thiên theo thời gian, và trong điều kiện có thời gian trễ ở tín hiệu đầu
vào. Điểm khác biệt so với bợ điều khiển thích nghi theo hệ thống tham chiếu
truyền thống là các biến trạng thái hồi tiếp bao gồm cả tín hiệu đầu vào trễ, thành
phần tích lũy của đạo hàm tín hiệu đầu vào qua thời gian trễ, cùng với thông số
độ lợi liên quan đến các trạng thái hồi tiếp này nhằm khắc phục hiệu ứng xấu của
thời gian trễ.
Tuy bộ điều khiển đề xuất đã cho thấy hiệu quả hứa hẹn của nó so với bợ điều
khiển trùn thống trong khía cạnh hạn chế tác đợng xấu của thời gian trễ, nhưng
nó vẫn có các hạn chế. Một là, thông số độ lợi và tín hiệu điều khiển có biên đợ
dao đợng ở giai đoạn quá độ càng tăng khi thời gian trễ ở tín hiệu đầu vào càng
lớn. Hai là, bợ điều khiển đề xuất cịn có hạn chế là khơng thể đạt được trạng thái
thích nghi nhanh khi tăng tốc độ cập nhật của các thông số độ lợi. Các hằng số đợ
lợi như 𝚪𝟏 , 𝚪𝟐 có khả năng tăng tốc độ cập nhật của các thông số độ lợi nhằm giúp
rút ngắn thời gian quá độ, khi tăng giá trị của chúng. Tuy nhiên, các hằng số độ
lợi này rất khó điều chỉnh để đạt chất lượng điều khiển mong muốn, cho người
mới bắt đầu. Việc tăng giá trị hằng số đợ lợi q mức có thể dẫn đến mất ổn định
hệ thống. Đây là hạn chế chung của bộ điều khiển thích nghi theo hệ thống tham
chiếu.
Bên cạnh đó, thời gian trễ được xem xét trong nghiên cứu này là hằng số, do
vậy bộ điều khiển đề xuất phù hợp hơn với các ứng dụng có thời gian trễ là hằng
số. Vì vậy hướng nghiên cứu tìm năng tiếp theo cho lĩnh vực này là, cho phép bộ
điều khiển thích nghi theo hệ thống tham chiếu trong trường hợp có thời gian trễ
ở tín hiệu đầu vào, đạt trạng thái thích nghi nhanh, rút ngắn thời gian quá đợ, với
việc cho phép tăng tốc độ cập nhật của thông số đợ lợi. Đồng thời, bài tốn tối ưu
hóa hằng số đợ lợi theo tiêu chí sai số và giới hạn của tín hiệu điều khiển nhằm
31


giảm thời gian hiệu chỉnh hằng số cũng là bài toán thú vị đáng nghiên cứu. Ngoài
ra, nếu thời gian trễ tồn tại trong hệ thống được xem xét là hàm biến đổi theo thời
gian, sẽ làm tăng khả năng ứng dụng và chất lượng của bợ điều khiển.

Nhìn từ khía cạnh khoa học, nợi dung luận án này chưa thực hiện kiểm chứng
hiệu quả của bộ điều khiển đề xuất bằng phương pháp thực nghiệm trên robot tự
hành vật lí. Đây là điểm thiếu sót của luận án, do những nguyên nhân khách quan
làm tạm dừng tất cả hoạt đợng nghiên cứu tại phịng thí nghiệm của Viện. Ngồi
ra, để đảm bảo sự thành công cho kết quả thực nghiệm trên robot tự hành vật lí,
robot cần được trang bị hệ thống định vị và thuật toán xác định vị trí, nhưng đây
không phải là mục tiêu chính được đặt ra cho nội dung nghiên cứu của luận án
này. Do vậy, tác giả đã tiến hành thực nghiệm bộ điều khiển đề xuất với robot tự
hành ảo. Theo tác giả, điểm khác nhau giữa robot tự hành vật lí và robot tự hành
ảo (sử dụng các phương trình mô tả động học/động lực học) là giới hạn đạt được
của các đại lượng vật lí như: Điện áp, vận tốc của động cơ; và sự sai lệch của các
thông số vật lí như: Khối lượng, mơ-men qn tính, hệ số ma sát nhớt, và các
thông số trong mạch điện phần ứng của động cơ. Tuy nhiên, trong kết quả thực
nghiệm với robot tự hành ảo, các thơng số vật lí hầu hết đều đạt trong phạm vi
cho phép. Vì vậy, kết quả thực nghiệm bộ điều khiển đề xuất với robot tự hành ảo
có thể phản ánh phần lớn hiệu quả của bộ điều khiển đề xuất với robot tự hành vật
lí.
Để hồn thành luận án này, tác giả đã cố gắng hồn chỉnh nợi dung theo góp ý
của các nhà khoa học, dưới vai trò phản biện. Đồng thời, tác giả đã trình bày một
cách chi tiết các bước mô phỏng, thông số thiết lập mô phỏng, và sử dụng các
thông số thực tế của robot tự hành, nhằm cố gắng thực hiện kết quả mô phỏng,
thực nghiệm với robot tự hành ảo tương đối phù hợp với thực tế, thể hiện tính
minh bạch, khoa học của luận án. Do quy định giới hạn số trang của tài liệu tóm
tắt, nên mợt số nợi dung đã khơng được trình bày trong tài liệu này.

32


Tài liệu tham khảo (Trích lược một phần của luận án)
[1]


J. E. Normey-Rico, J. Gómez-Ortega, and E. F. Camacho, “A Smith-predictor-based generalised predictive
controller for mobile robot path-tracking,” Control Eng. Pract., vol. 7, no. 6, pp. 729–740, Jun. 1999, doi:
10.1016/S0967-0661(99)00025-8.

[2]

M. Velasco-Villa, B. Del-Muro-Cuellar, and A. Alvarez-Aguirre, “Smith-predictor compensator for a delayed
omnidirectional mobile robot,” 2007, doi: 10.1109/MED.2007.4433837.

[3]

R. Vanijjirattikhan, M. Y. Chow, P. Szemes, and H. Hashimoto, “Mobile agent gain scheduler control in intercontinental intelligent space,” in Proceedings - IEEE International Conference on Robotics and Automation, 2005,
vol. 2005, pp. 1115–1120, doi: 10.1109/ROBOT.2005.1570265.

[4]

H. Zhang and Z. Li, “Simulation of Networked Control System based on Smith Compensator and Single Neuron
Incomplete Differential Forward PID,” 2011, doi: 10.4304/jnw.6.12.1675-1681.

[5]

N. Chivarov et al., Intelligent modular service mobile robot controllable via Internet, vol. 45, no. 10. IFAC, 2012.

[6]

G. Ersahin and H. Sedef, “Wireless Mobile Robot Control With Tablet Computer,” Procedia - Soc. Behav. Sci.,
vol. 195, pp. 2874–2882, Jul. 2015, doi: 10.1016/j.sbspro.2015.06.411.

[7]


Nguyễn Trần Hiệp, “Nâng cao chất lượng điều khiển robot có tham số bất định phụ thuộc thời gian trên cơ sở ứng
dụng mạng nơ ron và giải thuật di truyền,” 2012.

[8]

Tăng Quốc Nam, “Điều khiển robot tự hành trên cơ sở định vị theo dữ liệu dạng bản đồ,” 2010.

[9]

Phùng Mạnh Dương, “Nghiên cứu vấn đề giám sát và điều khiển robot qua mạng máy tính,” Đại học công nghệ,
2014.

[10]

P. D. Hưng, “Điều khiển các thiết bị điện từ xa qua mạng internet,” 2012.

Danh mục cơng trình khoa học của tác giả
[1]

“A Study on Remote Discrete Model Reference Adaptive Control for an Uncertain System in the Presence of Time
Delay,” Journal of Advanced Research in Dynamical and Control System, Vol. 10, No. 13, pp. 98–103. (Indexed
SCOPUS).

[2]

“Remote Discrete-Time Model Reference Adaptive Control of Two-Wheeled Robot,” International Journal of
Mechanical and Production Engineering Research and Development, Vol. 9, No. 4, pp. 1325–1334. (Indexed
SCOPUS).


[3]

“Development of a Quadratic Curve Path Tracking based Smith Predictor Adaptive Controller for a Two-wheeled
Robot,” International Journal of Mechanical & Mechatronics Engineering (IJMME-IJENS), Vol. 20, No. 04, pp.
13–21. (Indexed SCOPUS).

[4]

“Indoor Virtual Path Tracking for Automatic Guided Vehicle using Sensor Fusion Data,” International Journal of
Mechanical & Mechatronics Engineering (IJMME-IJENS), Vol. 20, No. 06. (Indexed SCOPUS).

[5]

“An Approach to Tracking Improvement of a Velocity Controller Using M-MRAC for a Belt Conveyor in
Transient State under Presence of Bounded Disturbances,” International Colloquium on Advanced Convergence
Engineering 2018, Korea Maritime and Ocean University,11-12 October 2018.

[6]

“An IoT Based Smart System for Ambient Environment Monitoring and Actuator Control using Real-Time
FireBase Database,” Vietnam Aviation Institute National Scientific Journal, Vol. 1 – 2020.

[7]

“Kinematic Model Reference Adaptive Controller for a Lurking Type Automated Guided Vehicle using Traction
Drive Unit,” 2020 International Conference on Advanced Mechatronic Systems (ICAMechS), Hanoi, 2020.

33