Aug 2026· Tạp chí Khoa học Trường Đại học Mở Hà Nội· pp. 24· 0 citations
Abstract
Hệ thống treo chủ động được xem là một nền tảng quy chiếu quán tính thiết yếu, đảm bảo sự ổn định cho các cảm biến nhận thức trên xe tự hành. Các thuật toán điều khiển phản hồi mô hình truyền thống thường vận hành với bộ trọng số phạt tĩnh, dẫn đến sự thiếu linh hoạt trước các biến động của điều kiện mặt đường và thường bỏ qua tác động tiêu cực của động học trễ từ cơ cấu chấp hành. Nghiên cứu này đề xuất một giải pháp điều khiển phân tầng mới, tích hợp giữa Model Predictive Control (MPC) và tác tử học sâu tăng cường thông qua thuật toán Soft Actor-Critic (SAC). Trong cấu trúc này, ma trận trọng số của MPC được điều chỉnh liên tục theo thời gian thực dựa vào dữ liệu dự báo mặt đường. Cốt lõi khoa học của bài báo là việc áp đặt một ràng buộc Lyapunov cứng lên quá trình cập nhật chính sách của Deep Reinforcement Learning (DRL), qua đó đảm bảo tuyệt đối tính ổn định từ ngõ vào đến trạng thái (Input-to-State Stability - ISS) cho toàn hệ thống, kết hợp với kỹ thuật mở rộng vector trạng thái nhằm bù đắp trễ pha. Các thử nghiệm mô phỏng có phần cứng trong vòng lặp trên hệ thống dSPACE MicroLabBox đã minh chứng rõ rệt tính khả thi và ưu việt của phương pháp. Số liệu cho thấy hệ thống đề xuất giảm thiểu tới 53,0% chỉ số RMS gia tốc thân xe so với hệ thống thụ động, và cải thiện 23,9% so với MPC tiêu chuẩn, đồng thời bảo đảm tuân thủ nghiêm ngặt mọi giới hạn vật lý của hệ thống.
Trong bối cảnh chuyển đổi số ngành hàng hải, việc dự báo chính xác tiêu thụ nhiên liệu là yếu tố then chốt để tối ưu hóa chi phí vận hành và tuân thủ các quy định phát thải quốc tế như CII và EEXI. Tuy nhiên, các mô hình học máy tĩnh truyền thống thường gặp khó khăn trước hiện tượng "trôi dạt khái niệm" khi điều kiện môi trường và kỹ thuật tàu thay đổi theo thời gian. Nghiên cứu này đề xuất một kiến trúc học liên tục (Continual Learning) tiên tiến, ứng dụng kỹ thuật Củng cố trọng số đàn hồi (EWC) nhằm bảo tồn tri thức cũ trong khi thích nghi với dòng dữ liệu thời gian thực. Để nâng cao độ bền vững, nghiên cứu sử dụng thuật toán phân tách Cholesky tạo lập 20 bộ dữ liệu tổng hợp với quy mô 200.000 mẫu dựa trên ma trận tương quan thực tế từ tàu Ashico Victoria. Kết quả thực nghiệm cho thấy mô hình học liên tục đạt độ chính xác cao với sai số MAE trung bình là 0,745 Tấn, duy trì sự ổn định vượt trội so với mô hình tĩnh khi đối mặt với dữ liệu mới. Hệ thống đã chứng minh khả năng dự báo thực tiễn với độ tin cậy đạt 98,1%, cung cấp giải pháp kỹ thuật hiệu quả cho các hệ thống quản lý năng lượng thông minh (SEMS) hướng tới hàng hải xanh.AbstractIn the era of maritime digital transformation, accurate fuel consumption prediction is a cornerstone for optimizing operational costs and ensuring compliance with international emission regulations, such as the Carbon Intensity Indicator (CII) and the Energy Efficiency Existing Ship Index (EEXI). However, traditional static machine learning models often encounter significant challenges due to "concept drift" and "catastrophic forgetting" when processing updated data streams. This study proposes an advanced Continual Learning (CL) architecture utilizing the Elastic Weight Consolidation (EWC) technique to preserve historical knowledge while adapting to real-time data streams. To enhance model robustness, a synthetic data generation method based on Cholesky decomposition was employed to produce 20 independent datasets totaling 200,000 samples, derived from the actual correlation matrix of the vessel Ashico Victoria. Experimental results demonstrate that the proposed Continual Learning model achieves high accuracy with a Mean Absolute Error (MAE) of 0.745 tons, outperforming static models in terms of adaptability to non-linear fluctuations in hydrographic and technical conditions. The system achieved a confidence level of 98.1%, providing an effective technical solution for intelligent Ship Energy Management Systems (SEMS) and contributing to the roadmap for green and sustainable maritime operations.Keywords: Fuel consumption prediction, Continual Learning, Elastic Weight Consolidation (EWC), Ashico Victoria vessel, Ship Energy Management, Intelligent Ship Energy Management Systems (SEMS).
Hồng Hà Trần, Kiên Phan Trung, Hiền Đỗ Thị· Tạp chí Khoa học Công nghệ H...· 0 citations
Nghiên cứu này mô phỏng hiện tượng mất ổn định dòng chảy trong quạt hướng trục của hệ thống thông gió buồng máy trên tàu biển, xuất phát từ thực tế khai thác khi thuyền viên thường đóng một phần van bướm gió (damper) nhằm giảm lưu lượng gió hoặc đóng hẳn tại các khu vực không có nhu cầu. Việc điều chỉnh này tuy thuận tiện trong vận hành nhưng có thể làm suy giảm hiệu suất quạt, gia tăng rung động và dao động áp suất, từ đó ảnh hưởng đến độ tin cậy khai thác của hệ thống. Qua mô phỏng tính toán động lực học thủy khí (CFD), kết quả chỉ ra rằng khi độ mở của van bướm gió giảm, trở lực hệ thống tăng cao khiến điểm làm việc của quạt dịch chuyển về vùng lưu lượng thấp và áp suất cao. Điều này dẫn đến sự hình thành các vùng xoáy lốc và gia tăng nguy cơ thất tốc khí động (stall). Đặc biệt, khi van bướm gió đóng từ 70–75%, lưu lượng gió suy giảm mạnh khiến khả năng làm mát động cơ bị hạn chế, làm tăng nguy cơ quá nhiệt và có thể dẫn tới cháy động cơ dù không có hiện tượng quá tải điện. Nghiên cứu cũng chứng minh rằng việc giảm tốc độ quay của quạt giúp cải thiện đáng kể độ ổn định của dòng chảy. Từ đó, nhóm tác giả đề xuất các giải pháp như sử dụng biến tần để điều chỉnh lưu lượng và trang bị cảm biến áp suất để giám sát, nhằm nâng cao độ tin cậy và tuổi thọ cho hệ thống.AbstractThis study simulates flow instability in marine axial fans within HVAC systems, arising from operational practice where crew members partially close dampers to reduce airflow or fully closing dampers in areas without cooling demand. While this adjustment is operationally convenient, it can degrade fan performance and increase vibration and pressure fluctuations, thereby affecting the system's operational reliability. Through Computational Fluid Dynamics (CFD) simulations, the results indicate that as the damper opening decreases, system resistance rises, shifting the fan's operating point toward a low-flow and high-pressure region. This leads to the formation of vortices and an increased risk of aerodynamic stall. Notably, when the damper is 70–75% closed, the significant reduction in airflow limits motor cooling capacity, leading to an increased risk of motor overheating and potential burnout despite the absence of electrical overload. The research also demonstrates that reducing the fan's rotational speed significantly improves flow stability. Consequently, the authors propose solutions such as utilizing variable frequency drives (VFD) for flow regulation and installing pressure sensors for monitoring to enhance system reliability and longevity.Keywords: Marine axial fan; Flow instability; stall; CFD, damper.
Ngọc Lân Ngô, Văn Dũng Phạm, Hải Nam Trương· Tạp chí Khoa học Công nghệ H...· 0 citations
Truyền tải điện không dây đang nổi lên như một giải pháp đầy tiềm năng cho sạc xe điện nhờ tính thuận tiện, an toàn và khả năng tự động hóa cao. Tuy nhiên, hiệu suất truyền tải điện thường suy giảm đáng kể khi khoảng cách giữa cuộn phát và cuộn thu thay đổi. Bài báo đề xuất phương pháp điều khiển sạc không dây thích ứng cho xe điện dựa trên thuật toán học tăng cường Proximal Policy Optimization. Một mô hình hệ thống truyền tải điện không dây sử dụng cấu hình bù cộng hưởng nối tiếp - nối tiếp được xây dựng, trong khi bộ điều khiển Proximal Policy Optimization được thiết kế để điều chỉnh dòng điện sạc và tần số vận hành theo thời gian thực. Kết quả mô phỏng cho thấy thuật toán Proximal Policy Optimization hội tụ ổn định sau khoảng 1200 tập huấn luyện. Hiệu suất truyền tải điện đạt 92,1% tại khoảng cách 5 cm và vẫn duy trì 83,0% tại khoảng cách 15 cm, cao hơn so với phương pháp điều khiển truyền thống. Ngoài ra, hệ thống đạt thời gian xác lập 0,42 s và sai lệch xác lập nhỏ hơn 3%. Kết quả nghiên cứu khẳng định tính hiệu quả và tiềm năng ứng dụng của Proximal Policy Optimization trong các hệ thống sạc không dây thông minh cho xe điện.
Lê Minh Phong· TNU Journal of Science and T...· 0 citations
Bài báo nghiên cứu tối ưu hóa hiệu suất bám điểm công suất cực đại MPPT (Maximum Power Point Tracking) cho hệ thống quang điện nối lưới thông qua việc phát triển giải pháp điều khiển dự báo mô hình MPC (Model Predictive Control) với tập điện áp hữu hạn FVS (Finite Voltage Set) dựa trên logic mờ FLC (Fuzzy Logic Controller). Một cấu trúc điều khiển lai ghép (Fuzzy-FVS-MPC) được thiết kế để khắc phục nhược điểm của các bộ điều khiển tuyến tính. Bộ điều khiển logic mờ được tích hợp nhằm tự động tính toán và điều chỉnh liên tục độ lớn bước nhảy điện áp của FVS-MPC, tuân theo các biến thiên tức thời của dòng năng lượng từ giàn pin. Mô hình toán học và cấu trúc điều khiển được mô phỏng, đánh giá trên nền tảng MATLAB/Simulink.Kết quả cho thấy giải pháp đề xuất thể hiện tính ưu việt trong quá trình đáp ứng động học, đạt thời gian xác lập dưới 0,1 giây dưới các thay đổi bức xạ khắc nghiệt nhanh hơn 29% so với phương pháp truyền thống. Ở trạng thái tĩnh, giải pháp đảm bảo hiệu suất bám cực đại đạt trên 98,9% và loại bỏ hoàn toàn các dao động công suất có hại.AbstractThis paper investigates the optimization of Maximum Power Point Tracking (MPPT) efficiency for grid-tied photovoltaic systems by developing a Finite Voltage Set Model Predictive Control (FVS-MPC) strategy based on a Fuzzy Logic Controller (FLC) with an adaptive step-size. A hybrid control structure (Fuzzy-FVS-MPC) is designed to overcome the limitations of conventional linear controllers. The fuzzy logic controller is integrated to automatically calculate and continuously adjust the voltage prediction step size of the FVS-MPC, in response to instantaneous variations in the power flow from the PV array. The mathematical model and control structure are simulated and evaluated using the MATLAB/Simulink platform. The results demonstrate the superiority of the proposed solution in dynamic response, achieving a settling time of under 0.1 seconds under severe irradiance changes, which is 29% faster than traditional methods. Furthermore, in the steady state, the proposed strategy ensures a tracking efficiency of over 98.9% and completely eliminates harmful power oscillations.Keywords: Maximum power point tracking, predictive control model, finite voltage set, fuzzy logic controller, grid-tied System.
Tiến Nguyễn Văn, K. Đỗ· Tạp chí Khoa học Công nghệ H...· 0 citations
Độc tính cấp là tiêu chí nền tảng trong đánh giá an toàn tiền lâm sàng của các chế phẩm dược liệu. Tuy nhiên, cơ sở khoa học giải thích tính an toàn của các bài thuốc y học cổ truyền, đặc biệt các dạng phối ngũ gia giảm, vẫn còn hạn chế khi xét đến tương tác giữa các thành phần trong toàn phương. Bài tổng quan này nhằm phân tích độc tính cấp của bài thuốc Tiêu độc dưỡng phu dưới góc nhìn kết hợp giữa dược lý học hiện đại và lý luận y học cổ truyền. Các dữ liệu thực nghiệm cho thấy cao lỏng Tiêu độc dưỡng phu không gây tử vong, không xuất hiện rối loạn hành vi và chức năng sinh lý, đồng thời không xác định được LD50 ở liều tối đa dung nạp, cho thấy độ an toàn của cao lỏng trong điều kiện thử nghiệm độc tính cấp. Dưới góc độ dược lý học hiện đại, tính an toàn được đánh giá thông qua các chỉ tiêu độc tính cấp. Theo y học cổ truyền, tính an toàn được lý giải bằng nguyên tắc phối ngũ, giúp điều hòa dược tính, duy trì cân bằng khí huyết và tân dịch, hạn chế các trạng thái sinh dược độc. Sự tương đồng giữa hai cách tiếp cận cho thấy vai trò trung tâm của phối ngũ trong đảm bảo an toàn của bài thuốc ở mức độc tính cấp.
Nguyễn Thị Phương Thảo, Quách Thị Yến, Nguyễn Hoàng Ngân et al.· Tạp chí Y học Cộng đồng· 0 citations
Bài báo trình bày nghiên cứu xác định lực tại các điểm liên kết của hệ thống treo và khung xe tải nhiều cầu trong quá trình dao động. Đây là những thông số đầu vào quan trọng phục vụ việc tính toán bền, tối ưu hóa kết cấu khung vỏ và đánh giá tải trọng động tác động lên bề mặt đường. Đối tượng là xe ô tô tải nhiều cầu sử dụng hệ thống treo cân bằng. Nghiên cứu thiết lập mô hình dao động không gian cho xe tải nhiều cầu theo phương pháp hệ nhiều vật, kết hợp mô hình mô phỏng bằng phần mềm MATLAB-Simulink. Kết quả mô phỏng cho phép xác định giá trị và quy luật biến thiên của lực liên kết tại các trục bánh xe theo thời gian và miền tần số, đây là cơ sở phục vụ cho việc thiết kế điều chỉnh các đặc tính đàn hồi, giảm chấn của hệ thống treo, nhằm nâng cao độ bền khung xe và hạn chế tối đa các tác động của tải trọng động gây hư hỏng kết cấu hạ tầng giao thông khi xe hoạt động
Đào Thị Hương Giang, Trần Thanh An, Phùng Anh Tuấn et al.· Tạp chí điện tử Khoa học và...· 0 citations