TRANG THÔNG TIN NHỮNG ĐÓNG GÓP MỚI
VỀ MẶT HỌC THUẬT VÀ LÝ LUẬN CỦA LUẬN ÁN
Tên luận án: “Ứng dụng MPC và thuật toán thông minh cho một số bài toán điều khiển xe điện tự hành”
Ngành: Kỹ thuật điều khiển và tự động hoá Mã số: 9520216
Nghiên cứu sinh: Trần Ngọc Sơn
Cơ sở đào tạo: Trường Đại học Kỹ thuật Công Nghiệp – Đại học Thái Nguyên
Cán bộ hướng dẫn:
1. PGS.TS. Lại Khắc Lãi
2. TS. Lê Thị Thu Hà
Những đóng góp của luận án về khoa học và thực tiễn:
Nghiên cứu các giải pháp nâng cao chất lượng điều khiển hệ thống treo xe chủ động điện từ, hệ thống điều khiển truyền động kéo xe và hệ thống điều khiển chuyển động của xe điện tự hành mang lại nhiều ý nghĩa quan trọng cả về mặt khoa học và thực tiễn. Không chỉ đóng góp vào sự phát triển khoa học kỹ thuật mà còn mang lại nhiều lợi ích thực tiễn quan trọng.
Về mặt khoa học:
Việc nghiên cứu các hệ thống treo xe chủ động giúp các nhà khoa học hiểu rõ hơn về cách điều chỉnh lực giữa bánh xe và mặt đường, giúp tối ưu hóa sự ổn định và thoải mái khi lái xe. Những nghiên cứu này thúc đẩy sự phát triển của các thuật toán điều khiển phức tạp và tiên tiến, như điều khiển dự báo mô hình (MPC) hoặc điều khiển thích nghi, góp phần vào việc tạo ra các hệ thống treo thông minh hơn.
Việc nghiên cứu hệ thống điều khiển truyền động kéo xe giúp các nhà khoa học hiểu rõ hơn về các loại động cơ điện, bộ biến đổi điện tử công suất và hệ thống quản lý năng lượng, từ đó tối ưu hóa hiệu năng và tuổi thọ của hệ thống truyền động.
Việc nghiên cứu hệ thống điều khiển chuyển động của xe điện tự hành thúc đẩy phát triển các thuật toán MPC, trí tuệ nhân tạo (AI) và học máy, giúp xe tự lái có thể đưa ra các quyết định chính xác và nhanh chóng trong các tình huống phức tạp. Nghiên cứu này cũng thúc đẩy việc cải tiến các hệ thống định vị, hệ thống cảm biến, giúp xe điện tự hành nhận diện môi trường xung quanh một cách chính xác hơn.
Về mặt thực tiễn:
Hệ thống treo chủ động giúp cải thiện sự thoải mái cho người lái và hành khách, đồng thời tăng cường an toàn khi lái xe bằng cách duy trì độ bám đường ổn định của xe. Hệ thống treo hiệu quả giúp giảm thiểu hao mòn các bộ phận khác của xe, từ đó giảm chi phí bảo trì và kéo dài tuổi thọ của xe.
Các thuật toán điều khiển tiên tiến giúp tối ưu hóa hiệu năng truyền động, giảm tiêu thụ năng lượng và tăng cường hiệu quả hoạt động của xe điện tự hành. Bằng cách tối ưu hóa hệ thống truyền động điện, nghiên cứu giúp giảm lượng khí thải và tác động môi trường, góp phần vào sự phát triển bền vững.
Xe điện tự hành với hệ thống điều khiển tiên tiến có thể giảm thiểu tai nạn giao thông, tối ưu hóa luồng giao thông và giảm tắc nghẽn. Xe điện tự hành mang lại trải nghiệm di chuyển tiện lợi và thoải mái hơn, đặc biệt là cho những người không thể tự lái xe.
INFORMATION ON NEW ACADEMIC AND THEORETICAL
CONTRIBUTIONS OF THE THESIS
Thesis’s Title: “Application of MPC and intelligent algorithms for some autonomous electric vehicle control problems”
Major: Control and automation engineering Code: 9520216
PhD Candidate: Tran Ngoc Son
University: Thainguyen university of technology
Science Instructor:
AssocProf.Dr. Lai Khac Lai
Dr. Le Thi Thu Ha
The contributions of thesis on science and practice, including:
Research on solutions to improve the quality of electromagnetic active suspension control systems, traction control systems and motion control systems of autonomous electric vehicles has many important meanings both scientifically and practically. It not only contributes to the development of science and technology but also brings many important practical benefits.
Scientifically:
Research into active suspension systems has helped scientists better understand how to adjust the forces between the wheels and the road surface, optimizing stability and ride comfort. This research has led to the development of complex and advanced control algorithms, such as model predictive control (MPC) or adaptive control, which have contributed to the creation of smarter suspension systems
Research on vehicle traction control systems helps scientists better understand electric motors, power electronic converters and energy management systems, thereby optimizing the performance and life of the drive system.
Research on the motion control system of autonomous electric vehicles promotes the development of MPC algorithms, artificial intelligence (AI) and machine learning, helping autonomous vehicles make accurate and quick decisions in complex situations. This research also promotes the improvement of positioning systems and sensor systems, helping autonomous electric vehicles recognize the surrounding environment more accurately.
Practically:
Active suspension systems improve driver and passenger comfort and enhance driving safety by maintaining a stable vehicle grip. Effective suspension systems minimize wear and tear on other vehicle components, thereby reducing maintenance costs and extending the vehicle's lifespan.
Advanced control algorithms optimize powertrain performance, reduce energy consumption, and enhance the operational efficiency of autonomous electric vehicles. By optimizing the electric powertrain, the research helps reduce emissions and environmental impact, contributing to sustainable development.
Autonomous electric vehicles with advanced control systems can reduce traffic accidents, optimize traffic flows, and reduce congestion. Autonomous electric vehicles provide a more convenient and comfortable travel experience, especially for those who cannot drive themselves.
Nguồn: Trường Đại học Kỹ thuật Công nghiệp, Đại học Thái Nguyên.
