Luận án Mô hình hóa và điều khiển dự báo hệ thống phân phối vật liệu nano

1 
BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO 
TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI 
BÙI VĂN DÂN 
MÔ HÌNH HÓA VÀ ĐIỀU KHIỂN DỰ BÁO 
HỆ THỐNG PHÂN PHỐI VẬT LIỆU NANO 
 Chuyên ngành: Kỹ thuật điều khiển và tự động hóa 
 Mã số : 62520216 
TÓM TẮT LUẬN ÁN TIẾN SĨ 
ĐIỀU KHIỂN VÀ TỰ ĐỘNG HÓA 
Hà Nội – 2017 
2 
Công trình được hoàn thành tại: 
Trường Đại học Bách khoa Hà Nội 
Người hướng dẫn khoa học 1: PGS.TS. Nguyễn Quốc Cường 
Người hướng dẫn khoa học 2: PGS.TS. Bùi Trung Thành 
Phản biện 1: 
Phản biện 2: 
Phản biện 3: 
Luận án được bảo vệ trước Hội đồng đánh giá luận án tiến sĩ 
 cấp Trường họp tại Trường Đại học Bách khoa Hà Nội 
 Vào hồi .. giờ, ngày .. tháng .. năm  
Có thể tìm hiểu luận án tại thư viện: 
 1. Thư viện Tạ Quang Bửu - Trường ĐHBK Hà Nội 
 2. Thư viện Quốc gia Việt Nam 
3 
MỞ ĐẦU 
1. Giới thiệu 
Năm 1959, Giáo sư Richard Feynman đã có bài phát biểu nổi tiếng về thao tác và điều khiển ở 
kích thước vi mô. Tuy nhiên, các thiết bị này chỉ thực sự phát triển kể từ khi công nghệ vi cơ điện 
tử (MEMS) được triển khai từ những năm 90 của thế kỷ trước. Phát triển các vi công cụ thao tác với 
các đối tượng nhỏ có kính thước cỡ micro, nano có nhiều ứng dụng tiềm năng như vi lắp ráp, vi 
robotics, thao tác và định vị các tế bào sống, phân tách tế bào, mổ nội soi, mổ trong ống nghiệm. 
Gần đây, các linh kiện vi lưu cơ điện tử cho phép thao tác với thể tích chất lưu nhỏ trong đó có chứa 
các vi hạt. Công nghệ này có khả năng ứng dụng rộng trong các lĩnh vực y sinh, vật lý, hóa học [20, 
23, 39, 57, 71]. 
Ngày nay, sự phát triển về kinh tế và tốc độ toàn cầu hóa đang tăng nhanh. Các hệ thống phân 
phối vật liệu nano và xu hướng không thể khác nhằm giải quyết các yêu cầu trong tổng hợp vật liệu, 
phân phối vật liệu sinh học như đặt protein lên các đế được thiết kế sẵn. Ngành vi cơ khí và điều 
khiển tự động đã góp phần rất lớn vào việc tăng tốc các ứng dụng của vật liệu micro nano vào cuộc 
sống. 
2. Tính cấp thiết của luận án 
Sự phát triển của các ngành công nghệ, vật liệu nano, vật liệu sinh học và các kỹ thuật phân 
tích công cụ đòi hỏi những thiết bị phụ trợ để phân phối nhiều loại vật liệu khác nhau trong đó khối 
lượng hoặc thể tích vật liệu được phân phối phải ở cỡ nano gram hoặc nano lít, với độ chính xác 
cao. Xu hướng này cũng đã có mặt tại Việt Nam và đang có đà phát triển rất nhanh. Nghiên cứu, 
phát triển các robot điều khiển tự động, robot đáp ứng các nhu cầu thực tế đa ngành nói trên có ý 
nghĩa rất quan trọng trong việc duy trì và cải thiện tốc độ phát triển của các chuyên ngành có liên 
quan. Bên cạnh đó đề tài cũng là cơ hội để phát triển nguồn nhân lực trình độ cao của các ngành có 
liên quan như khoa học vật liệu, điều khiển tự động, cơ khí chính xác. 
Hệ thống phân phối thường bao gồm các hệ thống treo, chuyển động theo ba chiều độc lập 
nhau trong không gian với độ phân giải bước ở cỡ micromet, độ chính xác cỡ nanomet. Bề mặt sản 
phẩm cần phân phối có diện tích cỡ micromet, trên một mặt phẳng, các tọa độ điểm cần chuyển 
động tới là cố định và đều nhau, vị trí chuyển động có thể đặt trước. Thời gian tác động tính bằng 
giây. Điều này cho phép hệ thống có thể thực hiện tốt các tác vụ trong không gian hẹp mà vẫn đảm 
bảo độ chính xác cao. Hệ thống thường đi kèm phần mềm điều khiển, ghép nối máy tính hoặc sử 
dụng các hệ thống nhúng để tạo điều kiện thuận lợi cho người sử dụng. 
Tuy nhiên việc xây dựng đối tượng cho hệ thống phân phối vật liệu nano là hết sức khó khăn. 
Trong đó chứa rất nhiều các thành phần phi tuyến làm ảnh hưởng trực tiếp đến chất lượng của hệ 
thống. Như sai số trong việc chế tạo cơ khí, sai số do ma sát, sai số do tín hiệu đo, các tác nhân do 
môi trường...Bên cạnh đó việc áp dụng và đề xuất một thuật toán tiên tiến phù hợp cho việc điều 
khiển hệ thống là hết sức cần thiết. Xuất phát từ nhu cầu thực tiễn, đề xuất hướng nghiên cứu của 
luận án. Luận án này được thực hiện xuất phát từ thực tiễn triển khai các đề tài khoa học và công 
nghệ tại Viện đào tạo quốc tế về khoa học vật liệu (ITIMS), trường Đại học Bách khoa Hà Nội. 
Thành công của đề tài sẽ mở ra một hướng nghiên cứu mới nhằm tạo ra một thiết bị phân phân phối 
vật liệu có độ chính xác cao, kích thước nhỏ gọn, tiện dụng, có khả năng cho phép phủ lên trên một 
bề mặt với địa hình bất kỳ, trong một khoảng diện tích rất nhỏ những lượng vật chất (chất lỏng) rất 
nhỏ và có thể điều khiển được [57, 58, 74]. 
3. Mục tiêu của luận án 
Luận án đặt ra nhiệm vụ nghiên cứu nâng cao chất lượng của hệ truyền động qua động cơ có hộp 
số bánh răng được nối với trục truyền động bằng khớp nối mềm, tín hiệu phản hồi tại đầu ra. Yêu 
cầu chất lượng của hệ truyền động cần độ chính xác cỡ micromet, thời gian đáp ứng nhanh, hạn chế 
tối đa quá điều chỉnh. Nhận thấy với cơ cấu truyền động này cần để ý tới các yếu tố rất khó xác định 
được chính xác là khe hở của bánh răng, ma sát trên trục, độ xoắn của khớp nối mềm, độ cứng vững 
của vật liệu. Các thành phần này biến động ở chế độ chạy đều và xác lập. Đây là bài toán chưa được 
xét đến trong các phương pháp điều khiển trước đây [3]. 
Với nhiệm vụ đặt ra, luận án đề ra mục tiêu: 
- Xây dựng mô hình toán động lực học đối với hệ chuyển động cơ khí của hệ thống phân phối 
vật liệu nano ứng dụng cho việc chế tạo pin mặt trời màng mỏng, trong đó có tính đến các 
4 
yếu tố bất định dưới dạng hàm số và hằng số, cụ thể là việc xét đến các yếu tố khe hở của 
bánh răng trong hộp số, ma sát động, ma sát tĩnh và độ đàn hồi của vật liệu cũng như khớp 
nối mềm giữa trục động cơ với tải. 
- Phân tích các thuật toán điều khiển đã có, dựa trên đặc tính của đối tượng xây dựng phương 
pháp điều khiển thích hợp, trên nguyên tắc kết hợp các phương pháp điều khiển đã có: Điều 
khiển không gian trạng thái gán điểm cực, điều khiển trượt, điều khiển mờ - nơ ron, bền 
vững, thích nghi. Để giải bài toán điều khiển chính xác vị trí cho hệ thống phân phối vật liệu 
nano; 
- Mô phỏng và thực nghiệm thuật toán đề xuất, định hướng ứng dụng trong việc phân phối vật 
liệu chế tạo pin mặt trời màng mỏng hoặc các ứng dụng y sinh (ADN hoặc kháng nguyên)... 
4. Đối tượng, phạm vi và phương pháp nghiên cứu 
Đối tượng nghiên cứu: Luận án thực hiện là một hệ truyền động cơ khí qua nhiều khâu bánh 
răng, khớp nối mềm, vít me, đai ốc... là một hệ phi tuyến, mang nhiều yếu tố bất định, trong khi một 
số phương pháp điều khiển hiện có lại thích hợp với từng đối tượng có đặc thù riêng, nên luận án 
đặt ra là chỉ tập trung vào xây dựng mô hình đối tượng điều khiển, có hệ chuyển động xuất phát từ 
động cơ DC truyền động qua hộp số giảm tốc (bánh răng), gắn với trục truyền động vít me bi thông 
qua khớp nối mềm, trục chuyển động thẳng qua đai ốc bi, tín hiệu phản hồi trực tiếp tại đầu ra. 
 Do hệ truyền chuyển động là một hệ cơ khí nên mô hình trạng thái phi tuyến mang nhiều yếu 
tố bất định, bởi vậy khi xây dựng phương pháp điều khiển dựa trên cơ sở các phương pháp điều 
khiển đã được thừa nhận trong công nghiệp. Luận án tập trung vào phạm vi nghiên cứu sau: 
- Xây dựng mô hình động lực học đối với hệ chuyển động cơ khí của hệ thống phân phối vật 
liệu nano ứng dụng cho việc chế tạo pin mặt trời màng mỏng, trong đó kể đến các yếu tố bất 
định dưới dạng hàm số và hằng số. 
- Kết quả mô phỏng được với các tham số yêu cầu của hệ mô hình, cụ thể: Vị trí cần nhỏ vật 
liệu xuống bề mặt sản phẩm cần phân phối nhỏ hơn 106 µm2, độ phân giải bước giữa hai 
điểm của tấm pin lớn hơn 103 micromet, thời gian đáp ứng cỡ 1 giây, giảm thiểu quá điều 
chỉnh, hệ luôn ổn định bền vững khi tham số của hệ thay đổi và nhiễu. Thử nghiệm dịch 
chuyển với các vị trí bước (nhỏ hơn 1000 micromet/ 1bước). 
- Xây dựng phương pháp điều khiển ít phụ thuộc vào yếu tố bất định của mô hình toán hoặc ít 
phụ thuộc vào mô hình toán mô tả đối tượng điều khiển. Phương pháp điều khiển dự báo 
thích nghi sẽ là nền tảng chính trong nghiên cứu này. 
Phương pháp nghiên cứu: 
- Nghiên cứu lý thuyết: Phân tích, đánh giá các nghiên cứu về mô hình phân phối vật liệu, các 
hệ phi tuyến, các phương pháp điều khiển đã được công bố trên tài liệu, tạp chí. 
- Mô phỏng, đánh giá kết quả hệ thống phân phối vật liệu nano sử dụng phần mềm Matlab - 
Simulink. 
- Thử nghiệm ứng dụng của hệ thống phân phối vật liệu trên một trục với số vật liệu đơn giản 
tiến tới hoàn thiện và mở rộng đối tượng nghiên cứu. 
5. Ý nghĩa khoa học và thực tiễn 
Ý nghĩa khoa học: 
Luận án nghiên cứu một hệ phi tuyến điển hình là hệ phân phối vật liệu nano. Trên cơ sở đó đề 
xuất một mô hình toán xét đến các thành phần phi tuyến điển hình và ứng dụng thuật toán điều 
khiển tiên tiến để giải quyến bài toán đối tượng phi tuyến sao cho phù hợp. Thuật toán được đề xuất 
mở ra một hướng điều khiển mới cho một lớp đối tượng phi tuyến tương đồng. Giá trị học thuật của 
luận án là đề xuất mô hình phi tuyến phù hợp cho đối tượng và xây dựng bộ điều khiển phi tuyến 
cho đối tượng đã được xây dựng. 
Mô hình hệ thống phân phối vật liệu nano được xây dựng trong luận án là cơ sở cho nhiều 
nghiên cứu tiếp theo nhằm áp dụng cho các hệ thống điều khiển hiện đại, thông minh có thể phát 
triển mô hình thành một robot đặt các nơ ron thần kinh lên trên bề mặt của vi điện cực dạng mảng. 
Ý nghĩa thực tiễn 
Kết quả nghiên cứu có thể giảm thời gian phân phối, tăng độ chính xác cho các hệ thống phân 
phối vật liệu, công nghệ này có khả năng ứng dụng rộng trong các lĩnh vực y sinh, vật lý, hóa học. 
5 
Kết quả nghiên cứu sẽ là tài liệu tham khảo cho sinh viên, học viên cao học và nghiên cứu sinh 
quan tâm nghiên cứu về hệ thống phân phối vật liệu nano. 
6. Những đóng góp của luận án 
Luận án đã có các đóng góp chính sau: 
1. Về mặt lý thuyết: 
- Xây dựng được mô hình toán tổng quát (2.21), (3.13) (trong chương 2 và chương 3 của luận 
án này) cho hệ thống phân phối vật liệu nano ứng dụng cho việc chế tạo pin mặt trời màng 
mỏng, trong đó kể đến các yếu tố bất định như khe hở của hộp số, độ biến dạng đàn hồi, các 
mô men ma sát. 
- Xây dựng phương pháp điều khiển dự báo thích nghi có thành phần tích phân, trong mục 
3.4.4, cụ thể trong phương trình (3.42) đã thực hiện bù thành phần Gθb (nhiễu bất định) có 
lẫn trong tín hiệu ra trong phương trình (3.30), sau đó đưa ra các bước chi tiết thực hiện 
thuật toán lọc Kalman không liên tục. Phương pháp đề xuất còn thực hiện kết hợp đưa thành 
phần bất định nhiễu dk = Gθb vào bộ điều khiển dự báo trong công thức (3.31), sau đó xác 
định được dãy các giá trị tín hiệu điều khiển tối ưu trong tương lai kể từ thời điểm t = kTa, 
bao gồm Δuk, Δuk+1,., Δuk+M-1. Trong đó M là khoản thời gian dự báo (hình 3.16), sao cho 
hàm mục tiêu dạng toàn phương theo phương trình (3.37) đạt giá trị nhỏ nhất. 
2. Về mặt thực tiễn: 
- Ứng dụng phương pháp điều khiển dự báo thích nghi có thành phần tích phân để thiết kế bộ 
điều khiển dự báo phản hồi đầu ra trong miền không gian trạng thái cho hệ thông phân phối 
vật liệu nano. 
- Bằng lập trình và mô phỏng, kết hợp với thực nghiệm tác giả đã kiểm chứng kết quả nổi trội 
của phương pháp điều khiến dự báo thích nghi có thành phần tích phân cho hệ thống phân 
phối vật liệu nano xét đến các thành phần bất định điển hình là thích hợp hơn cả so với các 
phương pháp điều khiển tiên tiến khác. 
7. Bố cục luận án 
Chương 1. LÝ THUYẾT TỔNG QUAN 
1.1. Bài toán hệ thống phân phối vật liệu nano 
Hệ thống phân phối bao gồm các hệ thống treo, chuyển động theo ba chiều độc lập nhau trong 
không gian với độ phân giải bước ở cỡ micromet, độ chính xác cỡ nanomet. Bề mặt sản phẩm cần 
phân phối có diện tích cỡ micromet, trên một mặt phẳng, các tọa độ điểm cần chuyển động tới là cố 
định và đều nhau, vị trí chuyển động có thể đặt trước. Thời gian tác động tính bằng giây. Điều này 
cho phép hệ thống có thể thực hiện tốt các tác vụ trong không gian hẹp mà vẫn đảm bảo độ chính 
xác cao. Hệ thống đi kèm phần mềm điều khiển, ghép nối máy tính hoặc sử dụng các hệ thống 
nhúng để tạo điều kiện thuận lợi cho người sử dụng, đồng thời đáp ứng được một số yêu cầu kỹ 
thuật theo bà toán đặt ra. 
Mục tiêu chính của bài toán là điều khiển vị trí, đảm bảo độ chính xác cao, độ lặp lại và độ tin 
cậy của thao tác. 
1.2. Tổng quan phần cứng hệ thống phân phối vật liệu 
1.2.1. Khái niệm về hệ thống phân phối vật liệu 
1.2.2. Giới thiệu các phương pháp chế tạo vật liệu nano 
1.2.3. Tổng quan các nghiên cứu phần cứng hệ thống phân phối vật liệu nano 
1.3. Tổng quan các nghiên cứu điều khiển vị trí 
1.3.1. Nhóm phương pháp điều khiển không gian trạng thái gán điểm cực 
1.3.2. Nhóm phương pháp điều khiển trượt 
1.3.3. Nhóm phương pháp điều khiển tầng PID 
1.3.4. Nhóm phương pháp điều khiển kết hợp giữa PID – Mờ nơ ron 
1.3.5. Nhóm phương pháp điều khiển tối ưu bền vững thích nghi 
1.3.6. Nhóm phương pháp điều khiển dự báo 
1.4. Kết luận 
Qua giới thiệu và đánh giá ở mục 1.2.3 và 1.3 cho thấy mỗi phương pháp điều khiển đều có 
những ưu nhược điểm riêng nên theo quan điểm của tác giả phương pháp "tốt nhất" hiện nay, tức 
6 
là trước hết cần xây dựng mô hình đối tượng chính xác, cần xét đến đầy đủ các thành phần phi 
tuyến điển hình. Từ đó lựa chọn các phương pháp điều khiển tiên tiến và phù hợp để giải bài toán. 
Trong đó, tác giả đặc biệt quan tâm đến nhóm phương pháp điều khiển vị trí xét đến các thành 
phần phi tuyến điển hình, dựa trên phân tích phương thức và thấy rằng các nghiên cứu trên còn tồn 
tại một số vấn đề cần tiếp tục nghiên cứu như sau: 
Trong các nghiên cứu [36, 60, 68] nêu trên, khi bậc đối tượng là bậc cao, số lượng trạng thái 
lớn, thì việc đo, quan sát trạng thái là khó khăn, đòi hỏi mô hình đối tượng phải chính xác. Khi mô 
hình chứa thành phần phi tuyến, ước lượng vi phân gây sai lệch tĩnh và dễ mất ổn định. 
Trong các nghiên cứu [26, 37, 79]. Có thể thấy hệ sẽ có chất lượng tốt khi thích nghi và mạng 
nơ ron nhận dạng được hai hàm f1 và g1. Nhưng cũng có thể thấy ngay rằng khi đầu ra của hệ chứa 
các hàm phi tuyến ma sát và dạng khe hở do hộp số gây ra thì sẽ dẫn tới hàm f1 và g1 sẽ bị thay đổi 
liên tục và chất lượng hệ sẽ không còn được đảm bảo. Tín hiệu điều khiển là gián đoạn (thường là 
1, 0). Muốn chất lượng tốt, tần số tín hiệu điều khiển cao. 
Trong các nghiên cứu [27, 41, 50, 78, 80], đối tượng đều là động cơ một chiều, chưa xét đến 
tính phi tuyến, các phương pháp đều có nhược điểm. Đo trực tiếp đánh giá và độ chính xác chưa 
biết. Tính đạo hàm của vị trí dẫn đến dễ mất ổn định với nhiễu đo, làm giảm chất lượng điều khiển. 
Bộ điều khiển PID hoạt động tốt trong vùng tuyến tính, khi có hàm phi tuyến đầu ra, chất lượng hệ 
giảm, gây độ quá điều chỉnh. 
Trong nghiên cứu [44, 45, 55, 61, 81]. Điều khiển vị trí động cơ một chiều bằng mạng nơ ron. 
Đối tượng vẫn là động cơ một chiều, tính phi tuyến cao thì không ổn định. Do hệ thống của bài toán 
đang xét là thay đổi liên tục, chất lượng của bộ điều khiển phụ thuộc vào nhận dạng của thuật toán. 
Đặc điểm phi tuyến chưa đề cập đến. Tính phi tuyến của đối tượng ...  đáp ứng 1s 0,26s 
4 Độ quá điều chỉnh Không có quá điều 
chỉnh 
0% 
5 Hệ bền vững với thay đổi vị trí đặt quá ±5% Bền vững Bền vững 
Qua kết quả trên vị trí cần nhỏ vật liệu xuống bề mặt sản phẩm cần phân phối đủ đạt nhỏ hơn 
10
6μm2. Cho thầy chất lượng của hệ đảm bảo yêu cầu cao về độ chính xác đáp ứng tốt cho bài toán 
ứng dụng điều khiển hệ thống phân phối vật liệu nano, ứng dụng trong việc chế tạo pin mặt trời 
màng mỏng. 
Trong kết quả khảo sát (bảng 3.5) thì Cả PID và MPC đều phản ứng tốt với nhiễu tải, thời gian 
bám gần tương đương như nhau, có những trường hợp MPC cho thời gian quá độ tốt hơn. Trong 
các trường hợp MPC vẫn cho thời gian bám tốt hơn PID. Một vài trường hợp khi tải thay đổi, độ 
quá điều chỉnh MPC nhiều hơn PID. Đây cũng là hợp lý bởi vì theo quyluaatj điều khiển càng bám 
nhanh hơn thì độ quá điều chỉnh chậm hơn. Ngoài ra trong các phương pháp xây dựng của luận án, 
PID xây dựng trên mô hình liên tục, còn MPC xây dựng trên mô hình rời rạc hóa. Mà đối với lớp 
bài toán phân phối vật liệu nano yêu cầu thiết kế chất lượng bám, còn tốc độ không là yêu cầu 
chính. 
22 
Chương 4. THỰC NGHIỆM 
4.1. Giới thiệu cấu hình hệ thống thực nghiệm 
Hình 4.1 Mô hình thực tế khi lắp ráp, kết nối hệ thống phân phối vật liệu nano 
 4.2. Kết quả ứng dụng thực nghiệm 
4.2.1. Trình tự thực hiện 
4.2.2. Kết quả thực nghiệm: 
 Trường hợp 1: Khảo sát hoạt động của hệ thống phân phối vật liệu nano khi mang tải. Cho hệ 
thống chạy từ vị trí ban đầu đến điểm cần nhỏ sau đó chuyển động đi (từ 0- 200μm), lại (từ 200μm 
– 190μm) qua hai điểm cần nhỏ cố định 10μm, chạy quanh điểm 100 lần như hình 4.3: 
Hình 4.3 Vị trí đầu ra trên toàn dải thang đo cho hệ chuyển động 
qua 2 điểm 
Hình 4.4 Vị trí đầu ra khi tín hiệu điều khiển lớn cho hệ 
chuyển động qua 2 điểm 
Hình 4.5 Vị trí đầu ra khi tín hiệu điều khiển nhỏ cho hệ chuyển 
động qua 2 điểm 
Hình 4.6 Dòng điện phần ứng cho hệ chuyển động qua 2 
điểm 
Hình 4.7 Điện áp phần ứng cho hệ chuyển động qua 2 điểm 
Nhận xét: 
- Độ phân giải bước 10μm, điểm chạy tại thời điểm khởi động là từ 0μm - 200μm sau đó 
chuyển động từ 200μm về 190μm rồi ngược lại qua hai điểm cố định cần nhỏ (xem hình 4.3); 
23 
- Nhận thấy qua (hình 4.4) ta thấy hiện tượng backlash vẫn xảy ra tại thời điểm khởi động như 
quá trình xảy ra cũng rất nhanh mất khoảng 0,15s. Không ảnh hưởng tới quá trình hệ đi vào ổn 
định. Với độ phân giải bước là 10μm, thời gian đáp ứng khoảng chuyển động từ 0μm đến 200μm 
mất 2,26s, khoảng chuyển động 200μm về190 μm và ngược lại thời gian đáp ứng là 0,6s. Sai lệch 
tĩnh bằng không và không có quá điều chỉnh. 
- Trong (hình 4.5) ta nhận thấy hệ ổn định bền vững tại điểm làm việc, thời gian đáp ứng tốt, 
mặc dù tín hiệu nhiễu tác động nhiều. 
- Mặc dù bão hòa nguồn ±24 VDC nhưng bộ điều khiển dự báo vẫn điều khiển ổn định bền 
vững. Đây cũng chính là ưu điểm của bộ điều khiển dự báo khi các tham số của mô hình bị chặn 
[5,6] trong hình (4.7), (4.3). 
- Để xác định sai số cho mô hình thực nghiệm tác giả chưa thực hiện được, bởi các thiết bị đo 
được độ chính xác nano tại các phòng thí nghiệm ở Việt Nam gần như chưa có. Đây cũng là vấn đề 
khó khăn của tác giả, cũng như các nghiên cứu đã và đang thực hiện. 
 Trường hợp 2: Khảo sát hoạt động của hệ thống phân phối vật liệu nano khi mang tải. Cho 
hệ thống chạy từ vị trí ban đầu đến nhiều điểm cần nhỏ trên một trục thẳng, bước di chuyển qua các 
điểm cần nhỏ là cố định độ phân giải 50μm chạy 10 điểm thẳng hàng (hình 4.8): 
Hình 4.8 Vị trí đầu ra trên toàn dải thang đo cho hệ chuyển 
động có độ phân giải bước 50μm 
Hình 4.9 Vị trí đầu ra lớn cho hệ chuyển động có độ phân giải 
bước 50μm 
Hình 4.10 Vị trí đầu ra nhỏ cho hệ chuyển động có độ phân 
giải bước 50μm 
Hình 4.12 Điện áp phần ứng cho hệ chuyển động có độ phân 
giải bước 50μm 
Nhận xét: 
- Nhận thấy qua (hình 4.9) ta thấy hiện tượng backlash vẫn xảy ra tại thời điểm khởi động như 
quá trình xảy ra cũng rất nhanh mất khoảng 0,15s. Không ảnh hưởng tới quá trình hệ đi vào ổn 
định, với độ phân giải bước là 50μm, thời gian đáp ứng mất 1,26s. Sai lệch tĩnh bằng không và 
không có quá điều chỉnh. 
- Nhận thấy qua (hình 4.11) ta thấy nhiễu đầu vào lớn, dòng điện có đảo chiều nhưng đầu ra 
vẫn ổn định bền vững không có sai lệch tĩnh; 
- Trên (hình 4.12) mặc dù bão hòa nguồn ±24 VDC nhưng qua bộ điều khiển dự báo hệ vẫn 
điều khiển ổn định bền vững. Đây cũng chính là ưu điểm của bộ điều khiển dự báo khi các tham số 
của mô hình bị chặn [5,6]. 
- Để xác định sai số cho mô hình thực nghiệm tác giả chưa thực hiện được, bởi các thiết bị đo 
được độ chính xác nano tại các phòng thí nghiệm ở Việt Nam gần như chưa có. Đây cũng là vấn đề 
khó khăn của tác giả, cũng như các nghiên cứu đã và đang thực hiện. 
 Trường hợp 3: Khảo sát thực nghiệm so sánh hai thuật toán PID và MPC 
Khi thay đổi tác động tải và nhiễu ngoài vào hệ thống ta thu được các tín hiệu điều khiển sau: 
24 
Hình 4.15 Điện áp phần ứng của động cơ thực nghiệm Hình 4.16 Dòng điện phần ứng của động cơ thực nghiệm. 
Hình 4.17 Vị trí đầu ra thực nghiệm. Hình 4.18 Khả năng dự báo của khâu dự báo với hiệu ứng 
Backlash so với PID. 
4.3. Kết luận 
Trong nội dung chương 4 tác giả đã đạt được một số nội dung sau 
1. Xây dựng hệ thống thực nghiệm điều khiển hệ thống phân phối vật liệu nano sử dụng phần 
mềm Matlab – Simulink. 
2. Thực nghiệm điều khiển hệ thống phân phối vật liệu nao thông qua máy tính kết nối với bộ 
xử lý tín hiệu số (DSP- Digital Signal Processing) và kết hợp với bộ xử lý trung tâm (MCU- 
Multipoint Control Unit) ARM Cortex - M4. Tác giả đã thử nghiệm cả hai bộ điều khiển PID và bộ 
điều khiển MPC trên hệ thống mô hình thiết bị chế tạo. 
Từ các kết quả trên, chúng ta thấy rằng kết quả thực nghiệm tương đối giống với kết quả mô 
phỏng. 
- Tại thời điểm ban đầu (khi hệ khởi động) và khi hệ đảo chiều quay để bám vị trí, hệ ít bị dao 
động tại điểm cần bám (Xem hình 4.4, hình 4.9 và hình 4.17). 
- So với trường hợp lý tưởng như (hình 4.4, hình 4.9 và hình 4.12), thực tế thời gian quá độ 
của hệ là lớn hơn so với trường hợp lý tưởng. Tuy nhiên vấn đề này không ảnh hưởng tới các chỉ 
tiêu khác như độ quá điều chỉnh và sai lệch tĩnh. 
- Trong thực tế cũng chứng minh vai trò của bộ điều khiển dự báo đối với các hệ có xảy ra 
hiện tượng Backlash như (hình 4.4, hình 4.9 và hình 4.12). Tín hiệu đầu ra đã đáp ứng nhanh hơn 
so với trường hợp sử dụng PID. 
- Trên (hình 4.7, hình 4.12 và hình 4.15) mặc dù bão hòa nguồn ±24 VDC nhưng qua bộ điều 
khiển dự báo hệ vẫn điều khiển ổn định bền vững. Đây cũng chính là ưu điểm của bộ điều khiển dự 
báo khi các tham số của mô hình bị chặn [5,6]. 
- Hệ không có độ quá điều chỉnh và với phương pháp điều khiển dự báo thích nghi có thành 
phần phi tuyến, ảnh hưởng của các khâu phi tuyến được khử tương đối triệt để. 
Những kết quả đã chứng minh rằng các mô hình điều khiển dự báo đề xuất làm việc ổn định với 
độ chính xác vị trí cao cho hệ thống phân phối vật liệu nano. Thuật toán điều khiển này cũng có thể 
được mở rộng cho các hệ thống phi tuyến khác. 
Tuy nhiên để xác định sai số chính xác hơn cho mô hình thực nghiệm tác giả chưa thực hiện 
được, bởi lẽ các thiết bị để đo được các tham số cơ khí của mô hình ở cấp độ chính xác nano, tại 
các phòng thí nghiệm ở Việt Nam gần như chưa có. Đây cũng là vấn đề khó khăn của tác giả, cũng 
như các nghiên cứu đã và đang thực hiện, là hướng mở để phát triển cho các nghiên cứu tiếp theo 
25 
KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ 
1. Kết luận 
Với mục tiêu nghiên cứu, chế tạo mô hình hệ thống phân phối vật liệu nano, kết quả nghiên cứu 
của luận án đã đạt một số kết quả mới như sau: 
- Tác giả đã đề xuất và xây dựng được mô hình đối tượng điều khiển vị trí, xét đến đầy đủ các 
thành phần phi tuyến điển hình như nhiễu do khe hở của hộp số, nhiễu mô men ma sát, nhiễu do tải, 
nhiễu do mô men xoắn 
- Xây dựng được bộ điều khiển khiển dự báo thích nghi có thành phần tích phân. Cụ thể là 
trong phương trình (3.42) đã thực hiện bù thành phần Gθb có lẫn trong tín hiệu ra trong phương 
trình (3.30), sau đó đưa ra các bước chi tiết thực hiện thuật toán lọc Kalman không liên tục. Phương 
pháp đề xuất còn thực hiện kết hợp đưa nhiễu dk vào bộ điều khiển dự báo (3.31), sau đó xác định 
được dãy các giá trị tín hiệu điều khiển tối ưu trong tương lai kể từ thời điểm t = kTa, bao gồm Δuk, 
Δuk+1,., Δuk+M-1. Trong đó M là khoản thời gian dự báo (hình 3.16), sao cho hàm mục tiêu dạng 
toàn phương (3.37) đạt giá trị nhỏ nhất, để giải bài toán điều khiển chính xác vị trí, đáp ứng tốt theo 
yêu cầu đặt ra. 
- Để chứng minh tính đúng đắn của giải pháp, tác giả đã thực hiện mô phỏng trên Matlab - 
Simulink cho mô hình phi tuyến, trong đó so sánh giữa bộ điều khiển PID và MPC. Các kết quả mô 
phỏng cho thấy đáp ứng của MPC là nhanh hơn so với PID và hệ thống nhanh chóng đạt đến trạng 
thái ổn định, như phần kết luận chương 3. Theo kết quả khảo sát đánh giá chất lượng của hệ so với 
bài toán ban đầu đặt ra như (bảng 5.1): 
Bảng 5.1. Kết quả thực hiện so sánh với bài toán đặt ra. 
TT Chỉ tiêu chất lượng Đặt ra Đạt được 
1 Độ phân giải bước 103 μm 1μm 
2 Độ chính xác vị trí >±100nm <±10nm 
3 Thời gian đáp ứng 1s 0,26s 
4 Độ quá điều chỉnh Không có quá điều 
chỉnh 
0% 
5 Hệ bền vững Bền vững Bền vững 
Qua kết quả trên vị trí cần nhỏ vật liệu xuống bề mặt sản phẩm cần phân phối đủ đạt nhỏ hơn 
10
6μm2. Cho thầy chất lượng của hệ đảm bảo yêu cầu cao về độ chính xác đáp ứng tốt cho bài toán 
ứng dụng điều khiển hệ thống phân phối vật liệu nano, ứng dụng trong việc chế tạo pin mặt trời 
màng mỏng. 
- Để kiểm chứng các kết quả mô phỏng, một thiết lập thử nghiệm đã được thực hiện với một 
máy tính kết nối với bộ xử lý tín hiệu số (DSP- Digital Signal Processing) và kết hợp với bộ xử lý 
trung tâm (MCU- Multipoint Control Unit) ARM Cortex - M4. Tác giả đã thử nghiệm cả hai bộ 
điều khiển PID và bộ điều khiển MPC trên hệ thống mô hình thiết bị chế tạo. Quá trình khảo sát 
thực nghiệm với độ phân giải bước là 50μm, kết quả cho thấy hiện tượng backlash vẫn xảy ra tại 
thời điểm khởi động như quá trình xảy ra cũng rất nhanh mất khoảng 0,2s; Không ảnh hưởng tới 
quá trình hệ đi vào ổn định, thời gian đáp ứng với mất 0,6s. Nhiễu đầu vào lớn, dòng điện có đảo 
chiều nhưng đầu ra vẫn ổn định bền vững, không có quá điều chỉnh và sai lệch tĩnh. Tại đó có biên 
độ lớn nhất nhỏ hơn so với trường hợp mô phỏng vì thực tế nguồn cấp bị giới hạn 24V. Những kết 
quả đã chứng minh rằng các mô hình điều khiển dự báo đề xuất làm việc ổn định với độ chính xác 
vị trí cao cho hệ thống phân phối vật liệu nano. Thuật toán điều khiển này cũng có thể được mở 
rộng cho các hệ thống phi tuyến khác. 
2. Kiến nghị 
Luận án cũng đã xác nhận bằng mô phỏng bằng bộ điều khiển dự báo (MPC) cho hệ thống 
phân phối vật liệu nano, được thiết kế trên 3 giả thiếtvẫn áp dụng được khi các tham số Tf ≠ 0, Cs ≠ 
0 và tham số Td ≠ 0 của hệ thay đổi chậm trong khoảng nhất định cho phép. 
Tuy nhiên, để hoàn thiện hơn nữa chất lượng của bộ điều khiển cho hệ thống phân phối vật liệu 
nano, một số hướng mở rộng sau nên được nghiên cứu tiếp tục. 
Thứ nhất, thiết kế một thiết bị cơ khí chính xác được kiểm định chất lượng tiêu chuẩn cho hệ 
thống phân phối vật liệu nano, với đầy đủ các bộ phận cơ khí chính xác để áp dụng thuật toán điều 
khiển trong đề xuất này. 
26 
Thứ hai, cũng sẽ phát triển thử nghiệm hệ thống phân phối vật liệu chế tạo thực tế cho tấm pin 
mặt trời, bên cạnh đó thử nghiệm với chất liệu sinh học bao gồm các tác động liên quan đến tế bào, 
ADN, enzim, kháng nguyên, kháng thể. 
Thứ ba, Hiện tại luận án mới chỉ sử dụng bộ thiết kế MPC thích nghi có thành phần tích phân, 
sử dụng bộ điều khiển phản hồi trạng thái. Đây là một giải pháp thích hợp với các bài toán điều 
khiển bền vững cho những quá trình đáp ứng chậm, có trễ và bị tác động bởi nhiễu. Kết quả cho 
thấy đáp ứng đúng, đủ và phù hợp cho bài toán điều khiển phân phối vật liệu nano đa đề ra. Tuy 
nhiên để tăng thời nhanh thời gian đáp ứng, cũng như đáp ứng tốt với biến đổi tải lớn thì càn có 
hướng phát triển tiếp theo, chuyển đổi thay bộ điều khiển phản hồi trạng thái thành bộ phản hồi đầu 
ra để tính ứng dụng thực tiễn của thiết bị được cao hơn. 
Do điều khiển dự báo dựa trên khoảng thời gian dự báo hữu hạn, nên việc chứng minh chặt chẽ 
tính ổn định của hệ thống mà điều khiển dự báo mang lại vẫn còn đang là bài toán mở. Điều này 
liên quan đến một loạt các vấn đề mở còn tồn tại hiện nay của lý thuyết điều khiển, chẳng hạn như 
tính ổn định Riccati của điều khiển tối ưu, ổn định của nguyên lý tách trong điều khiển phi tuyến ... 
Do đó có thể nói, tuy đã được áp dụng thành công, đã được thừa nhận trong thực tế, song còn có 
khá nhiều vẫn đề lý thuyết của điều khiển dự báo vẫn chưa được làm sáng tỏ chặt chẽ. Và đây cũng 
là mảng đề tài nghiên cứu đặt ra để thách thức chúng ta. 
27 
DANH MỤC CÁC CÔNG TRÌNH ĐÃ CÔNG BỐ CỦA LUẬN ÁN 
1. Bui Van Dan, Bui Trung Thanh (2011) Digital signal pocessing for accurate contronl of 
micro – robot for preparing of nano – material. Tạp chí Nghiên cứu Khoa học & Công nghệ 
Quân sự, Số 16, 12. 2011, trang 47-55 
2. Bui Van Dan, Bui Trung Thanh (2012) Ứng dụng thuật toán PSO để giải bài toán điều 
khiển tối ưu bền vững H2/H∞ có cấu trúc giảm bậc cho hệ thống phân phối vật liệu nano. Tạp 
chí Nghiên cứu Khoa học & Công nghệ Quân sự, 11. 2012, trang 109-116 
3. Bui Trung Thanh, Bui Văn Dan (2014) Robust and Optimal Mixed H2/H∞ Control for 
Active Magnetic Bearing Systems. ISEPD 2014 International Symposium on Eco-materials 
Processing and Design, Hà Nội, Việt Nam, 1.2014, pp. 277-280 
4. Bui Van Dan, Giang Hong Bac, Do Anh Tuan, Bui Trung Thanh, Nguyen Quoc Cuong 
(2014) Non-linear Model for Nanomaterial Delivery System. The 2nd KICS Korea-Vietnam 
International Workshop on Information Communication, Hanoi, Vietnam, 12.2014, pp. 57-61 
5. Bui Van Dan, Do Anh Tuan, Bui Trung Thanh, Nguyen Quoc Cuong (2015) Non – Linear 
model and design of PID controller for nano – Material delivery system. Tạp chí Khoa học & 
Công nghệ, ĐHCN Thái Nguyên, tập 137, số 07, pp. 161 – 166 
6. Bui Van Dan, Bui Trung Thanh, Nguyen Quoc Cuong (2016) Output Feedback Model 
Predictive Control for Nano-material Distribution System. 2016 IEEE Sixth International 
Conference on Communications and Electronics (IEEE ICCE 2016), HaLong, Vietnam, 07.2016. 
pp. 482-487 
ĐỀ TÀI NGHIÊN CỨU KHOA HỌC 
1. Chủ nhiệm đề tài Thiết kế, chế tạo robot vi phân phối vật liệu nano. cấp Bộ, mã số B2010-
21-26, 2010-2012, xếp loại: tốt. 
2. Bằng khen cuộc thi" Tài năng khoa học trẻ Việt Nam" dành cho các giảng viên trẻ năm 
2012 Thiết kế chế tạo robot vi phối vật liệu na no. Bộ giáo dục tổ chức, Quyết định số 5739/QĐ-
BGDĐT, ngày 25/12/2012, đạt giải khuyến khích. 
3. Biên soạn sách Bùi Trung Thành, Bùi Văn Dân, Điều khiển lập trình PLC, Nhà xuất bản 
Khoa học kỹ thuật,6-2014.