Từ khóa
Cách trích dẫn
Tóm tắt
Khi tàu thuyền hành trình trên biển, chuyển động lắc ngang sẽ làm giảm đáng kể sự an toàn của tàu và hàng hóa, cũng như sức khỏe của thuyền viên. Với những ưu điểm vượt trội, ngày nay, vây giảm lắc chủ động đã trở thành một thiết bị phổ biến được lắp đặt trên tàu để giảm lắc ngang cho tàu, hiệu quả giảm lắc của vây chủ động phụ thuộc chủ yếu vào bộ điều khiển vây. Trong nghiên cứu này, một bộ điều khiển dự đoán mô hình dựa trên mạng thần kinh phản hồi được đề xuất cho hệ thống ổn định vây tuyến tính của tàu. Điều khiển dự đoán mô hình (Model Predictive Control - MPC) là một phương pháp hiệu quả trong điều khiển quá trình, nó có thể được sử dụng để nâng cao hiệu quả của hệ thống điều khiển. Tuy nhiên, một trong những hạn chế của điều khiển dự đoán mô hình là gánh nặng tính toán lớn khi giải bài toán tối ưu hóa. Để giải quyết vấn đề này, mạng thần kinh phản hồi (Recurrent Neural Network - RNN) được giới thiệu để giải quyết vấn đề lập trình bậc hai (Quadratic Programming - QP) để có thể đạt được hiệu quả cao hơn. Trong nghiên cứu của chúng tôi, phương pháp điều khiển dự đoán mô hình dựa vào mạng thần kinh phản hồi được áp dụng cho hệ thống ổn định vây tuyến tính của tàu để đưa ra được chiến lược điều khiển hiệu quả cho hệ thống này. Cuối cùng, kết quả mô phỏng được đưa ra để khẳng định hiệu quả của bộ điều khiển được thiết kế.