Đề tài Nghiên cứu thiết kế, chế tạo các phần tử và hệ thống điều khiển theo nguyên lý phỏng sinh học

sè xicma, hÖ sè häc nuy1, nuy2. Thay ®æi hÖ sè mÆt tr−ît k(t,s) b»ng c¸ch kÝch ®óp chuét tr¸i vµo c¸c biÓu t−îng nuy1, nuy2, k(t,s),… vÝ dô kÝch ®óp chuét tr¸i vµo biÓu t−îng nuy1 sÏ thÊy hiÖn ra mét hép box nh− h×nh 12.6, cho phÐp ta nhËp sè liÖu míi ®Ó kh¶o s¸t. KÝch chuét tr¸i vµo OK ®Ó x¸c nhËn. H×nh 12.6. Hép cho phÐp nhËp gi¸ trÞ nuy1 B¸o c¸o tæng kÕt khoa häc vµ kü thuËt §Ò tµi §Ò tµi cÊp Nhµ n−íc KC.03-09 280 H×nh 12.7. Ch−¬ng tr×nh chÝnh ®iÒu khiÓn ®èi t−îng chuyÓn ®éng phi tuyÕn b»ng bé PID vµ bé PID kÕt hîp víi m¹ng n¬ron RBF 12.5. Ch−¬ng tr×nh m¸y tÝnh m« pháng qu¸ tr×nh ®iÒu khiÓn ®éng c¬ ®iÖn mét chiÒu b»ng m¹ng n¬ron RBF Chøc n¨ng cña ch−¬ng tr×nh: X©y dùng bé ®iÒu khiÓn b»ng m¹ng n¬ron nh©n t¹o RBF trong hÖ thèng ®iÒu khiÓn ®Ó ®iÒu khiÓn tèc ®é cña ®éng c¬ ®iÖn mét chiÒu vµ m« pháng tªn m¸y tÝnh. H−íng dÉn sö dông ch−¬ng tr×nh: Copy file Rbf.exe vµo th− môc nµo ®ã trong m¸y tÝnh, muèn ch¹y th× chØ cÇn kÝch ®óp chuét tr¸i vµo file Rbf.exe. KÕt qu¶ ch¹y ch−¬ng tr×nh nh− h×nh 12.8. B¸o c¸o tæng kÕt khoa häc vµ kü thuËt §Ò tµi §Ò tµi cÊp Nhµ n−íc KC.03-09 281 H×nh 12.8. §¸p øng ®Çu ra cña hÖ thèng ®iÒu khiÓn ®éng c¬ ®iÖn mét chiÒu khi sö dông bé ®iÒu khiÓn b»ng m¹ng RBF Muèn tho¸t khái ch−¬ng tr×nh th× kÝch chuét tr¸i vµo nót Close 12.6. Ch−¬ng tr×nh m¸y tÝnh m« pháng qu¸ tr×nh ®iÒu khiÓn ®èi t−îng chuyÓn ®éng trªn c¬ së bé ®iÒu khiÓn mê Chøc n¨ng cña ch−¬ng tr×nh:M« pháng qu¸ tr×nh ®iÒu khiÓn ®èi t−îng chuyÓn ®éng cã ma s¸t. Kh¶o s¸t kÕt qu¶ ®¸p øng cña hÖ thèng ®iÒu khiÓn khi sö dông bé ®iÒu khiÓn PID th«ng th−êng vµ khi sö dông bé ®iÒu khiÓn mê. H−íng dÉn sö dông ch−¬ng tr×nh: Ch−¬ng tr×ng ®−îc viÕt trªn Malab6.0, v× vËy tr−íc khi ch¹y ch−¬ng tr×nh cÇn copy hai file fuzzycontroller.fis vµ hethongdkphituyen.mdl vµo Matlab\work §Ó ch¹y ch−¬ng tr×nh cÇn thùc hiÖn c¸c b−íc sau: Ch¹y phÇn mÒm Matlab, gâ fuzzy tõ cöa sæ command cña Matlab ®Ó ch¹y m« ®un fuzzy. Më file fuzzycontroller.fis, sau ®ã vµo File, chän Save to disk. Vµo File chän Save to workspace B¸o c¸o tæng kÕt khoa häc vµ kü thuËt §Ò tµi §Ò tµi cÊp Nhµ n−íc KC.03-09 282 TiÕp theo, tõ cöa sæ Command cña Matlab, gâ lÖnh simulink, Enter, ®Ó ch¹y m« pháng, më file hethongdkphituyen.mdl, muèn m« pháng th× bÊm chuét vµo biÓu t−ëng Run trªn thanh c«ng cô, hoÆc vµo Simulink, chän Start. Trong ch−¬ng tr×nh cã c¸c gi¸ trÞ ®Æt ®iÒu khiÓn vµ cã gi¸ trÞ nhiÔu sin, ta cã thÓ thay ®æi gi¸ trÞ ®iÒu khiÓn, biªn ®é còng nh− tÇn sè cña nhiÔu ®Ó m« pháng vµ so s¸nh chÊt l−îng cña hai bé ®iÒu khiÓn mê vµ bé ®iÒu khiÓn PID. KÕt qu¶ ®· cã ®−îc ®· chøng minh ®−îc r»ng khi sö dông bé ®iÒu khiÓn mê chÊt l−îng cña hÖ thèng ®iÒu khiÓn tèt h¬n. H×nh 12.10. Ch−¬ng tr×nh chÝnh cña hÖ ®iÒu khiÓn chuyÓn ®éng sö dông bé ®iÒu khiÓn mê H×nh 12.9. §èi t−îng chuyÓn ®éng phi tuyÕn B¸o c¸o tæng kÕt khoa häc vµ kü thuËt §Ò tµi §Ò tµi cÊp Nhµ n−íc KC.03-09 283 H×nh 12.11. Gi¸ trÞ c¸c tham sè cña bé PID H×nh 12.12. CÊu tróc bé ®iÒu khiÓn mê Sai sè E=SP-Y. B¸o c¸o tæng kÕt khoa häc vµ kü thuËt §Ò tµi §Ò tµi cÊp Nhµ n−íc KC.03-09 284 DE_Tèc ®é thay ®æi cña sai sè E. H×nh 12.14. Mê hãa tèc ®é thay ®æi sai sè ®Çu vµo bé mê TÝn hiÖu ®iÒu khiÓn Uctrol B¸o c¸o tæng kÕt khoa häc vµ kü thuËt §Ò tµi §Ò tµi cÊp Nhµ n−íc KC.03-09 285 H×nh 12.15 BiÓu diÔn quan hÖ vµo ra bé mê H×nh 12.16. Quan hÖ vµo ra cña bé ®iÒu khiÓn mê B¸o c¸o tæng kÕt khoa häc vµ kü thuËt §Ò tµi §Ò tµi cÊp Nhµ n−íc KC.03-09 286 H×nh 12.17. §¸p øng ®Çu ra khi sö dông bé ®iÒu khiÓn PID vµ bé ®iÒu khiÓn mê víi bé ®iÒu khiÓn mê cho chÊt l−îng ®iÒu khiÓn t«t h¬n 12.7. Ch−¬ng tr×nh m« pháng qu¸ tr×nh ®iÒu khiÓn xe buýt (BUS) vµo bÕn trªn c¬ së ®iÒu khiÓn mê Chøc n¨ng cña ch−¬ng tr×nh: Ch−¬ng tr×nh thùc hiÖn tÝnh to¸n tèi −u qu¸ tr×nh xe bus vµo bÕn trªn c¬ së c¸c logic mê vµ m« pháng qu¸ tr×nh ®iÒu khiÓn xe bus tù ®éng vµo bÕn nµy trªn m¸y tÝnh. H−íng dÉn sö dông ch−¬ng tr×nh: - Cµi ®Æt ch−¬ng tr×nh tõ Setup\ - ChÐp c¸c tÖp tin *.fis vµo th− môc work cña MATLAB - Ch¹y ch−¬ng tr×nh tõ Start\Program\Bus Simulation\Bus - Ch¹y Matlab tõ nót bÊm ‘Run Matlab’ - Click chuét vµo mét vÞ trÝ trªn v¹ch tr¾ng ®Ó chän vÞ trÝ ban ®Çu cña xe - KÝch chuét vµo nut ‘Start’ ®Ó b¾t ®Çu m« pháng Sau khi copy c¸c file *.fis vµo Matlab\work , ch¹y ch−¬ng tr×nh bus tõ Start\Program\Bus Simulation\bus , sÏ cã giao diÖn nh− h×nh vÏ trªn. §Ó ch¹y ch−¬ng tr×nh, viÖc ®Çu tiªn ph¶i kÝch chuét vµo Run Matlab. KÝch chuét vµo Setup ®Ó ®Æt vÞ trÝ ban ®Çu cña Xe nh− h×nh 12.18. B¸o c¸o tæng kÕt khoa häc vµ kü thuËt §Ò tµi §Ò tµi cÊp Nhµ n−íc KC.03-09 287 KÝch chuét vµo setup sÏ ra ®−îc giao diÖn ®Ó ®Æt vÞ trÝ ban ®Çu cña xe. H×nh 12.19 Hép cho phÐp ®Æt vÞ trÝ ban ®Çu cña xe bus Muèn xem quü ®¹o chuyÓn ®éng cña Xe th× kÝch ®¸nh dÊu x vµo Show Trails nh− h×nh 12.20. Còng cã thÓ chän vÞ trÝ ban ®Çu cña xe b»ng c¸ch kÝch ®óp chuét tr¸i vµo vÞ trÝ v¹ch tr¾ng trªn h×nh 12.18. H×nh 12.18. Giao diÖn khi b¾t ®Çu ch¹y ch−¬ng tr×nh B¸o c¸o tæng kÕt khoa häc vµ kü thuËt §Ò tµi §Ò tµi cÊp Nhµ n−íc KC.03-09 288 H×nh 12. 20. Quü ®¹o cña xe bus Muèn xem Gãc l¸i, Kho¶ng c¸ch, vµ tèc ®é di chuyÓn th× kÝch chuét vµo c¸c Button t−¬ng øng. B¸o c¸o tæng kÕt khoa häc vµ kü thuËt §Ò tµi §Ò tµi cÊp Nhµ n−íc KC.03-09 289 KÕt luËn 1. Trong phÇn nµy ®· nghiªn cøu, x©y dùng hÖ controller th«ng minh dùa trªn c¬ së PC104 víi c¸c c«ng cô ph¸t triÓn nguyªn lý ®iÒu khiÓn PSH nh− ®iÒu khiÓn thÝch nghi, ®iÒu khiÓn mê, ®iÒu khiÓn n¬ron. 2. Ph¸t triÓn mét sè ch−¬ng tr×nh m« pháng m¸y tÝnh sö dông nguyªn lý ®iÒu khiÓn PSH, phôc vô ®µo t¹o vÒ ®iÒu khiÓn PSH trong c¸c tr−êng ®¹i häc, c¸c ®èi t−îng ®iÒu khiÓn nh− sau: - §èi t−îng ®iÒu khiÓn lµ lß nhiÖt ®iÖn trë. - §èi t−îng ®iÒu khiÓn lµ ®éng c¬ ®iÖn mét chiÒu. - §èi t−îng ®iÒu khiÓn lµ hÖ chuyÖn ®éng cã ma s¸t. - §èi t−îng ®iÒu khiÓn lµ mét côm thang m¸y phèi hîp chuyÓn ®éng. - §èi t−îng chuyÓn ®éng lµ xe buýt (BUS). C¸c c¬ së lý thuyÕt vÒ ®iÒu khiÓn thÝch nghi PID, ®iÒu khiÓn mê, ®iÒu khiÓn n¬ron ®· ®−îc sinh viªn n¨m cuèi cña chuyªn ngµnh “§iÒu khiÓn häc kü thuËt trong giao th«ng vËn t¶i” cña Tr−êng §¹i häc Giao th«ng vËn t¶i Hµ néi, sinh viªn n¨m cuèi cña chuyªn ngµnh “Kü thuËt ®iÒu khiÓn” cña Häc viÖn Kü thuËt Qu©n sù vËn dông ®Ó thiÕt kÕ c¸c ®å ¸n tèt nghiÖp. Ngoµi ra cßn cã c¸c bµi b¸o khoa häc cña c¸c c¸n bé gi¶ng viªn cña bé m«n “§iÒu khiÓn häc” Tr−êng §¹i häc Giao th«ng VËn t¶i vµ bé m«n “Tù ®éng vµ Kü thuËt tÝnh” Häc viÖn Kü thuËt Qu©n sù ®¨ng trªn c¸c TuyÓn tËp b¸o c¸c héi nghÞ khoa häc vµ t¹p chÝ khoa häc trong n−íc. B¸o c¸o tæng kÕt khoa häc vµ kü thuËt §Ò tµi §Ò tµi cÊp Nhµ n−íc KC.03-09 290 2.2.4 Tæng qu¸t hãa vµ ®¸nh gi¸ kÕt qu¶ thu ®−îc. C¸c kÕt qu¶ ®¹t ®−îc cña ®Ò tµi vÒ mÆt lý luËn, ph−¬ng ph¸p luËn vÒ §KPSH, còng nh− c¸c s¶n phÈm øng dông thùc tÕ, thùc nghiÖm vµ phôc vô huÊn luyÖn ®µo t¹o víi thiÕt kÕ chÕ t¹o c¸c phÇn tö vµ hÑ §KPSH bao gåm: 1/. §Ò tµi ®· nghiªn cøu tæng quan vÒ c¸c b−íc ph¸t triÓn cña §KPSH trªn thÕ giíi. Trong ®ã tËp trung ph©n tÝch nhiÒu vÒ c¸c lÜnh vùc ®iÒu khiÓn mê, ®iÒu khiÓn thÝch nghi, ®iÒu khiÓn n¬ron víi c¸c kh©u liªn quan ph¸t triÓn c¸c controller PID th«ng minh (thèng kª ë NhËt, trong c«ng nghiÖp controller PID chiÕm 84% c¸c øng dông ®iÒu khiÓn). 2/. §Ò tµi ®· nghiªn cøu thiÕt kÕ, x©y dùng hÖ thèng ®iÒu khiÓn c¸c qu¸ tr×nh kü thuËt c«ng nghÖ ®a tham sè phøc t¹p (HÖ thèng thiÕt bÞ kü thuËt ®Æc biÖt) víi sö dông nguyªn lý §KPSH. HÖ thèng ®o - ®iÒu khiÓn míi nµy do ViÖt Nam thiÕt kÕ chÕ t¹o víi tÝnh n¨ng kü thuËt v−ît tréi so víi hÖ thèng cò do Nga gióp ®ì tr−íc ®©y vµ ®ang liªn tôc lµm viÖc víi ®é tin cËy rÊt cao (kh«ng cã háng hãc trong c¸c n¨m qua). C«ng tr×nh ®−îc §¶ng, Nhµ n−íc ®¸nh gi¸ cao vÒ mÆt KTCN, kinh tÕ – x· héi vµ chÝnh trÞ (Khoa Kü thuËt §iÒu khiÓn, Häc viÖn KTQS ®−îc th−ëng hu©n ch−¬ng0. KÌm theo s¶n phÈm hÖ thèng trªn, ®Ò tµi ®· hoµn thµnh vµ ®−a vµo sö dông thùc tÕ c¸c s¶n phÈm phÇn mÒm – ch−¬ng tr×nh m¸y tÝnh sau: + Ch−¬ng tr×nh m¸y tÝnh øng dông cho hÖ thèng §KPSH c¸c qu¸ tr×nh kü thuËt c«ng nghÖ ®a tham sè phøc t¹p (ThiÕt bÞ kü thu©t ®Æc biÖt). + Ch−¬ng tr×nh m¸y tÝnh – c«ng cô ph¸t triÓn c¸c hÖ thèng §KPSH theo nguyªn lý logic mê trªn c¬ së m¸y tÝnh PC. 3/. §Ò tµi ®· nghiªn cøu x©y dùng thµnh c«ng hÖ thèng m« pháng b¸n tù nhiªn thêi gian thùc phôc vô ®¸nh gi¸ thö nghiÖm hÖ ®iÒu khiÓn thiÕt bÞ bay. S¶n phÈm nµy cho phÐp t¹o lËp c¸c lo¹i tÝn hiÖu ra®a trong thêi gian thùc cho c¸c kiÓu ra®a c¶nh giíi, ra®a ®iÒu khiÓn TLPK cã tÝnh ®Õn c¸c yÕu tè ph¶n x¹ thùc tÕ tõ 10 kiÓu môc tiªu bay (B52, TU16, MIG21, TORNADO, AN26, B1, F15, AN64, c¸c tªn löa cã c¸nh); cã tÝnh ®Õn ®iÒu kiÖn truyÒn sãng, thêi tiÕt vv… B¸o c¸o tæng kÕt khoa häc vµ kü thuËt §Ò tµi §Ò tµi cÊp Nhµ n−íc KC.03-09 291 HÖ m« pháng cã kh¶ n¨ng t¹o lËp c¸c d¹ng tÝn hiÖu Video thay cho tÝn hiÖu Camera phôc vô bµi to¸n ®iÒu khiÓn thiÕt bÞ bay sö dông c¸c ph−¬ng tiÖn quang – truyÒn h×nh. HÖ m« pháng cßn cho phÐp t¹o lËp c¸c d¹ng quÜ ®¹o môc tiªu bay ®Ó kh¶o s¸t ®¸nh gi¸ qu¸ tr×nh ®iÒu khiÓn. KÌm theo hÖ m« pháng nµy, ®Ò tµi ®· thùc hiÖn thµnh c«ng s¶n phÈm phÇn mÒm: + Ch−¬ng tr×nh m¸y tÝnh m« pháng tÝn hiÖu vµ qu¸ tr×nh ®iÒu khiÓn thiÕt bÞ bay. 4/. §Ò tµi ®· nghiªn cøu x©y dùng thµnh c«ng hÖ thèng nhËn d¹ng, xö lý tÝn hiÖu ®iÒu khiÓn thiÕt bÞ bay dïng nguyªn lý fuzzy-n¬ron. S¶n phÈm nµy cho phÐp nhËn d¹ng tÝn hiÖu; tù ®éng x¸c ®Þnh täa ®é c¸c môc tiªu bay (cù ly, täa ®é gãc tµ, gãc ph−¬ng vÞ) trong cÊu h×nh ®µi ®iÒu khiÓn TLPK. Víi øng dông nguyªn lý fuzzy- n¬ron, hÖ thèng míi cã c¸c ®Æc tÝnh kü chiÕn thËt tèt h¬n so víi hÖ cò cña Nga s¶n xuÊt vÒ b¸m s¸t c¸c môc tiªu bay cã tèc ®é vµ tÝnh c¬ ®éng cao h¬n; sai sè b¸m s¸t tù déng duy tr× trong vïng sai sè cho phÐp, kh«ng phô thuéc nhiÒu nh− trong hÖ cò khi môc tiªu t¨ng tèc ®é hoÆc c¬ ®éng. KÌm theo hÖ thèng tù ®éng nªu trªn, ®Ò tµi thùc hiÖn thµnh c«ng s¶n phÈm phÇn mÒm m¸y tÝnh: + Ch−¬ng tr×nh m¸y tÝnh øng dông §KPSH cho ®iÒu khiÓn thiÕt bÞ bay trong tù ®éng x¸c ®Þnh vµ b¸m s¸t täa ®é môc tiªu. 5/. §Ò tµi ®· nghiªn cøu x©y dùng c¸c phÇn tö §KPSH vµ c¸c ch−¬ng tr×nh m¸y tÝnh m« pháng phôc vô huÊn luyÖn ®µo t¹o. Trong ®ã c¸c phÇn tö §KPSH, c¸c controller th«ng minh ®−îc x©y dùng trªn hÖ nhóng PC-104 víi c¸c ch−¬ng tr×nh m¸y tÝnh c«ng cô ®Ó cµi ®Æt c¸c nguyªn lý §KPSH: PID tù chØnh, ®iÒu khiÓn mê, ®iÒu khiÓn n¬ron. ë phÇn nµy, ®Ò tµi ®· tæ chøc 07 ch−¬ng tr×nh m¸y tÝnh m« pháng phôc vô ®µo t¹o §KPSH vµ ®· ®−a vµo sö dông trong ®µo t¹o ®¹i häc vµ sau ®¹i häc. C¸c s¶n phÈm nghiªn cøu khoa häc trªn ®©y cña ®Ò tµi ®Òu ®−îc thö nghiÖm, kiÓm ®Þnh bëi c¸c c¬ quan cã chøc n¨ng chuyªn m«n vµ ®−îc n¬i sö dông x¸c nhËn. Ngoµi c¸c s¶n phÈm NCKH chÝnh nªu trªn, ®Ò tµi ®· c«ng bè sè l−îng bµi b¸o khoa häc trong c¸c T¹p chÝ Khoa häc vµ Héi nghÞ Khoa häc víi trªn 10 bµi; c¸c B¸o c¸o tæng kÕt khoa häc vµ kü thuËt §Ò tµi §Ò tµi cÊp Nhµ n−íc KC.03-09 292 ®å ¸n tèt nghiÖp ®¹i häc vµ luËn v¨n cao häc trªn 20; sè l−îng nghiªn cøu sinh lµm vÒ lÜnh vùc liªn quan §KPSH trªn 05 ng−êi (trong ®ã 01 ng−êi ®· b¶o vÖ thµnh c«ng luËn v¨n tiÕn sÜ ë Héi ®ång cÊp Nhµ n−íc trong thêi gian triÓn khai ®Ò tµi); in vµ ph¸t hµnh réng r·i 02 s¸ch KHKT vÒ DSP vµ MicroController (NXB KHKT). So víi môc tiªu vµ nhiÖm vô cña ®Ò tµi ®èi chiÕu víi thuyÕt minh ®Ò tµi vµ hîp ®ång khoa häc, c¸c kÕt qu¶ nghiªn cøu lý thuyÕt, x©y dùng thuËt to¸n vµ thiÕt kÕ chÕ t¹o c¸c phÇn tö, hÖ thèng theo nguyªn lý §KPSH ®· ®¹t ®−îc. Cã thÓ nãi ®Ò tµi KC.03-09 ®· hoµn thµnh tÊt c¶ c¸c h¹ng môc c«ng viÖc ®Ò ra sau ba n¨m thùc hiÖn. 2.3 kÕt luËn vµ kiÕn nghÞ ë n−íc ta, ®èi víi c¸c c«ng nghÖ míi nh− vÒ §KPSH, trong ph¹m vi môc tiªu vµ nhiÖm vô NCKH cña m×nh, ®Ò tµi KC.03-09 ®· tiÕp cËn vµ n¾m b¾t ®−îc nh÷ng vÊn ®Ò cÇn thiÕt trong lý luËn, trong thiÕt kÕ chÕ t¹o c¸c phÇn tö vµ hÖ thèng §KPSH víi c¸c s¶n phÈm øng dông trong thùc tÕ; thö nghiÖm trªn c¸c thiÕt bÞ thùc tÕ; m« pháng phôc vô nghiªn cøu, ®µo t¹o, ®· kh¼ng ®Þnh tÝnh khoa häc vµ tiÕp cËn ph¸t triÓn ®óng ®¾n cña ®Ò tµi; ®ång thêi cho thÊy kh¶ n¨ng KHKT cña c¸n bé ViÖt Nam tiÕp cËn dÇn tíi tr×nh ®é quèc tÕ vµ ph−¬ng thøc triÓn khai ¸p dông ®Ó mang l¹i c¸c hiÖu qu¶ ph¸t triÓn ®Êt n−íc vÒ KHKT, kinh tÕ – x· héi. §KPSH lµ mét c«ng nghÖ cã nhu cÇu thùc tiÔn cao vµ kh¶ n¨ng triÓn khai ¸p dông ë n−íc ta rÊt lín. C¸c b−íc ph¸t triÓn tiÕp theo tuy vÉn cßn nhiÒu khã kh¨n, th¸ch thøc, nh−ng nÕu ®−îc sù quan t©m ®Þnh h−íng cña Bé KHCN vµ ch−¬ng tr×nh quèc gia Tù ®éng hãa nh− vÒ tæ chøc phßng thÝ nghiÖm §KPSH…, th× tËp thÓ c¸n bé NCKH tham gia ®Ò tµi sÏ hy väng cã ®iÒu kiÖn ph¸t triÓn vµ øng dông hiÖu qu¶ h¬n n÷a cho ®Êt n−íc. §©y còng lµ mong muèn vµ kiÕn nghÞ cña ®Ò tµi víi c¸c cÊp cã thÈm quyÒn. B¸o c¸o tæng kÕt khoa häc vµ kü thuËt §Ò tµi §Ò tµi cÊp Nhµ n−íc KC.03-09 293 2.4 lêi c¶m ¬n Chóng t«i xin ch©n thµnh c¶m ¬n Bé Khoa häc - C«ng nghÖ ®· tin t−ëng giao cho chóng t«i thùc hiÖn §Ò tµi nµy. Chóng t«i xin ch©n thµnh c¸m ¬n Bé Quèc phßng, Häc viÖn Kü thuËt Qu©n sù ®· t¹o ®iÒu kiÖn thuËn lîi cho chóng t«i hoµn thµnh §Ò tµi nµy. B¸o c¸o tæng kÕt khoa häc vµ kü thuËt §Ò tµi §Ò tµi cÊp Nhµ n−íc KC.03-09 294 2.5 tµi liÖu tham kh¶o TiÕng ViÖt 1. NguyÔn §øc C−¬ng, NguyÔn V¨n Chóc, Ph¹m Vò Uy, Mai Kh¸nh. M« h×nh phi tuyÕn kh«ng dõng cña vßng ®iÒu khiÓn ®é cao cña khÝ cô bay thÊp. B¸o c¸o khoa häc Héi nghÞ Khoa häc lÇn thø 13 Häc viÖn KTQS, Hµ néi 2001. 2. NguyÔn C«ng §Þnh, NguyÔn ChÝ Thanh. LËp ch−¬ng tr×nh c¸c hÖ sè mê cho bé ®iÒu khiÓn PID. B¸o c¸o khoa häc Héi nghÞ Khoa häc lÇn thø 13 Häc viÖn KTQS, Hµ néi 2001. 3. Phan V¨n Tõ. Tæng hîp bé ®iÒu khiÓn mê æn ®Þnh ®é cao thiÕt bÞ bay. B¸o c¸o khoa häc Héi nghÞ Khoa häc lÇn thø 13 Häc viÖn KTQS, Hµ néi 2001. 4. NguyÔn T¨ng C−êng, Cao V¨n KiÖm, NguyÔn Vò Hoµi Nam. «X©y dùng hÖ ®o l−êng nhiÖt ®é kh«ng tiÕp xóc cÊp chÝnh x¸c cao nèi ghÐp m¸y tÝnh. B¸o c¸o khoa häc Héi nghÞ Khoa häc lÇn thø 13 Häc viÖn KTQS, Hµ néi 2001. 5. NguyÔn T¨ng C−êng, Lª Chung. VÒ x©y dùng hÖ tù ®éng b¸m tèi −u ®iÒu khiÓn anten tªn löa tù dÉn. B¸o c¸o khoa häc Héi nghÞ Khoa häc lÇn thø 13 Häc viÖn KTQS, Hµ néi 2001. 6. NguyÔn T¨ng C−êng, Lª §×nh Thµnh, TrÇn V¨n Hîp, NguyÔn Vò Hoµi Nam. Ph©n tÝch cÊu tróc vµ thuËt to¸n cho c¸c hÖ thèng tù ®éng b¸m ¶nh ®éng. B¸o c¸o khoa häc Héi nghÞ Khoa häc lÇn thø 13 Häc viÖn KTQS, Hµ néi 2001. 7. T« V¨n Dùc, NguyÔn V¨n S¬n. Ph©n tÝch qu¸ tr×nh lËp lÖnh ®iÒu khiÓn cña thiÕt bÞ bay ®iÒu khiÓn mét kªnh. B¸o c¸o khoa häc Héi nghÞ Khoa häc lÇn thø 13 Häc viÖn KTQS, Hµ néi 2001. 8. NguyÔn C«ng §Þnh, NguyÔn S¬n D−¬ng. VÒ h−íng n©ng cao hiÖu qu¶ m¹ng n¬ron BP vµ øng dông thö nghiÖm. T¹p chÝ KHKT sè 98 Häc viÖn KTQS, Hµ néi 2002. 9. Ng« Thanh B×nh, TrÇn Quang O¸nh, Lª Hïng L©n. So s¸nh tÝnh bÒn v÷ng cña ®iÒu khiÓn mê, PID vµ chÕ ®é tr−ît trong ®iÒu khiÓn chuyÓn ®éng. B¸o c¸o Héi nghÞ toµn quèc lÇn thø 5 vÒ Tù ®éng hãa, Hµ néi 2002. 10. §Æng Quang Th¹ch, Lª Hïng L©n. §¸nh gi¸ c¸c chiÕn l−îc ®iÒu khiÓn nhãm thang m¸y b»ng ph−¬ng ph¸p m« pháng. B¸o c¸o Héi nghÞ toµn quèc lÇn thø 5 vÒ Tù ®éng hãa, Hµ néi 2002. B¸o c¸o tæng kÕt khoa häc vµ kü thuËt §Ò tµi §Ò tµi cÊp Nhµ n−íc KC.03-09 295 11. NguyÔn V¨n B×nh, Lª Hïng L©n. øng dông ®iÒu khiÓn mê trong tù ®éng l¸i xe buýt vµo bÕn. B¸o c¸o Héi nghÞ toµn quèc lÇn thø 5 vÒ Tù ®éng hãa, Hµ néi 2002. 12. Lª Hïng L©n, NguyÔn V¨n TiÒm, TrÇn Quang O¸nh. Kü thuËt kÕt hîp PID vµ m¹ng n¬ron trong ®iÒu khiÓn thÝch nghi hÖ phi tuyÕn. B¸o c¸o Héi nghÞ toµn quèc lÇn thø 5 vÒ Tù ®éng hãa, Hµ néi 2002. 13. TrÇn Quang O¸nh, NguyÔn V¨n TiÒm, Lª Hïng L©n. §iÒu khiÓn thÝch nghi gi¸n tiÕp chuyÓn ®éng trªn c¬ së c¸c bé xÊp xØ mê. B¸o c¸o Héi nghÞ toµn quèc lÇn thø 5 vÒ Tù ®éng hãa, Hµ néi 2002. 14. Bïi Träng TuyÕn, Ph¹m Th−îng C¸t. VÒ mét ph−¬ng ph¸p míitrong ®iÒu khiÓn hÖ thèng Robot Camera sö dông m¹ng n¬ron. B¸o c¸o Héi nghÞ toµn quèc lÇn thø 5 vÒ Tù ®éng hãa, Hµ néi 2002. 15. Th¸i Quang Vinh. §iÒu khiÓn bÒn v÷ng theo chÕ ®é tr−ît mê cho c¸c hÖ phøc hîp nhiÒu thµnh phÇn. B¸o c¸o Héi nghÞ toµn quèc lÇn thø 5 vÒ Tù ®éng hãa, Hµ néi 2002. 16. NguyÔn T¨ng C−êng, Lª Thµnh. VÒ x©y dùng hÖ m« pháng b¸n tù nhiªn thêi gian thùc t¹o lËp tÝn hiÖu quÜ ®¹o môc tiªu trong ®iÒu khiÓn thiÕt bÞ bay. B¸o c¸o Héi nghÞ toµn quèc lÇn thø 5 vÒ Tù ®éng hãa, Hµ néi 2002. 17. NguyÔn T¨ng C−êng, Lª Thµnh. VÒ ph−¬ng ph¸p tæ chøc hÖ m« pháng b¸n tù nhiªn thêi gian thùc víi RealTime Workshop trong m«i tr−êng MatLab. B¸o c¸o Héi nghÞ toµn quèc lÇn thø 5 vÒ Tù ®éng hãa, Hµ néi 2002. 18. Phan Minh T©n, TrÇn ViÖt Phong, Bïi ThÞ Thanh Quyªn, Ph¹m Th−îng C¸t, Vò SÜ Th¾ng, Ph¹m Ngäc Minh. Nghiªn cøu ph¸t triÓn thiÕt bÞ MP§T m« pháng thêi gian thùc c¸c ®èi t−îng ®iÒu khiÓn. B¸o c¸o Héi nghÞ toµn quèc lÇn thø 5 vÒ Tù ®éng hãa, Hµ néi 2002. 19. NguyÔn C«ng §Þnh, Mai V¨n Phó, Ph¹m §øc Th«ng. øng dông logic mê trong nhËn d¹ng ¶nh ®èi t−îng. T¹p chÝ KHKT sè 105, Häc viÖn KTQS, Hµ néi 2003. 20. NguyÔn C«ng §Þnh, Cao H÷u T×nh. Tæng hîp ®iÒu khiÓn bÒn v÷ng m¸y bay trong kh«ng gian H∞ . T¹p chÝ KHKT sè 105, Häc viÖn KTQS, Hµ néi 2003. B¸o c¸o tæng kÕt khoa häc vµ kü thuËt §Ò tµi §Ò tµi cÊp Nhµ n−íc KC.03-09 296 21. Phan Xu©n Minh, NguyÔn Do·n Ph−íc. Lý thuyÕt ®iÒu khiÓn mê. Nhµ xuÊt b¶n KHKT, Hµ néi 1999. 22. NguyÔn Th−¬ng Ng«. Lý thuyÕt ®iÒu khiÓn tù ®éng hiÖn ®¹i. Nhµ xuÊt b¶n KHKT, Hµ néi 1999. 23. NguyÔn §×nh Thóc. TrÝ tuÖ nh©n t¹o – M¹ng n¬ron ph−¬ng ph¸p vµ øng dông. Nhµ xuÊt b¶n Gi¸o dôc, Hµ néi 1999. 24. Lª Minh Trung. Gi¸o tr×nh m¹ng n¬ron nh©n t¹o. Nhµ xuÊt b¶n Thèng kª, Hµ néi 2000. 25. NguyÔn T¨ng C−êng, Phan Quèc Th¾ng, Vò H÷u NghÞ. M¸y tÝnh cÊu tróc vµ lËp tr×nh, tËp 1, 2. Nhµ xuÊt b¶n KHKT, Hµ néi 2004. 26. NguyÔn T¨ng C−êng, Phan Quèc Th¾ng. CÊu tróc vµ lËp tr×nh hä vi ®iÒu khiÓn 8051. Nhµ xuÊt b¶n KHKT, Hµ néi 2004. 27. NguyÔn Xu©n C¨n, NguyÔn T¨ng C−êng, Lª ThÕ Vinh. C¬ së xö lý tÝn hiÖu ra®a. Bµi gi¶ng ch−¬ng tr×nh Cao häc, Häc viÖn KTQS 2004. 28. NguyÔn T¨ng C−êng, NguyÔn Hoµng Thanh. M¹ng n¬ron nh©n t¹o vµ øng dông. Bµi gi¶ng ch−¬ng tr×nh Cao häc, Häc viÖn KTQS 2003. 29. NguyÔn T¨ng C−êng, NguyÔn Hoµng Thanh. X©y dùng m¹ng n¬rron mê nhËn d¹ng tham sè ®èi t−îng víi th«ng tin quan s¸t kh«ng chÝnh x¸c. T¹p chÝ KHKT sè 102 (I-2003), Häc viÖn KTQS. 30. NguyÔn T¨ng C−êng, NguyÔn Vò Hoµi Nam, Lª Hßa B×nh. NhËn d¹ng tÝn hiÖu ra®a dïng m¹ng n¬ron. Héi nghÞ m« pháng 2003, Häc viÖn KTQS. TiÕng Anh 31. White, D.A. and D.A.Sofge, Handbook of Intelligent Control, Van Nostrand Reinhold, New York, 1992. 32. Miller, W.T., R.S.Sutton, and P.J.Werbos, Neural Networks for Control, MIT Press, Cambridge, MA, 1990. 33. Rumelhart, D.E. et al, Parallel Distributed Processing: Explorations in the Micro Structure of Conigtion Vol.I: Foundations, MIT Press, Cambridge.MA, 1986. 34. Dayhoff, J.E., Neural Networks Architectures: An Introdution, Van Nostrand Reinhold, New York, 1990. B¸o c¸o tæng kÕt khoa häc vµ kü thuËt §Ò tµi §Ò tµi cÊp Nhµ n−íc KC.03-09 297 35. Zurada, J.M., R.J.MarksII, and C.J.Robinson, Computational Intelligence Imitating Life, IEEE Press, New York, 1994. 36. Nozaka, Y., Trend of new control theory appliction in industrial process control(A survey), Proc.of 12th IFAC World Congress, Sydney, Vol.VI, pp.51-56, 1993. 37. Dayhoff, J.E., Neural Networks Architectures:An Introduction, Van Nostrand Reinhold, New York, 1990. 38. McCulloch, W.S. and W.Pitts, A logical caculus of the ideas immanent in nervous activity, Bulletin of Mathematical Biophysics, Vol.9, pp.127-147, 1943. 39. Hebb, D.O., The Organization of Behavior, Wiley, New York, 1949. 40. Bernstein.N., Profiles: AI, Marvin Minsky, The New Yorker, pp.50 – 126, 1981. 41. Rosenblatt, F., Principles of Neurodynamics: Perceptrons and the Theory of Brain Mechanisms, Spartan Book, Washinghton D.C., 1961. 42. Minsky, M.L. and S.A.Papert, Perceptrons, MIT Press, Cambridge, MA, 1969. 43. Holfield, J.J. Neural Networks and physical systems with emergent computational abilities, Proc.of the National Academy of Sciences», Vol.79, pp.2554-2558, 1982. 44. Holfield, J.J. and D.W.Tank, Neural Computation of decisions in optimization proplems, Biological Cybernetics, Vol.52, pp.141-152, 1985. 45. Werbos, P.J., Beyons regression: New tools for prediction and analysis in the behavioral sciences, Ph.D.Thesis, App_ lied Mathematics, Harvard University, Nov., 1974. 46. Rummelhart, D.E. et al., Parallel Distributed Proocessing: Explorations in the Micro Structure of Cognition Vol.I: Foundations, MIT Press, Cambridge, MA, 1986. 47. Rummelhart, D.E. and D.Zipper, Feature discovery and competitive learning, Cognitive Science, Vol.9, pp.75-112, 1985. B¸o c¸o tæng kÕt khoa häc vµ kü thuËt §Ò tµi §Ò tµi cÊp Nhµ n−íc KC.03-09 298 48. Grossberg, S., Adaptive pattern classification and univer _sal recording:.1.Parallel development and coding of neural feature detectors, Biological Cybernetics, Vol.23, pp. 121-134, 1976. 49. Kohonen, T., Self-organized formation of topologically correct feature maps, Biological Cybernetic, Vol.43, pp.59 -69, 1982. 50. Widrow, B., ADALINE and MADALINE-1963, Plenary Speech, Vol.I, Proc.of IEEE First Int.Conf.on Neural Networks, San Diego, CA, pp.143-158, 1987. 51. Ziegle, J.G.and N.B. Nichols, Optimum settings for automatic controllers, Trans.of ASME, Vol.15.pp.827-834, 1942. 52. Takahashi, Y.and C.S.Chan, Parametereinstellung bei linearen DDC- algorithmen, Regelungstechnik und Prozess Datenverarb- eitung, Vol.19, pp.237-244, 1971. 53. Nishikawa, Y., N.Sanomiya, T.Ohta, and H.Tanaka, A method for autotuning of PID control parameters, Automatica, Vol.20, pp.321-332, 1984. 54. Astrom, K.J., and T.Hagglung, Automatic tuning of simple regulators with specifications on phase and amplitude margins, Automatica, Vol.20, pp.645- 651, 1984. 55. Kalman, R.J., Design of self-optimazing control system, Trans .of ASME, Vol.80, pp.468-478, 1958. 56. Astrom, K.J., and B.Wittenmark, On self-tuning regulators, Automatica, Vol.80, pp.185-299, 1973. 57. Wittenmark, B., Self-tuning PID controllers based on pole placement, Lund Inst.of Technical Report, TFRT-7179, 1979. 58. Savelli, J.C., K.Warwick, and J.H.Wescott, Implemen-tation of an adaptive PID self-tuning controller, Proc. OfMelcon, Athens, Vol.2, 1983. 59. Gawthrop, P.J. Self-tuning PID controller: Algorthm and implementation, IEEE Trans.on Automatic Control, Vol.31, pp.201-209, 1986. 60. Banyasz, C. and L.Keviczky. Direct method for self tuning PID regulators, Proc of the 6th IFAC Symposium on Identification & System Parameter B¸o c¸o tæng kÕt khoa häc vµ kü thuËt §Ò tµi §Ò tµi cÊp Nhµ n−íc KC.03-09 299 Estimation (Bekey, G.A and G.N. Saridis, Eds.), Washington, D.C., pp.1395- 1400, 1982. 61. Ortega, R. and R.Kelley, PID self-tuners: Some theorerical and practical aspects, IEEE Trans.on industrial Electronic, Vol.IE-31, pp.312-332, 1984. 62. Radke, F., R.Isermann, A parameter adaptive PID controller with stepwise parameter optimization, Automatica, Vol.23, pp.449-457, 1987. 63. Jones, A.H. and B.Porter, Design of adaptive digital setpoint tracking PID controllers incoporting recursive step-response matrix identifiers for multivariable plants, IEEETrans.on Automatic Control, Vol.AC-32, pp.459- 463, 1987. 64. Proudfoot, C.G., P.J.Gauthrop, and O.L.R.Jacobs, Self-tuning PI control of a pH neutralisation process, Proc.of IEE, Pt-D, Vol.130, pp.267-272, 1983. 65. Ymamoto, T., S.Omato, and T.Hotta, A contruction of self-tuning PID control algorthm and its application, Proc.of SICE, Japan, pp.1143-1146, 1983. 66. Rad, A.B. and P.J.Gawthrop, Explicit PID self-tuning control for systems with unknown time dellay, Proc.of IFAC Int.symposium on Intelligent Tuning and aAdaptive Control, Singapore, 1991. 67. Cameron, F. and D.E.Seborg, A self-tuning controller with a PID structure, .Int.Journal of control, Vol.30, pp.401-417, 1983. 68. Clarke, D.W. and P.J. Gawthrop, Self timing control, Proc .of IEE, PtD, Vol.122, pp.929-934, 1975. 69. Clake, D.W, and P.J.Gawthrop, Self-tuning control, Proc.of IEE, Pt-D, Vol.126, pp.633-640, 1979. 70. Johansson, R., Multivariable adaptive control, Dept.of Automatic Control, Lundinst.of Tech..Report LUFTD27TRFT-1024/1-207, 1983. 71. Richalet, J.A., J.L.T.Rault, and J.Papon, Model predictive heuristic control: applications to industrial processes, Automatica, Vol.14, pp.413-428, 1976. 72. Cutler, C.R. and B.C.Ramaker, Dynamic matrix control: A computer control algorthm, JACC, Paper WP5-B, SanFrancisco, 1986. B¸o c¸o tæng kÕt khoa häc vµ kü thuËt §Ò tµi §Ò tµi cÊp Nhµ n−íc KC.03-09 300 73. De Keyser, R.M.C and A.V.Cauwenberghe, A self-tuning multi step predictor application, Proc.6th IFAC Symposium on Iden tification and system Parameter Estimation, Washington.D.C, pp.1558-1563, 1979. 74. Ydstie, B., Extended horizon adaptive control, Proc.of 9th IFAC World Congress, Budapest, Hungary, 1984. 75. Peterka, V., Predictor based selftuning control, Automatica Vol.20, pp.39-50, 1984. 76. Clarke, D.W, C.Mohtadi, and P.S.Tuffs, Generalizes predictive control-Part1: The basic algorthm, Automatica, Vol.20, pp.137 -148, 1987. 77. Clarke, D.W., C.Mohtadi, and P.S.Tuffs, Generalized predictive control–Part IL Extensions and interpretations, Automatica, Vol.23, pp.149-160, 1987. 78. Clarke, D.W., and C.Mohtadi, Properties of Generalized predictive control, Automatica, Vol.25, pp.859-875, 1989. 79. De Keyser, R.M.C., PH.G.A.Van De Velde, and F.A.O.Dumartier, A comparative study of self adaptive longrange predictive control methods, Automatica, Vol.24, pp.49-163, 1988. 80. Zadeh, L.A, Fuzzy sets, Information and Control. Vol.8, pp.338-352, 1965. 81. Soderstrom.T and P.Stoica, System Identification, Pretice Hall, London.1989. 82. Astrom, KJ., and B.Wittenmark, Adaptive Control., Adison-Wesley, New York, 1989. 83. Bierman, G.J, Factorization Methods for Discrete Sequential Estimation, Academic Press, New York, 1977. 84. Gawthrop, P.J., Some interpretations of the self-tuning controller, Proc.of IEEE, Pt-D, Vol.124, pp.889-894, 1977. 85. Clarke, D.W., Introduction to self-tuning controllers, In Harris and Billings(Eds.), Peter Pegrinus, (UK)pp.36-71, 1981. 86. Clarke, D.W., A.J.F.Hodgson, and P.S.Tuffs, Offset problem and K- incremental predictor in self-tuning control, Proc.of IEE, Pt-D, Vol.130, pp.217-225, 1983. 87. Tuffs.P.S, and D.W.Clarke, Self tuning control of offset-A unified approach, Proc.of IEE, Pt-D, Vol.132, pp.100-110, 1985. B¸o c¸o tæng kÕt khoa häc vµ kü thuËt §Ò tµi §Ò tµi cÊp Nhµ n−íc KC.03-09 301 88. Clarke.D.W., Self tuning control of non minimum phase systems, Automatica, Vol.20, pp.501-517, 1984. 89. Clarlke.D.W., P.P.Kanjilal, and C.Mohtadi, A generalised LQG approach to self tuning control, part1: Aspects of design, Int.Journal of control, Vol.45, pp.1509-1523, 1985. 90. Kailath, T. Linear Systems, Prentice Hall, Englewood Cliffs, New Jersey, 1980. 91. Gantmacher, F.R., The Thoery of matrices, Chelsea Publishing Company, New York, 1977. 92. Maciejowski, J.M., Multivariable Feedback Design, Addison Wesley, London, 1989. 93. Isermann, R., Digital Control Systems: Vol.I and II. Springer Verlag, Berlin, 1989. 94. Kokotovic, P.V., R.EJr.O’Malley, and P.Sannuti, Singular perturbations and order reduction in control theory An Overview, Automatica, Vol.12, pp.123- 132, 1976. 95. Mishra, R.N, . and D.A.Wilson, A new Algorthm for Optimal Reduction of Multivariable Systems, Int.Joural of Control, Vol.31.pp.443-466, 1980. 96. Borrison, U., Self tuning for a class of multivariable systems, Automatica, Vol.15, pp.209-215, 1979. 97. Astrom, K.J., U.Borrison.L.Ljung, and B.Wittenmark, Theory and applications of self tuning regulators, Automatica, Vol.13, pp.457-476, 1977. 98. Bitmead, R.R., M.Covers and V.Wertz, Adaptive Optimal Control, .Prentice Hall, Australia Pty Ltd., 1990. 99. Zadeh, L.A.. Fuzzy sets and Systems, Proc.of Symp.on System Theory. Polytechnic Institute of Brocklyn, pp.29-37, 1965. 100. Zadeh, L.A., Outline to a new approach to the analysis complex systems and decision processes, IEEE Trans.on Systems, Man, and Cybernetics. Vol.3, pp.28-44, 1973. B¸o c¸o tæng kÕt khoa häc vµ kü thuËt §Ò tµi §Ò tµi cÊp Nhµ n−íc KC.03-09 302 101. Assilian, S. and E.H.Mamdani, An experiment in linguistic synthesis with a fuzzy logic controller, Int. Journal of Man-Mechine Studies, Vol.7, pp.1-13, 1974. 102. Mamdani, E.H., Application of fuzzy algorthms for a simple dynamic plant, Proc.of IEEE. Vol.121, pp.1585-1588, 1974. 103. Mamdani, E.H., Advences in the linguistic synthesis of fuzzy controllers, IEEE Trans.on Computer, Vol.C-26, pp.1182-1191, 1977. 104. King, P.J. and E.H.Mamdani., The application of fuzzy control systems to industrial processes, Automatica, Vol.13, pp.235-242, 1977. 105. Mamdani, E.H., Application of fuzzy set theory to control systems: a survey,.Fuzzy Automata and Decision Processes(Gupta, M.M., G.N.Sardis, and B.R. Gaines, Eds), North-Holland.1977. 106. Tong, R.M, A control engineering review of fuzzy systems, Automatica, Vol.13.pp.559-569, 1977. 107. Wiener, N., Cybernetics: on control and communication in the animal and the machine, MIT Press, Cambridge, MA, 1948. 108. Togai, M. and H.Watanabe, Expert system on a chip: an engine for real time approximate reasoning, IEEE Expert, Vol.1, pp55-62, 109. Yamakawa, T. Fuzzy microprocessors rule chip and defuzzification chip, Proc.of Int.Workshop on Fuzzy Systems applications, Lizuka-88, Japan, pp.51-52, 1988. 110. Kuo, Y.H., C.I.Kao, and J.J.Chen, A fuzzy neural network model and its hardware implementation, IEEE Trans.on Fuzzy systems, Vol.1, pp.171-183, 1993. 111. Dubois, D. and H.Prade, Fuzzy sets and systems: Theory and applications, Acedamic Press, New York, 1980. 112. Klir, G. and T.Folger, Fuzzy sets:Uncertainty and Information, Prentice Hall, Engelwood Cliffs, New Jersey, 1988. 113. Zimmermann, H., Fuzzy set theory and its Applictions, 2nd.Ed., Kluwer, Boston, 1990. B¸o c¸o tæng kÕt khoa häc vµ kü thuËt §Ò tµi §Ò tµi cÊp Nhµ n−íc KC.03-09 303 114. Kosko, B., Neural networks and fuzzy systems: A dynamical Systems approach to machine Intelligence, Prentice Hall, Englewood Cliffs, New Jersey 1991. 115. Perdrycz, W. Fuzzy Control and Fuzzy systems, 2nd.Ed, Wiley, Somerset, 1993. 116. Pacini, P.J and B.Kosko, Comparison of fuzzy and Kalman filter target tracking control systems, in neural networks and fuzzy systems: A dynamical Systems Approach to Machine Intelligence, Prentice Hall, Englewood Cliffs, New Jersey, pp.379-406, 1991. 117. Kong, S.G. and B.Kosko, Adaptive fuzzy systems for backing up a truck and trailer, IEEE Tarans.on Neural Networks, Vol, 3, pp.211-223, 1992. 118. Langari, R. and H.L.Berenji, Fuzzy logic in control engineering, in Handbook of Intelligent Control: Neural, Fuzzy, and Adaptive Approaches. (White.D.A and D.A.Sofge, Eds), Van Nostrand Reinhold, New York, 1992. 119. Procyk, T.J. and E.H.Mamdini., A linguistic self oraganizing process controller, Automatica, Vol.15, pp.15-30, 1979. 120. Daley, S. and K.F.Gill, A design of a self organizing fuzzy logic controller, Proc.of1.Mech.E, Vol.200, (CI), pp.59-69, 1986. 121. Linkens, D.A. and M.F.Abbod, Self organizing fuzzy logic control and the selection of its scaling factors, Trans.on Instrumentation, Measurement and Control, Vol.14, pp.114-125, 1992. 122. Astrom, K.J. and B.Wittenmark, Adaptive Control, Addison-Wesley, New York. 1989. 123. Box, G.E. and G.H.Jenkins, Time serial Analysis: Fore- casting and Control, Holden-day, San Fransisco, 1976. 124. Kosko, B., Neural network for signal processing, Prentice-Hall, Englewood Cliffs, 1992. 125. Nozaka, Y., Trend of new control theory appliction in industrial process control(A survey), Proc.of 12th IFAC World Congress, Sydney, Vol.VI, pp.51- 56, 1993. B¸o c¸o tæng kÕt khoa häc vµ kü thuËt §Ò tµi §Ò tµi cÊp Nhµ n−íc KC.03-09 304 126. Astrom, K.J., Towards intelligent control, IEEE control Systems Magazine, Vol.9, pp.60-69, 1992. 127. White, D.A. and D.A.Sofge, Handbook of Intelligent Control, Van Nostrand Reinhold, New York, 1992. 128. Wiener, N., Cybernetics or Control an Communication in the animal and Machine, MIT Press, Cambridge, Massachusetts, 1948. 129. Cybenko, G., Approximation by superposition of a signal function, Mathematics Control, Signal & System, Vol.2, pp.303-314, 1989. 130. Funahashi, K.I., On the approximate realization of continuous mappings by neural networks. Neural networks, Vol.2, pp.183-192, 1989. 131. Hornik, K., M.Stinchcombe, and H.White, Multilayer feedforward networks are universal approximators. Neural Networks, Vol.2, pp.359-366, 1989. 132. Searens, M and A.Soquet, A neural controller based on backpropagation algorthm, Proc.of Fisrt IEE Int. Conf. on Artifical Neural Networks, London, pp.211-215, 1989. 133. Ogata, K., Discre-time Control systems. Prentice-Hall, Englewood Cliffs, New Jersey, 1987. 134. Iiguni, Y, H.Sakai, and H.Tokumaru, A non-linear regulators design in the presence of system uncertainties using multilayered neural networks, IEEE Trans, on Neural Networks, Vol.2, pp.410-417, 1991. 135. Narendna, K.S. and K.Partharasathy, Identification and control of dynamical system using neural networks, IEEE Trans. Or. Neural Networks, Vol.1, pp.4-27, 1990. 136. Neuralogix NLX420 Datasheet, American neuralogix Inc., 1992. 137. Levin, E., R.Gewirtzman, and G.F.Inbar, Neural network achitecture for adaptive system modelling and control, Proc.of Int.Joint Conf.on Neural Networks, Washington D.C. Vol.11, pp.311-316, 1989. 138. Kosko, B., Neural networks and fuzzy systems: A dynamical systems approach to machine Intelligence, Prentice-Hall, Englewood Cliffs, New Jersey, 1991. 139. Miller, W.T., R.S.Sutton, and P.J.Werbos, Neural Networks for Control, MIT Press, cambridge, MA, 1990. B¸o c¸o tæng kÕt khoa häc vµ kü thuËt §Ò tµi §Ò tµi cÊp Nhµ n−íc KC.03-09 305 140. Barto, A.G. Connectionist learning for control, in Neural Networks for Control, MIT Press, Cambridge, Masschusetts, pp.5-58, 1990. 141. Werbos, P.J., Overview of design and capabilities, in Neural Networks for Control, MIT Press, Cambrige, MA, pp. 59-65, 1990. 142. Hunt, K.J., D.Sbarbaro, R.Zbikowski, and P.J.Gawthrop, Neural networks for control systems-a survey, Automatica, Vol.28, pp.1083-1112, 1992. 143. Widrow, B. and F.W.Smith, Pattern recognizing controlsystems, Proc. Of Computer and Information Sciences, Washington, 1964. 144. Albus, J.S., A new approach in manipulator control: the cerebellar model arriculation controller(CMAC), Journal of dynamic Systems, Measurement and Control, pp.220-227, 1975. 145. Albus, J.S., Data storage in the cerebellar model articulation controller. Journal of Dynamic Systems, Measurement and Control, pp.228-233, 1975. 146. Miller III, W.T., F.H.Glanz, and L.G.Kraft, CMAC: An associative neural network alternative to backpropagation, Proc.of IEEE Trans.Vol.78, pp.1561- 1567, 1990. 147. Barto, A.G., R.S.Sutton and C.W.Anderson, Neuron like adaptive elements that can solve difficult learing control problems, IEEE Trans on Systems, Man and Cybernetics, Vol.SMC-13, pp.834-846, 1983. 148. Gaines, B.R. and J.H.Andreae, A learning machine in the context of the general control problem, Proc.of 3rd IFAC Congress, IME, London, pp.14B.I-14B.8, 1966. 149. Witten, I.H., An adaptive optimal controller for discrete time Marko environments, Information and Control, Vol.34, pp.286-295, 1997. 150. Werbos, P.J., Advanced forecasting methods for global crisis warning and models of intelligence. General System Year-book, Vol.22, pp.25-38, 1977. 151. Holland, J.H., Escaping brittleness: The possibility of geeneral-purpose learning algorthm algorthms applied to rule based systems, R.S.Michalski, J.G.Carbonell, and T.M.Mitchell, Eds., Machine learning: An Artificial Intelligence Approach, Vol.II, Morgan Kaufmann, San Mateo, CA, 1986. B¸o c¸o tæng kÕt khoa häc vµ kü thuËt §Ò tµi §Ò tµi cÊp Nhµ n−íc KC.03-09 306 152. Anderson, C.W., Learning and problem solving with multilayer connectionist system, Ph.D. Thesis, University of Mass., Amherst, 1986. 153. Anderson, C.W., Strategy learning with multilayer connectionist representations, Tech.Rep. TR87-509.3, GTE Laboratories Inc., Waltham, MA, 1987. 154. Widrow, B. and S.D.Steains, Adaptive Signal Processing, Pretoice-Hall, Englewood Cliffs, New Jersey, 1985. 155. Kuperstein, M., Neural model of adaptive hand eye co- ordination for single postures, Science, Vol.239, pp.13308-1311, 1989. 156. Kuperstein, M., and J.Rubinstein, Implementation of an adaptive neural controller for sensory motor coordination, IEEE Control System magazine , Vol.9, pp.25-30, 1989. 157. Srinivasan, V., A.c.Barton and B.E.Ydstie, Pattern recognition and feedback via parallel distributed processing. Annual Meeting of the American Institute of Chemical Engineers, Washington D.C, 1988. 158. Sanner, R.M. and D.L.Akin, Neuromophic pitch attitude regulation opf an underwater telerobot, IEEE Control Systems Magazine, Vol.10, pp.62- 68.1990. 159. PsaltisD., A.Sideris, and A.Yamamura, A multilayered neural network controller, IEEE Control systems Magazine, Vol.8, pp17-21, 1988. 160. Saerens, M. and A.Soquet, A neural control based on backpropagation algorthm, Proc.of First IEE Int. Conf, on Artificial Neural Networks, London, pp.211-215, 1989. 161. Kawato, M., K.Furukawa and R.Suzuki, A hierarchical neural network model for control and learning of voluntary movement, Biological Cybernetics, Vol.57, pp. 169-185, 1987. 162. Kawato, M., Yy.Uno, M.Isobe and R.Suzuki, Hierarchical neural network model for voluntary movement with application to robotics, IEEE Control Systems magazine. Vol.8, pp.8-16, 1988. B¸o c¸o tæng kÕt khoa häc vµ kü thuËt §Ò tµi §Ò tµi cÊp Nhµ n−íc KC.03-09 307 163. Jordan, M.I., Generic constraints on underspecified target trajectories, Proc.of Int. Joint Conf.on Neural Networks (IJCNN)’89, Washington, Vol.1, pp.217- 225, 1989. 164. Jordan, M.I. and D.E. Rumelhart, Forward models: Supervised learning with a distal teacher, Cognitive Science, Vol.16, pp.313-355, 1990. 165. Narendra, K.S and K.Partthasarathy, Identification and control of dynamical systems using neural networks, IEEE Trans on Neural networks, Vol.I, pp.4- 27, 1990. 166. Nguyen, D.H. and B.Widrow, Neural network for self learning control systems, IEEE Control Systems magazine. Vol.10, pp.18-23, 1990. 167. Chen, S., S.A.Billings, C.E.Cowan and P.M.Grant, None linear system identification using neural networks, Int.Journal of Control, Vol.51, pp.1215- 1228, 1990. 168. Chen, S., S.A.Billings, C.E.Cowan and P.M.Grant, Practical identification of NARMAX models using radial basis function, Int.Journal of Control, Vol.52, .pp.1327-1350, 1990. 169. Bhat, N.V., Jr., P.A.Minderman.T.McAvoy, and N.S., Wang, Modling chemical process systems via neural computation, IEEE Control Systems magazine. Vol.10, pp.24-30, 1990. 170. Chu, S.R., R.Shoureshi, and M.Tenorio, Neural Network for system identification, IEEE Control Systems magazine. Vol.10, pp.31-35, 1990. 171. Billings, S.A, H.B.Jumaludin, S.Chen, Properties of neural networks with applixcation to modeling of nonlinear dynamical systems, Int.Journal of Control, Vol.55, pp.193-224, 1992. 172. Sjoberg, J. and L.ljung, Overtraining, regularization, and searching for minimum in neural networks, Revised version report lith-ISY-I-1297, Dept.of Elec. Eng., Linkoping University. Sweden, 1992. 173. Tanomura, J.and S.Omuta, Process control by on-line trained neural controllers, IEEE Trans.on Industrial Electronics, Vol.39, pp.511-521, 1992. B¸o c¸o tæng kÕt khoa häc vµ kü thuËt §Ò tµi §Ò tµi cÊp Nhµ n−íc KC.03-09 308 174. Hopfield, JJ., Neural networks and physiscal systems with emergent computational abilites, Proc.of the National Academy of Sciences, vol.79, pp.2554-2558, 1982. 175. lippmann, R., An introduction to computing with neural nets, IEEE ASSP Magazine, Vol.4, pp.4-22, 1987. 176. Gomi, H. and M.Kawato, Neural network control for a closed loop system using feedback error learning, Neural networks, Vol.6, pp.993-946, 1993. 177. Nagata, S., M.Sekiguchi, and X.Asakawa, Mobile robot control by a structured hierarchical neural network, IEEE Control Systems Magazine, Vol.10, pp.69-76, 1990. 178. Kinjo, H., S.Omatu, T.Yamoto, and S.Tamaki, Supoptimal control for a non-linear system using neural networks, Proc.of 1st Asian Control Conference, pp.551-554, Tokyo, 1994. 179. Saiful A. and S.Omatu, Neuromophic self tuning PID controller, Proc.of 1993 IEEE ICNN. San Fransisco, pp.552-557, 1993. 180. Caelly T.L (1999), Modularity in Neural Computing, Proc. IEEE, (87), pp.1496-1518. 181. Chin-Teng Lin and C.S.George Lee (1996), Neural Fuzzy system, Prentice-Hall Interrnational, Inc. 182. Fogel D.B, T. Fukuda and L. Guan (1999), Technology on Computational Intelligence, Proc. IEEE, (87), pp. 1415-1422. TiÕng Nga 183. Òaðòaêîâñêèé Ã.Ï. Ñèíòåç èíôîðìaöèîííûõ ñèñòåì ïðè íåîïðåäëåííîñòè. Èçä. Íaóêa, Ìîñêâa. 1997. 184. ßðëûêîâ Ì. Ñ. Ïðèìåíåíèå ìaðêîâñêîé òåîðèè íåëèíåéíîé ôèëòüðaöèè â ðaäèîòåõíèêå. Èçä. “Ñîâåòñêîå ðaäèî”, Ìîñêâa. 1980. 185. Àâèaöèîííûå ñèñòåìû ðaäèîóïðaâëåíèÿ. Ò.1. Ïðèíöèïû ïîñòðîåíèÿ ñèñòåì ðaäèîóïðaâëåíèÿ.Îñíîâû ñèíòåça è aíaëèça/Ïîä ðåä. À. È. Êaíaùåíêîâa è Â. È. Ìåðêóëîâa. –Ì.: “Ðaäèîòåõíèêa”, 2003. B¸o c¸o tæng kÕt khoa häc vµ kü thuËt §Ò tµi §Ò tµi cÊp Nhµ n−íc KC.03-09 309 186. Àâèaöèîííûå ñèñòåìû ðaäèîóïðaâëåíèå. Ò. 2. Ðaäèîýëåêòðîííûå ñèñòåìû ñaìîíaâåäåíèÿ/Ïîä ðåä. À. È. Êaíaùåíêîâa è Â. È. Ìåðêóëîâa. –Ì.: “Ðaäèîòåõíèêa”, 2003. 187. Îáëèê ïåðñïåêòèâíûõ áîðòîâûõ ðaäèîëîêaöèîííûõ ñèñòåì. Âîçìîæíîñòè è îãðaíè÷åíèÿ. -Ì.: ÈÏÐÆÐ, 2002. 188. Çaùèòa ðaäèîëîêaöèîííûõ ñèñòåì îò ïîìåõ. Ñîñòîÿíèå èòåíäåíöèè ðaçâèòèÿ./ Ïîä ðåä. À. È. Êaíaùåíêîâa è Â. È. Ìåðêóëîâa. –Ì.: “Ðaäèîòåõíèêa”, 2003. 189. Âîïðîñû ïåðñïåêòèâíîé ðaäèîëîêaöèè. Êîëëåêòèâíaÿ ìîíîãðaôèÿ/ Ïîä ðåä. À. Â. Ñîêîëîâa. –Ì.: “Ðaäèîòåõíèêa”, 2003. 190. Íåéðîêîìïüþòåðû â ñèñòåìaõ îáðaáîòêè èçîáðaæåíèé. Êí. 7: Êîëëåêòèâíaÿ ìîíîãðaôèÿ/ Ïîä ðåä. À. È. Ãaëóøêèía. –Ì.: “Ðaäèîòåõíèêa”, 2003. 191. Èíòåëëåêòóaëüíûå íåéðîñèñòåìû. Êí 12. –Ì.: “Ðaäèîòåõíèêa”, 2003. 192. Öèôðîâûå óñòðîéñòâa ñåëåêöèè äâèæóùèõñÿ öåëåé: Ó÷åáíîå ïîñîáèå. – Ì.: ÑÀÉÍÑ-ÏÐÅÑÑ, 2003. B¸o c¸o tæng kÕt khoa häc vµ kü thuËt §Ò tµi §Ò tµi cÊp Nhµ n−íc KC.03-09 310 2.6 C¸c c«ng tr×nh vÒ §KPSH thuéc ®Ò tµi KC.03-09 ®−îc ®¨ng trªn c¸c t¹p chÝ KHKT, Héi nghÞ vµ Ên phÈm. I. C¸c bµi b¸o vµ b¸o c¸o KHKT. 1. D−¬ng Quèc TuÊn, NguyÔn T¨ng C−êng Tæng hîp bé ®iÒu khiÓn thÝch nghi tõ th«ng Rotor ®éng c¬ xoay chiÒu ba pha øng dông logic mê. (Héi nghÞ KHKT ®o l−êng toµn quèc lÇn thø IV- 2005). 2. D−¬ng Quèc TuÊn, NguyÔn T¨ng C−êng X©y dùng thuËt to¸n ®iÒu khiÓn thÝch nghi hÖ TruyÒn §éng B¸m øng dông ®iÒu khiÓn mê. (Héi nghÞ KHKT ®o l−êng toµn quèc lÇn thø IV- 2005). 3. Ph¹m Trung Dòng Ph−¬ng ph¸p x©y dùng m¹ng n¬ ron bÊt biÕn víi phÐp quay ¶nh. (Héi nghÞ KHKT ®o l−êng toµn quèc lÇn thø IV- 2005). 4. Phan Quèc Th¾ng, Ph¹m TuÊn H¶i, Lª Träng NghÜa. øng dông thiÕt bÞ m¶ng cæng kh¶ tr×nh FPGA cña Xilinx trªn c¬ së sö dông c«ng cô ISE foundation. (Héi nghÞ KHKT ®o l−êng toµn quèc lÇn thø IV- 2005). 5. Phan Quèc Th¾ng, Lª Träng NghÜa øng dông CORE GENERATOR trong ThiÕt kÕ c¸c bé FFT trªn c¬ së c«ng nghÖ PLIC cña Xilinx. (Héi nghÞ KHKT ®o l−êng toµn quèc lÇn thø IV- 2005). 6. Ph¹m TuÊn Thµnh øng dông Max+plus II trong thiÕt kÕ c¸c bé ®iÒu khiÓn ®éng c¬ ®iÖn trªn c¬ së plic cña h·ng altera. (Héi nghÞ KHKT ®o l−êng toµn quèc lÇn thø IV- 2005). 7. ThS. Ng« Thanh B×nh, NCS. TrÇn Quang O¸nh, TS. Lª Hïng L©n So s¸nh tÝnh bÒn v÷ng cña ®iÒu khiÓn mê, PID vµ chÕ ®é tr−ît trong ®iÒu khiÓn chuyÓn ®éng. (Héi nghÞ KHKT ®o l−êng toµn quèc lÇn thø IV- 2005). 8. TS. Lª Hïng L©n, TS. Lª V¨n TiÒm, NCS. TrÇn Quang O¸nh Kü thuËt kÕt hîp PID vµ m¹ng n¬ ron trong ®iÒu khiÓn thÝch nghi hÖ phi tuyÕn. (Héi nghÞ tù ®éng ho¸ toµn quèc VICA 5 n¨m 2002). 9. NCS. TrÇn Quang O¸nh, TS. Lª V¨n TiÒm, TS. Lª Hïng L©n §iÒu khiÓn thÝch nghi gi¸n tiÕp chuyÓn ®éng trªn c¬ së c¸c bé xÊp xØ mê. (Héi nghÞ tù ®éng ho¸ toµn quèc VICA 5 n¨m 2002). 10. KS. NguyÔn V¨n B×nh, TS. Lª Hïng L©n øng dông ®iÒu khiÓn mê trong tù ®éng l¸i xe buýt vµo bÕn. (Héi nghÞ tù ®éng ho¸ toµn quèc VICA 5 n¨m 2002). B¸o c¸o tæng kÕt khoa häc vµ kü thuËt §Ò tµi §Ò tµi cÊp Nhµ n−íc KC.03-09 311 11. PGS.TS Lª Hïng L©n, KS. §Æng Quang Th¹ch §¸nh gi¸ c¸c chiÕn l−îc ®iÒu khiÓn nhãm thang m¸y b»ng ph−¬ng ph¸p m« pháng. (Héi nghÞ tù ®éng ho¸ toµn quèc VICA 5 n¨m 2002). 12. PGS.TS NguyÔn T¨ng C−êng, KS. NguyÔn Hoµng Thanh M« pháng nhËn d¹ng tham sè bom ®¹n trong lßng ®Êt b»ng m¹ng N¬ron mê khi th«ng tin quan s¸t kh«ng chÝnh x¸c (T¹p chÝ: Nghiªn cøu khoa häc kü thuËt vµ C«ng nghÖ Qu©n sù Trung t©m KHKT vµ CNQS – 03/ 2003). 13. PGS.TS NguyÔn T¨ng C−êng, ThS. Mai Ngäc Anh, ThS. Lª Ngäc S¬n Tæng hîp hÖ x¸c ®Þnh to¹ ®é tèi −u thÝch nghi víi liªn hÖ ph¶n håi ë kªnh quan s¸t phi tuyÕn (T¹p trÝ Kü thuËt vµ Trang bÞ Tæng côc Kü thuËt -7/2002) 14. PGS.TS NguyÔn T¨ng C−êng, ThS Mai Ngäc Anh, ThS Lª Ngäc S¬n M« pháng ®éng häc ®iÒu khiÓn tªn löa tù dÉn víi hÖ x¸c ®Þnh to¹ ®é thÝch nghi trªn m¸y tÝnh (T¹p trÝ Kü thuËt vµ Trang bÞ Tæng côc Kü thuËt -7/2002) 15. TS. NguyÔn Xu©n C¨n, KS NguyÔn Huy Hoµng §iÒu khiÓn qu¸ tr×nh ®o trong bµi to¸n x¸c ®Þnh c¸c tham sè chuyÓn ®éng (Sè I/2002 T¹p chÝ KH&KT – HVKTQS) 16. TS NguyÔn Ngäc Quý, ThS NguyÔn Minh Hång, KS Ph¹m Xu©n Phang VÒ kh¶ n¨ng n©ng cao chÊt l−îng ®éng häc ®iÒu khiÓn thiÕt bÞ bay dïng m« h×nh biÕn tr¹ng th¸i hai chiÒu vµ ba chiÒu (Sè I/2004 T¹p chÝ KH&KT – HVKTQS) 17. ThS NguyÔn v¨n TiÕn, ThS §oµn ThÕ TuÊn, ThS NguyÔn §øc Thµnh Nghiªn cøu mét sè tham sè ¶nh h−ëng ®Õn hÖ thèng ®iÒu khiÓn cù ly cña Tªn löa ®¹n ®¹o (Sè III/2004 T¹p chÝ KH&KT – HVKTQS) 18. ThS D−¬ng Quèc TuÊn VÒ mét thuËt to¸n ®iÒu khiÓn tèi −u hÖ truyÒn ®éng ®iÖn biÕn tÇn ®éng c¬ kh«ng ®ång bé (Sè I/2005 T¹p chÝ KH&KT – HVKTQS) 19. PGS TS NguyÔn T¨ng C−êng, ThS D−¬ng Quèc TuÊn X©y dùng thuËt to¸n thÝch nghi ®iÒu khiÓn tõ th«ng Totor ®éng c¬ xoay chiÒu ba pha sö dông bé ®iÒu khiÓn vÐct¬ (Sè III/2005 T¹p chÝ KH&KT – HVKTQS) B¸o c¸o tæng kÕt khoa häc vµ kü thuËt §Ò tµi §Ò tµi cÊp Nhµ n−íc KC.03-09 312 20. TS. Lª Thµnh, TrÇn Ph−¬ng Nam S¬ ®å cÊu tróc hÖ thèng ®iÒu khiÓn Tªn löa chèng t¨ ng khi cã ®iÒu khiÓn thÝch nghi. (T¹p chÝ: Nghiªn cøu khoa häc kü thuËt vµ C«ng nghÖ Qu©n sù Trung t©m KHKT vµ CNQS – 12/ 2001) 21. PGS.TS Lª Hïng L©n, ThS. Lª ThÞ TuyÕt Nhung §¸nh gi¸ æn ®Þnh bÒn v÷ng hÖ thèng ®iÒu khiÓn ®èi t−îng mê (Héi nghÞ KHKT ®o l−êng toµn quèc lÇn thø IV- 2005) 22. PGS.TS Lª Hïng L©n, ThS. NguyÔn V¨n TiÒm X©y dùng thuËt to¸n ®iÒu khiÓn mê thÝch nghi ¸p dông ®Ó ®iÒu khiÓn ®èi t−îng chuyÓn ®éng trªn c¬ së bé ®¸nh gi¸ TSK (Héi nghÞ KHKT ®o l−êng toµn quèc lÇn thø IV – 2005) 23. PGS TS NguyÔn T¨ng C−êng,, TS Lª §×nh Thµnh, ThS TrÇn V¨n Hîp, KS NguyÔn Vò Hoµi Nam Ph©n tÝch cÊu tróc vµ thuËt to¸n cho c¸c hÖ thèng tù ®éng b¸m ¶nh ®éng (Héi nghÞ khoa häc lÇn thø 13 – kû niÖm 35 n¨m thµnh lËp HVKTQS, n¨m 2001) 24. PGS TS NguyÔn T¨ng C−êng, ThS Cao V¨n KiÖm, KS NguyÔn Vò Hoµi Nam X©y dùng hÖ ®o l−êng nhiÖt ®é kh«ng tiÕp xóc cÊp chÝnh x¸c cao nèi ghÐp m¸y tÝnh. (Héi nghÞ khoa häc lÇn thø 13 – kû niÖm 35 n¨m thµnh lËp HVKTQS, n¨m 2001) 25. PGS TS NguyÔn T¨ng C−êng, KS NguyÔn Vò Hoµi Nam øng dông xö lý ¶nh trong ®o l−êng x¸c ®Þnh c¸c th«ng sè gãc cña c¸c thiÕt bÞ bay.(Héi nghÞ khoa häc lÇn thø 13 – kû niÖm 35 n¨m thµnh lËp HVKTQS, n¨m 2001) 26. PGS TS NguyÔn T¨ng C−êng, TS Phan Quèc Th¾ng, KS Lª H¶i Hµ, KS NguyÔn Vò Hoµi Nam, ThS TrÇn Quèc HiÖp X©y dùng vµ ¸p dông thùc tÕ m¹ng ®o l−êng ®iÒu khiÓn trªn chuÈn phi ghÐp GPIB. (Héi nghÞ khoa häc kü thuËt ®o l−êng ViÖt Nam lÇn thø 3, n¨m 2003) 27. PGS.TS NguyÔn T¨ng C−êng, ThS Lª Hoµ B×nh, KS NguyÔn Vò Hoµi Nam NhËn d¹ng tÝn hiÖu Rada dïng m¹ng N¬ron (Héi nghÞ m« pháng -2003 HVKTQS) B¸o c¸o tæng kÕt khoa häc vµ kü thuËt §Ò tµi §Ò tµi cÊp Nhµ n−íc KC.03-09 313 II. S¸ch KHKT ®∙ ®−îc xuÊt b¶n. 1. CÊu tróc vµ lËp tr×nh c¸c hÖ xö lý tÝn hiÖu sè T¸c gi¶: NguyÔn T¨ng C−êng, Phan Quèc Th¾ng Nhµ xuÊt b¶n Khoa häc kü thuËt (2003) 2. CÊu tróc vµ lËp tr×nh hä vi ®iÒu khiÓn 8051 T¸c gi¶: NguyÔn T¨ng C−êng, Phan Quèc Th¾ng Nhµ xuÊt b¶n Khoa häc kü thuËt (2004) III. C¸c luËn v¨n tiÕn sÜ ®∙ ®−îc b¶o vÖ thµnh c«ng ë cÊp nhµ n−íc. 1. TS NguyÔn Hoµng Thanh, Ng−êi h−íng dÉn: PGS. TS NguyÔn T¨ng C−êng Nghiªn cøu thùc hiÖn ph−¬ng ph¸p nhËn d¹ng ®èi t−îng víi th«ng tin quan s¸t kh«ng ®Çy ®ñ trong dß t×m bom ®¹n d−íi lßng ®Êt. Ghi chó: ¸p dông m¹ng n¬ron 2. TS TrÇn Hoµi Nam, Ng−êi h−íng dÉn: PGS. TS NguyÔn T¨ng C−êng X©y dùng m« h×nh m« pháng ®éng häc ®iÒu khiÓn ®éng c¬ ®èt trong ë chÕ ®é kh«ng t¶i trªn c¸c ph−¬ng tiÖn c¬ giíi. Ghi chó: ¸p dông ®iÒu khiÓn thÝch nghi vµ m¹ng n¬ron 3. TS D−¬ng Quèc TuÊn, Ng−êi h−íng dÉn: PGS. TS NguyÔn T¨ng C−êng X©y dùng ph−¬ng ph¸p tæng hîp hÖ truyÒn ®éng b¸m vò khÝ sö dông ®éng c¬ ®iÖn xoay chiÒu ba pha ®iÒu khiÓn vÐct¬ Ghi chó: ¸p dông ®iÒu khiÓn tèi −u mê.