Nhóm CM Điều khiển nâng cao và Điều khiển thông minh

NHIỆM VỤ CỦA NHÓM: ĐẢM BẢO CÁC MÔN HỌC
1.    Điều khiển thích nghi và bền vững hệ phi tuyến EE4342 - 3(3-1-0-6)

• Cho hệ KSTN và CH. Học sau môn “Phân tích và điều khiển hệ phi tuyến – EE6312” của nhóm Cở sở lý thuyết điều khiển tự động (nhóm 38).
• Môn học này trang bị cho người học các phương pháp truyền thống để điều khiển hệ phi tuyến có mô hình toán chứa thành phần bất định hàm và bị tác động bởi nhiễu.

2.    Cơ sở của hệ mờ và mạng neural EE4431 - 2(2-1-0-4)

• Cho hệ KS đại trà.
• Môn học này trang bị cho người học các khái niệm về biến ngôn ngữ, luật hợp thành, mô tả mạng neural, cập nhật trọng số mạng neural và sử dụng trong xấp xỉ hàm số liên tục, bị chặn, nhằm ước lượng và bù bất định trong điều khiển, cũng như thiết kế bộ điều khiển không sử dụng mô hình toán của hệ (đặc điểm của điều khiển thông minh).

3.    Điều khiển mờ-neural và neural-mờ EE6445 / EE6445E - 3(3-1-0-6) 

• Cho CH. Học sau môn “Cơ sở của hệ mờ và mạng neural - EE4431”. Phiên bản E dạy bằng tiếng Anh cho CH Elitech
• Môn học này là dạng nâng cao của “Cơ sở hệ mờ và mạng neural”, nhằm trang bị cho người học các phương pháp điều khiển thông minh trên cơ sở kết hợp chung giữa mờ và mạng neural.

4.    Ứng dụng tối ưu hóa truyền thống và thông minh vào điều khiển EE4160 / EE4160E - 3(3-1-0-6)

• Cho KS đại trà. Phiên bản E dạy bằng tiếng Anh cho Elitech.
• Môn học này trang bị cho người học các phương pháp cơ bản để tìm nghiệm của bài toán tối ưu hóa tiền định, ngẫu nhiên, không/có ràng buộc, bao gồm các phương pháp truyền thống và phương pháp tiến hóa cùng các ứng dụng vào điều khiển (chọn tham số tối ưu cho bộ điều khiển, quan sát trạng thái).

5.    Điều khiển học lặp EE4451 - 2(2-1-0-4)

• Cho KS đại trà.
• Môn học này trang bị cho người học phương pháp điều khiển thông minh cho đối tượng công nghiệp làm việc theo mẻ, khả năng hội tụ của quá trình học và cách xác định tham số hàm học để nâng cao tính hội tụ cho quá trình học.

6.    Điều khiển tối ưu EE6532 / EE6532E - 3(3-1-0-6) 

• Cho hệ CH. Phiên bản E dạy bằng tiếng Anh cho CH Elitech.
• Môn học này trang bị cho người học ba nguyên tắc cơ bản để thiết kế bộ điều khiển tối ưu dựa trên mô hình toán của hệ và bổ sung thêm phương pháp thiết kế bộ điều khiển tối ưu min-max.

7.    Điều khiển nối mạng EE4829 - 2(2-1-0-4) 

• Cho KS đại trà.
• Môn học này trang bị cho người học phương pháp cơ bản để điều khiển qua mạng, phục vụ cho bài toán điều khiển hệ nhiều tác tử

8.    Điều khiển nối mạng và hệ đa tác tử EE6334  - 3(3-1-0-6) 

• Cho CH.
• Môn học này là dạng nâng cao của “Điều khiển nối mạng - EE4829”, nhằm trang bị cho người học các phương pháp thiết kế bộ điều khiển qua mạng cho hệ đa tác tử gồm bài toán tụ bầy, tạo đội hình cố định, đội hình chuyển động có và không có thành phần bất định hàm.

9.   Điều khiển học tăng cường EE6435 - 3(3-1-0-6) 

• Cho hệ CH.
• Môn học này trang bị cho người học phương pháp thiết kế bộ điều khiển tối ưu không sử dụng mô hình toán của đối tượng, điều kiện chọn nhiễu nhân tạo để nâng cao tính hội tụ của quá trình học.

10.  Hệ thống điều khiển năng lượng tái tạo EE4165 - 2(2-1-0-4) 

• Cho hệ KS đại trà.
• Môn học giới thiệu phương pháp điều khiển hệ chuyển đổi nguồn năng lượng tự nhiên (gió, mặt trời…) thành năng lượng điện (máy phát điện sạch).

NHIỆM VỤ CỦA NHÓM: CÁC HƯỚNG NGHIÊN CỨU HỖ TRỢ GIẢNG DẠY

• Nghiên cứu điều khiển bám hệ phi tuyến với thời gian bám hữu hạn hoặc cho trước. Áp dụng vào điều khiển hệ đa tác tử.
• Điều khiển hệ đa tác tử có thời điểm trao đổi thông tin ngẫu nhiên.
• Nghiên cứu tính ổn định của hệ sampled data (hệ có bộ điều khiển số và đối tượng điều khiển là liên tục theo thời gian). Các hệ điều khiển thông minh trên cơ sở học đều là hệ sampled data.
• Phát triển bộ điều khiển học lặp cho những đối tượng repetitive, phi tuyến không dừng, không ổn định (điều khiển học lặp gián tiếp) với tham số học được chỉnh định thông minh.
• Phát triển phương pháp điều khiển học tăng cường cho hệ phi tuyến sử dụng số lượng mạng neural ít nhất.
• Quan sát trạng thái và nhiễu mô hình trên cơ sở học (không sử dụng mô hình toán).
• Nghiên cứu ứng dụng các kết quả của học máy nói chung (machine learning) vào điều khiển.

NHÂN SỰ CỦA NHÓM
GS.TS. Nguyễn Doãn Phước    (Trưởng nhóm)    Phụ trách chung
TS. Nguyễn Thu Hà        (Thành viên)    Điều khiển học lặp
PGS.TS. Nguyễn Hoài Nam    (Thành viên)    Điều khiển thích nghi. Điều khiển mờ và mạng nơ-ron.
PGS.TS. Đào Phương Nam    (Thành viên)    Điều khiển tối ưu. Điều khiển học tăng cường
PGS.TS. Vũ Thị Thúy Nga        (Thành viên)     Điều khiển thích nghi. Điều khiển học tăng cường
ThS. Cao Thành Trung        (Thành viên)     Điều khiển học lặp
Th.S. Lê Phan Nhật Minh        (Thành viên)     Điều khiển hệ đa tác tử
TS. Phạm Văn Tuynh        (Thành viên)     Điều khiển hệ đa tác tử
PGS.TSKH. Trần Hoài Linh    (Thành viên)     Điều khiển mờ và mạng nơ-ron