Các cấu trúc thông minh như mạng neuron nhân tạo, Logic mờ và hệ thống suy diễn neuro-fuzzy thích nghi (ANFIS)  được nghiên cứu, phát triển và ứng dụng. TS. Nguyễn Sỹ Dũng (Trường Đại học Tôn Đức Thắng) làm chủ nhiệm đề tài: “Thiết kế bộ điều khiển thông minh cho hệ thống giảm xóc và thiết lập hệ thống giám sát trực tuyến tình trạng kỹ thuật của tàu lửa cao tốc”.

Phạm vi nghiên cứu bao gồm:

- Xây dựng thuật toán tổng hợp mạng ANFIS theo mô hình dẫn động số dựa trên phương pháp chia bó có trọng và trường thế dữ liệu DPF;

- Thiết kế bộ điều khiển thông minh dựa trên ANFIS, logic mờ và thuật toán tiến hóa cho hệ thống giảm xóc của tàu lửa cao tốc kiểu bán chủ động và chủ động dùng MR damper, xét tới độ trễ đáp ứng cũng như tác động của yếu tố không chắc chắn và nhiễu tới hệ thống;

 - Ứng dụng thuật toán tổng hợp ANFIS, phương pháp xử lý

Đề tài được thực hiện dựa theo các bước sau:

Bước 1. Tìm ra vấn đề cần giải quyết dựa vào phân tích lý thuyết và thực nghiệm: Phân tích cấu trúc, tìm hiểu về cấu tạo, nguyên lý làm của cơ hệ cũng như phân tích đặc điểm ứng xử động lực học của cơ hệ để tìm ra vấn đề cần được hoàn thiện.

Bước 2. Tìm nhóm giải pháp cho một vấn đề: Nghiên cứu tổng quan để tìm ra một giải pháp khả dĩ.

Bước 3. Tìm giải pháp phù hợp: Từ nhóm các giải pháp khả dĩ đã được xác lập ở bước 2, để tìm giải pháp phù hợp nhất, có thể được thực hiện bởi:

- Cách 1: Chứng minh dựa trên cơ sở lý thuyết liên quan;

- Cách 2: Xây dựng mô phỏng để kiểm chứng trên máy tính;

- Cách 3: Xây dựng mô hình để tiến hành thí nghiệm kiểm chứng;

- Cách 4: Kết hợp hai trong ba hoặc cả ba cách nêu trên.

Trong đề tài này, các nội dung nêu ở mục 2 đều đã được thực hiện qua 4 bước nêu trên.

Sau 19 tháng, từ 01/04/2017 đến 30/10/2018 , sớm hơn dự kiến 5 tháng, nhóm đề tài đã có được kết quả là các thuật toán và các cấu trúc mới, đóng góp cho các lý thuyết liên quan đến:

- ANFIS - theo mô hình dẫn động số (data - driven mode).

- Điều khiển phi tuyến dựa trên ANFIS;

- Nhận dạng và dự báo trực tuyến khuyết tật xuất hiện trên cơ hệ cơ sở sử dụng trí tuệ nhân tạo và phân tích tính hiệu.

Các kết quả công bố trên tạp chí ScienceDirect, website của tạp chí Elsevier (https://www.journals.elsevier.com), Journal of Computer Science and Cybernetics, …

Có thể tìm đọc toàn văn Báo cáo kết quả nghiên cứu của Đề tài (Mã số 15731/2018) tại Cục Thông tin Khoa học và Công nghệ Quốc gia.

P.T.T (NASATI)