hình MMC hoạt động trên phần mềm Matlab trong cùng kịch bản mô phỏng và cùng các thông số kỹ thuật để kiểm chứng hoạt động của bộ biến đổi MMC
Áp dụng tối ưu tuyến tính với biến nguyên để tính toán kích cỡ dây dẫn của mạng phân phối có xét ảnh hưởng của giá điện
Trong quy trình quy hoạch hệ thống điện phân phối, bài toán xác định kích thước dây dẫn tối ưu được coi là một nhiệm vụ cốt lõi. Bài toán này thường được biểu diễn ở dạng mô hình toán học phi tuyến với các biến số nguyên. Tuy nhiên, khả năng đạt được lời giải tối ưu từ mô hình này thường không được đảm bảo. Nghiên cứu này giới thiệu một phương pháp dựa trên mô hình tối ưu tuyến tính với biến số nguyên nhằm tối ưu hóa kích cỡ dây dẫn trong hệ thống điện phân phối. Trong đó, mục tiêu hướng đến giảm thiểu chi phí lưới điện trong suốt vòng đời, đồng thời đảm bảo các ràng buộc về cân bằng công suất nút, giới hạn dòng điện nhánh, phạm vi cho phép của mô-đun điện áp nút và giới hạn kinh phí đầu tư. Từ mô hình toán học phi tuyến ban đầu, mô hình tối ưu tuyến tính với biến nguyên được đề xuất bằng cách áp dụng phương pháp xấp xỉ tuyến tính từng đoạn đối với các hàm phi tuyến và kỹ thuật biến đổi chính xác tích giữa biến liên tục và biến nhị phân sang dạng tuyến tính. Mô hình tối ưu đề xuất được đánh giá trên hệ thống điện tiêu chuẩn IEEE 33 nút, sử dụng môi trường lập trình GAMS và bộ giải tối ưu CPLEX, với nhiều trường hợp giá điện khác nhau. Kết quả tối ưu cho thấy, mức giá điện có tác động lớn đến việc lựa chọn kích thước dây dẫn. Ngoài ra, việc áp dụng phương pháp tối ưu đề xuất mang lại hiệu quả về kinh tế lớn hơn so với phương pháp hiện hành tại Việt Nam
Điều khiển xoay tải trong hệ thống cần cẩu sử dụng phương pháp trượt phân cấp kết hợp tối ưu bầy đàn
Nghiên cứu này tập trung vào việc điều khiển hướng của tải trong hệ thống cầu trục, với mục tiêu đảm bảo điều khiển hướng chính xác đồng thời dập tắt dao động dư do sự xoắn cáp gây ra. Để thực hiện mục tiêu đó, thuật toán điều khiển trượt phân cấp kết hợp với tối ưu bầy đàn đã được đề xuất. Tính ổn định của hệ thống đã được chứng minh dựa vào tiêu chuẩn Lyapunov. Để xác định thông số bộ điều khiển, hàm mục tiêu bao gồm thành phần thời gian xác lập và dao động dư đã được xây dựng và thuật toán tối ưu bầy đàn được áp dụng để giải bài toán tôi ưu hàm mục tiêu. Kết quả mô phỏng cho thấy phương pháp đề xuất đã đảm bảo điều khiển hướng tải chính xác với dao động dư được dập tắt nhanh. Các so sánh với phương pháp tạo dạng tín hiệu đầu vào cũng đã được thực hiện để chứng minh tính ưu việt của phương pháp đề xuất.
Thiết kế các bộ điều khiển cho con lắc ngược quay
Hệ con lắc ngược quay là một hệ thống điều khiển phi tuyến điển hình trong nghiên cứu điều khiển tự động, thường được sử dụng để kiểm tra và đánh giá các thuật toán điều khiển khác nhau. Do đặc tính không ổn định và phi tuyến mạnh, việc điều khiển hệ thống này đặt ra nhiều thách thức, đòi hỏi các chiến lược điều khiển hiệu quả nhằm duy trì con lắc ở vị trí cân bằng thẳng đứng. Nhiều phương pháp điều khiển đã được áp dụng cho hệ thống này, bao gồm các thuật toán kinh điển như PID, phản hồi trạng thái và điều khiển tối ưu tuyến tính (LQR), cũng như các phương pháp hiện đại như điều khiển mờ và điều khiển dự báo mô hình. Nghiên cứu này tập trung vào việc thiết kế, mô phỏng và so sánh chất lượng của hai bộ điều khiển chính: LQR và PID mờ. Các thuật toán điều khiển được kiểm chứng thông qua mô phỏng bằng MATLAB Simulink và thực nghiệm thời gian thực trên mô-đun Quanser QUBE-Servo2. Các tiêu chí đánh giá bao gồm độ ổn định, khả năng thích nghi và độ nhạy với nhiễu. Kết quả cho thấy bộ điều khiển LQR mang lại hiệu năng cao với dao động nhỏ và thời gian ổn định ngắn, trong khi bộ điều khiển PID mờ thể hiện khả năng thích nghi tốt hơn với điều kiện môi trường thay đổi và các nhiễu loạn không mong muốn
Điều khiển trượt thích nghi tải cho hệ robot song song 6 bậc tự do Stewart platform
Gough-Stewart platform, còn được gọi là Stewart platform, là một robot song song sáu bậc tự do với cấu trúc xen kênh phức tạp được ứng dụng rộng rãi trong những yêu cầu đòi hỏi độ chính xác cao và đáp ứng nhanh như là ứng dụng trong mô phỏng phương tiện, ô tô, tàu, thuyền, cho đến các ứng dụng trong hàng không vũ trụ và y tế. Do đó, việc đối mặt với vấn đề thay đổi về tải trọng trong quá trình hoạt động có thể làm mất tính tính xác cao của hệ thống này khi dựa vào những mô hình điều khiển động lực học không có tính thích nghi. Để giải quyết vấn đề này, nghiên cứu này tiếp cận điều khiển mô hình robot Stewart platform theo phương pháp điều khiển chế độ trượt, được sử dụng rộng rãi với các hệ phi tuyến mạnh. Sau đó, cung cấp một chiến lược điều khiển thích nghi tải trọng cho hệ thống qua việc ước lượng các tham số về khối lượng và mô men quán tính của bệ di chuyển. Để chứng minh hiệu quả của cấu trúc điều khiển đề xuất một cách khách quan, các mô phỏng được thực hiện trên nền tảng mô phỏng bán vật lý Simscape, được cung cấp bởi MATLAB. Các kết quả mô phỏng chứng minh hiệu quả vượt trội của cấu trúc thích nghi đề xuất
Điều khiển thích nghi bền vững cho một lớp phi tuyến affine bất định
Bài báo trình bày một phương pháp tổng hợp bộ điều khiển cho một lớp phi tuyến affine bất định dựa trên kỹ thuật điều khiển thích nghi và điều khiển bền vững. Kết quả thu được là luật nhận dạng các thành phần bất định, và bộ điều khiển bền vững được xây dựng trên cơ sở điều khiển trượt. Các kết quả nghiên cứu đều được mô phỏng trên phần mềm Matlab Simulink bằng ví dụ cụ thể nhằm minh chứng tính đúng đắn của phương pháp. Cùng với đó, hệ thống điều khiển do bài báo đề xuất hoạt động ổn định, có chất lượng điều khiển cao trong điều kiện bất định của đối tượng điều khiển. Các kết quả nghiên cứu này có thể áp dụng vào việc thiết kế, chế tạo hệ thống điều khiển cho đối tượng điều khiển phù hợp trong thực tế.
Nghiên cứu dự báo tốc độ gió khu vực Quảng Trị sử dụng mạng nơ-ron nhân tạo NARX
Tỉnh Quảng Trị có nguồn năng lượng gió phong phú, tuy nhiên, để khai thác hiệu quả nguồn tài nguyên quý giá này, nhiều yếu tố cần được xem xét. Trong đó, cơ sở dữ liệu dự báo về gió giữ vị trí then chốt trong việc khai thác hiệu quả nguồn năng lượng. Nghiên cứu này phát triển một mô hình dự báo tốc độ gió dựa trên mạng nơ-ron nhân tạo với cấu trúc NARX. Để xây dựng mô hình, nghiên cứu đã thu thập và phân tích dữ liệu quá khứ về tốc độ gió cùng các yếu tố khí tượng tại trạm quan trắc địa phương. Mô hình NARX được huấn luyện đầu tiên với các biến đầu vào là tốc độ gió quá khứ, đầu ra là tốc độ gió dự báo. Kết quả đánh giá bằng chỉ số MAPE và MAE cho thấy mô hình dự báo rất hiệu quả, ngay cả trong điều kiện thời tiết thay đổi. Mô hình đề xuất cũng đã được so sánh với các mô hình có sử dụng thêm cả các dữ liệu tương quan đầu vào, bao gồm hướng gió, nhiệt độ, áp suất và độ ẩm, ở nhiều độ cao khác nhau 40m, 60m, 80m. Nghiên cứu cũng chỉ ra việc lựa chọn các thông số của mô hình NARX phù hợp có khả năng cho phép mở rộng khoảng dự báo sớm lên tới 7 ngày. Việc thực hiện kiểm tra này không chỉ giúp xác định độ chính xác của mô hình mà còn góp phần tối ưu hóa việc khai thác nguồn năng lượng gió một cách hiệu quả và bền vững. Mô hình dự báo này có thể áp dụng vào các hệ thống quản lý năng lượng gió tại địa phương, nhằm cải thiện hiệu quả sử dụng tài nguyên và giảm thiểu rủi ro trong sản xuất năng lượng tái tạo.
Tối ưu hóa tham số bộ điều khiển trượt cho robot song song phẳng
Trong bài báo này, chúng tôi đề xuất một phương pháp mới để tối ưu hóa các tham số của bộ điều khiển trượt bằng cách sử dụng thuật toán tối ưu hóa bầy đàn. Bộ điều khiển trượt được biết đến rộng rãi nhờ khả năng bền vững với những yếu tố bất định hệ thống,do đó đặc biệt hiệu quả đối với các đối tượng phi tuyến. Để đạt được hiệu quả cần thiết, việc lựa chọn các tham số bộ điều khiển sao cho tối ưu là rất quan trọng. Các phương pháp điều chỉnh thủ công thường khá mất thời gian và khó có thể đạt được kết quả tối ưu, đặc biệt đối với các hệ thống phi tuyến phức tạp. Để giải quyết vấn đề này, chúng tôi áp dụng thuật toán PSO, một công cụ mạnh mẽ dựa trên hành vi bầy đàn, để tự động xác định các tham số của bộ điều khiển trượt thỏa mãn một hàm mục tiêu cho trước. Phương pháp tiếp cận này được áp dụng cho mô hình robot song song phẳng nhằm đạt được độ chính xác cao trong bám quỹ đạo. Tính đúng đắn và hiệu quả của phương pháp đề xuất được kiểm chứng thông qua mô phỏng
An MIQP model for microgrid unit commitment Incorporating grid-connected/islanded operating modes and power network
This paper presents a mixed-integer quadratic programming (MIQP) model to address the day-ahead unit commitment (UC) problem for microgrids. The microgrid in this study includes conventional generators (CGs), renewable energy sources, and energy storage systems. The transition between grid-connected and islanded operating modes, as well as power grid constraints, is integrated into the proposed MIQP optimization model. The objective of the suggested formulation is to minimize the total operating costs of the microgrid, including the operating costs of conventional generating units and the expenses of purchasing electricity from the main grid. The MIQP model is derived from a mixed-integer nonlinear programming (MINLP) model by linearizing the product of two continuous variables and quadratic elements. The proposed MIQP model is implemented using the GAMS language with the commercial solver CPLEX and evaluated on a modified IEEE 33-node microgrid. The computational results demonstrate the effectiveness of the proposed optimization approach.
Empirical mode decomposition-based OS-ELM for short-term solar irradiance forecasting: A case study in Hanoi
Solar irradiation forecasting is vital for the growth of renewable energy sources. In this paper, we propose a hybrid model that integrates Empirical Mode Decomposition (EMD) and an online sequential extreme learning machine (OS-ELM) for multiple steps ahead forecasting of solar irradiation. Initially, the solar irradiation dataset is processed and cleaned. Then, using the EMD model combined with the autocorrelation function, the cleaned dataset is decomposed into several Intrinsic Mode Functions (IMFs) and white noise, which is removed. Each IMF is subsequently predicted using OS-ELM. The final solar irradiation forecast is derived by aggregating the predictions from all Intrinsic Mode Functions (IMFs). The model's performance was assessed through forecasting solar irradiation in Hanoi, using weather data from 2018. The data was collected at 1-hour intervals and utilized for single-step, 12-step, and 24-step ahead forecasts. The forecasting accuracy of the proposed model was compared with four other models, including both single and hybrid approaches: Bidirectional Long Short-Term Memory network, ELM, OS-ELM, and EMD-ELM. Two evaluation metrics of RMSE and MAE were used to assess the forecasting performance of the models. The computational results show that when the multi-step ahead increases, accuracy decreases. In any case, the proposed method outperforms the others, achieving the lowest error rates at 18,01 W/m2 for RMSE and 8,51 W/m2 for MAE at 24- step.
Multimode space-vector overmodulation technique for enhancing voltage transfer ratio in matrix converters
The control method of three-phase matrix converters (MCs) inherently limits the voltage transfer ratio (VTR) to 0.866 in the linear modulation region, which constrains the broader application of MCs. This paper presents a detailed investigation into a space-vector overmodulation technique aimed at enhancing the VTR of MCs. The proposed method integrates the principles of inscribed circle and hexagon vectors, as well as hexagon and basic vectors, to extend the modulation range. Explicit equations for calculating the duty ratios of active and zero vectors are derived to achieve improved VTR. The effectiveness of the approach is validated through simulation results, demonstrating accurate output voltage fundamental components.
Performance analysis of null-steering beamformers with phase-only and amplitude-only control via BAT algorithm
Recently, two types of BAT algorithm (BA)-based adaptive beamformers for pattern nulling in Uniformly Spaced Linear Arrays (ULA), utilizing either phase-only or amplitude-only control, have been proposed in previous studies. This paper evaluates the advantages and disadvantages of these approaches. Furthermore, to achieve higher performance, detailed recommendations for applying the optimized method in various scenarios are provided. To support this analysis, multiple ULA pattern scenarios with pre-set nulls were conducted. The simulation results are presented to validate the conclusions drawn.
Investigate model and reduction technique of common-mode noise for LLC resonant converter
Switch Mode Power Supplies (SMPS) are extensively employed in fields such as telecommunications, information technology, and electric vehicles, where energy efficiency is increasingly demanded. Modern SMPS designs prioritize compact size, high power density, and optimal efficiency to meet these requirements. The LLC resonant topology, commonly utilized in the DC/DC conversion stage with planar transformers, enables operation at high frequencies (hundreds of kHz) and facilitates soft switching across the full load range. However, a significant drawback of this topology is electromagnetic interference (EMI), particularly common-mode (CM) noise, which arises from high switching frequencies and parasitic capacitance in the components. This challenge is further exacerbated by the use of planar transformers. This study presents a CM noise model for the Half-Bridge LLC (HB-LLC) converter based on a two-capacitor transformer representation, aiming to analyze CM noise behavior and investigate practical, cost-effective methods for its reduction.
An improvement of the miniaturized microstrip patch antenna based on coupled microstrips for on-body sensors
This paper presents a low-cost miniaturized microstrip patch antenna (MPA) designed for on-body applications at a frequency of 2.45 GHz. The antenna is based on the coupled-microstrip principle using FR-4 material. The microstrip transmission line feeding method is used to easily integrate the antenna into the sensor chip on the same plane. The antenna has a gain of 2.28 dBi, a bandwidth of 2.62%, an efficiency of 46.5%, and overall dimensions of 48.6×48.6×1.6 mm³. To evaluate the performance of the proposed antenna, it is compared with three different antenna versions, considering the impact of the human body on the antenna and the specific absorption rate (SAR) of the human body. The proposed antenna shows excellent compliance with the requirements for on-body sensor antennas.