Ứng dụng mạng nơ - rôn truyền thẳng nhiều lớp trong thiết bị lái tự động điều khiển hướng chuyển động của tàu ngầm

TẠP CHÍ KHOA HỌC & CÔNG NGHỆ CÁC TRƢỜNG ĐẠI HỌC KỸ THUẬT  SỐ 71 - 2009<br /> <br /> <br /> <br /> ỨNG DỤNG MẠNG NƠ - RÔN TRUYỀN THẲNG NHIỀU LỚP TRONG THIẾT BỊ<br /> LÁI TỰ ĐỘNG ĐIỀU KHIỂN HƢỚNG CHUYỂN ĐỘNG CỦA TÀU NGẦM<br /> APPLICATION OF MULTILAYER FEEDFORWARD NEURAL NETWORKS<br /> INTO AN AUTOPILOT FOR HEADING OF AN UNDERWATER VEHICLE<br /> <br /> Phạm Hữu Đức Dục<br /> Trường Đại học Kinh tế-Kỹ thuật Công nghiệp<br /> <br /> TÓM TẮT<br /> Tàu ngầm hoạt động thường gặp các chướng ngại vật trên hành trình. Vì vậy vấn đề đặt ra là<br /> cần trang bị cho nó một thiết bị lái tự động có mức độ thông minh cao, không cần có người điều khiển,<br /> mà tàu ngầm vẫn đi qua được các chướng ngại vật theo một hành trình đã định trước. Bài báo này<br /> giới thiệu động học hướng chuyển động của tàu ngầm, sau đó đề xuất một giải pháp ứng dụng mạng<br /> nơ - rôn truyền thẳng nhiều lớp đóng vai trò là thiết bị lái tự động hướng chuyển động trang bị cho tàu<br /> ngầm loại Remus với mục đích là làm tăng mức độ thông minh của thiết bị này và thực hiện mô phỏng<br /> trên phần mềm Matlab. Kết quả mô phỏng ứng dụng mạng nơ - rôn truyền thẳng nhiều lớp cho thiết bị<br /> lái tự động hướng chuyển động của tàu ngầm loại Remus sẽ cho thấy tính ưu việt và khả thi của giải<br /> pháp này.<br /> ABSTRACT<br /> When an underwater vehicle runs, it usually has to face up with a lot of obstacles on its<br /> itinerary. Hence, the matter is that it needs an intelligent autopilot which helps the vehicle be able to<br /> go through the obstacles to follow the target itinerary. This article is purposed to both introduce the<br /> heading of underwater vehicle model and propose a solution applying multilayer feed forward<br /> networks into an autopilot used for the heading of Remus underwater vehicle with the aim of<br /> increasing an intelligence level of an autopilot and it is simulated by Matlab software. The result of<br /> the simulation in the Matlab software when using feed forward neural networks into an autopilot used<br /> for heading of an underwater vehicle in an autopilot shows that the solution is advantageous and<br /> feasible.<br /> <br /> I. MỞ ĐẦU bám theo được hướng chuyển động mong muốn<br /> xác định trước mà không cần có người điều<br /> Tàu ngầm hoạt động thường gặp các<br /> khiển.<br /> chướng ngại vật trên hành trình. Để nó có thể<br /> vượt qua chúng, cần thay đổi hướng chuyển Mạng nơ - rôn truyền thẳng nhiều lớp có<br /> động theo lộ trình hợp lý. Với tàu ngầm có nhiều ưu điểm là có cấu trúc đơn giản, có luật<br /> người điều khiển, hướng chuyển động được học lan truyền ngược của sai lệch tin cậy. Vì<br /> điều chỉnh bằng cách thực hiện quay tay lái vậy ứng dụng nó trong các lĩnh vực nhận dạng,<br /> điều khiển bánh lái. Có khá nhiều trường hợp nhận mẫu và điều khiển sẽ đáp ứng được yêu<br /> cần khảo sát phía dưới mặt nước nhưng gây cầu đặt ra.<br /> nguy hiểm cho thuỷ thủ đoàn, do đó cần có một Bài báo này đề xuất một giải pháp ứng<br /> loại tàu ngầm được trang bị thiết bị lái tự động dụng mạng nơ - rôn truyền thẳng nhiều lớp<br /> có độ thông minh cao không có người điều đóng vai trò là thiết bị lái tự động trang bị cho<br /> khiển, cho phép hướng chuyển động của tàu tàu ngầm loại Remus làm việc phía dưới mặt<br /> ngầm bám theo được hướng chuyển động mẫu nước, ở độ sâu không đổi, bám theo được<br /> đã được định trước. Như vậy cần thiết kế một hướng chuyển động mong muốn để làm tăng<br /> bộ điều khiển thích nghi đóng vai trò là thiết bị mức độ thông minh của thiết bị này, không đề<br /> lái tự động có độ thông minh cao trang bị cho cập đến điều khiển tàu ngầm thực hiện lặn sâu<br /> tàu ngầm sao cho hướng chuyển động của nó hoặc nổi lên mặt nước.<br /> <br /> 12<br />  TẠP CHÍ KHOA HỌC & CÔNG NGHỆ CÁC TRƢỜNG ĐẠI HỌC KỸ THUẬT  SỐ 71 - 2009<br /> <br /> II. ĐỘNG HỌC HƢỚNG CHUYỂN ĐỘNG Yf  f v r , dv r / dt , r, dr / dt ,  r , t  (5)<br /> CỦA TÀU NGẦM<br /> N f  f v r , dv r / dt , r, dr / dt ,  r , t  (6)<br /> Phần này đưa ra mô hình hướng chuyển<br /> động của tàu ngầm, không nghiên cứu đến mô Lực tác động của bánh lái được phân<br /> hình lặn sâu, nổi lên. Theo [1] mô hình tàu thành hai thành phần tuyến tính là: Y  r và<br /> ngầm được thiết lập với các giả thiết sau.<br /> N   r (  r là góc của bánh lái). Thực hiện khai<br /> Mô hình ở dạng vật rắn tuyệt đối; sự<br /> triển (5), (6) theo chuỗi Taylo, biến đổi có<br /> quay của trái đất không ảnh hưởng đến các<br /> thành phần chuyển động của tàu ngầm; tàu Yf và N f tương ứng là thay đổi của lực tác<br /> ngầm có kết cấu là đối xứng theo trục dọc thân động ngang làm tàu ngầm bị lắc và mômen<br /> tàu; tàu ngầm đang chuyển động thẳng, đều với quay làm tàu ngầm bị lệch hướng, viết ở dạng<br /> tốc độ chuyển động nhỏ, ở độ sâu không đổi, phương trình tuyến tính sau đây:<br /> trên mặt phẳng nằm ngang, phía dưới mặt nước.<br /> Yf  Yv r v r  Yvr v r  Yr r  Yr r  Y  r (7)<br /> Do đó khi cần xác định vectơ tốc độ thay đổi<br /> hướng r một cách gần đúng, chỉ cần quan tâm<br /> về độ lớn của nó, còn yếu tố về phương và N f  N v r v r  N vr v r  N r r  N r r  N   r (8)<br /> chiều có thể coi là không thay đổi. Sau đây là<br /> trong đó các hệ số của hai phương trình tuyến<br /> các phương trình mô tả tác động của các lực<br /> tính (7), (8) có dạng sau đây:<br /> thành phần làm tàu ngầm bị lắc và bị lệch<br /> hướng ảnh hưởng đến hướng chuyển động của Yf Y Y Y<br /> nó: Yv r  ; Yvr  f ; Yr  f ; Yr  f ;<br /> v r v r r r<br /> u r  U0 (1) N N N N f<br /> N v r  f ; N vr  f ; Nr  f ; N r <br /> mv r  mU 0 r  Yf (2) v r v r r r<br /> <br /> I zz r  N f (3) Từ các phương trình (1) đến (8) thực hiện<br /> các phép biến đổi được phương trình trạng thái<br /> <br />  r (4) động học hướng chuyển động của tàu ngầm viết<br /> ở dạng ma trận như sau:<br /> m là khối lượng của tàu ngầm; u r là tốc độ<br /> m  Yv  Yr 0 v  Y Y  mU 0 v Y<br />  <br />   r   r   r    <br /> chuyển động của tàu ngầm với v r 0<br />  r<br /> u r  U 0  const ; v r , v r tương ứng là tốc   Nv I zz  N r 0 r   Nv Nr 0 r  N  r (9)<br />  <br /> độ, gia tốc lắc;  là hướng chuyển động; r , r  r     r     0 <br />  0 0 1    0 1 0    <br /> tương ứng là tốc độ, gia tốc chuyển hướng;<br /> I zz là mômen quán tính. III. ỨNG DỤNG MẠNG NƠ - RÔN<br /> TRUYỀN THẲNG NHIỀU LỚP TRONG<br /> Với các giả thiết trên cho phép tồn tại sự THIẾT BỊ LÁI TỰ ĐỘNG ĐIỀU KHIỂN<br /> cân bằng giữa lực đẩy thuỷ lực và phản lực HƢỚNG CHUYỂN ĐỘNG CỦA TÀU<br /> giống như trọng lượng và lực đẩy của nước làm NGẦM LOẠI REMUS<br /> tàu ngầm nổi lên. Các lực thuỷ động học có<br /> quan hệ với tốc độ, gia tốc của tàu ngầm khi bị Phần này trình bày một giải pháp ứng<br /> lắc hoặc bị lệch hướng so với hướng ban đầu dụng mạng nơ - rôn truyền thẳng nhiều lớp<br /> (giả thi ế t là đường thẳng). Do tàu ngầm trong thiết bị lái tự động điều khiển thích nghi<br /> có kết cấu đối xứng theo trục dọc thân tàu nên hướng chuyển động của tàu ngầm loại Remus.<br /> các thông số thay đổi theo phương nằm ngang Loại tàu ngầm này được thiết kế tại phòng thí<br /> độc lập với nhau. [1] đã đưa ra các phương nghiệm Oceanographic Systems, Wood’s Hole<br /> trình sau đây mô tả sự thay đổi của các lực thuỷ Oceanographic Institute [1], được sử dụng để<br /> động học làm tàu ngầm bị lắc, bị lệch hướng hoạt động khảo sát thuỷ văn ở vùng nước có độ<br /> theo phương nằm ngang: sâu từ 40 đến 100 feet. Nó có bốn vây ở sườn,<br /> <br /> <br /> 13<br />  TẠP CHÍ KHOA HỌC & CÔNG NGHỆ CÁC TRƢỜNG ĐẠI HỌC KỸ THUẬT  SỐ 71 - 2009<br /> <br /> hai nằm ngang và hai thẳng đứng. Mô hình tàu<br /> ngầm loại Remus trình bày tại hình 1.<br /> m  Yv r  Yr 0<br /> det   N v r I zz  N r 0  0 (12)<br />  0 0 1<br /> <br /> Hình 1. Mô hình tàu ngầm loại Remus hay: (m  Yv r )(I zz  N r )  N v r Yr  0<br /> 3.1 Xây dựng bài toán điều khiển 3.2 Thiết lập sơ đồ điều khiển<br /> Phần này trình bày giải pháp thiết kế Hình 2 là sơ đồ thiết bị lái tự động điều<br /> thiết bị lái tự động ứng dụng mạng nơ - rôn khiển thích nghi hướng chuyển động tàu ngầm<br /> truyền thẳng nhiều lớp, thoả mãn điều kiện khi theo phương pháp mô hình mẫu ứng dụng<br /> hướng chuyển động mong muốn  d thay đổi mạng nơ - rôn truyền thẳng nhiều lớp. Mạng nơ<br /> thì góc quay của bánh lái  r sẽ thay đổi một - rôn (1xn 2 x1) đóng vai trò là thiết bị lái tự<br /> cách tự động nhằm thực hiện tác động điều động có nhiệm vụ tạo tín hiệu điều khiển là góc<br /> khiển làm cho hướng chuyển động của tàu bánh lái  r thay đổi tự động làm cho hướng<br /> ngầm  luôn bám theo được  d cho trước. chuyển động của tàu ngầm  luôn bám theo<br /> Từ (9) thực hiện biến đổi, phương trình trạng được hướng chuyển động mẫu mong muốn  d<br /> thái động học của tàu ngầm có dạng: đã được cho trước. Sơ đồ bộ điều khiển ứng<br /> dụng mạng nơ - rôn truyền thẳng nhiều lớp<br /> x  Ax  B r (10)<br /> trong thiết bị lái tự động của tàu ngầm trình bày<br /> 1 ở hình 3. Mạng nơ - rôn (1xn 2x1) gồm có ba<br /> m  Yv r  Yr 0  Yvr Yr  mU 0 0<br /> lớp: lớp vào có số nút là n1  1 đưa tín hiệu sai<br /> A    N v r I zz  N r 0 N<br />  vr Nr 0<br /> lệch e   d   vào mạng; lớp ra có số nút là<br />  0 0 1  0 1 0<br /> n 3  1 đưa tín hiệu điều khiển là góc quay của<br /> 1<br /> m  Yv r  Yr 0  Y  bánh lái là  r điều khiển hướng chuyển động<br /> B    N v r I zz  N r 0  N ;<br />   của tàu ngầm; lớp ẩn có số nút là n 2 cần được<br />  0 0 1  0  xác định trong quá trình điều khiển.<br /> 3.3 Quá trình điều khiển<br /> x  v r r T (11)<br /> Phần này trình bày luật học lan truyền<br /> Giả thiết tồn tại ma trận nghịch đảo: ngược theo sai lệch [2] để tìm luật điều<br /> <br /> Thiết bị lái tự động<br /> Luật học lan truyền Hướng d<br /> ngược theo sai lệch mong<br /> muốn +<br /> Mạng nơ - rôn Mô hình _<br /> truyền thẳng 3 lớp tàu ngầm<br /> e (1xn 2 x1) r Remus <br /> <br /> <br /> Hình 2. Sơ đồ ứng dụng mạng nơ - rôn truyền thẳng 3 lớp ( 1xn2 x1 ) trong thiết bị lái tự động của tàu<br /> ngầm loại Remus<br /> <br /> <br /> 14<br />  TẠP CHÍ KHOA HỌC & CÔNG NGHỆ CÁC TRƢỜNG ĐẠI HỌC KỸ THUẬT  SỐ 71 - 2009<br /> <br /> tương ứng của nút thứ i lớp ra và nút thứ m lớp<br /> chỉnh ma trận trọng số và bias của mạng<br /> ẩn tại thời điểm thứ k; v m (k ), v i (k ) tương<br /> (1xn 2 x1) là: w 1  [ w mj ] n 2x1 ; w 2  [ w im ]1xn 2<br /> ứng là trọng lượng của nút thứ m ở lớp ẩn và<br /> ma trận bias: b 2  [b m ]1xn 2 ; b 3  [b i ]1x1 nút thứ i ở lớp ra tạithời điểm thứ k; x j ( k ) là<br /> (với j  1; m  1,2,..., n 2 ;<br /> i  1 ) để tạo ra tín hiệu vào nút thứ j lớp vào tại thời điểm thứ<br /> được tín hiệu điều khiển góc lái tự động  r k;  là hệ số học ( 0    1); x j (k )  e(k ) ;<br /> sao cho  luôn bám theo được  d cho trước, j  1 ) a(.) là hàm chuyển đổi tang hyperbolic:<br /> tức là sai lệch điều khiển đạt cực tiểu. Luật cập<br /> nhật bộ các giá trị điều chỉnh của mạng 2 a (net )<br /> a (net )   1 ; a ' (net )  ;<br /> 1x n 2 x1 như sau: 1  e  2net net<br /> Lớp ra :<br /> E   e(k) 2    d (k)  a (v 3 (k)  b 3 (k)2 (21)<br /> 1 T 1 T<br /> w im (k)  w im (k  1)  w im (k) (13) 2 k 1 2 k 1<br /> <br /> w im (k)   i (k)a (v m (k)  b m (k)) Sử dụng các công thức từ (13) đến (21)<br /> tìm bộ thông số điều chỉnh là các ma trận trọng<br /> b i (k)  b i (k  1)  b i (k) (14) số, bias của mạng (1xn 2 x1) thoả mãn điều kiện<br /> E  E cp (22) ( E cp là sai lệch cho phép);<br /> trong đó: b i (k )   i (k ) (víi i  1 )<br /> e(k) là sai lệch tại thời điểm thứ k; T là số<br /> i (k)  a ' (v i (k)  b i (k))e(k) (15) lượng điểm lấy mẫu của chu kỳ học;<br /> n2 k  (1,2,..., T) . Nếu chưa thoả mãn, tiếp tục<br /> v i (k )   w im (k )a ( v m (k )  b m (k )) (16) thay đổi số nút ở lớp ẩn n 2 cho đến khi thoả<br /> m 1<br /> mãn (22). Chú ý cần đảm bảo yêu cầu thiết bị<br /> (với m  1,2,..., n 2 ; i  1 ). lái tự động cần có cấu trúc không quá phức tạp,<br /> Lớp ẩn: w mj (k )  w mj (k  1)  w mj (k ) (17) do đó số nút ở lớp ẩn n 2 của mạng<br /> (1xn 2 x1) cần có giá trị nhỏ nhất mà vẫn đảm<br /> w mj (k )   m a ( v j (k )  b j (k )) bảo điều kiện (22).<br /> <br /> b m (k)  b m (k  1)  b m (k) (18) 3.4 Kết quả mô phỏng<br /> Thực hiện mô phỏng trên Matlab với các<br /> b m (k )   m (k ) thông số của tàu ngầm loại Remus [1]:<br /> 1 m  3 (kg); U 0  1.543 (m/s);<br />  m (k )  a ' ( v m (k )  b m (k ))  w im (k ) i (k ) (19) Yv r  35.5(kg ),<br /> i 1<br /> 1 Yr  1.93(kgm / rad), Yvr  66.6(kg / s),<br /> v m (k )   w mj (k )x j (k)  w mj (k)e(k) (20)<br /> j 1 Yr  2.2(kgm / s), N v r  1.93(kgm ),<br /> ( j  1; m  1,2,..., n 2 ;i=1); w im (k ), b i (k )<br /> tương ứng là thay đổi trọng số liên kết giữa các Nr  4.88(kgm 2 / rad), N vr  4.47(kgm / s),<br /> nút ở lớp ẩn với các nút ở lớp ra, thay đổi bias<br /> của nút ở lớp ra tại thời điểm thứ k; I zz  3.45(kg / m 3 ), N r  6.87(kgm 2 / s),<br /> w mj (k ), b m (k ) tương ứng là thay đổi<br /> trọng số liên kết giữa các nút ở lớp vào với các<br /> Nd  34.6 / 3.5(kgm / s2 ), Yd  50.6 / 3.5(kgm / s 2 ),<br /> nút ở lớp ẩn và thay đổi bias của nút ở lớp ẩn tại<br /> thời điểm thứ k; i (k ),  m (k ) là sai lệch<br /> <br /> 15<br />  TẠP CHÍ KHOA HỌC & CÔNG NGHỆ CÁC TRƢỜNG ĐẠI HỌC KỸ THUẬT  SỐ 71 - 2009<br /> <br /> điều khiển  (nét liền) khi lần lượt sử dụng các<br /> loại mạng nơ - rôn truyền thẳng: (1x2x1) ,<br /> (1x3x1) , (1x4x1) , (1x5x1) , (1x6x1) . Dễ<br /> nhận thấy tín hiệu  đã bám theo được  d<br /> nhưng ở các mức độ khác nhau. Cần chọn loại<br /> mạng nơ - rôn truyền thẳng có số nút ở lớp ẩn<br /> n 2  6 , tức là chọn được mạng nơ - rôn truyền<br /> thẳng ba lớp có cấu trúc là (1x6x1) đóng vai<br /> Hình 3. Sơ đồ mạng nơ - rôn truyền thẳng 3 trò là thiết bị lái tự động cho tàu ngầm vì có<br /> hướng sau điều khiển  (nét liền) bám theo<br /> lớp ( 1xn2 x1 ) trong thiết bị lái tự động.<br /> hướng mong muốn  d (nét đứt) (hình 9) tốt<br /> hướng chuyển động mong muốn  d biểu diễn nhất. Đồ thị hình 10, hình 11 mô tả tín hiệu<br /> tại đồ thị hình 4. Thực hiện mô phỏng với điều khiển bánh lái  r và đồ thị không gian 3<br /> phần mềm Matlab. Kết quả mô phỏng được chiều mô tả quan hệ giữa ba tín hiệu<br /> trình bày trên các đồ thị từ hình 5 đến hình 11.<br /> Các đồ thị từ hình 5 đến hình 9 tương ứng mô tả<br /> ( d , ,  r ) ứng với trường hợp sử dụng<br /> hướng mong muốn  d (nét đứt) và hướng sau mạng (1x6x1) .<br /> <br /> 1.5<br /> 2<br /> 2<br /> 1<br /> 1<br /> 0.8 1.5<br /> 1.5<br /> <br /> 0.6 0.5<br /> 1 1<br /> 0.4<br /> 0.5 0 0.5<br /> 0.2<br /> <br /> 0 0<br /> 0<br /> -0.5<br /> -0.2<br /> -0.5 -0.5<br /> -0.4 -1<br /> <br /> -0.6 -1 -1<br /> <br /> -0.8 -1.5<br /> 0 200 400 600 800 1000 1200<br /> -1.5 -1.5<br /> 0 200 400 600 800 1000 1200 0 200 400 600 800 1000 1200<br /> -1<br /> <br /> <br /> <br /> <br /> Hình 5. Hướng mong Hình 6. Hướng mong Hình 7. Hướng mong<br /> 0 200 400 600 800 1000 1200<br /> <br /> <br /> <br /> <br /> Hình 4. Đồ thị hướng muốn  muốn  d (nét đứt), muốn  d (nét đứt),<br /> d (nét đứt),<br /> mong muốn  d<br /> hướng chuyển động  hướng chuyển động hướng chuyển động<br /> (nét liền) sử dụng mạng<br />  (nét liền) sử dụng  (nét liền) sử dụng<br /> ( 1x2 x1 ) mạng ( 1x3 x1 ) mạng ( 1x4 x1 )<br /> 1.5 1.5 0.1<br /> <br /> 0.08<br /> 1 1<br /> 0.06<br /> 0.1<br /> Goc quay banh lai (), don vi=rad<br /> <br /> <br /> <br /> <br /> 0.04<br /> 0.5 0.5<br /> 0.02 0.05<br /> <br /> 0 0 0<br /> 0<br /> -0.02<br /> -0.5 -0.5 -0.05<br /> -0.04<br /> 2<br /> -0.06 -0.1 1<br /> -1 -1<br /> -1 0<br /> -0.08 -0.5<br /> 0 -1<br /> 0.5<br /> -1.5 -1.5 -0.1 1 -2 Huong tau ngam ( ), don vi=rad<br /> 0 200 400 600 800 1000 1200 0 200 400 600 800 1000 1200 0 200 400 600 800 1000 1200<br /> Huong tau ngam mong muon(m), don vi=rad<br /> <br /> <br /> <br /> <br /> Hình 8. Hướng mong Hình 9. Hướng mong Hình 10. Đồ thị tín Hình 11. Đồ thị ba<br /> muốn  d (nét đứt), muốn  d (nét đứt), hiệu điều khiển góc chiều mô tả quan hệ<br /> hướng chuyển động hướng chuyển động  quay của bánh lái ( d , ,  r ) khi sử<br />  (nét liền) sử dụng (nét liền) sử dụng mạng  r khi sử dụng dụng mạng (1x6x1) .<br /> mạng ( 1x5 x1 ) ( 1x6 x1 ) mạng ( 1x6 x1 )<br /> <br /> <br /> Các đồ thị hình 9 và hình 10 cho thấy khiển  r có độ đập mạch nhỏ phù hợp với yêu<br /> hướng chuyển động  của tàu ngầm khi sử cầu đặt ra đối với thiết bị lái tự động cho tàu<br /> dụng mạng (1x6x1) bám theo được hướng ngầm. Kết quả ma trận trọng số và bias điều<br /> chỉnh tại thời điểm k  1200 của mạng<br /> chuyển động mong muốn  d với độ đập mạch (1x6x1) :<br /> và độ quá điều chỉnh là nhỏ và tín hiệu điều<br /> <br /> <br /> 16<br />  TẠP CHÍ KHOA HỌC & CÔNG NGHỆ CÁC TRƢỜNG ĐẠI HỌC KỸ THUẬT  SỐ 71 - 2009<br /> <br /> <br /> w1 (1200)  0.1495 - 0.1685 0.1960 0.1624 0.0741 - 0.1315T<br /> w 2 (1200)  0.1615 - 0.0294 0.1066 - 0.0100 0.1800 - 0.1924<br /> b 2 (1200)  0.0929 0.0593 0.1602 0.0698 0.1151 0.0308<br /> b 3 (1200)  - 0.0442.<br /> <br /> IV. KẾT LUẬN nhiều tại nước ta. Giải pháp này góp phần<br /> Kết quả mô phỏng đã cho thấy giải pháp khẳng định hướng nghiên cứu ứng dụng mạng<br /> ứng dụng mạng nơ - rôn truyền thẳng (1x6x1) nơ - rôn truyền thẳng nhiều lớp là đúng đắn và<br /> trong thiết bị lái tự động trong điều khiển thích là lĩnh vực cần được quan tâm hơn nữa. Đây<br /> nghi hướng chuyển động của tàu ngầm loại thực sự là một giải pháp mới, cải thiện được<br /> Remus là phù hợp, vì hướng chuyển động  đã mức độ thông minh của thiết bị lái tự động điều<br /> bám sát theo được hướng chuyển động mẫu khiển thích nghi hướng chuyển động của tàu<br /> mong muốn Ψd. Ứng dụng mạng nơ - rôn ngầm nói riêng và có thể ứng dụng nó trong các<br /> truyền thẳng nhiều lớp trong điều khiển là một lĩnh vực điều khiển hệ tuyến tính hoặc phi<br /> hướng nghiên cứu mới, chưa được ứng dụng tuyến khác nói chung.<br /> <br /> <br /> TÀI LIỆU THAM KHẢO<br /> 1. Lynn Renee Fodrea, Obstacle avoidance control for the Remus autonomous underwater vehicle,<br /> Monterey, California, 2002.<br /> 2. C.T. Lin, C.S. George Lee; Neural Fuzzy systems; Prentice Hall Internatinal, 1996.<br /> 3. Astrom K.J.,Wittenmark B., Adaptive Control, Reading, MA: Addison Wesley, 1989.<br /> 4. Eduardo F. Camacho, Carlos Bordon; Model Predictive Control; Springer Verlag London<br /> Limited, 1999.<br /> 5. http://www.mathworks.com; Matlab-the Language of Technical Computing; 1996.<br /> <br /> Địa chỉ liên hệ: Phạm Hữu Đức Dục - Tel: 0913.238632; Email: phdduc.uneti@moet.edu.vn<br /> Trường Đại học Kinh tế Kỹ thuật công nghiệp<br /> Số 456, Minh Khai, Hà Nội<br /> <br /> <br /> <br /> <br /> 17<br />