122(08)2014_tnkt

oµ Tạp chí Khoa học và Công nghệ

CHUYÊN SAN KHOA HỌC TỰ NHIÊN – KỸ THUẬT

Mục lục Trang

Ngô Đức Minh - Phân tích lưới điện kín và ứng dụng công nghệ facts cho điều khiển dòng công suất 3

Chu Đức Toàn - Ứng dụng bộ điều khiển mờ - nơ ron kết hợp FPGA điều khiển động cơ đồng bộ tuyến tính 9

Lê Thúc Định, Vũ Quốc Trụ, Trần Thị Hương - Phân tích dao động của tấm có cơ tính biến thiên chịu tác

dụng của lực khí động và nhiệt độ 15

Phạm Tuấn Anh, Chu Thị Hường, Nguyễn Hoàng Quân, Nguyễn Quang Uy, Nguyễn Xuân Hoài, Nguyễn

Văn Trường - Phát hiện tấn công phishing sử dụng lập trình gen và lựa chọn các đặc trưng 21

Nguyễn Trần Quốc Vinh, Nguyễn Văn Vương - Nghiên cứu dịch vụ Web để xây dựng hệ thống đăng nhập

một lần 27

Hàn Thị Thúy Hằng - Xác định hàm tương quan dự báo chỉ số nén lún từ một số chỉ tiêu cơ lý của đất dính khu

vực Thái Nguyên 35

Trần Duy Trinh, Trần Trọng Minh, Nguyễn Văn Liễn, Ngô Đức Minh - Giảm thiểu ảnh hưởng của lõm điện

áp trong hệ thống điện công nghiệp bằng bộ khôi phục điện áp động DVR 39

Hoàng Thị Cành, Nguyễn Hồng Tân, Phùng Thế Huân - Tối ưu hóa sơ đồ mạng theo chỉ tiêu thời gian và chi

phí sử dụng thuật toán di truyền 47

Vũ Văn Tâm, Phan Trọng Hanh - Nhúng văn bản tiếng Việt trong dữ liệu audio dựa vào đặc điểm của chữ

viết tiếng Việt 53

Lê Quang Minh, Triệu Xuân Hòa, Trần Thanh Thương - Phát triển các phương pháp dự phòng nâng cao độ

tin cậy của hệ thống 59

Dương Việt Hà, Chu Văn Tâm, Ma Văn Ngọc - Thiết lập quan hệ giữa mô đun biến dạng của đất từ kết quả

thí nghiệm trong phòng và hiện trường 67

Trương Thị Thảo, Nguyễn Thị Cúc - Nghiên cứu khả năng ức chế ăn mòn thép CT38 trong dung dịch HCl 1M

của dịch chiết cây thuốc lá Thái Nguyên 73

Nguyễn Đăng Đức, Đỗ Thị Nga - Xác định kẽm và mangan trong chè xanh Thái Nguyên bằng phương pháp

phổ hấp thụ nguyên tử F -AAS 79

Trương Tuấn Anh, Trần Hoài Linh, Nguyễn Đức Thảo - Khảo sát trên hợp bộ thí nghiệm CMC -356 khả

năng cải thiện sai số của rơle khoảng cách bằng mạng nơ -ron MLP 87

Vũ Như Lân, Nguyễn Tiến Duy, Trịnh Thúy Hà - Dự báo chuỗi thời gian mờ sử dụng đại số gia tử 95

Nguyễn Đức Thảo, Trần Hoài Linh, Phạm Văn Nam, Trương Tuấn Anh - Thiết kế thiết bị thu thập và tự

động nhận dạng thông minh tín hiệu điện tim sử dụng các công nghệ vi mạch khả trình 103

Nguyễn Thanh Hải - Xây dựng cơ sở dữ liệu phục vụ quản lý chất thải rắn sinh hoạt tại thành phố Thái

Nguyên, tỉnh Thái Nguyên 111

Trần Thị Phả, Vũ Văn Biển, Nguyễn Thị Hảo, Hứa Văn Đáo, Vương Văn Ánh - Kết quả bước đầu nghiên

cứu xây dựng mô hình chưng cất tinh dầu cam, bưởi phục vụ xử lý rác thải xốp 117

Nguyễn Ngọc Anh, Phan Đình Binh - Ứng dụng công nghệ tin học và máy toàn đạc điện tử xây dựng lưới

khống chế đo vẽ phục vụ công tác thành lập bản đồ địa chính xã Chi Thiết, Sơn Dương, Tuyên Quang 123

Nguyễn Mạnh Đức - Ứng dụng mẫu thiết kế xây dựng mô hình giải một số bài toán hồi quy 129

Journal of Science and Technology

122(08)

N¨m 2014

Lê Thị Huyền Linh, Đặng Ngọc Trung - Ứng dụng nhận dạng nhiễu trên cơ sở mạng nơron cho bình phản ứng

khuấy trộn liên tục 137

Lại Khắc Lãi - Điều khiển công suất tác dụng và công suất phản kháng của biến tần một pha nối lưới 143

Lê Kim Hùng, Vũ Phan Huấn - Xây dựng tập tin comtrade bằng Matlab để đánh giá chức năng định vị sự cố

trên rơle bảo vệ 149

Trần Xuân Minh – Một phương pháp điều khiển tối ưu phản hồi trạng thái cho hệ thống ổ đỡ từ chủ động 4

bậc tự do rotor cứng 155

Nguyễn Đình Hòa – Thiết kế bộ điều khiển LQR dịch chuyển có chọn lọc các điểm cực 161

Hoàng Đức Quỳnh, Nguyễn Đình Hòa, Nguyễn Doãn Phước – Một số phương pháp thiết kế bộ điều khiển dự

báo cho đối tượng van mở nhanh 167

Nguyễn Thanh Mai – Định lý điểm bất động sử dụng một điều kiện co trong không gian metric được sắp thứ tự

bộ phận 173

Nguyễn Đức Lạng – Điểm bất động chung cho các ánh xạ không giao hoán, không liên tục trong không gian

metric nón 179

Ngô Đức Minh Tạp chí KHOA HỌC & CÔNG NGHỆ 122(08): 3 - 8

3

PHÂN TÍCH LƯỚI ĐIỆN KÍN VÀ ỨNG DỤNG CÔNG NGHỆ FACTS

CHO ĐIỀU KHIỂN DÒNG CÔNG SUẤT

Ngô Đức Minh*

Trường Đại học Kỹ thuật Công nghiệp – ĐH Thái Nguyên

TÓM TẮT Nỗ lực của bài báo là phối hợp giữa phương pháp phân tích lưới điện truyền thống với mô phỏng

bằng Matlab để trình bày những hoạt hoạt động cơ bản của hệ thống điện thông qua một mô hình

nghiên cứu tối giản nhưng vẫn đảm bảo tính tổng quát, trong đó có ứng dụng công nghệ FACTS.

Nội dung chính gồm: Xây dựng một mô hình lưới điện kín điển hình được suy ra từ những sơ đồ

chuẩn của IEEE để phục vụ chung cho nhiều hướng nghiên cứu; Phân tích lưới, đánh giá những

yếu tố ảnh hưởng đến dòng công suất trong lưới và xét riêng cho một yếu tố cụ thể là điện áp nút;

Ứng dụng công nghệ FACTS với thiết bị STATCOM-PWM bù công suất phản kháng để điều

chỉnh điện áp nút và do đó điều khiển dòng công suất trong lưới; Mô hình mô phỏng bằng Matlab-

Simulink lưới điện kín có STATCOM-PWM với cấu hình nghịch lưu Multi-level; Phân tích đánh

giá các kết quả nghiên cứu thu được và đề xuất các nghiên cứu tiếp theo.

Từ khóa: Lưới điện kín, DCS, STATCOM-PWM, Điện áp nút, multi-level, FACTS

ĐẶT VẤN ĐỀ*

FACTS (Flexible Alternating Current

Transmission Systems) được đề xuất đầu tiên

vào năm 1988 ở viện EPRI (Electric Power

Research Institute) tại Hoa Kỳ. Đây là khái

niệm về một hệ thống điện linh hoạt. Có

nghĩa là các thông số của hệ thống được điều

khiển, đáp ứng nhanh chóng theo đầu vào

cũng như khi thay đổi điểm làm việc.

Công nghệ FACTS dựa trên cơ sở các bộ biến

đổi VSI (Voltage Source Inverter), VCS

(Voltage Source Converter) công suất lớn

[1],[2]. Do sự phát triển của công nghệ sản

xuất các thiết bị điển tử công suất lớn như

GTO, IGTO, IGBT,… đã cho phép ứng dụng

vào hệ thống điện nhằm nâng cao khả năng

điều khiển dòng công suất (DCS) cả về độ

lớn, phương chiều và chất lượng trong lưới

điện kín. Đây là thế mạnh chính giúp cho

FACTS ra đời và phát triển bền vững. Cho

đến nay, FACTS đang ngày càng phát triển ở

hầu hết các nước trên thế giới. Vì thế, vấn đề

tiếp cận và ứng dụng công nghệ FACTS là tất

yếu cho giảng dạy, nghiên cứu và ứng dụng

trong hệ thống điện Việt Nam.

FACTS là tập hợp rất phong phú của nhiều

thiết bị. Tuy nhiên, có thể chia ra thành các

* Tel: 0982 286428

nhóm chính theo hình thức kết nối: nối tiếp,

song song, hỗn hợp. Đặc tính hoạt động của

chúng được suy ra từ hai kiểu bù nối tiếp và

bù song song lý tưởng.

Hình 1. Mô hình lưới điện kín 2 nguồn, 5 nút

Khi phân tích một lưới điện kín, giả sử theo

một mô hình đã được IEEE chuẩn hóa như

trên hình 1, các thuật toán được áp dụng

nhằm xác định chỉ ra độ lớn, phương chiều

dòng công suất trên các tuyến đường dây và

tối ưu hóa bài toán này theo một tiêu chí nào

đó nhằm đáp ứng yêu cầu cụ thể trong vận

hành hệ thống điện [3],[4].

Tuy nhiên, nếu không kể đến chế độ sự cố

nặng có thể gây tan rã lưới (phạm vi bài báo

này không xét đến chế độ sự cố nặng), trong

thực tế các thông số vận hành hệ thống vẫn có

thể vượt ra ngoài phạm vi các điều kiện đầu


4

của bài toán tối ưu đưa trạng thái hệ thống xa

rời chế độ tối ưu đặt ra.

Những thông số thường bị thay đổi đó là:

- Tổng trở đường dây bị thay đổi trong trường

hợp đóng hoặc cắt một lộ trong cặp đôi đường

dây song song;

- Thay đổi tải tại các nút;

- Điện áp nút thay đổi do các thao tác đóng

cắt trong lưới: đóng cắt tải, đường dây, máy

biến áp, nguồn… hoặc do ngắn mạch xa.

Các tác động trên đều làm thay đổi DCS trên

đường dây, dịch chuyển điểm phân bố công

suất ban đầu dẫn đến xuất hiện những trạng

thái bất thường. Ví dụ như: xuất hiện những

đường dây không mang tải, hoặc chỉ mang tải

một thành phần P hoặc Q, hoặc đổi chiều

DCS, hoăc DCS P và Q ngược chiều nhau.

Theo cách tiếp cận này, tác giả đề xuất hướng

nghiên cứu của bài báo theo 2 nội dung chính:

- Phân tích lưới nhằm tường minh hóa bản

chất vật lý của hoạt động lưới điện, những tác

động làm thay đổi DCS.

- Ứng dụng công nghệ FACTS điều chỉnh

dòng công suất trong lưới theo mong muốn.

PHÂN TÍCH LƯỚI

Hình 2. Sơ đồ cơ bản lưới điện kín

Nguyên lý chung

Trong lưới điện kín, một nút phụ tải bất kỳ

đều có khả năng được cấp điện ít nhất là từ

hai phía. Thực chất sơ đồ lưới trên hình 1 hay

những lưới phức tạp hơn đều có thể được xem

như là sự mở rộng từ một dạng sơ đồ cơ bản

như sơ đồ trên hình 2 với 03 nút A, B, C ; 05

tuyến đường dây L1… L5; 02 nguồn cung

cấp N1 và N2.Biểu thức tổng quát tính dòng

công suất chạy trên các đường dây được xác

định theo (1) và (2), [3]:

Nếu tính từ phía N1:

Hoặc tính từ phía N2:

Giả thiết, thông số các đường dây của sơ đồ

ghi trong bảng 1,

Bảng 1. Thông số đường dây

Thông số đường dây

km ro xo R jX Z

Tổng 110 14.3 48.4 14.3+48.4i

L1 22 0.13 0.44 2.86 9.68 2.86+9.68i

L2 22 0.13 0.44 2.86 9.68 2.86+9.68i

L3 22 0.13 0.44 2.86 9.68 2.86+9.68i

L4 22 0.13 0.44 2.86 9.68 2.86+9.68i

L5 22 0.13 0.44 2.86 9.68 2.86+9.68i

Xét chế độ đặc biệt, các phụ tải có giá trị

giống nhau, cụ thể ghi trong bảng 2

Bảng 2. Phụ tải tại các nút

Phụ tải tại các nút

S P Q S

Sa 5 1 5+j1

Sb 5 1 5+j1

Sc 5 1 5+j1

Trường hợp thứ nhất: Thông số nguồn giống

nhau cả về độ lớn và góc pha.

Áp dụng (1) và (2) tính được công suất chạy

trên các đoạn đường dây và kết quả thu được

thể hiện trên biểu đồ hình 3. Trong đó, chiều

DCS đã quy ước theo chiều mũi tên trên sơ đồ

hình 1. Nếu công suất âm sẽ được hiểu là

dòng công suất thực trên đường dây đó ngược

chiều mũi tên.

Hình 3. Biểu đồ dòng công suất

Quan sát hình 3 thấy hai đường dây L3 và L4

không mang tải. Nếu thay đổi thông số đường

)2(

')(3

112

24

Z

ZS

Z

UUUSS

n

i

iiNNpdm

N

)1()(3

121

11

Z

ZS

Z

UUUSS

n

i

iiNNpdm

N


5

dây, DCS trên các đường dây sẽ thay đổi

theo. Ví dụ:

- Thay đổi giảm một nửa chiều dài của

L2=11km, tương đương chế độ chuyển từ một

sang vận hành hai đường dây song song. Kết

quả tính thể hiện trên biểu đồ hình 4 cho thấy

DCS trên L3 và L4 khác không. DCS được

tăng cường từ phía nguồn N1.

Hình 4. Giảm L2, DCS trên L3 dương

- Tăng gấp đôi chiều dài của L2=44km, kết

quả tính thể hiện trên biểu đồ hình 5 cho thấy

DCS trên L3 và L4 âm (đổi chiều), DCS được

tăng cường từ phía nguồn N2.

Hình 5. DCS trên L3 và L4 đổi chiều

Trường hợp thứ hai: Thông số nguồn khác

nhau cả về độ lớn và góc pha.

a) Hai nguồn chùng pha nhưng khác nhau về

độ lớn, giả sử

UN1=108 kV,

UN2=106 kV.

Theo (1), dòng công suất trên các đường dây

tính được thể hiện trên biểu đồ hình 6.

Hình 6. DCS trên đường dây khi UN1 UN2

Trong đó, thành phần DCS không cân bằng

có thể được tách riêng và thể hiện trên biểu

đồ hình 7.

Hình 7. DCS không cân bằng khi UN1 UN2

Từ biểu đồ hình 7 cho thấy DCS tác dụng P

chạy từ nguồn có điện áp cao sang phía nguồn

có điện áp thấp, còn đối với DCS phản kháng

Q thì ngược lại (dòng chậm sau 900). Trên

đường dây dòng công suất P và Q chạy ngược

chiều nhau.

b) Hai nguồn khác nhau cả về pha và độ lớn,

giả sử:

UN1 = 137.0108 kV,

UN2 = 194.0106 kV.

Kết quả tính toán thu được thể hiện trên biểu

đồ hình 8.

Hình 8. Dòng công suất P,Q

Nhận xét: Các biểu đồ trên đã làm rõ công

thức (1) và (2). Xét trong trường hợp này,

DCS trên một đoạn đường dây phụ thuộc vào

hai yếu tố, đó là:

- Tổng trở của đường dây,

- Độ chênh thế giữa hai đầu đường dây.

Trong đó, sự khác nhau về góc pha thực chất

là khác nhau về trị số điện áp xét theo thời

gian tức thời (độ chênh thế). Rõ ràng, DCS

tác dụng vẫn có chiều từ phía nguồn N2 có

điện áp 106kV thấp hơn sang phía nguồn N1

có điện áp 108kV cao hơn vì N2 có góc phát

sớm hơn. Hay có thể điễn đạt điều này theo

cách khác thông qua mô hình lưới điện kín có

sơ đồ như trên hình 9.

Hình 9. Mô hình lưới điện kín 2 nguồn

DCS tác dụng P và DCS phản kháng Q được

xác định theo (3) và (4), [4].

sin21

2

XVV

PL

NN

N

(3)

)(cos

1

221

2 VV

XVVQ

N

N

L

NN

N

(4)


6

Trong đó, để chỉ giá trị điện áp dùng ký hiệu

là chữ V; hiệu góc pha của điện áp của hai

nguồn là = 1 - 2.

Như vậy, dòng công suất trên đường dây có

thể thay đổi thông qua điều chỉnh giá trị điện

áp nút hoặc thay đổi tổng trở đường dây. Bài

báo này lựa chọn giải pháp điều chỉnh điện áp

nút bằng thiết bị bù song song là STATCOM-

PWM. Bởi lẽ, với một nút xa nguồn thì việc

điều chỉnh điện áp thực hiện từ máy phát là

bất cập (công nghệ cũ). Mặt khác trong một

lưới phức tạp có nhiều nút, việc lựa chọn vị

trí và số lượng STATCOM cũng là một bài

toán khó mà các kỹ sư năng lượng phải đối

mặt. Tuy nhiên, trong thực tế lưới điện

thường có cấu trúc không quá phức tạp. Các

nghiên cứu áp dụng cho sơ đồ trên hình 2 là

hoàn toàn đảm bảo tính tổng quát.

ỨNG DỤNG STATCOM-PWM ĐIỀU

CHỈNH DÒNG CÔNG SUẤT

Lựa chọn STATCOM

Thay cho cấu hình STATCOM trước đây

thường sử dụng các van bán dẫn Thyristor có

điều khiển góc mở chậm nên DCS phản

kháng do STATCOM phát ra có chất lượng

thấp, độ méo dạng sin càng lớn khi góc

càng lớn, ví dụ như trên hình 10, [5].

Hình 10. Dòng điện của STATCOM–PWM

Trong những năm gần đây, các STATCOM

đã có nhiều tiến bộ về cả cấu trúc mạch lực và

hệ điều khiển. Trong bài báo này, ứng dụng

STATCOM-PWM có cấu hình cao được mô

tả trên hình 11.

Trong đó:

- Các Bridge1 và Bridge2 dùng van TGBT

làm việc theo nguyên lý PWM,

- Hệ điều khiển được áp dụng phương pháp

điều chế véc tơ không gian SVM, nghịch lưu

multi-level, [5],[6],[7],[8].

Hình 11. Cấu trúc sơ đồ khối của STATCOM-PWM

Thiết kế sơ đồ mô phỏng STATCOM-

PWM trong lưới điện kín

Mục tiêu đề ra cho STATCOM-PWM:

- Bù điện áp nút để điều chỉnh DCS trên

đường dây;

- Ổn định dao động công suất trong trường

hợp điện áp bị kích động từ phía nguồn.

Từ đó, cấu trúc mô phỏng bằng Matlab của

lưới điện kín trên hình 2 có STATCOM-

PWM được thiết kế như hình 12.

Hình 12. Cấu trúc sơ đồ mô phỏng bằng Matlab

lưới điện kín có STATCOM-PWM Trên hình 12, vị trí kết nối STATCOM-PWM

được tính chọn tại nút A. Các mục tiêu của

thiết kế đạt được thể hiện qua các kết quả mô

phỏng như sau:

Hình 13: Khi STATCOM chưa hoạt động, ở

chế độ đối xứng trong khoảng từ (0-5)s,

đường dây L3 hầu như không tải.

Hình 13. DCS trên L3

Hình 14a: Sau thời điểm 5s, khi phụ tải Sb

(hoặc Sc) có biến động (giả thiết đóng tải

5MVA), điện áp tại các nút thay đổi, tương

ứng DCS trên các đường dây thay đổi. Khi đó

0.78 0.8 0.82 0.84 0.86 0.88 0.9 0.92 0.94

-1

0

1

Ua

, Ia

(p

u)

Time (s)

Ia Ua

0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8

-2

0

2

Time (s)

P3

,Q3

(M

W,M

VA

r)


7

STATCOM sẽ bù công suất phản kháng Q

trên đường dây L2 để bù (tăng) áp tại nút A,

do đó sẽ tăng thêm khoảng 1,5MW lượng

DCS tác dụng P truyền tải trên L3 từ A đến B,

công năng thiết kế của đường dây L3 được

đưa vào khai thác. Kết quả mô phỏng thấy rõ

khi so sánh với hình 14b không có

STATCOM. Tuy nhiên, mức bù của

STATCOM đã được tính theo giới hạn phát

nóng của đường dây L2, đồng thời có kể tới

sự phối hợp của L1.

Hình 14a. Điện áp trên L2

Hình 14b. DCS trên L2 khi có STATCOM-PWM

Hình 14c. DCS trên L2 khi không có STATCOM

Mặt khác, STATCOM còn có ý nghĩa ổn định

điện áp nút và do đó ổn định DCS khi điện áp

bị kích động từ phía nguồn. Giả sử điện áp

nguồn N1 thay đổi như bảng 3

Bảng 3. Điện áp nguồn N1 thay đổi

Thời gian (s) 0 0.20 0.30 0.4

Điện áp nguồn N1 (pu) 1.0 1.08 0.92 1.0

Kết quả mô phỏng thu được chỉ ra trên hình

14a, hình14b và hình 14c. Số liệu cụ thể đo

được trên bảng 4 cho thấy mức dao động điện

áp tại điểm A khi không có STATCOM lớn

hơn 5 lần so với khi có STATCOM

(0,13/0,025), hình 14a. tương ứng so sánh

mức dao động DCS trên đường dây L2 là 3

lần (1,57/0,5) hình 14b,c.

Hình 15: Dòng điện bù của STATCOM luôn

có dạng sin (không bị méo) kể cả khi đổi

chiều dòng bù tại thời điểm 0.3s chuyển từ

dòng điện cảm chậm sau điện áp 900 sang

dòng điện dung vượt trước điện áp 900.

Bảng 4. Mức dao động điện áp và DCS

Đường dây L2 Không có

STATCOM

Có

STATCOM

Dao động điện áp

Điện áp max

(pu)

1,07 1,00

Điện áp min

(pu)

0,94 0,975

Biên độ dao

động

0,13 0,025

Dao động DCS

DCS max (pu) 5,67 4.8

DCS min (pu) 4,20 4.3

Biên độ dao

động

1,57 0,5

Hình 15. Dòng điện bù của STACOM-PWM

Hình 16: Dòng và áp trên L3 thay đổi liên tục

nhưng vẫn không méo dạng, đảm tốt tiêu

chuẩn chất lượng điện năng trong truyền tải.

Hình 16. Điện áp và dòng điện trên L3

KẾT LUẬN

Nội dung bài báo đã cô đọng khối lượng kiến

thức tổng hợp rộng rãi từ nhiều nguồn tài liệu

chuyên ngành Hệ thống điện thông qua việc

phân tích một số hoạt động cơ bản của một lưới

điện kín, những ứng dụng của FACTS. Mô hình

nghiên cứu đơn giản nhưng lại đảm bảo tính

tổng quát, tính kế thừa và tính phát triển.

Tác giả hy vọng đây là sản phẩm đóng góp

thêm cho nguồn tài liệu tham khảo đối với các

sinh viên, học viên chuyên ngành hệ thống

điện. Qua đây đó cũng có nhiều câu hỏi có thể

0.15 0.2 0.25 0.3 0.35 0.4 0.45

-1

0

1

Time (s)

U,I s

tatc

om

(p

u)

0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.80

2

4

6

Time (s)

P2

, Q2

(M

W, M

VA

r)

0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.80

2

4

6

Time (s)

P2

, Q2

(M

W, M

VA

r)

0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.80.9

1

1.1

Time (s)

U2

(p

u)

0.3 0.35 0.4 0.45 0.5-2

0

2

time (s)

u2

(p

u),

i2

(kA

)


8

được đặt ra, ví dụ: Trong thực tế, nếu những

đoạn đường dây cao áp Uđm ≥110 kV với

chiều dài hàng trăm km (L4 ≥ 100km), khi

DCS tác dụng bằng 0 thì điều gì xảy ra? Tính

kinh tế - kỹ thuật như thế nào?

Phạm vi bài báo này tác giả mới chỉ đề cập đến

một yếu tố ảnh hưởng đến phân bố DCS trong

lưới điện kín là điện áp nút. Những yếu tố khác

sẽ được đề cập trong bài báo tiếp theo.

TÀI LIỆU THAM KHẢO

1. Xiao-Ping Zhang, Christian Rehtanz, Bikash

Pal. Flexible AC Transmission Systems:

Modelling and Control.

2. Narain G. Hingorani, Laszlo Gyugyi.

Understanding FACTS_ Concepts and Technology

of Flexible AC Transmission Systems.

3. Enrique Acha, Claudio R. Fuerte-Esquivel,

Hugo Ambriz-Pe´rez, Ce´sar Angeles-Camacho.

FACTS Modelling and Simulation in Power

Networks.

4. P.Kundur, Power System Stability and Control.

5. E. Acha, V.G. Agelidis, O. Anaya Lara, T.J.E.

Miller. Power Electronic Control in Electrical

Systems.

6. Ngoducminh, Letienphong. Application of

bidirectional power converters to overcome some

disadvantages of SVC substation. Journal of

Energy and Power Engineering, USA

7. Giroux P., Sybille G., Power System simulation

Laboratory, IREQ Hydro-Quybec.

8. Ph.D. Thesis, M.Sc. Mariusz Malinowski.

Sensorless Control Strategies for Three - Phase

PWM Rectifiers. Warsaw, Poland – 2001.

SUMMARY

ANALYSE CLOSED GRID AND APPLY FACTS TECHNOLOGY

TO CONTROL POWER FLOW

Ngo Duc Minh* College of Technology - TNU

This paper combines the traditional method to analyse grid and Matlab simulation that present

basic operations of power system in a simple model using FACTS technology. Main contents

include: Building a typical closed grid model provided from standard diagram of IEEE to serve

many different researches; Analysing grid, evaluating factors that affect on power flow in grid, and

considering a particular factor being node voltage; Using STACTCOM-PWM in FACTS

technology to compensate reactive power in grid to adjust node voltage and power flow on the

line; Simulating closed grid in Matlab/Simulink having STATCOM-PWM in forming multilevel

inverter; Analysing and evaluating received research results and proposing further researches.

Keywords: Closed grid, DCS, STATCOM-PWM, node voltage, multi-level, FACTS

Ngày nhận bài:01/7/2014; Ngày phản biện:21/7/2014; Ngày duyệt đăng: 25/8/2014

Phản biện khoa học: TS. Nguyễn Đức Tường – Trường Đại học Kỹ thuật Công nghiệp - ĐHTN

* Tel: 0982 286428

Chu Đức Toàn Tạp chí KHOA HỌC & CÔNG NGHỆ 122(08): 9 - 14

9

ỨNG DỤNG BỘ ĐIỀU KHIỂN MỜ - NƠ RON KẾT HỢP FPGA

ĐIỀU KHIỂN ĐỘNG CƠ ĐỒNG BỘ TUYẾN TÍNH

Chu Đức Toàn*

Trường Đại học Điện lực

TÓM TẮT Công nghệ FPGA là công nghệ mảng lập trình được dạng trường, một hệ thống điều khiển mờ

(FC) kết hợp với mạng nơ ron hàm cơ sở xuyên tâm (RBF NN) được áp dụng cho động cơ đồng

bộ tuyến tính nam châm vĩnh cửu (PMLSM) trong bài báo. Đầu tiên, mô hình toán học của động

cơ đồng bộ tuyến tính nam châm vĩnh cửu được xác định, tiếp đó để nâng cao chất lượng của hệ

thống điều khiển PMLSM một bộ điều khiển mờ cùng với bộ chỉnh định thông số luật mờ được

thiết kế cho vòng điều chỉnh vị trí hệ thống điều khiển PMLSM để chống lại sự ảnh hưởng của

tính chất của hệ và tải ngoài. FPGA sử dụng phương pháp graph trạng thái lập trình để thực thi bộ

điều khiển trên và ngôn ngữ mô tả phần cứng dùng để mô tả sơ đồ graph trạng thái. Cuối cùng hệ

thống thực nghiệm được xây dựng để kiểm nghiệm tính hiệu quả của thiết kế cho kết quả tốt.

Từ khóa: Mảng cổng lập trình được dạng trường (FPGA); bộ điều khiển mờ - nơ ron (NFC);

động cơ đồng bộ tuyến tính nam châm vĩnh cửu (PMLSM); graph trạng thái (FSM); ngôn ngữ mô

tả phần cứng (VHDL)

MỞ ĐẦU*

Động cơ đồng bộ tuyến tính ngày càng được

sử dụng phổ biến trong lĩnh vực tự động hóa

do độ chính xác cao, đáp ứng nhanh. Tuy

nhiên do PMLSM không có vitme và đai ốc

nên tải trọng thay đổi trong quá trình chuyển

động sẽ ảnh hưởng tới chất lượng vị trí điều

chỉnh. Để giải quyết vấn đề này nhiều kỹ

thuật điều khiển thông minh như: điều khiển

mờ, điều khiển nơ ron,..đã được ứng dụng.

Mặc dù bộ điều khiển mờ - nơ ron (NFC) hay

bộ điều khiển mờ (FC) cần rất nhiều phép tính

nhưng bộ xử lý tín hiệu số DSP và mảng lập

trình được dạng trường FPGA có thể đáp ứng

được. Đặc biệt FPGA với đặc điểm lập trình

cứng, khả năng tính toán nhanh, chu trình

thiết kế ngắn, công suất tiêu thụ thấp thích

hợp hơn DSP để thực thi hệ thống số. Trước

đây đã thiết kế bộ điều khiển mờ tự kiểm soát

hoạt động trên rô bốt hay bộ điều khiển mờ

trượt cho động cơ đồng bộ tuyến tính đều

thực thi trên FPGA. Nhưng do cơ chế suy

luận mờ xử lý song song nên tiêu tốn rất

nhiều tài nguyên của FPGA, vì vậy mà số luật

hợp thành hữu hạn sẽ được sử dụng. Để giải

* Tel: 0982 917093, Email: [email protected]

quyết vấn đề tài nguyên trong FPGA, phương

pháp biểu đồ trạng thái FSM cùng với bộ

nhân, bộ cộng, so sánh và thanh ghi,…sẽ

được sử dụng trong bài báo. Do biểu đồ trạng

thái FSM thuộc nhóm phương pháp xử lý

tuần tự cho nên tài nguyên sử dụng sẽ giảm

đáng kể. Bài báo này sử dụng một chip FPGA

là Altera Stratix II EP2S60F672C5 có 48,352

ALUTs, tối đa 492 user I/O pins, 36 DSP

blocks, 2.544.192 bít of Ram và một Nios II

processor được nhúng trong FPGA. Sau cùng

hệ thống thực nghiệm bao gồm một bo mạch

FPGA, một bộ biến đổi và một PMLSM sẽ

được tạo ra để kiểm nghiệm tính chính xác

của thiết kế.

CẤU TRÚC BỘ ĐIỀU KHIỂN MỜ - NƠ

RON TRÊN CƠ SỞ FPGA

Kiến trúc nội của NFC trên FPGA bao gồm

bộ phận chỉ định vị trí, NFC cho vòng điều

khiển vị trí, bộ điều khiển tỷ lệ (P) cho vòng

điều chỉnh tốc độ và bộ điều khiển véc tơ dòng

cho PMLSM tất cả thực thi trên một FPGA.

Mô hình toán học của PMLSM

Mô hình động của một PMLSM điển hình

được mô tả trên trục tọa độ động bộ như sau:


10

d

d

q

d

q

d

d

sd vL

ixL

Li

L

R

dt

di 1

(1)

p

q

f

d

d

qdp

q

dqx

Lv

Li

Lq

Rsix

L

L

dt

di..

1

(2)

Trong đó vd, vq là thành phần điện áp trên trục

d và q

Id, iq là thành phần dòng điện trên trục d và q

Ld, Lq là thành phần điện cảm trên trục d và q

px

.

là tốc độ dịch chuyển

τ là bước cực

Lực điện từ được tính như sau:

qdqde iiLLF ])[(2

3

(3)

Vòng điều khiển dòng của PMLSM dựa trên

cơ sở điều chế véc tơ. Nếu chỉnh định id = 0

thì mô hình PMLSM sẽ được tách biệt, lúc đó

điều khiển PMLSM sẽ trở lên dễ dàng giống

động cơ tuyến tính một chiều. Sau khi đơn

giản hóa và xem xet thành phần tải trọng cơ

khí, mô hình của PMLSM là:

qtqfe iKiF

2

3 (4)

Với ftK

2

3 (5)

Và phương trình đặc tính cơ của PMLSM là:

dt

dxB

dt

xdMFF

p

m

p

mLe 2

2

(6)

Trong đó Fe, Kt, Mm, Bm, FL tương ứng là lực

điện từ, hằng số lực, tổng khối lượng của các

thành phần dịch chuyển, hệ số ma sát nhớt và

ngoại lực.

NFC trong vòng điều chỉnh vị trí

Cấu trúc của NFC bao gồm một FC, bộ chỉnh

định tham số trên cơ sở RBF NN, được mô tả

chi tiết như sau:

Bộ điều khiển mờ FC:

Sai lệnh bám và sự thay đổi sai lệnh được

định nghĩa là:

)()()( kxkxke pm (7)

)1()()( kekeke (8)

e, de, uf tương ứng là đầu vào và đầu ra của

FC. Thiết kế của FC như sau:\

- Cho e, de là các biến đầu vào của FC và các

biến ngôn ngữ là E và dE. Tập mờ của E và

dE theo thứ tự là A0, A1, A2, A3, A4, A5, A6

và B0, B1, B2, B3, B4, B5, B6.Các hàm thuộc

này đều là hàm tam giác đối xứng.

- Tính toán giá trị hàm thuộc ứng với các đầu

vào e và de. Ta thấy với bất kỳ giá trị đầu vào

nào thì luôn chỉ có hai hàm thuộc cho giá trị

khác 0, được tính như sau:

2)( 1 ee

e i

Ai

; )(1)(

1ee

ii AA

(9)

- Lựa chọn luật mờ ban đầu từ đặc tính đáp

ứng động học như: IF e is Ai and ∆e is Bj

THEN uf is cj,i (10). Trong đó I và j = 0 – 6,

Ai và Bj là các số mờ, cj,i là các số thực.

- Bộ điều khiển FC trong bài báo sử dụng bộ

mờ hóa singleton, luật suy luận Prod, phương

pháp giải mờ trọng tâm. Mặc dù có tổng cộng

49 luật hợp thành nhưng chỉ có 4 luật có đầu

ra khác 0. Vì vậy (10) có thể thay thế bởi biểu

thức (11).

mn,

1i

in

1j

jm

*

nm,1i

1n

1j

jm

B

*

A

1i

in

1j

jm

B

*

Anm,

f dcΔ

(de)μ(e)μ

(de)μ(e)[μc

de)(e,u

mn

mn

(11)

Hình 1. Sơ đồ khối điều khiển của PMLSM

Kt

mm BSM

1 S

1

Xp

FL

Fe -

+

i*q


11

Hình 2. Mạng RBF NN

Mạng nơ ron RBF NN:

Mạng RBF trong bài báo gồm có 3 lớp: 1 lớp

vào, 1 lớp ẩn và 1 lớp đầu ra. Mạng RBF có 3

đầu vào u(k), xp(k-1) và xp(k-2). Dạng véc tơ: T

pp kxkxkuX )]2(),1(),([ (12)

Hàm đa biến Gauss dùng làm hàm kích hoạt

trong lớp ẩn:

qrcX

xh

r

r

r ...4,3,2,1,2

exp)(2

2

(13)

Trrrr cccc 321 ,,

Đầu ra của mạng RBF là:

q

r

rrrbf hwx1

(14)

Trong đó rbfx là các giá trị đầu ra; wr, hr là

các trọng số và đầu ra của nơ ron thứ r. Hàm

năng lượng sai số: 22

2

1)(

2

1nnprbf exxJ

(15)

Theo phương pháp ngược hướng gradient thì

trọng số, tâm hàm và bề rộng hàm được huấn

luyện bằng công thức:

)()()()1( khkekwkw rnnrr (16)

)(

)()()()()()()1(

2k

kckXkwkhkekckc

r

rss

rrnnrsrs

(17)

)(

)()()()()()()1(

3

2

k

kckXkwkhkekk

r

rs

rrnnrsrs

(18)

Trong đó r = 1, 2, 3,…q; s = 1, 2, 3; η là hệ số

huấn luyện.

r

r

r

q

r

r

rbf

u

p kuchw

u

xx

2

1

1

)(

(19)

Bộ điều chỉnh thông số cho FC

Phương pháp ngược hướng gradient được sử

dụng để điều chỉnh FC. Hiệu chỉnh thông số

FC nhằm cực tiểu hóa bình phương sai lệnh

giữa vị trí dịch chuyển và đầu ra của mô hình

tham chiếu. Hàm năng lượng sai số:

22 )(2

1

2

1pme xxeJ (20)

Các tham số cm,n được điều chỉnh như sau:

nm

e

nmc

Jc

,

,

(21)

m = j, j+1; n=i, i+1; α là hệ số hiệu chỉnh, vi

phân của Je là: nm

f

f

p

nm

e

c

u

u

xe

c

J

,,

(22)

Ta có: mn

nm

fd

kc

ku,

, )(

)(

(23)

sử dụng công thức Jacobi (19) suy ra:

2

1

1

)()()(

r

r

r

q

r

rip

rbf

ip

f

p kuchwKK

u

xKK

u

x

(24)

thay (23), (24) vào (22) ta có công thức hiệu

chỉnh các tham số cm,n sau:

2

1

1

,,

)())(()(

r

rq

r

rrmnipnm

kuchwdKKkekc

(25)

Với m = j, j+1; n = i, i+1.

Cấu trúc nội của FPGA điều khiển PMLSM

được đề xuất là: FPGA là Altera Stratix II

EP2S60F672C5 có 48352 ALUTs, tối đa 718

cổng vào/ra, một bộ xử lý nhúng Nios II tạo

lên một SoPC. Trong đó IP điều khiển bao

gồm NFC điều chỉnh vị trí, bộ điều chỉnh tốc

độ P, bộ điều khiển dòng và bộ biến đổi tọa

độ, bộ điều chế véc tơ không gian...

xrbf

Σ

u(k)

xp(k-1)

xp(k-2)

+

-

enn h1 w1

h2 w2

hq wq

Lớp đầu vào Lớp ẩn Lớp đầu ra

xp(k)


12

Hình 3. Mô hình thực nghiệm

Một biểu đồ trạng thái dùng để mô tả NFC và

bộ điều khiển P: sử dụng các bộ cộng, bộ

nhân, các thanh ghi..., thao tác qua 111 bước

để tính toán tất cả các phép toán. Toàn bộ

thuật toán được viết bằng ngôn ngữ mô tả

phần cứng VHDL. Tất cả các bước tính toán

từ S0 đến S5 để tính toán đầu ra của mô hình

tham chiếu; S6 đến S8 tính toán tốc độ và sai

lệnh vị trí và sự thay đổi sai lệnh; S9 đến S22

tính toán bộ điều khiển mờ; S23 đến S27 tính

toán tốc độ và dòng điện chỉ thị; S28 đến S104

tính toán trong RBF NN, công thức Jacobi;

cuối cùng S105 đến S111 điều chỉnh các tham số

của FC. Mỗi bước tính toán thực hiện trong

40ns (25MHz). Tổng thời gian thực hiện 111

bước tính là 4.44μs. Bộ xử lý nhúng Nios II

thực hiện tính toán chỉ thị chuyển động, bao

gồm chương trình chính và chương trình phục

vụ ngắt ISR với chu kỳ 2ms. Toàn bộ chương

trình phần mềm này được viết bằng ngôn ngữ

C. Toàn bộ tài nguyên thiết kế là 19225

ALUTs và 301 056 RAM bit, chiếm 57,3%

ALUTs và 13,6% RAM của Stratix II

EP2S60F672C5.

KẾT QUẢ THỰC NGHIỆM

Sơ đồ mô hình thực nghiệm hình 3 bao gồm:

một chip FPGA, một bộ biến đổi nguồn áp sử

dụng IGBT và một PMLSM được chế tạo bởi

Baldor. Một số thông số về động cơ như:

Rs = 27 Ω, Ld = Lq=23,3mH, Kt=79,9 N/A.

Điện áp đầu vào là 220V, dòng điện liên tục

1,6A, dòng điện cực đại 4,8A và công suất

54W. Tốc độ và gia tốc cực đại là 4m/s và 4g.

Khối lượng dịch chuyển 2,5 kg, tải trọng tối

đa lên 22,5 kg. Cảm biến vị trí là một encoder

tuyến tính với độ phân giải 5μm được gắn

trên PMLSM, bước cực 30,5 mm. Bộ biến đổi

gồm 3 IGBT lên tới 600V; điện áp cổng phát

±20V. Mạch điều khiển cổng IGBT sử dụng

IC toshiba TLP250. Tín hiệu vào bộ biến đổi

là tín hiệu PWM từ FPGA. Tần số trích mẫu

trong vòng điều chỉnh dòng điện, tốc độ và vị

trí theo trình tự là 16KHz, 2KHz, 2KHz. Mô

hình tham chiếu là một khâu bậc hai với tần

số dao động riêng là 20 rad/s và hệ số tắt dần

là 1. Các kết quả đồ thị hình 4, 5, 6.

Hình 4. Đáp ứng bậc thang trong 3 trường hợp:

a) FC khi phụ tải 0 kg; b) FC khi phụ tải 11 kg; c)

NFC khi phụ tải 11 kg.


13

Hình 5. Đáp ứng của hệ với tín hiệu vào hình sin

khi sử dụng FC

Hình 6. Đáp ứng của hệ với tín hiệu vào hình

sin khi sử dụng NFC

Hình 4 là đáp ứng bước nhảy của hệ trong

trường hợp sử dụng bộ điều khiển FC và bộ

điều khiển mờ - nơ ron (NFC). Tín hiệu đầu

vào là một xung vuông với tần số 0.5 Hz, biên

độ 0-10mm và 25-35 mm. Khi sử dụng bộ

điều khiển mờ, trong trường hợp có phụ tải 0

kg hệ thống cho đáp ứng động học tốt với thời

gian lên 0.2s, không có độ quá điều chỉnh, sai

lệnh tĩnh gần như bằng 0 (hình 4a). Khi có

phụ tải 11kg, kết quả cho thấy đáp ứng động

học xấu đi với độ quá điều chỉnh lên tới

19.5% (hình 4b). Kết quả này cải thiện nhiều

hưn khi sử dụng bộ điều khiển mờ - nơ ron

(hình 4c).

Hình 5 và hình 6 cho thấy đáp ứng tần số và

sai lệnh bám trong trường hợp sử dụng bộ

điều khiển FC và bộ điều khiển NFC với phụ

tải 11kg. Tín hiệu đầu vào hình sin với biên độ

là 10mm, tần số biến đổi từ 1 Hz tới 3 Hz. So

với kết quả sử dụng FC, trường hợp sử dụng

NFC cho sai lệnh bám chỉ bằng 0.35 lần.

KẾT LUẬN

Bài báo đã thiết kế bộ điều khiển mờ - nơ ron

kết hợp FPGA để đồng thời cho việc nhận

dạng và điều khiển PMLSM. Các bước thực

hiện bao gồm: thiết kế hệ thống và tích hợp

toàn bộ thiết kế trên một FPGA. Các kết quả

thực nghiệm hình 4, 5 và 6 cho thấy điều

khiển PMLSM cho độ chính xác cao.


1. Chin-Teng Lin and C.S. George Lee; Neural

Fuzzy Systems; Prentice-Hall International (1996).

2. Duane Hanselman-Bruce Littlefield, Mastering

Matlab A Comprehensive Tutorial and Refecence

(1996).

3. Nguyễn Trọng Thuần, Đỗ Trung Hải; Ứng dụng

lý thuyết mờ và mạng nơ ron để nhận dạng động

học hệ có tính phi tuyến mạnh; Tạp chí Khoa học

và Công nghệ các Trường Đại học Kỹ thuật, số 60,

trang 21-26 (2007).


14

SUMMARY

ON APPLICATION OF THE NEURO – FUZZY NETWORK WITH FPGA

CONTROL LINEAR SYNCHRONOUS MOTOR

Chu Duc Toan*

Electric Power University

Based on the technology of filed programmable gate array FPGA, a realization of fuzzy control

(FC) sytem with radial basis function neural network (RBF NN) tuning is presented to a permanent

magnet linear synchronous motor (PMLSM) drive is defined, then to increase the performatic

model of the PMLSM drive system and FC constructed by a fuzzy basis function and its parameter

adjustable mechanism using RBF NN is applied to the position control loop of the PMLSM drive

system to cope with the effect of the system dynamic uncertainty and the external load. Secondly

FPGA by using finite state machine FSM method is presented to realise the aforementioned

contrillers and VHSIC hardware description language (VHDL) is adopted to describe the circuit of

the FSM. Finally, an experimental system is established to verify the effectiveness of the proposed

FPGA – based neural fuzzy control system for PMLSM and some experimental rsults are

confirmed theoretically.

Keywords: field programmable gate array (FPGA); neural fuzzy controller (NFC); permanent

magnet linear synchronous motor (PMLSM); finite state machine (FSM); VHSIC hardware

descripton language (VHDL)


Phản biện khoa học: PGS.TS Đỗ Đức Giáo – Trường Đại học Công nghệ - ĐH Quốc gia Hà Nội


Lê Thúc Định và Đtg Tạp chí KHOA HỌC & CÔNG NGHỆ 122(08): 15 - 20

15

PHÂN TÍCH DAO ĐỘNG CỦA TẤM CÓ CƠ TÍNH BIẾN THIÊN

CHỊU TÁC DỤNG CỦA LỰC KHÍ ĐỘNG VÀ NHIỆT ĐỘ

Lê Thúc Định1*, Vũ Quốc Trụ1, Trần Thị Hương2 1Học viện Kỹ thuật Quân sự, 2Trường Cao đẳng Kỹ thuật Lý Tự Trọng

TÓM TẮT Bài báo trình bày kết quả phân tích dao động của tấm có cơ tính biến thiên chịu tác dụng của lực

khí động và nhiệt độ. Theo đó, hệ phương trình vi phân mô tả dao động của tấm được các tác giả

giải trên cơ sở tích phân trực tiếp Newmark. Chương trình tính cụ thể hóa thuật toán, phân tích bài

toán được các tác giả viết trong môi trường Matlab. Các kết quả nghiên cứu góp phần phục vụ việc

thiết kế và sửa chữa lớp vỏ của thân và cánh của các thiết bị bay.

Từ khóa: vật liệu có cơ tính biến thiên, gốm, kim loại, dao động, lực khí động, nhiệt độ

ĐẶT VẤN ĐỀ*

Panel flutter là hiện tượng dao động tự kích

gây mất ổn định cục bộ của tấm hoặc vỏ

mỏng đàn hồi chịu tác dụng của lực khí động.

Đối với các thiết bị bay có tốc độ lớn, việc

nghiên cứu hiện tượng panel flutter là rất cần

thiết cho việc thiết kế, chế tạo lớp vỏ của chúng.

NỘI DUNG BÀI TOÁN

Giới thiệu vật liệu có cơ tính biến thiên

Vật liệu có cơ tính biến thiên (FGM) thường

gặp là loại 2 thành phần, nó là hỗn hợp của

gốm (ceramic) và kim loại (metal) với tỷ lệ

thể tích của các thành phần biến đổi trơn, liên

tục theo chiều dày thành kết cấu và là hàm lũy

thừa của biến chiều dày z. k

c

m c

z 1V (z)

h 2

V (z) 1 V (z), (0 k )

(1)

trong đó: k- chỉ số mũ tỷ lệ thể tích; cV (z) ,

mV (z) - tỉ lệ thể tích của thành phần gốm và kim

loại tương ứng; h - chiều dày thành kết cấu; z là

trục tọa độ hướng theo chiều dày của tấm.

Tính chất hiệu dụng của vật liệu được xác

định theo biểu thức sau:

k

e c m m

z 1P P P P

h 2

(2)

với Pe, Pc, Pm là tính chất hiệu dụng của vật

liệu FGM, gốm và kim loại tương ứng.

Sự phụ thuộc vào nhiệt độ của tính chất các vật

liệu thành phần (gốm, kim loại) [4] [5] [6]:


1 2 3

0 1 1 2 3P(T) P P T 1 PT P T P T

(3)

trong đó: P0, P-1, P1, P2, và P3 là các hệ số của

nhiệt độ; T - nhiệt độ (K).

Do đó, tính chất hiệu dụng của vật liệu FGM

theo tọa độ và nhiệt độ được xác định như sau:

k

e c m m

2z hP T,z P T P T P T

2h

(4)

Phân bố nhiệt độ theo chiều dày của tấm:

m c mT z T T T z

trong đó z là hàm truyền nhiệt được xác

định [3] [6]:

k 1

cm

m

2k 12

cm

2

m

3k 13

cm

3

m

4k 14

cm

4

m

5k 15

cm

5

m

2z h K 2z h

2h k 1 K 2h

K 2z h

2k 1 K 2h

1 K 2z hz

C 3k 1 K 2h

K 2z h

4k 1 K 2h

K 2z h

5k 1 K 2h

(5)

với

2

cm cm

2

m m

3 4 5

cm cm cm

3 4 5

m m m

cm c m

K KC 1

k 1 K 2k 1 K

K K K

3k 1 K 4k 1 K 5k 1 K

K K K

(6)

Mô hình bài toán và các giả thiết

Xét tấm vật liệu có cơ tính biến thiên hình

chữ nhật, kích thước như hình vẽ (hình 1),


16

mặt trên của tấm chịu tác dụng của dòng khí

vượt âm với vận tốc V hướng theo trục x

(trùng với một cạnh tấm), mặt dưới chịu áp

suất không đổi bằng áp suất tĩnh của dòng khí

tự do. Bề mặt giàu gốm có nhiệt độ lớn hơn

bề mặt giàu kim loại. Kết cấu được xét là tấm

mỏng đàn hồi. Bỏ qua biến dạng cắt ngang

xz yz 0

Lực khí động

Với mô hình của bài toán, tác giả lựa chọn mô

hình lực khí động theo lý thuyết piston bậc

nhất 0:

a 110 110a 4 3

0

g D w D wP

a t a x

(7)

với

12 2

2a 1100 4

22 2 3

aaa a2 32

0 110

v Dq ; M 1; ;

2 ha

M 2 v M 2a 2qaC ;g ;

h h DM 1

(8)

trong đó: aP - lực khí động, v - vận tốc dòng

khí, M- số Mach; q - áp suất khí động,

a -

khối lượng riêng của dòng khí; - áp suất

khí động không thứ nguyên ; 110D - độ cứng

trụ của tấm; aC - hệ số cản khí động;

ag - hệ số

cản khí động không thứ nguyên; 0 - tần số

quy ước; - khối lượng riêng của tấm; h -

chiều dày của tấm; a - chiều dài của tấm; w -

chuyển vị của tấm theo phương z.

Các phương trình cơ bản

Quan hệ chuyển vị - chuyển vị nút

Chọn loại phần tử phẳng hình chữ nhật 4 nút,

mỗi nút có 5 bậc tự do (hình 2). Chuyển vị tại

một điểm bất kỳ trên mặt trung bình của phần

tử được biểu diễn thông qua chuyển vị nút

của phần tử:

T

eu,v,w N q (9)

trong đó: u,v - chuyển vị màng; w - chuyển vị

uốn (độ võng); [N] - ma trận hàm dạng; qe -

véc tơ chuyển vị nút của phần tử.

Quan hệ biến dạng - chuyển vị

Véc tơ các thành phần biến dạng và độ cong

của phần tử:

2

2

2m

m 2

2

wu

xx

v w; ; k

k y y

u v w2

y x x y

(10)

trong đó: m , k tương ứng là véc tơ biến

dạng màng, véc tơ độ cong.

Biểu diễn biến dạng theo chuyển vị nút:

0 e [B ]q (11)

với 0[B ] là ma trận tính biến dạng.

Quan hệ ứng suất - biến dạng

Quan hệ giữa ứng suất và biến dạng có xét

đến ảnh hưởng của nhiệt độ:

Tm

T

N NA B

B D kM M

(12)

trong đó: T

x y xyN N ,N ,N - lực màng;

T

x y xyM M ,M ,M - mô men uốn và xoắn;

[A], [B], [D] là ma trận độ cứng màng, ma

trận độ cứng tương tác màng-uốn-xoắn và ma

trận độ cứng uốn tương ứng; TN , TM lực

màng và mô men uốn, xoắn do biến dạng nhiệt.

Hình 1. Mô hình bài toán Hình 2. Phần tử tấm phẳng hình chữ nhật 4 nút

y

z

v1

u1

w1

y1 x1

v4

u4

w4

y4 x4

v3

u3

w3

y3 x3

v2

u2

w2

y2 x2

x


17

h2

h2

h2

h2

2

T T

2

k

c m m

A,B,D E 1,z,z dz

z

N , M 1,z E z T z dz

0

1 0E T,z

E 1 01

10 0

2

2z hE T,z E T E T E T

2h

(13)

0T z T z T , T0 là nhiệt độ chuẩn

0T 300K .

Thiết lập phương trình chuyển động

Áp dụng nguyên lý công khả dĩ đối với các

lực tác dụng lên phần tử (lực đàn hồi, lực

nhiệt, lực khí động và lực quán tính), ta có:

int extW= W W 0 (14)

Công khả dĩ của nội lực:

T T

int m

S

T T

e e e e Te

W N k M dS

q K q q P

(15)

Công khả dĩ của các ngoại lực lực (lực khí

động và lực quán tính):

a

ext

S

T

e e e ed e ei e

w hw+P u huW dS

v hv

q M q A q A q

(16)

Thay (15), (16) vào (14) và biến đổi ta được

phương trình dao động của phần tử tấm dưới tác

dụng của lực khí động và nhiệt độ như sau:

eiae e ed e e Te

0 e

AgM q A q q P

K

(17)

trong đó:

- Ma trận độ cứng tuyến tính của phần tử:

em emu

e

eum eu

[K ] [K ]K

[K ] [K ]

(18)

em eu[K ],[K ]- ma trận độ cứng của trạng thái

màng, ma trận độ cứng của trạng thái uốn: T

em 0m 0m

S

T

eu 0u 0u

S

[K ] [B ] [A][B ]dS

[K ] [B ] [D][B ]dS

(19)

emu eum[K ],[K ] - ma trận độ cứng tương tác

màng-uốn: T

emu 0m 0u

S

T T

eum 0u 0m emu

S

[K ] [B ] [B][B ]dS

[K ] [B ] [B][B ]dS [K ]

(20)

- Ma trận cản khí động của phần tử:

T110

ed edu u u4edu S

0 0 DA ; A N N dS

0 A a

(21)

- Ma trận độ cứng do ảnh hưởng khí động của

phần tử:

T11

ei eiu u u3eiu S

0 0 DA ; A N N dS

0 A a x

(22)

- Ma trận khối lượng của phần tử [Me]:

em

e

eu

M 0M

0 M

(23)

với

T T

em m m eu u u

S S

M h N N dS; M h N N dS

- Véc tơ tải trọng do thay đổi nhiệt độ:

Tem

Te(20x1) Teu

P P

P

(24)

với T T

Tem 0m T Teu 0u T(8x1) (12x1)S S

P [B ] [N ]dS; P [B ] [M ]dS

- e eq , q : Véc tơ vận tốc, véc tơ gia tốc nút

của phần tử.

Thực hiện ghép nối các ma trận và véc tơ

phần tử eM , eK , edA , eiA , TeP , eq ,

eq , eq ta được các ma trận và véc tơ tổng

thể tương ứng của toàn bộ tấm M , K ,

dA , iA , TP , q , q , q .

Khi đó, phương trình dao động của tấm FGM

chịu tác dụng của tải trọng khí động và nhiệt

độ có dạng:

ad i T

0

gM q A q A K q P

(25)

Phương pháp giải bài toán

Viết lại phương trình (25) ở dạng sau:

m mm a

u du0u u

m Tmm mu

iu um u u Tu

q qM 0 0 0g

0 M 0 Aq q

q P0 0 K K

0 A K K q P

(26)

Khai triển (26) ta được hai phương trình sau:

m m m m mu u TmM q K q K q P (27)


18

au u du u iu u u

0

um m Tu

gM q A q A K q

K q P

(28)

Theo Vonmir, do quán tính màng rất nhỏ nên

có thể bỏ qua. Do vậy, từ (27) ta rút ra được:

1

m m Tm mu uq K P K q

(29)

Thay (29) vào (28) và biến đổi ta nhận được:

iu ua

u u du u u1

0 um m mu

1

Tu um m Tm

A KgM q A q q

K K K

P K K P

(30)

Khi xét đến ảnh hưởng của cản kết cấu,

phương trình (30) trở thành:

u u kc kd u

1

iu u um m mu u

1

Tu um m Tm

M q C C q

A K K K K q

P K K P

(31)

trong đó:

kdC - ma trận cản khí động;

kcC - ma trận cản kết cấu được xác định như

sau:

kc u uC M K (32)

với 1 2

1 2

2;

;

1 2, là hai tần số

dao động riêng đầu tiên; là tỉ số cản kết cấu.

Để giải phương trình (31) ta sử dụng phương

pháp tích phân trực tiếp Newmark và lập trình

bằng ngôn ngữ Matlab.

TÍNH TOÁN SỐ

Xét tấm có cơ tính biến thiên 2 thành phần là

gốm (Si3N4) và thép không gỉ (SUS304).

Tấm hình chữ nhật kích thước

(0.40×0.32×0.002)m, được ngàm cả 4 cạnh.

Các thông số của dòng khí: a = 1.225 kg/m3,

a = 340.3 m/s. Nhiệt độ mặt giàu gốm

cT =320K, nhiệt độ mặt giàu kim loại mT =

300K. Tấm được chia lưới đều 8×8, nhận

được 64 phần tử và 81 nút. Tỉ số cản kết cấu

0,01 . Bước tích phân t = 1/100000s.

Giải bài toán dao động riêng

Giải bài toán dao động riêng ta thu được 2

dạng riêng đầu tiên (hình 3, hình 4) tương ứng

với 2 tần số riêng đầu tiên: 1 = 1,23.103 Hz,

2 = 2,15.103 Hz.

Hình 3. Dạng riêng thứ nhất

(1 = 1,23.103 Hz)

Hình 4. Dạng riêng thứ hai

(2 = 1,23.103 Hz)

Kết quả phân tích dao động của tấm

Hình 5. Dao động tắt dần của tấm với = 820 (tại nút 41)


19

Hình 6. Dao động tuần hoàn của tấm với = 879,5 (tại nút 41)

Hình 7. Dao động với biên độ tăng dần của tấm với = 882 (tại nút 41)

* Nhận xét:

- Khi nhỏ (hình 5) lực khí động chưa đủ

lớn nên dao động của tấm là dao động tắt dần.

- Khi tăng dần tới lân cận giá trị tới hạn

(hình 6) tấm có xu hướng dao động tuần hoàn

do xác lập trạng thái cân bằng động lực giữa

lực khí động với đáp ứng tuyến tính của tấm.

- Khi vượt quá giá trị tới hạn (hình 7), dao

động của tấm có biên độ tăng dần, tấm có khả

năng mất ổn định.

Khảo sát đáp ứng chuyển vị ngang lớn nhất

(wmax/h) theo áp suất khí động không thứ

nguyên và nhiệt độ

Hình 8. Đáp ứng chuyển vị ngang wmax/h

theo và Tc

* Nhận xét: Khi nhiệt độ tăng làm cho độ

cứng uốn của tấm có cơ tính biên thiên giảm.

Do đó, làm tăng giá trị chuyển vị ngang lớn

nhất (wmax/h). Khi lực khí động càng lớn thì

ảnh hưởng của nhiệt độ đến chuyển vị ngang

tăng càng mạnh.

KẾT LUẬN

Bài báo đã đạt được các kết quả như sau:

- Thiết lập và giải hệ phương trình vi phân mô

tả dao động của kết cấu tấm FGM chịu tác

dụng của lực khí động và nhiệt độ.

- Xây dựng được chương trình tính trong môi

trường Matlab.

- Áp dụng tính toán số để xác định đáp ứng

động của kết cấu tấm có cơ tính biến thiên

cho 3 trường hợp khác nhau của lực khí động.

Kết quả cho thấy tính chất dao động của tấm

phụ thuộc vào lực khí động thông qua áp suất

khí động không thứ nguyên, trên cơ sở đó có

thể đánh giá khả năng ổn định của tấm.

- Khảo sát ảnh hưởng của chuyển vị ngang

lớn nhất theo lực khí động (thông qua áp suất


20

khí động không thứ nguyên) và nhiệt độ, cho

thấy khi nhiệt độ tăng làm giảm độ cứng uốn

tuyến tính của tấm, dẫn đến làm tăng giá trị

chuyển vị ngang lớn nhất. Sự ảnh hưởng của

nhiệt độ tăng mạnh khi áp suất khí động

không thứ nguyên tăng.

TÀI LIỆU THAM KHẢO 1. Ibrahim H.H., Tawfik M. (2010), “Limit-cycle

Oscillations of Functionally Graded Material

Plates Subject to Aerodynamic and Thermal

Loads”, Journal of Vibration and Control, 16(14),

pp. 2147-2166.

2. Lanhe W., Hongjun W., Daobin W. (2007),

“Dynamic stability analysis of FGM plates by the

moving least squares differential quadrature

method”, Composite Structures, (77), pp. 383-394.

3. Lee S. L, Kim J. H (2009), “Thermal post-

buckling and limit-cycle oscillation of functionally

graded panel with structural damping in

supersonic airflow”, Composite Structures (91),

pp. 205-211.

4. Lee S.-L., Kim J.-H. (2007), “Thermal Stability

Boundary of FG Panel under Aerodynamic Load”,

World Academy of Science, Engineering and

Technology, (32), pp. 60-65.

5. Park J.-S., Kim J.-H. (2006), “Thermal

postbuckling and vibration analyses of

functionally graded plates”, Journal of Sound and

Vibration (289), pp. 77-93.

6. Prakash T., Ganapathi M. (2006), “Supersonic

flutter characteristics of functionally graded flat

panels including thermal effects”, Composite

Structures, (72), pp. 10-18.

SUMMARY

VIBRATION ANALYSIS OF FUNCTIONALLY GRADED MATERIAL PLATES

SUBJECT TO AERODYNAMIC LOADS AND TEMPERATURE

Le Thuc Dinh1*, Vu Quoc Tru1, Tran Thi Huong2

1Military Technical Academy, 2Ly Tu Trong Technical College

This paper represents the result of vibration analysis of functionally graded material plates subject

to aerodynamic loads and temperature based on Finite Element Method (FEM) algorithm in a

Matlab program. The differential equation systems for vibration of functionally graded material

plates are solved by a solution Newmark direct integral. The research results contribute to service

design and repair of body shells and wings of aircraft equipments.

Keywords: functionally graded material, ceramic, metal, vibration, aerodynamic load,

temperature


Phản biện khoa học: TS. Nguyễn Văn Chình – Học viện Kỹ thuật Quân sự


Phạm Tuấn Anh và Đtg Tạp chí KHOA HỌC & CÔNG NGHỆ 122(08): 21 - 26

21

PHISHING ATTACKS DETECTION USING GENETIC PROGRAMMING

WITH FEATURES SELECTION

Tuan Anh Pham1, Thi Huong Chu2, Hoang Quan Nguyen2,

Quang Uy Nguyen2, Xuan Hoai Nguyen3, Van Truong Nguyen4

1Centre of IT, Military Academy of Logistics, Vietnam, 2The Faculty of Information Technology, Le Quy Don University, Vietnam,

3IT R&D Center, Hanoi University, Vietnam, 4College of Education, TNU, Vietnam

SUMMARY Phishing is a real threat on the Internet nowadays. Therefore, fighting against phishing attacks is of

great importance. In this paper, we propose a solution to this problem by applying Genetic

Programming with features selection methods to phishing detection problem. We conducted the

experiments on a data set including both phishing and legitimate sites collected from the Internet.

We compared the performance of Genetic Programming with a number of other machine learning

techniques and the results showed that Genetic Programming produced the best solutions to

phishing detection problem.

Keywords: Genetic Programming, Phishing Attack, Machine Learning

INTRODUCTION*

Genetic Programming (GP) [2] is an

evolutionary algorithm aimed to provide

solutions to a user-defined task in the form of

computer programs. Since its introduction,

GP has been applied to many practical

problems [2]. GP has also been used as a

learning tool for solving some problems in

network security [3]. However, to the best of

our knowledge, there has not been any

published work on the use of GP for learning

to detect phishing web sites except our

preliminary work in [4].

In the field of network security, phishing

attack is one of the main threat on the Internet

nowadays [5]. Phishing attackers attempt to

acquire confidential information such as

usernames, passwords, and credit card details

by disguising as a trustworthy entity in an

online communication [5]. Due to the

simplicity, phishing attacks are very popular. .

According to a report released by an

American security firm, RSA, there have been

approximately 33,000 phishing attacks

globally each month in 2012, leading to a loss

of $687 million [1]. Therefore, detecting and


eliminating phishing attacks is very important

for not only organizations but also

individuals. One popular and widely-used

solution with most web browsers is to

integrate blacklisted sites into them.

However, this solution, which is unable to

detect a new attack if the database is out of

date, appears to be not effective when there

are a large number of phishing attacks carried

out very day.

In a recent research [4], Pham et al. proposed

a solution to this problem by applying

Genetic Programming to phishing detection

problem. The results showed that GP

outperforms some other machine learning

methods on this important problem. However,

the research in [4] has some drawbacks.

1) The data set for training and testing was

rather small. Therefore, the models created

based on this data set may not generalize well

in the real environment.

2) More important, the number of features

used in [4] seems to be limited. Moreover,

some features may not be relevant for

distinguishing between phishing and

legitimate sites. This may hinder the

performance of machine learning methods in

solving this problem.


22

In this paper, we extend the work in [4] in

several ways. The main contributions of this

paper are:

1) We enlarged both training and testing data

set by collecting more phishing and legitimate

sites from the Internet.

2) We enriched the features set by adding

some institutive features which may be

beneficial for discriminating normal and

phishing sites.

3) We used a features selection method to

eliminate some irrelevant features which

helps to improve the performance Genetic

Programming.

The remainder of the paper is organized as

follows. In the next section, we briefly review

some previous research on detecting phishing

attacks. In Section III we present our method

using GP for solving the phishing detection

problem. It is followed by a section detailing

our experimental settings. The experimental

results are shown and discussed in Section V.

The last section concludes the paper and

highlights some potential future works.

RELATED WORKS

Since phishing attacks are very popular, there

has been a number of anti-phishing solutions

proposed to date. Some methods aim to solve

the phishing problem at the email level by

preventing users from visiting the phishing

sites. That is, the emails containing phishing

sites are filtered before being able to reach to

the potential victims. Apparently, these

techniques are closely related to anti-spam

research and has been used by both Microsoft

[6] and Yahoo [7]. Other solutions attempt to

protect valuable information from being

exposed to the phishers by replacing

passwords with site-specific tokens, or by

using novel authentication mechanisms.

These methods have been used in some

popular anti-phishing tools such as PwdHash

and AntiPhish.

In PwdHash [8], a domain-specific password,

that is rendered useless if it is submitted to

another domain, is created (e.g., a password

for www.gmail.com will be different if

submitted to www.attacker.com). Conversely,

AntiPhish [9] takes a different approach by

keeping track of where confidential

information such as a password is being

submitted. That is, if it detects that a

password is being entered into a form on an

untrusted web site, a warning is generated and

the current operation is canceled.

In this paper, we will focus on the approaches

that only use the information available from

the URL and the pages source code.

Currently, there are two main such

approaches for identifying phishpages - based

on URL blacklists; and based on the

properties of the page and (sometimes) the

URL. More detailed description about these

methods can be found in [4].

METHODS

This section presents the methods used in this

paper. The way to extract the features for

each web site is presented first. The method

for features selection is discussed after that.

Finally, the GP system for phishing detection

is described.

Features Extraction

The first step of using GP to tackle the

phishing detection problem is features

extraction/selection. The extracted features

must contain information that helps to

distinguish phishing and legitimate sites. In

this paper, we extend the features set in [4] by

adding some more features that are based on

URL of the sites. Totally, eighteen features

are used in this paper including twelve

content-based features that have been used in

[4] and six new URL-based features. These

six URL-based features are taken from [10]

and are described as follows.

• URL1: number of ’@’ in URL (X13).

• URL2: number of ’-’ in URL (X14).

• URL3: number of ’.’ in URL (X15).

• URL4: number of ’.’ in URL (X16).


23

• URL5: 1 if URL contain word ’ebayisapi’,

otherwise 0 (X17).

• URL6: 1 if URL contain word ’banking’,

otherwise 0 (X18).

Features Selection

Feature selection is the process of choosing a

subset of features relevant to a particular

application [11]. There have been a number of

features selection proposed for machine

learning algorithms [12]. Among them,

statistics based methods have shown good

performance on a number of problems [12].

In this paper, we use the mutual information

(MI) concept as the features selection

criterion.

Mutual information (MI) is a basic concept in

information theory. It is a measure of general

interdependence between random variables

[12]. Specifically, given two random

variables X and Y, the mutual information

I(X;Y) is defined as follows:

I (X ; Y ) = H (X ) + H (Y ) − H (X ; Y ) (1)

where H() is the entropy of a random variable

and measures the uncertainty associated with

it. If X is a discrete random variable, H(X) is

defined as follows:

H (X ) = −∑ P (X )log2 (P (X )) (2)

Calculating exactly mutual information (MI)

between two random variables is not a

straightforward task. Therefore, it is often

necessary that this value is estimated. In this

paper, we estimate MI using the histogram

approach [12]. According to this method, the

probability density function of each variable

is approximated using a histogram. Then, the

MI can be calculated according to the

following equation:

)()(

),(log),();( 2

YPXP

YXPYXPYXI

x y

(3)

where the summations are calculated over the

appropriately discretized values of the

random variables X and Y. For each

histogram bin, the joint probability

distribution P(X,Y) is estimated by counting

the number of cases that fall into a particular

bin and dividing that number with the total

number of cases. The same technique is

applied for the histogram approximation of

the marginal distributions P(X) and P(Y).

Choosing an appropriate bin is a crucial issue.

In this paper, we follow [19] in choosing the

number of bins based on the Gaussianity rule.

With Gaussian data, the proper number of

bins is log2 N + 1.

System Description

The evolutionary learning process of GP for

solving the problem of phishing detection is

divided into two stages: training and testing.

The objective of training stage is to evolve the

model (the classifier) that can determine a site

as either phishing or legitimate based on its

feature values. In the testing stage, the learnt

model is used to make predictions on the

unseen data. The accuracy of this prediction is

used as an indicator for the quality

(effectiveness) of the model.

In the training stage, a set of training sites

(both phishing and benign) with their labels

(either as phishing or normal) are provided.

The feature extraction process is called to

convert every site to a feature vector. This

vector is then served as the input for an

individual in GP and the output of the

individual is a real value. If this real value is

greater than zero, this site is tagged as a

phishing, otherwise it is considered as benign.

The next step in the training process is to

measure the fitness of an individual in GP. In

this paper, we use a simple way to measure

the fitness of individual where the fitness is

the percentage of sites in the training set that

are correctly classified. This fitness, thought

may not be a good indicator if the data is

imbalance, is intuitive to identify the overall

quality of a model.

EXPERIMENTAL SETTINGS

This section outlines the settings used in our

experiments. First, we present the way that


24

data was collected for training and testing the

systems. After that GP configurations for the

experiments are described.

Data Collection

The data used for training and testing the

system in this paper was collected from both

phishing sites and legitimate sites on the

Internet. The process is similar to that in[4]

except the number of pages is larger. In this

paper, we collected 3528 phishing pages and

3965 normal pages.

From the data set, eighteen properties on each

page were extracted to create the set feature

vectors. We retained only one feature vector

in case there is duplication in the data set.

Moreover, if a feature vector presented in

both phishing data and legitimate data, this

vector was removed. As a result, 1800 feature

vectors for phishing and 1200 feature vectors

for legitimate data were retrieved. Totally, we

obtained 1800+1200=3000 feature vectors of

both phishing and legitimate sites. These

vectors are mixed and divided into two sets:

one for training (1000 samples) and the other

for testing (the rest). Finally, feature values

were normalized to the range between (0, 1),

and the vectors extracted from phishing pages

were labeled 1, otherwise labeled 0.

GP Parameters Settings

To tackle a problem with GP, several

elements need to be clarified beforehand.

These elements often depend on the problem

and the experience of practitioners. The first

and important element is the fitness function.

As aforementioned, in this paper we use the

percentage of correct classifications as the

fitness measurement for each individual in the

population. Other factors that strongly affect

the performance of GP are the set of non-

terminals and terminals. The terminal sets

include 18 variables (X1, X2,...,X18 )

representing 18 features extracted from the

sites. The non-terminal set include 5 functions

(+, -, *, /, iff). Here, we used the protected

versions of division (/), meaning that if the

denominator is zero, the returned value is 1.

Other evolutionary parameters are kept the

same as [2].

We divided our experiments into three sets. In

the first, we repeated the experiments in [4]

meaning that we used only twelve features

from X1 to X12. However, the data sets for

both training and testing in this experiment

are much larger than those in [4]. We used

1000 samples for training and 2000 for testing

(compared with only 516 and 288 for training

and testing samples in [4]). The objective of

this experiment is to see if the performance of

GP on a larger data set is still maintained.

In the second set we aimed to examine the

impact of enriching the features set to the

performance of GP in phishing detection

problem. Similar to the experiment in [4], we

also compared the performance of GP with

several well-known machine learning

techniques including Support Vector

Machines, Artificial Neural Networks and

Bayesian Networks.

In the third set, we investigated the impact of

features selection scheme that are based on

the mutual information to the performance of

all tested machine learning methods. This

experimental set aims to see if using the

features selection method help to remove

some irrelevant features and leading to the

better performance of learning methods. The

detail about these experiments are presented

in the following section.

RESULTS AND DISCUSSION

To determine quality of the models produced

by GP, at the end of each run, we selected the

best-of-the-run individual (the individual with

the best fitness on the training set in the entire

run). This model is then tested on the testing

set and the output on the testing set is

considered as the prediction error of the

model. In order to experiment other machine

learning techniques to solve the problem, we


25

used their implementations in Weka. We

compare the results produced by these

methods with the results obtained by GP. The

percentage of correct prediction of these

methods in three experiments (Exp) is

presented in Table 1. In this Table, GP is the

results produced by genetic programming.

SVM is shorthanded for Support Vector

Machine while ANN stands for the Artificial

Neuron Network. It should be noted that in all

Figures, the greater values are better.

It can be seen that the results in Table 1 are

consistent with the results in [4]. It confirms

that the best model produced by GP is also

the best model among all models produced by

all learning systems. Overall, the prediction

accuracy of GP learnt model is about 71% in

the first experiment. These values of other

methods ranges from 54% to 67% with the

lowest value is obtained by SVM while the

highest value is obtained by ANN.

Table 1. The Percentage of Correct Prediction

Exp GP SVM ANN BayesNet

Exp1 71.6 54.3 68.2 63.6

Exp2 76.3 56.5 74.2 73.1

Exp3 78.8 58.1 73.2 73.6

The second experimental set was aimed to

test if by adding more features (that are based

on URL) to the features set, we can obtain

better performance of these learning methods

on this problems. The results of the second

experiment are presented in the second row of

Table 1.

It can be seen that by enriching features set,

the performances of almost all learning

methods were improved. The most

remarkable improvement is achieved with

ANN and BayesNet. The accuracy of these

two methods increased to around 74%. With

AVM, its performance was also enhanced

from 54% to around 57%. However, what is

more important is that the performance of GP

is also improved and it still obtained the best

results amongst all tested techniques. The

results obtained by GP with this features set is

about 76%. In general, the results in this

experiment show the beneficial effect of

adding some URL-based features to the

features set in this problem.

The results in the second experimental set

show that enriching features set helps to

improve the performance of learning

algorithms in phishing detection problem.

However, this larger features set may also

contains some irrelevant features that might

hinder the performance of GP and other

learning methods. Therefore, this

experimental set aims to examine if using the

features selection method based on mutual

information helps to eliminate irrelevant

features and leading to the better

performance. We first calculated the mutual

information between each feature and the

label of the whole data set (including both

training and testing set). After that, we sorted,

in ascending order, the features based on its

mutual information with the label. We

omitted X8, X17 and X18 from the features

set due to its loosely related to the label and

we conducted the above experiments with the

new features set. The results are given in the

row 3 of Table 1. It can be seen from these

results that by using the features selection

technique to eliminate some irrelevant

features (X8, X17 and X18 in this paper), we

can achieve better performance for GP. While

the performance of other learning algorithms

is mostly the same with the experiment in the

second set, the performance of GP is keeping

enhanced and it obtains the best result in all

experiments at about 78%. Overall, the

experiments in this paper show the ability of

GP in tackling phishing detecting problem

and if we enrich the features set and using

features selection to eliminate irrelevant

features we can achieve rather good result, up

to approximate 80% of correct prediction.

Comparing to the best result in [4] with only

about 70%, this is a significant improvement.


26

CONCLUSIONS AND FUTURE WORK

In this paper, we conducted a more thorough

investigation on the use of Genetic

Programming (GP) for solving the problem of

detecting phishing attacks. We extended the

work in [4] by enriching features set and

using a features selection scheme to eliminate

some irrelevant features.

We compared the results produced by GP with

three other machine learning techniques (AVM,

ANN, Bayesian Networks). The results show

that GP is capable of producing the prediction

models (classifiers) that are more accurate than

other machine learning techniques. This result

inspires us to get GP integrated with blacklists-

based browsers to improve their ability in

detecting phishing attacks.

In the future, we are planning to extend the

work in this paper in a number of ways. First,

we want to continue enriching features set to

see if this helps to further improve the results.

Second, we want to give GP more

computational time (by increasing the

population size) to see if it can help GP to

find better models. Last but not least, we want

to make a more thorough analysis on the

obtained models to get better understanding of

the factors that affect the prediction accuracy.

REFERENCES 1. RSA, “Phishing in season: A look at online

fraud in 2012,” 2012.

2. R. Poli, W. Langdonand, and N. McPhee, A

Field Guide to Genetic Programming.

http://lulu.com, 2008.

3. S. Mabu, C. Chen, N. Lu, K. Shimada, and K.

Hirasawa, “An intrusion-detection model based on

fuzzy class-association-rule mining using genetic

network programming,” IEEE Trans. on Systems,

Man, and Cybernetics, Part C, 41(2011), 130–139.

4. P. T. Anh, N. Q. Uy, and N. X. Hoai, “phishing

attacks detection using genetic programming,” in

The 5th Inter. Conf. on Knowledge and Systems

Eng., KSE, 2013.

5. C. Ludl, S. McAllister, E. Kirda, and C.

Kruegel, “On the effectiveness of techniques to

detect phishing sites,” in DIMVA. Springer, 2007.

6. Microsoft, “Sender id home page,” Website,

2007, http://www.microsoft.com

7. Yahoo, “Yahoo! antispam resource center,”

2007, http://antispam.yahoo.com

8. B. Ross, C. Jackson, N. Miyake, D. Boneh, and J.

C. Mitchell, “Stronger password authentication using

browser extensions,” in Pro. of the 14th USENIX

Security Symposium. USENIX, Aug. 2005.

9. H. Liu and H. Motoda, Feature Selection for

Knowledge Discovery and Data Mining. Kluwer

Academic Publishers, 1998.

10. M. Verleysen, F. Rossi, and D. Franois,

“Advances in feature selection with mutual

information,” 2009.

11. Scrapy, “Scrapy: web crawling framework,”

http://scrapy. Org.

TÓM TẮT

PHÁT HIỆN TẤN CÔNG PHISHING SỬ DỤNG LẬP TRÌNH GEN VÀ LỰA

CHỌN CÁC ĐẶC TRƯNG Phạm Tuấn Anh1, Chu Thị Hường2, Nguyễn Hoàng Quân2,

Nguyễn Quang Uy2, Nguyễn Xuân Hoài3, Nguyễn Văn Trường4* 1Học viện Hậu Cần Quân Đội,2Đại học Kỹ Thuật Lê Quý Đôn

,3Đại học Hà Nội,4Trường Đại học Sư phạm - ĐH Thái Nguyên

Phishing là một mối nguy hiểm thật sự trên Internet ngày nay. Vì vậy, cuộc chiến chống lại tấn

công phishing có ý nghĩa quan trọng. Trong bài báo này, chúng tôi đề xuất một giải pháp để giải

quyết vấn đề này bằng ứng dụng phương pháp lập trình Gen (GP) kết hợp với các phương pháp

lựa chọn đặc trưng để phát hiện phishing. Chúng tôi tiến hành các thí nghiệm trên tập dữ liệu bao

gồm cả phishing và các trang web hợp pháp được thu thập từ Internet, sau đó so sánh hiệu quả

thực hiện của GP với một số phương pháp học máy khác. Kết quả cho thấy GP là giải pháp tốt

nhất trong vấn đề phát hiện phishing.

Từ khóa: Lập trình di truyền, tấn công phishing, học máy


Phản biện khoa học: TS. Vũ Việt Vũ – Trường Đại học Kỹ thuật Công nghiệp - ĐHTN


Nguyễn Trần Quốc Vinh và Đtg Tạp chí KHOA HỌC & CÔNG NGHỆ 122(08): 27 - 33

27

NGHIÊN CỨU DỊCH VỤ WEB ĐỂ XÂY DỰNG

HỆ THỐNG ĐĂNG NHẬP MỘT LẦN

Nguyễn Trần Quốc Vinh1*, Nguyễn Văn Vương2

1Trường Đại học Sư phạm, Đại học Đà Nẵng 2Trường Đại học Kinh tế, Đại học Đà Nẵng

TÓM TẮT Việc mỗi tổ chức sở hữu và vận hành nhiều website ngày càng phổ biến trên thế giới. Tuy nhiên,

nó thường dẫn đến vấn đề một người dùng cần phải ghi nhớ nhiều tài khoản đăng nhập và mật

khẩu để đăng nhập vào các website khác nhau của cùng một tổ chức do cơ sở dữ liệu tồn tại độc

lập với nhau. Từ đó, vấn đề đăng nhập một lần cho các website trong cùng một tổ chức là một yêu

cầu phổ biến. Tác giả nghiên cứu đã xây dựng giải pháp và xây dựng hệ thống đăng nhập một lần

hoàn toàn mới, cung cấp các dịch vụ xác thực người dùng dựa trên cơ sở dữ liệu người dùng tập

trung. Hệ thống được xây dựng dựa trên việc khai thác tính độc lập đối với nền tảng của dịch vụ

web, khả năng chia sẻ cookie giữa các trình duyệt cũng như ứng dụng web. Nghiên cứu cũng tiến

hành triển khai ứng dụng thử nghiệm trên hệ thống đã được xây dựng.

Từ khóa: Xác thực người dùng; đăng nhập một lần; website; cookie; dịch vụ web.

ĐẶT VẤN ĐỀ*

Ngày nay, việc sở hữu và vận hành nhiều ứng

dụng web đã trở nên phổ biến, đặc biệt là các

tổ chức lớn. Các ứng dụng hoạt động độc lập

với nhau, có thể được phát triển trên những

nền tảng khác nhau. Người dùng phải thực

hiện đăng ký thông tin và đăng nhập lại khi

chuyển sang sử dụng ứng dụng khác.

Tổ chức càng nhiều ứng dụng, người dùng

càng phải nhớ một lượng lớn tên đăng nhập

và mật khẩu khác nhau. Công việc này chiếm

một khoản thời gian lớn của người dùng, làm

giảm hiệu suất phục vụ của toàn hệ thống.

Các nhà phát triển phải giải quyết hàng loạt

vấn đề liên quan đến quản lý cơ sở dữ liệu

người dùng và bảo mật ở các hệ thống khác

nhau. Để giảm bớt thao tác của người dùng,

tăng tính chuyên nghiệp cho hệ thống, xây

dựng hệ thống đăng nhập một lần (ĐNML,

Single Sign On – SSO) được đánh giá là giải

pháp tốt nhất hiện nay.

Đăng nhập một lần là quá trình xác thực

phiên làm việc của người dùng, cho phép sử

dụng một tên đăng nhập và mật khẩu để truy

cập vào nhiều ứng dụng [1]. Sau khi được xác

thực, người dùng có thể truy cập các ứng


dụng khác mà không phải đăng nhập lại, các

quyền được trao và thông tin người dùng

được lưu giữ trong suốt phiên làm việc. Như

vậy, hệ thống ĐNML vừa đảm bảo tính thuận

tiện vừa tăng độ bảo mật khi sử dụng. Hơn

nữa, việc quản lý tài khoản tập trung sẽ làm

cho nhà quản trị chuyên tâm vào phát triển

ứng dụng, công việc bảo mật sẽ do hệ thống

ĐNML đảm nhận. Đối với người dùng, họ chỉ

cần một tài khoản cho tất cả các ứng dụng.

Tuy nhiên, hệ thống ĐNML gặp phải vấn đề

đó là cơ chế bảo mật độc lập với nền của ứng

dụng, hoạt động trên kiến trúc riêng biệt [2].

Điều này đặt ra vấn đề các ứng dụng phải

hiểu được và chấp nhận các thông tin xác

thực do ĐNML cung cấp. Đồng thời phải

kiểm tra được tính chính xác của thông tin

xác thực.

CÁC HỆ THỐNG ĐNML TRÊN THẾ GIỚI

Trên thế giới, có nhiều giải pháp ĐNML với

nhiều phiên bản miễn phí và thương mại. Nổi

bật nhất là hệ thống Central Authentication

Service (CAS) và Oracle Enterprise Single

Sign-on (Oracle ESSO).

Hệ thống CAS do có đặc thù là mã nguồn mở

nên cung cấp khả năng mở rộng cho nhà phát

triển và được cộng đồng không ngừng bổ

sung các tính năng mới. CAS client hỗ trợ các


28

ứng dụng được phát triển bằng nhiều ngôn

ngữ như PHP, Java, .NET. Tuy nhiên, tất cả

ứng dụng phải được phát triển bằng một ngôn

ngữ chung nhất, đây chính là hạn chế lớn của

hệ thống CAS.

Khi người dùng chưa đăng nhập, i) ứng dụng

sẽ yêu cầu CAS xác thực tài khoản do người

dùng cung cấp; ii) sau khi xác thực thành

công, CAS trả về cho trình duyệt các chuỗi ký

tự ngẫu nhiên chứa dữ liệu bảo mật và bắt đầu

bằng tiền tố nhất định gọi là các vé (Ticket).

Mỗi vé có một ý nghĩa riêng, CAS sử dụng vé

ủy quyền (Ticket-Granting Ticket - TGT) làm

cơ sở cho CAS thực hiện ĐNML. Ngoài ra,

CAS sử dụng vé dịch vụ (Service Ticket - ST)

được tạo duy nhất cho mỗi ứng dụng. Vé dịch

vụ được dùng một lần trong một phiên làm việc

của người dùng; iii) ứng dụng gửi vé dịch vụ

cho CAS để nhận về mã người dùng và tự động

tạo phiên làm việc cho người dùng [3].

Trường hợp người dùng truy cập vào ứng

dụng khi đã được CAS xác thực, i) ứng dụng

sẽ gửi vé ủy quyền được lấy từ trình duyệt

cho CAS để xác thực; ii) khi xác thực thành

công, CAS sẽ gửi cho ứng dụng vé dịch vụ;

iii) ứng dụng gửi vé dịch vụ cho CAS để lấy về

thông tin mã người dùng và tự động tạo phiên

làm việc cho người dùng [3]. Tất cả được xử lý

thông qua các liên kết (URL) được trao đổi giữa

các ứng dụng web và máy chủ CAS.

Khác với hệ thống CAS, hệ thống Oracle

ESSO là bản thương mại do Oracle phát triển.

Hệ thống này là một giải pháp trọn gói cho

việc xác thực và quản lý người dùng đối với

tất cả các ứng dụng do Oracle cung cấp. Tuy

nhiên, việc triển khai hệ thống này không hề

đơn giản, tác động lớn đến hệ thống sử dụng

do phải thay đổi phương thức truy cập hệ

thống [4]. Bên cạnh đó, kinh phí để triển khai

hệ thống này là khá lớn, chỉ phù hợp với số ít

các doanh nghiệp sẵn sàng chi một số tiền lớn

để triển khai.

Oracle ESSO có cơ chế xác thực rất phức tạp,

dựa trên các công nghệ quản lý đăng nhập

(Logon Manager), khôi phục mật khẩu

(Password Reset), quản lý khởi tạo xác thực

người dùng và tự động tạo “chữ ký tắt” của

người dùng (Kiosk Manager), quản lý xác

thực (Authentication Manager), các công cụ

dành cho quản trị viên (Provisioning

Gateway). Oracle ESSO không chỉ cung cấp

xác thực một lần cho ứng dụng nền web mà

còn cho các loại ứng dụng khác [5].

Tại Việt Nam, nhu cầu về việc triển khai hệ

thống quản lý ĐNML ngày càng trở nên cấp

thiết và đã được triển khai ứng dụng ở nhiều

nơi, chủ yếu là dựa trên các hệ thống có sẵn.

Chẳng hạn, Đại học Đà Nẵng đã xây dựng và

triển khai hệ thống quản lý đăng nhập tập

trung, được công bố trong công trình [6]. Tuy

nhiên, công trình này cũng mới chủ yếu tập

trung giới thiệu tổng quan về ĐNML, giới

thiệu mô hình hệ thống tổng quan và các kết

quả triển khai ứng dụng, chưa chỉ ra được các

công nghệ được ứng dụng cũng như cách thức

ứng dụng các công nghệ, kỹ thuật khác nhau

để xây dựng hệ thống ngoài thông tin về giao

thức LDAP.

Nghiên cứu này chỉ rõ kiến trúc của hệ thống,

cụ thể cách thức ứng dụng công nghệ dịch vụ

web [7, 8] cùng với kỹ thuật chia sẻ cookie

giữa các ứng dụng web để xây dựng hệ thống

ĐNML. Việc phân chia rõ ràng giữa quản lý

xác thực và quản lý phân quyền cũng là yêu

cầu phổ biến, nghiên cứu chỉ quan đến khía

cạnh quản lý xác thực người dùng.

XÂY DỰNG HỆ THỐNG ĐNML

Các công nghệ được sử dụng

Dịch vụ web

Dịch vụ web (web service) là một tập các

chuẩn đặc tả mở rộng khả năng của các chuẩn

có sẵn như XML, URL và HTTP nhằm cung

cấp chuẩn truyền thông giữa các hệ thống với

nhau. Dịch vụ web cung cấp các phương thức

giúp ứng dụng tại máy khách truy cập và sử

dụng các dịch vụ như là một ứng dụng web

thực sự. Về bản chất, dịch vụ web dựa trên

XML và HTTP, trong đó XML làm nhiệm vụ

mã hóa và giải mã dữ liệu và dùng SOAP để


29

truyền tải dữ liệu. Một đặc trưng quan trọng

của dịch vụ web đó là không phụ thuộc vào

nền tảng công nghệ nào, điều này được tác

giả ứng dụng để truyền dữ liệu giữa các ứng

dụng khác nhau.

Trong hệ thống ĐNML được tác giả xây

dựng, dịch vụ web đóng vai trò trung tâm của

việc xử lý đăng nhập và quản lý dữ liệu tài

khoản người dùng. Nhằm đảm bảo các yêu

cầu đặt ra, hệ thống ĐNML cần cung cấp các

dịch vụ cơ bản như: i) Dịch vụ LogOn cung

cấp các phương thức truy cập thông tin tài

khoản người dùng dựa trên tên đăng nhập và

mật khẩu; ii) dịch vụ VerifySessionKey dùng

để xác thực thông tin phiên làm việc của

người dùng được gửi kèm yêu cầu của ứng

dụng; iii) dịch vụ AutoLogin trả về thông tin

người dùng dựa vào thông tin phiên làm việc;

iv) dịch vụ LogOut hỗ trợ đăng xuất người

dùng ở tất cả các ứng dụng; v) dịch vụ

ChangePassword giúp người dùng thay đổi

mật khẩu. Tất nhiên, để có thể sử dụng các

dịch vụ web này, người dùng hoặc trình ứng

dụng triệu gọi chúng phải cung cấp thông tin

xác thực quyền sử dụng.

Cookie và vấn đề truyền dữ liệu giữa các

ứng dụng

Cookie là một phần dữ liệu được lưu trữ trên

trình duyệt của máy khách và tồn tại trong một

khoảng thời gian nhất định do ứng dụng web

quy định. Cookie được trình duyệt tự động gửi

theo mỗi khi truy cập đến máy chủ web.

Cookie của các ứng dụng khác nhau sẽ khác

nhau. Việc lấy thông tin cookie từ một ứng

dụng web khác là rất khó khăn, nhất là khi hai

ứng dụng khác tên miền (domain). Trong

nghiên cứu này, tác giả đã tiến hành tạo

cookie theo cách thay đổi đường dẫn mặc

định để cookie được tạo ra có thể dùng chung

cho các ứng dụng có nhu cầu. Đây chính là cơ

sở quan trọng cho việc xây dựng hệ thống

ĐNML cho nhiều ứng dụng với tên miền

khác nhau.

SSL và kết nối HTTPS

SSL (Secure Sockets Layer) là công nghệ bảo

mật tiêu chuẩn để thiết lập một kết nối đã

được mã hóa giữa một máy chủ và một máy

khách [9]. Thông thường, dữ liệu được truyền

qua lại giữa máy khách và máy chủ dưới dạng

không được mã hóa, dữ liệu được truyền tải

giữa hai nút mạng có thể được đọc và hiểu

được bởi một bên thứ ba quan sát ở nút trung

gian. Nếu dữ liệu được truyền qua kênh SSL,

nó sẽ được mã hoá và bên thứ ba nằm ở nút

trung gian sẽ không thể hiểu được nội dung

thông điệp.

HTTPS là giao thức HTTP trên nền SSL/TSL.

Tất cả dịch vụ của hệ thống ĐNML được xây

dựng trong phạm vi nghiên cứu được yêu cầu

sử dụng SSL. Mọi kết nối từ máy khách đến

hệ thống ĐNML đều được thiết lập bằng giao

thức HTTPS. Việc mã hoá và giải mã được

thực hiện theo chứng chỉ số SSL. Nếu chứng

chỉ được cấp bởi một tổ chức có uy tín và

được chấp nhận rộng rãi trên thế giới, chứng

chỉ sẽ được trình duyệt web cũng như các ứng

dụng tự động chấp nhận. Nếu chứng chỉ SSL

được tạo ra bởi các cá nhân hoặc tổ chức chưa

được công nhận rộng rãi trên thế giới, người

dùng phải thực hiện thao tác xác nhận chứng

chỉ số này khi duyệt web. Tuy nhiên, với ứng

dụng web truy cập đến dịch vụ web, cần phải

lập trình xử lý để mặc định nó luôn luôn tự

động xác nhận chứng chỉ SSL của máy chủ

dịch vụ web mà không chờ đợi vào thao tác

thủ công của con người.

Thiết kế hệ thống

Mô hình xác thực người dùng

Hệ thống ĐNML dùng một chuỗi ký tự được

sinh ra ngẫu nhiên và không trùng nhau giữa

các phiên làm việc của người dùng, gọi là

SessionKey, để nhận biết phiên làm việc của

người dùng. Khi người dùng truy cập vào các

trang có yêu cầu xác thực, ứng dụng sẽ gọi

các dịch vụ của hệ thống ĐNML. Trong

trường hợp SessionKey không tồn tại, hoặc

không hợp lệ, ứng dụng sẽ chuyển người

dùng đến trang đăng nhập. Vậy, để được xác

thực, người dùng cần phải có tài khoản và mật

khẩu hợp lệ hoặc là SessionKey hợp lệ. Hình

1 mô tả quá trình xác thực người dùng.


30

BrowserỨng dụng

domain1.udn.vn

Hệ thống SSO

sso.udn.vn

Hệ thống Quản lý người dùng

UserManager

Gửi thông tin đăng nhập

Kiểm tra tài khoản với

thông tin đăng nhập

[tài khoản không tồn tại]

Thông báo

đăng nhập không thành công

[tài khoản tồn tại]

Tạo SessionKey

Lưu SessionKey vào

cơ sở dữ liệu

Gọi dịch vụ kiểm tra

thông tin đăng nhập

Yêu cầu SessionKey

[Tồn tại SessionKey]

Gọi dịch vụ

xác thực SessionKey Kiểm tra tài khoản với

giá trị SessionKey

[SessionKey không tồn tại]

Chuyển đến trang đăng nhập

[SessionKey tồn tại]

Xóa cookie

Gọi dịch vụ lấy thông tin người dùng

Tạo phiên làm việc cho

người dùngChuyển về trang người dùng yêu cầu

Cập nhật thời hạn SessionKey

của phiên làm việc

Tìm kiếm người dùng

với SessionKey

Lưu SessionKey vào cookie

của trình duyệt

Gửi SessionKey thông qua cookie

Hình 1: Sơ đồ mô tả quá trình xác thực người dùng

Ban đầu, trình duyệt không có bất kỳ cookie

nào dùng cho việc xác thực với dịch vụ

ĐNML. Vì vậy, khi người dùng truy cập vào

trang web có yêu cầu xác thực ở bất kỳ hệ

thống domain1.udn.vn hoặc domain2.udn.vn

đều được yêu cầu nhập thông tin người dùng

tại trang đăng nhập của mỗi hệ thống. Một khi

người dùng đăng nhập thành công vào hệ

thống, cookie chứa thông tin xác thực cho

người dùng sẽ được tạo và được gửi đến trình

duyệt web.

Bấy giờ, nếu người dùng truy cập vào bất cứ

hệ thống domain1.udn.vn hoặc

domain2.udn.vn, trình duyệt sẽ gửi cookie

xác thực đến ứng dụng web. Các ứng dụng

web sẽ nhận cookie và gửi SessionKey đến hệ

thống sso.udn.vn. Nó sẽ kiểm tra và gửi thông

tin người dùng về cho ứng dụng web yêu cầu,

gia hạn thời gian cho phiên làm việc nếu

SessionKey hợp lệ. Ứng dụng web sẽ cập

nhật và gửi cookie mới cho trình duyệt web

để nó gửi đến máy chủ web trong lần truy cập

sau của người dùng.

Mô hình đăng xuất một lần (Single Sign Out).

Để kết thúc phiên làm việc, người dùng cần

yêu cầu chức năng đăng xuất từ một hệ thống

bất kỳ. Dịch vụ ĐNML sẽ được gọi để hủy

SessionKey và xóa phiên làm việc của người

dùng. Hình 2 mô tả chức năng đăng xuất một

lần. Người dùng khi đăng xuất tại một hệ

thống bất kỳ thì các hệ thống khác cũng tự

động hủy phiên làm việc của người dùng. Lúc

này, mọi thông tin đăng nhập của sẽ bị xóa,

người dùng sẽ phải đăng nhập lại để bắt đầu

phiên làm việc mới.


31

Trình duyệt

Browser

Ứng dụng

domain1.udn.vn

Hệ thống SSO

sso.udn.vn

Hệ thống Quản lý người dùng

UserManager

Yêu cầu đăng xuất

Lấy giá trị SessionKey

Kiểm tra

SessionKey

[Tồn tại SessionKey]

Gửi yêu cầu đăng xuấtXóa SessionKey trong

CSDL

Chuyển đến trang đăng nhập

Xóa SessionKey trên trình duyệt

Gửi SessionKey

thông qua cookie

Hình 2: Mô hình Đăng xuất một lần

Ứng dụng

asp.udn.vn

IP: 192.168.20.9 Hệ thống

SSO

sso.udn.vn

IP: 192.168.8.30

Ứng dụng

php1.udn.vn

php2.udn.vn

IP: 192.168.3.3

IP: 192.168.7.10

Hình 3: Sơ đồ thử nghiệm hệ thống ĐNML

CÀI ĐẶT THỬ NGHIỆM VÀ ĐÁNH GIÁ

KẾT QUẢ

Hệ thống ĐNML được xây dựng trong phạm

vi nghiên cứu đã được triển khai ứng dụng

thành công tại Trường Đại học Kinh tế - Đại

học Đà Nẵng từ tháng 5/2013 cho các ứng

dụng web trên các máy chủ web riêng biệt, đó

là các website được xây dựng dựa trên nền

tảng Apache/PHP tapchikhkt.due.udn.vn,

hoithao.due.udn.vn và kh.due.udn.vn và tại

Trường Đại học Sư phạm – Đại học Đà Nẵng

từ tháng 11/2013 cho các website

scv.ued.udn.vn, conf.ued.udn.vn và

jse.ued.udn.vn. Để kiểm tra khả năng thích

ứng với các nền tảng lập trình khác nhau, các

tác giả đã xây dựng, thử nghiệm kết hợp

thành công một ứng dụng trên nền tảng .NET.

Sơ đồ các ứng dụng thử nghiệm hệ thống như

hình 3. Ứng dụng .NET gồm hai trang chính:

Trang đăng nhập và trang hiển thị thông tin

người dùng. Kịch bản thử nghiệm được mô tả

như sau: Khi truy cập vào trang hiển thị thông

tin người dùng, nếu chưa đăng nhập thì sẽ

chuyển về trang đăng nhập. Nếu người dùng

đã đăng nhập thì sẽ được chuyển tự động đến

trang thông tin người dùng. Sau đó, người

dùng có thể truy cập ở các ứng dụng còn lại

mà không cần đăng nhập.

Hệ thống ĐNML được xây dựng đã hoàn

chỉnh các chức năng và giải quyết các vấn đề

xác thực người dùng tập trung và ĐNML cho

các ứng dụng. Ngoài ra, hệ thống còn đảm


32

bảo được tính bảo mật trong quá trình truyền

dữ liệu giữa ĐNML và các ứng dụng.

Hệ thống ĐNML do các tác giả đề xuất về cơ

bản đã giải quyết được các hạn chế mà các hệ

thống ĐNML hiện có. Các dịch vụ do hệ

thống ĐNML cung cấp có thể được sử dụng

trên nhiều nền tảng khác nhau với các ngôn

ngữ lập trình như .NET, Java, PHP,… Việc

triển khai hệ thống ĐNML cũng trở nên đơn

giản bởi vì mọi thứ được thực hiện qua dịch

vụ web. Nhà phát triển chỉ cần triệu gọi các

dịch vụ của ĐNML trong ứng dụng của mình,

việc còn lại do ĐNML thực hiện.

Trong phạm vi bài viết này, tác giả đi sâu về

giải pháp máy chủ ĐNML không cung cấp

giao diện đăng nhập. Việc đăng nhập được

thực hiện trên giao diện của các ứng dụng

web sử dụng dịch vụ ĐNML. Tuy nhiên, hệ

thống cũng cung cấp khả năng cấu hình để

việc đăng nhập được thực hiện chỉ trên giao

diện của máy chủ ĐNML bằng cách chuyển

người dùng đến giao diện đăng nhập trên máy

chủ ĐNML. Với cấu hình này, các ứng dụng

web sử dụng dịch vụ sẽ không đọc được mật

khẩu của người dùng. Trong mọi trường hợp,

máy chủ ĐNML chỉ quản lý về việc xác thực

người dùng. Các ứng dụng tự quản lý về việc

phân quyền sử dụng hệ thống của mình.

KẾT LUẬN

Trong phạm vi nghiên cứu, tác giả đã xây

dựng hệ thống ĐNML hoàn toàn độc lập với

các hệ thống và các công bố trước đây bằng

ngôn ngữ PHP và dịch vụ web. Hệ thống

cung cấp các dịch vụ xác thực người dùng và

ĐNML cho nhiều ứng dụng trong cùng một tổ

chức. Tác giả cũng đã xây dựng thành công

giải pháp dựa trên việc sử dụng dịch vụ web

và chia sẻ cookie giữa các ứng dụng web khác

nhau được xây dựng trên các nền tảng khác

nhau, cũng như xây dựng thành công hệ thống

quản lý ĐNML và triển khai ứng dụng thành

công trên nhiều ứng dụng web tại Trường Đại

học Kinh tế - Đại học Đà Nẵng từ tháng

5/2013 và Trường Đại học Kinh tế - Đại học

Đà Nẵng từ tháng 11/2013. Hệ thống hoạt

động hoàn toàn độc lập với nền tảng công

nghệ dung để xây dựng các ứng dụng. Tuy

nhiên, tác giả chưa thực hiện nghiên cứu so

sánh giữa hệ thống xây dựng được với các hệ

thống khác về mặt hiệu năng.


1. Chris Waynforth, “Definition single sign-on

(SSO)”, Information Security Magazine Online,

<http://searchsecurity.techtarget.com/definition/si

ngle-sign-on> (truy cập ngày 11/2/2014).

2. Hồ Văn Hương, Đào Thị Ngọc, “Ứng dụng hệ

thống kiểm soát truy nhập mạng theo mô hình truy

nhập một lần”, Tạp chí An toàn thông tin,

<http://antoanthongtin.vn/Detail.aspx?

CatID=8ab90f49-a562-4157-a607-

d2474bf129a9&NewsID =1caffb79-e759-4855-

91fc-76840dfc 5424> (truy cập ngày 11/2/2014)..

3. Trần Nghi Phú, “Cơ chế Single Sign On phần

2”, <http://tacchienmang.blogspot.

com/2013/06/portal-co-che-single-sign-on-

2.html> (truy cập ngày 11/2/2014)..

4. “Dịch vụ và giải pháp chứng thực một lần

Oracle Single Sign On (SSO)”,

http://www.vietpace.com/oracle_dichvu_xacthuc_

sso.html (truy cập ngày 11/2/2014).

5. Oracle Corporation, Oracle Enterprise Single

Sign-on Technical Guide, USA, June 2009.

6. Mai Trần Trung Hiếu*, Trịnh Công Duy, Hồ

Phan Hiếu, “Nghiên cứu kiến trúc và xây dựng hệ

thống chứng thực tập trung cho Đại học Đà

Nẵng”, Tạp chí Khoa học và Công nghệ Đại học

Đà Nẵng, số 1(74).2014.

7. Robert Daigneau, Service Design Patterns:

Fundamental Design Solutions for SOAP/WSDL

and RESTful Web Services, Pearson Education,

2012.

8. Võ Trung Hùng, Nguyễn Thị Quỳnh Lâm,

“Nghiên cứu ứng dụng web service xây dựng hệ

thống một cửa điện tử”,

http://tailieuso.udn.vn/handle/TTHL_125/2878

(truy cập ngày 11/03/2014).

9. Hồng Phúc, Nguyễn Ngọc Tuấn, Công nghệ

bảo mật, Nhà xuất bản Thống kê, 2005.


33

SUMMARY

BUILDING A SYSTEM FOR SINGLE SIGN ON

BASED ON THE WEB SERVICE

Nguyen Tran Quoc Vinh1*, Nguyen Van Vuong2

1College of Education – Da Nang University, 2College of Economy – Da Nang University

There is an increasing trend around the world that one organization owns and operates several

websites. However, it often leads to problem that a user needs to remember multiple login

accounts and passwords to log into different sites within the same organization due to database

existing independently from each other. Thus, one single sign-on to websites within the same

organization is commonly requested. Within the scope of the article, the authors propose solutions

and building system of single sign-on services based that provide services of user authentication

based on concentrated user database. The system is built based on the exploitation of the

independence of the foundation of web services, the ability to share cookies between browsers and

web applications. The paper also conducts application testing for the sign-on system that has

already been built.

Key words: User authentication; single sign on; website; cookie; web service.


Phản biện khoa học: TS. Huỳnh Công Pháp – Đại học Đà Nẵng



34

Hàn Thị Thúy Hằng và Đtg Tạp chí KHOA HỌC & CÔNG NGHỆ 122(08): 35 - 38

35

XÁC ĐỊNH HÀM TƯƠNG QUAN DỰ BÁO CHỈ SỐ NÉN LÚN TỪ MỘT SỐ CHỈ

TIÊU CƠ LÝ CỦA ĐẤT DÍNH KHU VỰC THÁI NGUYÊN

Hàn Thị Thúy Hằng*

Trường Đại học Kỹ thuật công nghiệp - ĐH Thái Nguyên

TÓM TẮT Bài báo so sánh giữa một số hàm tương quan dự báo chỉ số nén (Cc) từ các chỉ tiêu cơ lý như giới

hạn chảy (wL), hệ số rỗng ban đầu (e0) và độ ẩm ban đầu (wn) trên cơ sở bộ dữ liệu thí nghiệm của

200 mẫu đất dính ở khu vực Thái Nguyên. Kết quả cho thấy các hàm dự báo chỉ số nén (Cc) từ giới

hạn chảy (wL) cho nền đất Thái Nguyên có độ chính xác thấp. Hai hàm tương quan dự báo chỉ số

nén (Cc) từ độ ẩm ban đầu (wn) của đất có độ chính xác cao nhất là: Azzouz và cộng sự (1976), và

Yoon & cộng sự (2004). Đồng thời với việc đánh giá sự phù hợp của các hàm tìm được với bộ số

liệu thu thập được, nhóm tác giả còn tiến hành phân tích hồi quy đơn biến và đề xuất các hàm dự

báo chỉ số nén Cc giữa số liệu dự báo và thí nghiệm là khá cao (R2 = 0,61% đến 85%).

Từ khóa: đất Thái Nguyên, giới hạn chảy, độ ẩm ban đầu, hệ số rỗng ban đầu, hàm tương quan

dự báo chỉ số nén

ĐẶT VẤN ĐỀ*

Đối với nền móng công trình, các nhân tố địa

chất đóng vai trò quyết định trong nhiều vấn

đề lớn từ việc xác định tính khả thi đến giá

thành công trình.Trong công tác khảo sát địa

chất công trình thì công tác thí nghiệm

thường mất nhiều thời gian và tốn kém chi

phí. Do vậy, việc sử dụng những chỉ tiêu cơ lý

có thể xác định được một cách dễ dàng để dự

báo các chỉ tiêu nén lún của đất là một việc

hết sức cần thiết [3, 9]. Chỉ số nén Cc được đề

cập trong rất nhiều tiêu chuẩn, quy phạm của

Việt Nam và thế giới như là những chỉ tiêu cơ

bản nhất dùng trong tính toán lún của nền

móng công trình. Vì vậy, việc đánh giá và xây

dựng các hàm dùng để dự báo các chỉ số nén

lún của đất từ các chỉ tiêu cơ lý cơ bản có ý

nghĩa vô cùng quan trọng.

Đối với đất dính, độ ẩm ban đầu (wn) và hệ số

rỗng ban đầu (e0) có ảnh hưởng rất lớn đến

tính chất của đất, đặc biệt là trạng thái đất.

Bên cạnh đó, rất nhiều nghiên cứu cũng cho

thấy chỉ số nén của đất phụ thuộc vào giới

hạn chảy (WL) và giới hạn dẻo (Wd) của đất

[1;2;4;5;6;8].

Trong bài báo này, nhóm tác giả đã tiến hành

thí nghiệm kết hợp với thu thập số liệu để

* Tel: 0987 615167,Email: [email protected]

đánh giá độ tin cậy của một số hàm dự báo

chỉ số nén được sử dụng rộng rãi trên thế giới

đối với đất nền Thái Nguyên. Bên cạnh việc

kiểm nghiệm các hàm tương quan đã có, bài

báo đề xuất các hàm dự báo dựa trên phương

pháp hồi quy tuyến tính đơn và đa biến cho

phù hợp với đất dính khu vực Thái Nguyên.

HÀM TƯƠNG QUAN DỰ BÁO CHỈ SỐ

NÉN LÚN CC CỦA ĐẤT DÍNH.

Hiện nay, trên thế giới có rất nhiều hàm tương

quan dùng để dự báo chỉ số nén Cc từ e0, WL

thông qua việc phân tích hồi quy đơn biến.

Hình 1. Biểu đồ dự báo chỉ số nén (Cc) từ giới hạn

chảy (WL)


36

Hình 2. Biểu đồ dự báo chỉ số nén (Cc) từ hệ số

rỗng ban đầu (e0)

Hình 3. Biểu đồ dự báo chỉ số nén (Cc) từ độ ẩm

ban đầu (wn)

Bảng 1. Một số mô hình dự báo chỉ số nén (Cc) từ

nhiều chỉ tiêu (wn);(e0);( wL)

Tác giả Công thức Ghi chú

Azzouz và cộng

sự (1976)

Cc = 0,37(e0 +

0,003WL + 0,0004

w0 – 0,34)

Tất cả đất

sét

Koppula (1986) Cc = 0,009 w0 +

0,005WL

Tất cả đất

sét

Yoon và cộng sự

(2004)

Cc = 0,0038 w0 +

0,12 e0 + 0,0065 WL

–

0,248

Tây Hàn

Quốc

Đánh giá sự tương quan: Hệ số tương quan

mẫu R là đại lượng biến thiên từ -1 đến +1

được đánh gia theo Kalomexki như sau:

Nếu 0< R ≤ 0,5mức độ tương quan rất yếu.

Nếu 0,5 < R ≤ 0,7mức độ tương quan yếu.

Nếu 0,7 < R ≤ 0,9mức độ tương quan chặt.

Nếu 0,9< R ≤ 1mức độ tương quan rất chặt.

KIỂM NGHIỆM CÁC MÔ HÌNH ĐÃ CÓ CHO

SỐ LIỆU ĐỊA CHẤT TẠI THÁI NGUYÊN

Kết quả đánh giá các mô hình dự báo chỉ số

nén Cc từ wL,e0, wn dựa trên bộ số liệu thí

nghiệm [3,9].

Dự báo chỉ số nén Cc từ WL:

Kết quả cho thấy mô hình Yoon & cộng sự

(2004) có hệ số tương quan cao nhất ứng với

tương quan R2 = 0,41. Với tương quan nói

trên cho thấy những mô hình đã được đề xuất

trong hình 1 là không phù hợp với nền đất tại

khu vực Thái Nguyên.

Bảng 2. So sánh giữa chỉ số nén Cc dự báo từ WL

và số liệu thí nghiệm

Tác giả

Độ

lệch

chuẩn

%

Độ lệch

chuẩn

tuyệt đối

%

Tương

quan R2

Azzouz (1976) 32,0 45,2

Rất thấp

Cozzolino (1961) 13,2 42,5

Skempton (1944) 28,3 43,5

Terzaghi & Peck (1967) 7,2 39,7

Yoon và cộng sự (2004) 29,7 49,6 0,41

Dự báo chỉ số nén Cc từ e0:

Kết quả cho thấy mô hình Yoon & cộng sự

(2004) cho kết quả dự báo là tốt nhất với hệ

số tương quan giữa số liệu thí nghiệm và dự

báo R2 = 0,69. Những mô hình khác cho hệ số

tương quan là rất thấp.

Dự báo chỉ số nén Cc từ wn:

Kết quả cho thấy 2 mô hình: Azzouz và cộng

sự (1976) và Yoon & cộng sự (2004) dự báo

chỉ số nén Cc là tốt nhất với hệ số tương quan

giữa số liệu thí nghiệm và dự báo lần lượt là

R2 = 0,76 và 0,82. Những mô hình khác cho

hệ số tương quan thấp hơn nhiều.


37

Bảng 3. So sánh giữa chỉ số nén Cc dự báo từ e0


Tác giả

Độ

lệch

chuẩn

%

Độ lệch

chuẩn

tuyệt đối

%

Tương

quan R2

Nishida (1956) 31,7 39,7

Rất thấp

Cozzolino (1961) 35,8 37,8

Hough (1957) 11,5 30,1

Azzouz (1976) 76,7 74,0

Sowers (1970) 70,5 69,5

Yoon và cộng sự (2004) 13,1 26,5 0,69

Hình 4. Quan hệ giữa chỉ số nén (Cc) và giới hạn

chảy (wL) cho 200 mẫu đất thí nghiệm

Bảng 4. So sánh giữa chỉ số nén Cc dự báo từ wn


Tác giả

Độ

lệch

chuẩn

%

Độ lệch

chuẩn

tuyệt đối

%

Tương

quan R2

Azzouz và cộng sự (1976) 16,1 26,6 0,76

Herrero (1983) 24,8 30,3 0,51

Moh và cộng sự (1989) 71,2 72,2 Rất thấp

Dayal và cộng sự (2006) 49,9 52,1

Yoon và cộng sự (2004) 11,9 23,1 0,82

Dự báo chỉ số nén Cc bằng mô hình đa

biến từ wL, e0 , wn:

Kết quả cho thấy cả 4 mô hình đều dự báo ra

các chỉ số nén Cc có mối tương quan với giá

trị thực là rất thấp (chưa đến 60%). Do vậy,

những mô hình này là không phù hợp với nền

đất ở khu vực Thái Nguyên.

Bảng 5. So sánh giữa chỉ số nén Cc dự báo từ mô

hình đa biến và giá trị thí nghiệm

Tác giả

Độ

lệch

chuẩn

%

Độ lệch

chuẩn

tuyệt đối

%

Tương

quan R2

Azzouz và cộng sự (1976) 23, 1 28,8

Rất thấp Koppula (1986) 96,9 97,5

Yoon và cộng sự (2004) 3.1 25,2 0,53

XÂY DỰNG MÔ HÌNH DỰ BÁO CHỈ SỐ

NÉN DỰA TRÊN BỘ SỐ LIỆU THÍ NGHIỆM

Từ kết quả trên cho thấy các mô hình dự báo

chỉ số nén Cc đều cho tương quan với số liệu

thí nghiệm thực là rất thấp ngoại trừ các mô

hình: Azzouz và cộng sự (1976) và Yoon &

cộng sự (2004). Trên cơ sở phương pháp hồi

quy tuyến tính đơn biến [7], tác giả đã tiến

hành phân tích hồi quy cho bộ số liệu 200

mẫu thí nghiệm nhằm tìm ra quan hệ giữa chỉ

số nén (Cc) với: wL; e0 và wn. Kết quả của các

phân tích hồi quy được trình bày trong hình 4

đến 5 và bảng 6 dưới đây.

Hình 5. Quan hệ giữa chỉ số nén (Cc) và hệ số

rỗng ban đầu e0 cho 200 mẫu đất thí nghiệm

Hình 6. Quan hệ giữa chỉ số nén (Cc) và độ ẩm

ban đầu (wn) cho 200 mẫu đất thí nghiệm


38

Bảng 6. Bảng đề xuất hàm dự báo chỉ số nén Cc

trên cơ sở phân tích hồi quy 200 mẫu đất

Phương trình dự báo

Tương

quan R2

Cc = 0,015 wL – 0,298 0,61

Cc = 0,462 e0 – 0,2 0,87

Cc = 0,0109 wn – 0,163 0,85

KẾT LUẬN

Qua phân tích và so sánh giữa số liệu dự báo

chỉ số nén Cc từ các mô hình và số liệu thí

nghiệm thu thập được, nhóm tác giả có một

vài kết luận sau:

- Hầu hết các mô hình dự báo chỉ số nén Cc

qua giới hạn chảy wL mà nhóm tác giả tìm

được là không phù hợp với bộ số liệu địa chất

thu được của khu vực Thái Nguyên.

- Trong những mô hình dự báo Cc từ hệ số

rỗng ban đầu (e0) và độ ẩm ban đầu (wn) thì

có 2 mô hình: Azzouz và cộng sự (1976) và

Yoon & cộng sự (2004) có hệ số tương quan

(R2) giữa số liệu dự báo và số liệu thí nghiệm

là khá tốt lớn hơn 0,6.

- Nhóm tác giả đã sử dụng phương pháp hồi

quy đơn biến để xây dựng được 3 hàm dự báo

chỉ số nén Cc với tương quan R2 giữa số liệu

thí nghiệm và số liệu dự báo đều trên 0,6. Với

kết quả như vậy nhóm tác giả đề xuất nên

dùng 3 hàm trên để dự báo chỉ số nén cho đất

ở khu vực Thái Nguyên.

TÀI LIỆU THAM KHẢO 1.Azzouz, A., R.J.Krizek, and R.B.Corotis (1976),

Regression Analysis of Soil Compressibility, Soils

Found. Tokyo.

2.Cozzolino VM (1961), “Statistical forecasting of

compression index”, In: Proceedings of the 5th

International Conference on Soil Mechanics and

Foundation Engineering Paris .

3. Công ty tư vấn Xây dựng Thái nguyên, 2012,

Các báo cáo khảo sát địa chất công trình xây dựng.

4. Dương Diệp Thúy, Phạm Quang Hưng (2012),

“Tương quan giữa chỉ số nền và một số chỉ tiêu

vật lý của đất dính ở một vài khu vực Hà Nội”,

Tạp chí khoa học và công nghệ xây dựng 2012.

5. Gil Lim Yoon, Byung Tak Kim and Sang Soo

Jeon (2004), “Empirical Correlations of

Compression Index for Marine Clay from Regression

Analysis”, Canadian Geotechnical Journal.

6.Herrero OR (1983), Universal compression

index equation; Discussion. J. Geotech. Eng.

7.Schneider A, Hommel G, Blettner M (2010).

Linear regression analysis: part 14 of a eries on

evaluation of scientific publications.

8. Terzaghi, K. and Peck, R. B. (1967). Soil

Mechanics in Engineering Practice,” 2nd ed.,

Wiley, New York.

9. Trung tâm Kiểm định chất lượng Xây dựng

Thái Nguyên, 2011, Các báo cáo khảo sát địa chất

công trình xây dựng.

SUMMARY

ESTABLISHING THE COMPATIBLY PREDICTABLE FUNCTIONS OF

COMPRESSION INDEX FROM PHYSICAL –MACHANICAL PROPERTIES OF

SOIL IN THAI NGUYEN

Han Thi Thuy Hang* College of Technology – TNU

The paper presents a comparison between some published models for predirection of compression

index (Cc) from some soil physical properties such as liquid limit (wL), initial void ratio (e0) and

initial water content (wn) based on the test results of 200 soil samples in Thai Nguyen city. The

comparison shows that the models for prediction of compression index (Cc) from liquid limit (wL)

do not work well for soils in Thai Nguyen city. The three best models for prediction of (Cc) from

initial water content (wn) are: Azzouz (1976) và Yoon (2004). Concurrently, the verification of the

models, the author did both single and multiple regression analyses to propose several equations

for prediction of virgin and recompression indices with quite high relations (R2 = 0,61 to 0,85).

Keywords: soils in Thai Nguyen, liquid limit, initial void ratio, initial water content, models for

prediction of compression index


Phản biện khoa học: ThS. Lại Ngọc Hùng – Trường Đại học Kỹ thuật Công nghiệp - ĐHTN

* Tel: 0987 615167,Email: [email protected]

Trần Duy Trinh và Đtg Tạp chí KHOA HỌC & CÔNG NGHỆ 122(08): 39 - 46

39

GIẢM THIỂU ẢNH HƯỞNG CỦA LÕM ĐIỆN ÁP TRONG HỆ THỐNG ĐIỆN

CÔNG NGHIỆP BẰNG BỘ KHÔI PHỤC ĐIỆN ÁP ĐỘNG DVR

Trần Duy Trinh1, Trần Trọng Minh1,

Nguyễn Văn Liễn1, Ngô Đức Minh2* 1Trường ĐH Bách khoa Hà Nội

2Trường Đại học Kỹ thuật Công nghiệp – ĐH Thái Nguyên

TÓM TẮT Trong vận hành, một số lưới điện thường xuyên xảy hiện tượng “Lõm điện áp” làm xấu chất lượng

điện áp một cách nghiêm trọng, đặc biệt đối với những xí nghiệp công nghiệp có thể gây nên gián

đoạn làm việc của một số máy công xuất lớn hay những trung tâm điều khiển có sử dụng thiết bị

điện tử. Để khắc phục lõm điện áp tác giả đề xuất giải pháp ứng dụng thiết bị bù điện áp động

(DVR) được xây dựng trên cơ sở bộ biến đổi điện tử công suất với hệ điều khiển nhằm đảm bảo

tác động chính xác với động học cao. Nội dung bài báo gồm: Tính toán thiết kế DVR áp dụng cho

những phụ tải quan trọng đảm bảo làm việc ổn định trước các tác động của lõm điẹn áp. Thiết kế

một DVR cho hệ truyền động công suất lớn 1975 kW của nhà máy xi măng Hoàng Mai-VN. Mô

hình hóa mô phỏng hoạt động của DVR trong lưới điện 6,3kV. Đánh giá kết quả và bàn luận.

Từ khóa: Giảm thiểu lõm điện áp; lõm điện áp; DVR; Bộ khôi phục điện áp động; Lõm điện áp

LÕM ĐIỆN ÁP VÀ ẢNH HƯỞNG CỦA NÓ

TRONG MÔI TRƯỜNG CÔNG NGHIỆP*

Lõm điện áp là hiện tượng suy giảm, mất cân

bằng điện áp, nhảy góc pha hoặc quá độ điện

áp, gián đoạn nguồn điện trong ngắn hạn. Dạng

sóng của lõm điện áp thể hiện trên hình 1.a.

Theo kết quả khảo sát [1,3], thể hiện trên hình

1.b, lõm điện áp có tỷ lệ xảy ra cao nhất với

31% trong số các biến cố điện áp trên lưới điện.

Hình 1: a) Lõm điện áp ba pha; b)Tỷ lệ phần trăm

biến cố điện áp

Nguyên nhân dẫn đến lõm điện áp là các sự

cố ngắn mạch trong hệ thống điện, suy giảm

điện áp do các động cơ công suất lớn khởi

động, hoặc các tác động do đóng cắt máy biến

áp hoặc đóng cắt các hệ thống tụ bù và có thể

do các lỗi vận hành từ xa,[2].

Trong môi trường công nghiệp các biến cố về

điện áp xảy ra khá thường xuyên. Tại nhà

máy Xi măng Hoàng Mai, một trong những

* Tel: 0982 286428

nhà máy lớn tại Việt nam với công suất 4000

tấn klinker/ngày, thiết bị giám sát đặt tại

thanh cái trạm 110kV của nhà máy đã ghi lại

nhiều dạng biến cố điện áp, nhưng nổi bật có

ba dạng trực tiếp gây ngừng hoạt động của

các thiết bị, đó là:

- Thay đổi điện áp trên lưới.

- Dao động và méo dạng điện áp tại thời điểm

đóng hoặc cắt hệ thống tụ bù tại Trạm 220kV

Nghi Sơn Thanh Hóa.

- Lõm điện áp.

Một bản ghi sự cố lõm điện áp dẫn tới phải

ngừng máy được thể hiện trên hình 2.

Hình 2: Lõm điện áp ghi nhận trên thanh cái

110kV ngày 2/10/2010 làm dừng các thiết bị trong

nhà máy. Điện áp dao động từ 110,55kV xuống

85,8kV, chênh lệch điện áp 24,75kV

Để giảm thiểu các biến cố điện áp tại nhà máy

xi măng Hoàng Mai có thể đề ra các giải pháp

như sau:

85,8kV

110,55kV


40

- Yêu cầu Tổng Công ty Truyền tải nâng công

suất của trạm nguồn 220kV Thanh Hóa.

- Thay đổi hệ thống tụ bù để quá trình điều

khiển đóng vào hoặc cắt tụ điện trên lưới qua

các cấp nhỏ hơn, tránh sự thay đổi điện áp đột

ngột và dao động điện áp trên lưới.

- Vận hành hệ thống hợp lý và giảm thiểu các

lỗi trên hệ thống điện.

Có thể thấy rằng những giải pháp trên đây có

ý nghĩa kỹ thuật rõ ràng nhưng lại không thể

thực hiện được và cũng rất tốn kém. Giải

pháp khả thi hơn chính là sử dụng bộ bù lõm

điện áp động DVR.

GIẢM THIỂU LÕM ĐIỆN ÁP BẰNG DVR

DVR là hệ thống bù điện áp nối tiếp như thể

hiện trong hình 3 trong đó DVR là nguồn áp

với độ lớn, góc pha và tần số điều chỉnh được,

ug là điện áp lưới, uinj là điện áp thêm vào từ

DVR, và uL là điện áp trên tải,[5].

Hình 3. Sơ đồ mô tả nguyên tắc hoạt động của DVR

Đồ thị vector trên hình 4 thể hiện yêu cầu đối

với điện áp cần tạo ra bởi DVR để bù vào lõm

điện áp, Il là dòng điện tải, là góc lệch pha

giữa điện áp tải và dòng điện tải.

Giả sử, một lõm điện áp xảy ra với độ lớn và

một góc nhảy pha được xác định, biểu thị

bằng vector ug,sag. Khi đó, để duy trì độ

lớn của điện áp tải và ngăn chặn nhảy pha,

DVR sẽ tính toán tạo ra một vector điện áp

uinj với độ lớn, góc pha được xác định và thêm

vào lưới. Theo đồ thị vector, điện áp trên tải

khi đó sẽ là: uL=ug,sag + uinj,[5].

Hình 4. Nguyên lý bù lõm của DVR.

Từ sơ đồ trên hình 3, để khôi phục cả độ lớn

và góc pha của điện áp tải như điều kiện trước

lỗi. Giả sử điện áp và dòng điện tải trong điều

kiện trước khi lỗi cả hai bằng 1pu, công suất

được huy động bởi thiết bị trong khi giảm

thiểu lõm điện áp bằng,[1,5].

)sin()cos((sincos

)1()(

..

.

*

.

*

saggsagg

j

saggisaggllinjinj

jUUj

eUIUUIUS (1)

Công suất hấp thụ bởi tải cho bởi,[1,5]:

sincos* jeIUjQPS j

llloadloadload

(2)

Công suất tác dụng và công suất phản kháng

được bơm vào tính theo đơn vị pu,[1,5].

load

sagg

inj PU

P

cos

)cos(1

.

(3)

load

sagg

inj QU

Q

sin

)sin(1

.

(4)

Như vậy DVR đã phải bù cả công suất tác

dụng và công suất phản kháng, khác với các

bộ bù khác như SVC (Static Var

Compensation), chỉ bù công suất phản kháng.

Cấu hình và chế độ làm việc của DVR

Cấu trúc của DVR được thể hiện trên hình 5,

bao gồm các thành phần chính sau đây,[8]:

- Máy biến áp nối tiếp (MBA_NT), cách ly

giữa DVR và lưới, phối hợp mức điện áp.

- Bộ lọc tần số chuyển mạch (Lf,Cf), giảm ảnh

hưởng của quá trình đóng cắt van do điều chế

PWM, cải thiện dạng sóng điện áp thêm vào

của DVR.

- Bộ biến đổi (VSC): là bộ nghịch lưu nguồn

áp ba pha dùng IGBT điều chế PWM.

- DC-link và bộ lưu trữ năng lượng: Có khả

năng lưu trữ năng lượng và kết nối với VSC

để có thể tạo ra điện áp xoay chiều cần thiết

bù cho một biến cố lõm điện áp khi nó xảy ra.

- Thiết bị by-pass: Bảo vệ cho các lỗi quá tải

của DVR, thường dùng thyristor.

- Thiết bị ngắt kết nối: Đóng cắt cơ khí để

cách ly hoàn toàn DVR nhưng vẫn cấp điện

cho tải hoặc khi có các trường hợp khẩn cấp

cần phải ngắt mạch để đảm bảo an toàn cho

hệ thống DVR.

Các chế độ hoạt động của DVR:

- Chế độ Bypass: DVR được nối tắt bằng

khoá cơ khí hoặc điện tử, khi có dòng tải cao

hoặc dòng ngắn mạch phía tải. Trong chế độ

này DVR phải được cách ly khỏi lưới.


41

- Chế độ chờ (Standby mode): Nguồn điện áp

cung cấp ở mức định mức và DVR đã sẵn

sàng để bù cho một lõm điện áp.

- Chế độ hoạt động tích cực: Khi lõm điện áp

được phát hiện DVR ngay lập tức thực hiện

chèn vào điện áp thiếu. Đây là chế độ hoạt

động chính.

Hình 5: Sơ đồ cấu trúc một pha gồm các thành

phần chính của DVR

Xác định công suất của DVR

Vị trí của DVR

Tùy theo công suất và hệ thống cấp nguồn

cho phụ tải, có thể chọn vị trí lắp đặt DVR

bên phía cao áp, thường là trung thế MV,

hoặc phía hạ áp LV. Tuy nhiên do các van

bán dẫn xây dựng chủ yếu trên IGBT với điện

áp đóng cắt thấp và điện áp chèn vào giữa

nguồn và tải phải thông qua biến áp cách ly

nên có thể giả thiết phần bộ biến đổi của DVR

luôn nằm bên phía hạ thế.

Công suất của DVR.

Xác định công suất của DVR thông qua hệ số

suy giảm điện áp,[5]:

rated

Trated

U

UU

(5)

Từ hệ số suy giảm điện áp (5) công suất của

DVR được xác định,[5]:

SDVR = SVSC = Uinj.Iinj = SLoad (6)

Các tham số thiết kế chính cho DVR

Các tham số thiết kế chính bao gồm: khả

năng chèn điện áp, khả năng điều chỉnh dòng

và kích cỡ của bộ lưu trữ năng lượng.

+ Khả năng chèn điện áp có thể được thể hiện

qua hệ số chèn điện áp,[5]:

%100,sup

,%

đmply

DVRDVR

U

UU (7)

Khả năng chèn điện áp nên được lựa chọn

thấp hơn mức cần thiết để giảm tổn thất, trong

đó các tổn thất trong DVR gồm tổn thất trong

biến áp, bộ lọc và bộ biến đổi.

+ Khả năng điều chỉnh dòng điện của DVR

được xác định bởi hệ số chèn dòng điện:

%100,

,%

đmload

DVRDVR

I

Ii (8)

Tiêu hao năng lượng cho một lõm điện áp đối

xứng trong trường hợp một tải đối xứng có

thể được tính qua hệ số huy động tiêu hao

năng lượng,[5]:

sagloadloadsageplyDVR tIUUE ).cos(3Pr,sup,%

(9)

trong đó, tsag là thời gian tồn tại lõm, Usag là

điện áp nguồn trong khi lõm, Usupply,Pre là điện

áp nguồn trước khi lõm, IDVR-dòng điện DVR.

THIẾT KẾ CÁC THÀNH PHẦN DVR

Thiết kế máy biến áp bù

+ Xác định điện áp danh định phía sơ cấp.

Do DVR phải bù được hoàn toàn phần điện

áp bị sụt giảm nên điện áp chèn vào lưới là lớn

nhất được xác định dựa trên hệ số độ giảm sâu

tương đối cực đại, có thể được xác định trước

thông qua hệ số suy giảm được lựa chọn.

Trong trường hợp áp dụng phương pháp bù

''Pre-sag'', giá trị danh định cực đại được xác

định bởi công thức,[1,5]:

cos)1(2)1( '222

1 sLsLdm UDUUDUU (10)

sag

S

U

UD

(11)

trong đó, Us là điện áp nguồn danh định, U'L

là điện áp mà hệ thống DVR sẽ ổn định trên

tải (thông thường là bằng điện áp danh định

trên tải), D là độ sâu lõm cực đại, cosφ là hệ

số công suất tải.

+ Xác định dòng điện danh định ở phía sơ

cấp biến áp nối tiếp.

Dòng danh định qua cuộn dây sơ cấp là toàn

bộ dòng tải, ILdm. Nếu bộ lọc tần số chuyển

mạch đặt phía lưới, dòng danh định phải tăng

thêm các thành phần hài bậc cao của dòng

điện bộ biến đổi,[1].

M

ln

hLLdmdm III 2

)(max,

2

1 (12)


42

trong đó, ILdm là dòng điện tải danh định hài

cơ bản, ILmax(h) là thành phần cực đại h trong

phổ dòng điện tải.

+ Công suất danh định của biến áp.

111 dmdmqtdm IUkS (13)

trong đó, kqt là hệ số quá tải chấp nhận được.

+ Hệ số của biến áp.

Tham số này có thể được xác định theo khả

năng chèn vào của VSC và mức mong muốn

chèn vào hệ thống. Tỷ lệ này có thể được xác

định theo:

conv

DVR

dm

dm

U

U

U

Un

2

1 (14)

+ Trở kháng ngắn mạch máy biến áp.

Trở kháng MBA có ảnh hưởng trước hết đến

sụt áp gây ra bởi dòng điện lưới chạy qua máy

biến áp. Giá trị này cũng phụ thuộc vào các

tham số của bộ lọc tần số chuyển mạch. Nếu

bộ lọc LfCf đặt ở phía bộ biến đổi (phía cuộn

thứ cấp biến áp) giá trị giảm điện áp một

chiều ΔUd cho phép được thỏa mãn khi ,[1,7]:

1

2

2

22 )1

(dm

d

ff

f

nmnmI

U

CL

LLR

(15)

trong đó, Rnm, Lnm là các tham số ngắn mạch

của biến áp. Tổng điện trở và điện cảm cuộn

sơ cấp và thứ cấp Rnm = Rnm1+ R’nm2, Lnm =

Lnm1+L’nm2. Khi sử dụng bộ lọc LfCf phía lưới

(phía sơ cấp biến áp) tụ điện Cf mắc song

song với hệ thống nối tiếp và ảnh hưởng của

nó tới điện áp nguồn có thể bỏ qua. Điều kiện

giảm điện áp một chiều cho phép được đơn

giản như sau,[9]:

1

222

dm

d

nmnmI

ULR

(16)

trong đó tất cả các thông số được định nghĩa

như các công thức trên.

Thiết kế bộ biến đổi

Hình 6 mô tả một pha của VSC với một bộ

lọc LC và biến áp bù,[6].

+ Điện áp ra của bộ biến đổi xác định tương

ứng khi xét với hài bậc 1:

sinsin4

)( 1mDC

conv UtU

tU (17)

+ Điện áp RMS tối đa là: 2

4

DCconv

UU

(18)

+ Các dòng điện đi qua bộ chuyển đổi là tổng

của các sóng dòng điện tạo ra bởi các chuyển

mạch, dòng từ hóa của máy biến áp và tải

dòng điện ,[6].

Hình 6: Sơ đồ tương đương một pha đối với

DVR sử dụng BBĐ nửa cầu.

)()()( tnititii LionmagnitizatCfVSC (19)

+ Dòng điện trung bình qua các van:

1

1 )cos1(2

)sin(2

1d

IdII m

mTr

(20)

1

1 )cos1(2

)sin(2

1

dI

dII mmD

(21)

trong đó, là góc pha tải, U1m, I1m điện áp,

dòng điện cực đại của hài bậc 1, UDC-điện áp

phía một chiều

Thiết kế bộ lọc LC

Thiết kế bộ lọc LC cho điện áp đầu ra của

DVR đã được xem xét tại [9]. Giả sử bộ lọc

LC ở phía bộ biến đổi, dẫn đến sơ đồ tương

đương một pha của hệ thống được sử dụng để

tính chọn tham số bộ lọc cho trên hình 7,[9].

Hình 7: Sơ đồ tương đương để chọn các phần tử

bộ lọc LC ở phía bộ biến đổi.

Trên sơ đồ bộ biến đổi được biểu diễn như

nguồn điện áp dạng xung Uinv, còn mô hình

tải được mô tả ở dạng nối tiếp với hai thành

phần điện trở và điện cảm RL, LL. Điện cảm

lưới Ls có thể lưu ý cộng thêm nó với điện

cảm tải LL. Nhiệm vụ của tụ điện là tạo điều

kiện thoát đối với các hài cao tần, tức là phải

thỏa mãn điều kiện:

)(,)(,0 minmin ncfn ZKZ (22)


43

trong đó Zo,(n) là trở kháng của tải đối với

thành phần n, còn Zc,(n) là trở kháng tụ điện

bằng –j/(n ω(1)Cf). Hệ số Kf>> 1 tương đương

tỷ số trở kháng bộ lọc và hệ thống đối với

thành phần nmin, trong đó nmin là bậc thành

phần hài bậc thấp nhất suy hao bởi bộ lọc. Hệ

số này trực tiếp liên quan đến các thông số

công suất của bộ biến đổi cùng với ảnh hưởng

của tải. Giá trị của nó có thể xác định tùy

chọn và theo [9] có thể cho Kf xấp xỉ 300.

Hệ số truyền đạt đối với thành phần hài bậc n

được mô tả bởi công thức,[9]:

1

12

)()(,

)(,

)(

ffnnconv

ninj

nCLU

UK

(23)

Biết giá trị cho phép cực đại nmax, có thể xác

định độ suy hao KN và tiếp đó tính điện cảm

Lf từ công thức,[9]:

fn

Nf

C

KL

)(

/11

(24)

Áp dụng công thức (22) đến (24) có thể đưa

vấn đề chọn các phần tử bộ lọc đến việc xác

định hệ số Kf và KN. Các thông số này có thể

chấp nhận tùy chọn nhưng chúng cũng có ảnh

hưởng đến các tham số của hệ thống DVR

như công suất, sự suy giảm điện áp đối với

hài cơ bản và sự ổn định của hệ thống điều

khiển. Trong nghiên cứu [9] có đề xuất thủ

tục chọn các hệ số Kf và KN.

Ví dụ áp dụng tính toán thiết kế

Thủ tục tính toán thiết kế trong mục 3.3 được

áp dụng cho thiết kế DVR bảo vệ cho phụ tải

là hệ truyền động biến tần công suất lớn 1975

kW tại nhà máy xi măng Hoàng Mai. Các

tham số của hệ thống điện cung cấp và thiết

kế DVR cho trong bảng 1. Bảng 1. Tổng hợp tham số của DVR và hệ thống

Tham số Giá trị

Tham số nguồn: Trạm biến ápT1_110/6,3kV nhà máy xi măng Hoàng Mai

Công suất nguồn cấp: S,đm = 25MVA

Điện áp định mức lưới:Uđm1/Uđm2 =110/6,3 kV

Dòng điện định mức: Iđm1/Iđm2=131,2/2107,1A

Điện trở điện cảm nguồn: Rs=0,05;Ls=0,001H

Tham số tải nhạy cảm: Chính là tham số của biến áp T2_6,3/0,705kV, cấp nguồn cho tổ hợp Biến tần-

Động cơ quạt công nghệ 142-FN1-M01

Tham số MBA:----------------------MBA 04-TF.02

Công suất định mức: ST1= 2800kVA

Điện áp định mức: UT1,cao/UT1,ha=6,3/(0,63)kV

Dòng điện định mức: IT1,cao/IT1,ha=257/2570A

Tham số biến tần:----SVTL 2K4 (ITALYA)

Công suất định mức: SINV142= 2400kVA

Điện áp dây định mức: UINV142= 0,690kV

Van bán dẫn IGBT-FF600 R16KF4 600A-1600V

Tham số động cơ: ---CT560Y6 (YTALYA)

Công suất định mức: Pdc142= 1975kW

Điện áp dây định mức: Udc142= 0,610kV

Dòng điện tải: Idc142=2264A

Tốc độ định mức: ndc142 = 1000v/p;Cosđm=0,86

Tham số DVR

Công suất danh định: SDVR=1400kVA

Điện áp định mức: UDVR= 3,15kV

Dòng điện DVR: IDVR = 257A

Bộ Biến Đổi Công Suất

Công suất danh định: Sconv=1400kVA

Điện áp dây: Uconv=560V

Dòng điện dây: Iconv=2570A

Điều chế: Điều chế vector không gian.

Tần số điều chế: fC = 5kHz


44

Tần số chuyển mạch: fsw =5kHz

Tụ điện phía một chiều: Cdc = 26mF

Điện áp phía một chiều: Vdc = 700V

Bộ lọc đầu ra LC

Điện cảm bộ lọc: Lf = 7,109mH

Tụ điện bộ lọc: Cf = 6,942F

Tần số cộng hưởng: fres = 717,27Hz

Tham số máy biến áp nối tiếp

Công suất định mức: Str = 1400kVA

Điện áp dây sơ cấp định mức: U1 = 3,15kV

Dòng điện định mức sơ cấp: Itr1 = 257A

Hệ số biến áp : n = 10

Điện áp thứ cấp định mức: U2 = 0,63kV

Dòng điện định mức thứ cấp: I2 = 2570A

Điện trở, điện cảm mba: LMBA=0,007058H;RMBA=0,00120

MÔ PHỎNG

Mô hình mô phỏng được xây dựng cho toàn

bộ hệ thống đã tính toán ở mục 3.3. Mục tiêu

của mô phỏng là kiểm tra khả năng khôi phục

điện áp của DVR để bảo vệ cho phụ tải là hệ

truyền động biến tần-động cơ 142 trước các

biến cố lõm điện áp sau đây:

- Lõm điện áp cân bằng.

- Lõm điện áp không cân bằng.

- Dao động kết hợp méo dạng điện áp do

đóng cắt hệ thống tự bù tại trạm Nghi sơn

Thanh Hóa.

Mô hình mô phỏng Matlab/Simulink của hệ

thống đã được xây dựng như trên hình 8.

Hình 8. Mô hình hệ thống DVR kết nối lưới

Trường hợp 1: Kiểm tra khả năng của DVR

trước biến cố lõm điện áp cân bằng. Điện áp

lõm trên cả ba pha=50%, tsag=(2s3s), động

cơ mang tải 50% (7000N/m):

- Điện áp lưới ug tại thời điểm bắt đầu và kết

thức lõm điện áp xem hình 9a.

. Hình 9.a

- Điện áp thêm vào của DVR (uinj), hình 9.b

. Hình 9.b

- Điện áp tải được phục hồi (u'L), hình 9.c

.. Hình 9.c

Trường hợp 2. Kiểm khả năng của DVR

trước lõm điện áp không cân bằng.Điện áp

trên các pha: phaA lõm=30%, PhaB

lõm=30%, PhaC lõm=0%, tsag=(2s3s), động

cơ mang tải 50%(7000N/m).

- Điện áp lưới ug tại thời điểm bắt đầu và kết

thức lõm điện áp không cân bằng, hình 10.a

.. Hình 10.a

- Điện áp thêm vào của DVR (uinj), hình 10.b


45

. Hình 10.b

- Điện áp tải được phục hồi (u'L), hình 10.c

. Hình 10.c

Trường hợp 3. Kiểm tra khả năng của DVR

trước biến cố lõm điện áp kết hợp dao động

do đóng hoặc cắt hệ thống tụ bù có công suất

57,8 MVAR/110kV, tại trạm Nghi sơn Thanh

Hóa. Thời điểm đóng tụ 2s, thời điểm cắt tụ

3s. tbu=2s3s.

- Điện áp nguồn ug tại PCC khi thời điểm

đóng và cắt tụ bù, xem hình 11.a

. Hình 11.a

- Điện áp thêm vào của DVR tại thời điểm

đóng và cắt tụ bù (uinj), xem hình 11.b

. Hình 11.b

- Điện áp tải được phục hồi tại thời điểm đóng

và cắt tụ bù (u'L), xem hình 11.c

. Hình 11.c

KẾT LUẬN

Bài viết này đã trình bày giải pháp áp dụng hệ

thống phục hồi điện áp động để giảm thiểu

ảnh hưởng của lõm điện áp, đó là bù lõm điện

áp cân bằng, lõm điện áp không cân bằng và

lõm điện áp kết hợp dao động do đóng cắt hệ

thống tụ bù. Kết quả cho thấy khả năng đáp

ứng của DVR trước các biến cố để bảo vệ cho

tải nhạy cảm (tải động) là tốt, thời gian phục

hồi điện áp rất nhanh, từ 0.002s đến 0.005s

với các lõm điện áp từ 10%-50%. Như vậy

với giải pháp này có thể áp dụng tốt cho các

phụ tải nhạy cảm, hoặc một nhóm phụ tải ở

các xí nghiệp công nghiệp, đặc biệt đối với

những nơi chất lượng điện áp không được

đảm bảo.

TÀI LIỆU THAM KHẢO 1. Angelo Baggini (2008) Handbook of Power

Quality. John Wiley & Sons Ltd, The Atrium,

Southern Gate, Chichester, West Sussex PO19 8SQ,

England.

2. JovicaV.Milanović (2006) Voltage Sags. School of

Electrical & Electronic Engineering

3. Yan Zhang, B.Sc., M.Sc (2008) Techno-economic

Assessment of Voltage Sag Performance and

Mitigation. Thesis submitted to The University of

Manchester for the degree of PhD

4. Marian P. Kazmierkowski; R. Krishnan; Frede

Blaabjerg: Control in Power Electronics.

Copyright 2002, Elsevier Science

5. Ryszard Strzelecki, Grzegorz Benysek, "Power

Electronics in Smart Electrical Energy Networks",

British Library Cataloguing in Publication Data,

Springer-Verlag London Limited, 2008.

6. Simone Buso; Paolo Mattavelli:Digital Control

in Power Electronics. Copyright © 2006 by

Morgan & Claypool.

7. M. Bobrowska-Rafal, K. Rafal, G. Abad, and

M. Jasinski: Control of PWM rectifier under grid

voltage dips. Bull. Pol. Ac. Tech. 2009

8. Trần Duy Trinh, Nguyễn Văn Liễn, Trần Trọng

Minh: Bộ điều khiển vector hai mạch vong nối

tầng cho hệ thống phục hồi điện áp động giảm

thiểu lõm điện áp trên lưới điện phân phối. Số 91,

Tạp chí khoa học và công nghệ, Trường ĐHBK

Hà Nội, tháng 8 năm 2013.

9. A. Ghosh, A. K. Jindal, and A. Joshi, “Design of a

capacitor-supported dynamic voltage restorer (DVR)

for unbalanced and distorted loads,” IEEE Trans. on

Power Delivery, vol. 19, no. 1, Jan. 2004


46

SUMMARY

MITIGATION OF VOLTAGE SAG IN INDUSTRIAL GRID

BY USING DYNAMIC VOLTAGE RESTORER

Tran Duy Trinh1, Tran Trong Minh1,

Nguyen Van Lien1, Ngo DucMinh2* 1Ha Noi University of Science and Technology

2College of Technology - TNU

In operation, some grids often occur “voltage sag” making bad voltage quality in serious problem,

and in special occasion as industry enterprises, it causes discontinously the operation of some large

power enterpises or controled centers using electronic devices. To overcome voltage sag, authors

propose a solution applied dynamic voltage regulation (DVR) based on electronic power

conversion and controled system to ensure action exactly with high dynamic. Main contents

include: Caculating a DVR applying in important load to ensure stable operation in voltage sag

phenomenon; Designing a DVR for a large driven system 1975 kW in Hoang Mai cement factory

in Viet Nam; Simulating the operation of DVR in 6,3 kV grid; Evaluating results and discussion.

Keywords: minimum voltage sag, voltage sag, DVR, dynamic restored assembly


Phản biện khoa học: TS. Đỗ Trung Hải – Trường Đại học Kỹ thuật Công nghiệp - ĐHTN

* Tel: 0982 286428

Hoàng Thị Cành và Đtg Tạp chí KHOA HỌC & CÔNG NGHỆ 122(08): 47 - 52

47

TỐI ƯU HÓA SƠ ĐỒ MẠNG THEO CHỈ TIÊU

THỜI GIAN VÀ CHI PHÍ SỬ DỤNG THUẬT TOÁN DI TRUYỀN

Hoàng Thị Cành*, Nguyễn Hồng Tân, Phùng Thế Huân

Trường Đại học Công nghệ Thông tin và Truyền thông – ĐH Thái Nguyên

TÓM TẮT

Tối ưu hoá theo chỉ tiêu thời gian và chi phí trên sơ đồ mạng là một trong những giải pháp tương

đối hữu hiệu nhằm rút ngắn thời gian thực hiện từng danh mục công việc hay toàn bộ dự án với

tổng chi phí thấp nhất. Đây là phương pháp có ý nghĩa và cần thiết nhằm mang lại hiệu quả kinh tế

cao trong việc tổ chức, lên kế hoạch và thực hiện dự án trong nền kinh tế thị trường luôn có sự

cạnh tranh về giá thành. Bài báo này trình bày phương pháp tối ưu hóa theo chỉ tiêu thời gian, chi

phí trên sơ đồ mạng sử dụng thuật toán di truyền kết hợp với phương pháp chi phí phạt để tìm ra

phương án tối ưu.

Từ khóa: Tối ưu hóa sơ đồ mạng, tối ưu thời gian, tối ưu chi phí, thuật toán di truyền, hàm phạt

GIỚI THIỆU*

Phương pháp tối ưu hóa, lý thuyết đồ thị là

một lĩnh vực nghiên cứu rộng lớn, có nhiều

ứng dụng và đang được quan tâm nghiên cứu

nhiều trên thế giới. Các bài toán tối ưu về thời

gian, chi phí dựa trên cơ sở lý thuyết đồ thịvà

các chương trình phần mềm hỗ trợ việc quản

lý dự án liên quan đến lập kế hoạch, điều

chỉnh và tối ưu hoá tiến độ thực hiện kế hoạch

đã có [1,3,5]. Tiêu biểu là phần mềm

Microsoft Project, nhưng phần mềm chỉ giải

quyết được vấn đề tối ưu hoá trên từng lĩnh

vực [1,7]. Trong khi đó, bài toán tối ưu hoá

theo chỉ tiêu thời gian và chi phí trên sơ đồ

mạng đang là vấn đề đáng quan tâm trong nền

kinh tế thị trường có tính cạnh tranh khốc liệt

về giá thành [1]. Với chương trình WinQSB

đã bước đầu giải quyết được bài toán tối ưu

hoá theo chỉ tiêu thời gian - chi phí, tuy nhiên

còn tiềm ẩn nhiều mặt hạn chế, như: quá trình

tối ưu hóa làm xuất hiện nhiều đường găng

mới đây là vấn đề bất cập trong công tác tổ

chức thực hiện dự án [4,7].

Chỉ tiêu về mặt thời gian và chi phí thực hiện

dự án là một vấn đề rất quan trọng. Hoàn

thành dự án đúng thời hạn với chi phí nhỏ

nhất sẽ mang lại những kết quả to lớn về kinh

tế và chính trị. Đây là một vấn đề quan trọng


mà người làm công tác tổ chức, quản lý các

dự án cùng nhiều nhà khoa học quan tâm. Vì

vậy bài báo này đề xuất một giải pháp sử

dụng thuật toán di truyền và phương pháp chi

phí phạt để tìm ra phương án tối ưu khả thi.

PHƯƠNG PHÁP SƠ ĐỒ MẠNG

Sơ đồ mạng (SĐM) là một đồ thị bao gồm

toàn bộ khối lượng của cả dự án, nó ấn định

một cách logic trình tự kỹ thuật và mối quan

hệ về tổ chức giữa các công việc, ấn định thời

gian thực hiện các công việc và tối ưu hóa kế

hoạch đề ra [2].

Các thông số chính trên SĐM[2,4]:

EO (Earliest Occurrence of an Event): là thời

điểm sớm nhất để cho sự kiện xảy ra khi tất cả

các công việc trước sự kiện đều hoàn thành.

LO (Lastest Occurrence of an Event): là thời

điểm muộn nhất để cho sự kiện xảy ra mà

không làm ảnh hưởng đến sự hoàn thành của

dự án trong thời gian đã định.

ES (Earliest Start of an activity): là thời điểm

sớm nhất để cho công việc bắt đầu.

ES của công việc ij = EO của sự kiện i

LS (Lastest Start of an activity): là thời điểm

muộn nhất để cho công việc bắt đầu mà


48

không làm ảnh hưởng đến sự hoàn thành của

dự án trong thời gian đã định.

Cách xác định các thông số trên SĐM [2,7]:

Xác định EO và ES:

EO của sự kiện đầu tiên: EO1 = 0

Tại các sự kiện j chỉ có một công việc đến:

ijj iEO EO t

Tại các sự kiện j có nhiều công việc đến:

ijaxj ii

EO M EO t

Với các công việc giả thì cũng tính như trên

nhưng tij=0

Xác định LO và LS:

Tại sự kiện cuối cùng ta có:

ô ôi

ij ij

Cu i Cu

j

EO LO

LS LO t

Nếu chỉ có một công việc ij xuất phát từ sự

kiện i ta có: ijiLO LS

Nếu có nhiều công việc xuất phát từ sự kiện i

ta có: ij j ijii i

LO Min LS Min LO t

Phân tích kết quả trên sơ đồ mạng: Thời gian

tối thiểu để hoàn thành dự án chính bằng

EOcuối.Thời gian dự trữ của các công việc

(Float): F là khoảng thời gian tối đa mà một

công việc có thể chậm chễ so với kế hoạch đã

định mà không làm ảnh hưởng tới thời gian

tối thiểu để hoàn thành dự án.

ij ijESF LS hay ij iEOF LS

Công việc găng là công việc có F=0. Đường

găng: là đường nối liền từ sự kiện đầu tiên

đến sự kiện cuối cùng với điều kiện tất cả các

công việc nằm trên đó là các công việc găng

[2,8].

Nhận xét: Mỗi SĐM có ít nhất một đường

găng. Tổng thời gian của các công việc nằm

trên đường găng chính là thời gian tối thiểu để

hoàn thành dự án. Nếu 1 công việc trên đường

găng bị trễ thì toàn bộ công việc sẽ bị trễ theo.

Do vậy muốn rút ngắn thời gian hoàn thành

dự án thì nhà quản lý phải tập trung các giải

pháp làm giảm thời gian các công việc trên

đường găng.

MÔ HÌNH BÀI TOÁN TỐI ƯU HÓA THEO

CHỈ TIÊU THỜI GIAN - CHI PHÍ

Trong thực tế, nhiều dự án muốn đẩy nhanh

thời gian thực hiện, để làm được điều này ta

phải tìm cách rút ngắn thời gian đường găng,

mà các biện pháp rút ngắn thời gian đường

găng thường làm cho chi phí của dự án tăng

lên. Bài toán được đặt ra là: tìm phương án rút

ngắn thời gian thực hiện các công việc với chi

phí tăng lên là nhỏ nhất.

Thiết lập các mối liên hệ cho bài toán:

Để ước lượng tij ta dùng các loại thời gian sau:

a là thời gian để hoàn thành công việc trong

điều kiện tốt nhất; b là thời gian để hoàn thành

công việc trong điều kiện xấu nhất; m là thời

gian để hoàn thành công việc trong điều kiện

bình thường. bma .

Ta có: Kỳ vọng thời gian:

4

6e

a m bt

Nếu không xác định được m:

2 3

6e

a bt

ij et t

Phương sai của thời gian thực hiện công

việctij:

2

2

ij6

b a

Theo lý thuyết xác suất thống kê, phương sai

của toàn bộ dự án: 2 2

ij

THUẬT TOÁN DI TRUYỀN

Thuật toán di truyền (TTDT) thực hiện tìm

kiếm lời giải tối ưu dựa trên cơ chế chọn lọc

và di truyền tự nhiên. Quần thể trải qua quá

trình tiến hóa: ở mỗi thế hệ lại tái sinh các lời

giải tương đối tốt, trong khi các lời giải tương

đối xấu bị mất dần đi. Để phân biệt các lời

giải thích nghi khác nhau, hàm mục tiêu được

dùng để đóng vai trò thích nghi môi trường.

Một cá thể trong giải thuật di truyền biểu diễn

một giải pháp của bài toán. Quần thể là một

tập hợp các cá thể có cùng một số đặc điểm

nào đó. Trong TTDT quần thể là một tập các

lời giải của một bài toán.

Các toán tử di truyền trong TTDT bao

gồm[8]:


49

Lai ghép là sự kết hợp các tính trạng của bố

mẹ để sinh ra các thế hệ con. Đây được coi là

một sự tổ hợp lại các tính chất (thành phần)

trong hai lời giải cha mẹ nào đó để sinh ra

một lời giải mới mà có đặc tính mong muốn là

tốt hơn thế hệ cha mẹ.

Chọn lọc là quá trình chọn lọc các cá thể

trong quần thể. Đây chính là cách chọn các cá

thể có độ thích nghi tốt để đưa vào thế hệ tiếp

theo hoặc để lai ghép, với mục đích là sinh ra

các cá thể mới tốt hơn.

Đột biến là một sự biến đổi tại một (hay một

số) gen của nhiễm sắc thể ban đầu để tạo ra

một nhiễm sắc thể mới. Đột biến có thể tạo ra

một cá thể mới tốt hơn hoặc xấu hơn cá thể

ban đầu. Tuy nhiên, trong TTDT thì ta luôn

muốn tạo ra những phép đột biến cho phép cải

thiện lời giải qua từng thế hệ.

Các tham số trong TTDT bao gồm [8]:

Xác suất lai ghép: Nếu xác suất lai ghép là

Pc, khi đó khả năng để một cá thể được lai

ghép là Pc.

Xác suất đột biến: Nếu xác suất đột biến là

Pm, khi đó khả năng để mỗi gen của một

nhiễm sắc thể bất kỳ bị đột biến là Pm. Tác

dụng của toán tử đột biến là ngăn ngừa giải

thuật di truyền rơi vào tình trạng cực trị địa

phương, tuy nhiên nếu thực hiện đột biến với

xác suất quá cao sẽ biến giải thuật di truyền

thành giải thuật tìmkiếm ngẫu nhiên.

Kích thước quần thể cho biết có bao nhiêu cá

thể trong một quần thể. Nếu có quá ít cá thể

thì sẽ làm giảm không gian tìm kiếm của thuật

giải và dễ rơi vào các cục bộ địa phương, như

vậy sẽ dễ xảy ra trường hợp bỏ qua những lời

giải tốt.

HÀM PHẠT

TTDT là phương pháp thích hợp với các bài

toán tối ưu với điều kiện không ràng buộc.

Tuy nhiên thực tế việc giải các bài toán tối ưu

thường chứa một hay nhiều ràng buộc, việc áp

dụng TTDT vào các bài toán tối ưu có ràng

buộc thường dẫn đến tối ưu cục bộ. Nhiều

phương pháp đã được đề xuất để giải quyết

trong đó phương pháp hàm phạt (Penalty

Function) là phương pháp được sử dụng phổ

biến do có khả năng tùy biến và thích hợp với

nhiều thuật toán tìm kiếm [6].

Hình 1. Mô hình thuật toán di truyền

Hàm phạt là phương pháp biến đổi từ bài toán

có ràng buộc thành bài toán không ràng buộc

thông qua việc biến đổi hàm mục tiêu như sau:

Fxxpxf

Fxxfxf p

)()(

)()(

Trong đó: F: miền khả thi; fp(x): hàm phạt;

f(x): hàm mục tiêu; p(x): giá trị phạt.

Trong công thức trên, nếu không có vi phạm

điều kiện xảy ra, p(x)=0 và fp(x)= f(x). Ngược

lại, nếu có vi phạm điều kiện xảy ra, p(x)>0.

Khi p(x) càng lớn dẫn đến fp(x) cũng có giá trị

lớn theo tương ứng, khi đó fp(x)có khoảng cách

rất xa so với f(x) dẫn đến dễ dàng loại bỏ.

LẬP TRÌNH TÍNH TOÁN

Hàm mục tiêu được đề xuất:

)( pt CCCMin


50

Trong đó Ct là chi phí thực được xác định theo

công thức:

N

ji

ijt CC1,

; Cp là Chi phí phạt

được xác định theo công thức:

TGCGTĐ

CPGT

TGCTGRN

CPCCPRNCPRNDVC p

(cụ thể: CPRNDV: Chi phí rút ngắn đơn vị;

CPRN: Chi phí rút ngắn; CPC: Chi phí chuẩn;

CPGT: Chi phí gia tăng; TGRN: Thời gian rút

ngắn; TGC: Thời gian chuẩn; TGCGTĐ: Thời

gian cắt giảm tối đa).

Các bước rút ngắn thời gian hoàn thành dự

án sử dụng thuật toán di truyềnnhư sau:

Bước 1: Khởi tạo bài toán. Lập sơ đồ mạng. Xác định đường găng chuẩn và các công

việc găng. Tạo quần thể tổ hợp các đường găng ban đầu.

Bước 2: Tính toán chi phí ứng với mỗi tổ hợp. Tính chi phí thực, chi phí phạt, tổng chi phí.

Bước 3: Đánh giá độ thích nghi – kiểm tra điều kiện dừng: Lựa chọn các công việc trên

đường găng mà có chi phí rút ngắn đơn vị nhỏ nhất và cắt giảm thời gian thực hiện công việc

này theo yêu cầu và trong phạm vi tối đa cho phép. Sắp xếp các tổ hợp theo chi phí, nếu

thỏa mãn điều kiện dừng: Dừng chương trình, xuất kết quả; nếu không thỏa điều kiện dừng

thực hiện tiếp bước 4.

Bước 4: Tạo quần thể tổ hợp mới bằng TTDT.

Thực hiện cơ chế chọn lọc, lai ghép, đột biến. Tạo ra quần thể tổ hợp Pt+1 từ quần thể tổ

hợp Pt. Kiểm tra lại đường găng: Nếu đường găng cũ vẫn tồn tại thì lặp lại bước 2, nếu

không thì tìm đường găng mới và lặp lại cho đến khi đạt được mục tiêu rút ngắn cho trước.

Kiểm nghiệm chương trình:

Bảng 1. Bảng số liệu đầu vào

Hình 2. Lưu đồ thuật toán đề xuất

Thực hiện bài toán với xác suất lai ghép:1;

xác suất đột biến: 0,1; tỷ lệ loại bỏ sau mỗi

vòng lặp: 10%; tỷ lệ hội tụ lời giải: 10%.Các

thông số của dự án trên sơ đồ mạng được thể

hiện như sau:

Hình 3. Sơ đồ mạng dự án trước và sau khi rút ngắn


51

Kết quả tính toán thử nghiệm khi thực hiện

rút ngắn tối đa thời gian thực hiện dự án trên:

Hình 4. Kết quả tính toán thử nghiệm

Thực hiện tối ưu SĐM bằng mô hình đã lập

với mục tiêu rút ngắn tối đa thời gian thực

hiện và chi phí gia tăng là nhỏ nhất, chương

trình đã phân bổ lại thời gian và chi phí tối ưu

để thực hiện dự án, kết quả trong bảng 2. Bảng 2. So sánh thời gian - chi phí thực hiện bình

thường và trường hợp đã tối ưu theo mô hình đã lập

Đánh giá kết quả: Chi phí triển khai dự án

ban đầu ước lượng là: 45.000.000 VNĐ và

hoàn thành trong vòng 10 tuần. Sau khi đã

được tối ưu hóa thì thời gian hoàn thành dự

án còn 6 tuần (giảm 40%), với tổng chi phí là:

49.000.000 VNĐ, chi phí gia tăng nhỏ nhất

sau khi rút ngắn thời gian thực hiện là

4.000.000 VNĐ (tăng 8,9%). Kết quả tính

toán này rất có ý nghĩa về mặt thực tiễn giúp

cho nhà quản lý dự án có những quyết định

đúng đắn trong chỉ đạo thực hiện dự án.

KẾT LUẬN

Việc ứng dụng thuật toán di truyền đã giúp

tìm được kết quả tương đối tối ưu chỉ từ một

số lượng hữu hạn các tổ hợp ban đầu, giảm

thiểu thời gian tính toán của bài toán. Phương

pháp chi phí phạt ngoài việc giúp gia tăng tốc

độ hội tụ còn giúp gia tăng không gian tìm

kiếm lời giải cho bài toán, tránh rơi vào lời

giải tối ưu cục bộ. Chương trình tính toán mô

phỏng đã không làm xuất hiện thêm đường

găng mới, nên ít làm ảnh hưởng đến thời gian

dự trữ của toàn bộ dự án. Kết quả thực

nghiệm cho thấy giải pháp đã đề xuất là khả thi

và có triển vọng, đảm bảo việc thực hiện dự án

bám sát với thực tế, kết quả tính toán tối ưu hơn

về mặt chi phí tạo thế mạnh cạnh tranh trong

hoạt động kinh doanh cho doanh nghiệp.

TÀI LIỆU THAM KHẢO 1. Barry Benatorand Albert Thumann (2003),

Project Management and Leadership Skills for

Engineering and Construction Projects, The

Fairmont Press, the United States of America.

2. Murray B.Woolf (2007), Faster Construction

Projects with CPM Scheduling, The McGraw-Hill

Companies, the United States of America.

3. Flavio Cozzi (2008), Industrial Project

Management: Planning, Design, and Construction,

Stefano Tonchia University of Udine.

4. Thomas Euher (2003), Programming and

scheduling techniques, Unsw Press,the United

States of America.

5. Keith Potts (2008), Construction Cost

Management: Learning from case studies, by

Taylor & Francis Group, in the USA and Canada.

6. Ozgur Yeniay (2005), Penalty Function

methods for contrained optimizaion with genetic

algorithms, Mathematicaland Computation

Application, vol 10, NO.1, pp 45-56, 2005.

7. Kathy Schwalbe (2002), Information

Technology Project Management, 4th ed., Course

Technology, ISBN 0-619-03528-5.

8. Nguyễn Đình Thúc (2002), lập trình tiến hóa,

Nxb Giáo dục, 2002


52

SUMMARY

NETWORK DIAGRAM OPTIMIZATION UNDER STANDARD

OF TIME AND COST BY USING GENETIC ALGORITHMS

Hoang Thi Canh*, Nguyen Hong Tan, Phung The Huan

College of Information and Communication Technology – TNU

Optimizing the network diagram under standard of time and costisone of the effective solutions to

shortening the execution time of each task list or an entire project with the lowest total cost. This

method is meaningful and necessary in order to bring high economic efficiency in the

organization, planning and implementation of projects in the market economy, which always has

highly competition on price. This paper presents optimization methods according to criteria of

time, cost on network diagrams using genetic algorithms combined with penalty cost method to

find the optimal and feasible alternative.

Keywords: Optimizing network diagrams, optimizing time, optimizing cost, genetic algorithms,

penalty function


Phản biện khoa học: TS. Vũ Vinh Quang – Trường Đại học Công nghệ Thông tin & Truyền thông - ĐHTN


Vũ Văn Tâm và Đtg Tạp chí KHOA HỌC & CÔNG NGHỆ 122(08): 53 - 58

53

NHÚNG VĂN BẢN TIẾNG VIỆT TRONG DỮ LIỆU AUDIO

DỰA VÀO ĐẶC ĐIỂM CỦA CHỮ VIẾT TIẾNG VIỆT

Vũ Văn Tâm1*, Phan Trọng Hanh2

1Đại học Kỹ thuật – Hậu cần CAND (Bộ Công an), 2Học viện Kỹ thuật Quân sự (Bộ Quốc phòng)

TÓM TẮT

Các bài toán nhúng văn bản tiếng Việt trong dữ liệu audio đều phải giải quyết hai vấn đề liên quan,

đó là tăng hiệu quả nhúng và bảo mật nội dung tin nhúng. Chúng tôi giải quyết bài toán này bằng

cách phân tích đặc điểm của chữ viết tiếng Việt; từ đó xây dựng khóa mã, dùng để mã hóa và nén

văn bản tiếng Việt trước khi thực hiện nhúng. Kết quả thử nghiệm với các văn bản tiếng Việt

thông dụng, cho thấy số bit tin cần nhúng giảm đáng kể so với phương pháp nhúng thông thường;

đồng thời nội dung văn bản nhúng được bảo mật.

Từ khóa: Nhúng văn bản; nhúng dữ liệu; mã hóa văn bản; nén văn bản; nhúng audio

ĐẶT VẤN ĐỀ*

Nhúng văn bản tiếng Việt trong dữ liệu audio

là một trong những bài toán cơ bản nhất của

kỹ thuật giấu tín hiệu trong dữ liệu số. Hiện

nay, đã có nhiều phương pháp tiếp cận khác

nhau như: Phương pháp nhúng LSB (Least

Significant Bit) [2], [4], [5]; Mã hóa Parity

(Parity Coding) [2], [4]; Mã hóa Phase (Phase

Coding) [2], [5]; Ứng dụng kỹ thuật trải phổ

[1], [2]; Kỹ thuật mã hóa echo [2], [6]. Các

phương pháp nêu trên tập trung chủ yếu vào

xây dựng thuật toán nhúng tin nhằm bảo đảm

tin nhúng được ổn định.

Việc kết hợp giữa nhúng tin với nén và mã

hóa tin có thể sẽ tăng được hiệu quả nhúng và

bảo mật được tin cần nhúng. Trên cơ sở

nghiên cứu về đặc điểm của chữ viết tiếng

Việt, từ đó xây dựng các khóa mã dùng để

nén và mã hóa chữ viết tiếng Việt trước khi

thực hiện nhúng vào dữ liệu audio.

Với cách tiếp cận như trên, bài báo được trình

bày theo thứ tự sau: Đặc điểm chữ viết tiếng

Việt; Xây dựng mô hình; Xây dựng các thuật

toán; Thử nghiệm và đánh giá và cuối cùng là

phần kết luận.

ĐẶC ĐIỂM CHỮ VIẾT TIẾNG VIỆT

Bộ chữ viết tiếng Việt được chia làm 2 loại:

Chữ số (từ 0 đến 9), là loại không có dấu,

* Tel: 0168975888;, Email: [email protected]

chúng có thể kết hợp với nhau để tạo thành các

giá trị số lớn hơn; Chữ cái bao gồm 3 thành

phần chính, đó là: Thành phần phụ âm (b c t v

d s w x đ g r f z y j h q p n m l k tr qu ch th kh

nh gi ng ngh gh ph); Thành phần nguyên âm (a

ă â an ăn ân am ăm âm au âu ai ao ac ăc âc at

ăt ât ach anh ang ăng âng ap ăp âp ay ây o ô ơ

on ôn ơn om ôm ơm oc ôc owc ot ôt ơt op ôp

ơp oat oăt oen oam oan oăn oanh oap oăc oa

oet oac oai oi ôi ơi oe oach ông ôc oang ong

ông oay u ư ut ưt uc ưc ươn uây ua ưa uyêt

uêch uênh ương uông um ưm un ưn ưng uya

ươm uôm uen uôn uyên uyt ươn ui ưi ươu e ê

en ên em êm et êt ep êp ec êc êu eo eng êng

ênh êch i it in im ip iu ia inh ing iêng iêp iêc iêt

iên iêm iêu ich yêt yêu yên ; / . = ? % ~ ! @ # $

^ & * ( ) - + “ | \ [ ] ) và thành phần dấu

(không dấu, nặng, huyền, sắc, hỏi và ngã).

Nếu coi chữ số là phụ âm thì tổng số phụ âm

là 10 + 33 = 43, tổng số nguyên âm là 185 và

tổng số dấu là 6. Do vậy, số phụ âm, nguyên

âm và dấu là hữu hạn và chúng ta hoàn toàn

có thể biết trước.

Với phương pháp nhúng văn bản tiếng Việt

thông thường, mỗi ký tự sẽ được mã hóa

thành 8 bit, ví dụ chữ “Nguyễn” gồm 6 ký tự

sẽ được mã hóa thành 6 8 48 [bit]. Nếu

chúng ta thực hiện tách riêng phụ âm, nguyên

âm và dấu; sau đó mã hóa thì số bit sẽ là: Phụ

âm “Ng” = a [bit], nguyên âm “uyên” =

b [bit] và dấu “ ” = c [bit], khi đó tổng số


54

bit sẽ là d a b c [bit]. Nếu 48d thì số

bit giảm được so với trường hợp nhúng thông

thường là 48 d e [bit]. Ngoài ra, với việc

mã hóa như trên thì nội dung văn bản cần

nhúng đã được bảo mật (bên nhận phải có các

tham số của bộ mã mới giải mã được nội

dung tín hiệu nhúng).

XÂY DỰNG MÔ HÌNH

Sơ đồ mô hình

Hình 1. Mô hình nhúng tiếng Việt trong dữ liệu Audio

Các chữ của văn bản tiếng Việt được đưa vào

bộ tách chữ, thành phần phụ âm sẽ được mã

hóa thành a [bit] bởi bộ mã hóa phụ âm,

thành phần nguyên âm và dấu được mã hóa

thành (b c ) [bit] bởi bộ mã hóa nguyên âm.

Sau bộ ghép bit chúng ta có d [bit] (với

d a b c . Sử dụng phương pháp nhúng

LSB để nhúng và giải nhúng các bit tin với dữ

liệu gốc audio. Phía bên nhận sẽ thực hiện

ngược lại với bên phát để nhận được nội dung

văn bản đã nhúng.

Xây dựng thuật toán

- Thành phần phụ âm:

+ Khóa mã: Sử dụng phương pháp ma trận,

các ô thuộc hàng 1 và các ô thuộc cột 1 của

ma trận dùng để ghi các tổ hợp bit khóa mã

(Hình 2a).

Các ô còn trống trên ma trận được dùng mã

hóa các giãn cách hoặc dự phòng. Để mã hóa

cho một phụ âm chúng ta lấy tổ hợp bit của

hàng và cột tương ứng với ô chứa phụ âm, ví

dụ phụ âm “gh” sẽ được mã là = 110000.

+ Cài đặt trên máy tính: Để đơn giản hóa

việc cài đặt trên máy tính, chúng ta thực hiện

lưu khóa mã dưới dạng file text có tên là

phu_am.txt (Hình 2b).

+ Thuật toán mã hóa: β là phụ âm cần mã

hóa, £[i] là các thành phần của file

phu_am.txt, µ là 6 bít sau khi mã hóa.

For i ∈ 1,...,length(β) do

β [i] ← β [i] + 32

end for

Open file phu_am.txt

For i ∈ 1,2,...,48 do

£[i] ← line[i] of phu_am.txt

α ← copy(£[i],7,4)

For j ∈ 1,...,length(α) do

α [j] ← α [j] + 32

end for

if α == β then

µ ← copy(£[i],1,6)

exit for

end if

end for

close phu_am.txt

+ Thuật toán giải mã: Thực hiện ngược lại

quá trình mã hóa.

Open file phu_am.txt

For i ∈ 1,2,...,48 do

£[i] ← line[i] of phu_am.txt

α ← copy(£[i],1,6)

if α == µ then

β ← copy(£[i],7,4)

exit for

end if

end for

close phu_am.txt

- Thành phần nguyên âm và dấu:

Tách

chữ

Khóa

mã

Mã hóa

phụ âm Text

Ghép

bit Nhúng

Mã hóa

nguyên

âm

Giải

nhúng Tách

bit

Khóa

mã

Giải mã

phụ âm

Giải mã nguyên

âm

Ghép

chữ

Text

(a) Ma trận khóa mã phần phụ âm

(b) Cấu trúc file

phu_am.txt

Hình 2. Khóa mã phần phụ âm

000000 b

000001 c

000010 t

101001 ngh

........

111001 8


55

+ Khóa mã: Tương tự như phần phụ âm, khóa

mã phần nguyên âm và dấu được xây dựng

như sau (Hình 3a).

+ Cài đặt trên máy tính: Các nguyên âm liên

quan đến dấu, do vậy mỗi một nguyên âm sẽ

được lưu trên file thành 6 dòng tương ứng với

6 trường hợp: Không có dấu, có dấu nặng, có

dấu huyền, có dấu sắc, có dấu hỏi và có dấu

ngã (Hình 3b).

+ Thuật toán mã hóa: ξ là nguyên âm cần mã

hóa, ψ[i] là các thành phần của file

nguyen_am.txt, ω là 11 bít sau khi mã hóa.

For i ∈ 1,...,length(ξ) do

ξ[i] ← ξ[i] + 32

end for

Open file nguyen_am.txt

For i ∈ 1,2,...,992 do

ψ[i] ← line[i] of nguyen_am.txt

α ← copy (ψ[i],12,4)

For j ∈ 1,...,length(α) do

α [j] ← α [j] + 32

end for

if α == ξ then

ω ← copy(ψ[i],1,11)

exit for

end if

end for

close nguyen_am.txt

+ Thuật toán giải mã:

Open file nguyen_am.txt

For i ∈ 1,2,...,992 do ψ[i] ← line[i] of nguyen_am.txt

α ← copy (ψ[i],1,11) if α == ω then

ξ ← copy(ψ[i],12,4) exit for

end if

end for

close nguyen_am.txt - Nhúng và giải nhúng:

+ Thuật toán nhúng: δ là chuỗi tin cần nhúng dạng nhị phân, δ được chia ra thành

các đoạn 4 bit để thay thế 4 bit thấp của các mẫu dữ liệu audio.

δ ← "bit start" + δ + "bit end" Open file audio1

Open file audio2 For i ∈ 1,2,...,44 do

Β ← data[i] for file audio1 data[i] to file audio2 ← B

end for

C ← data[41..44] for file audio1

C ← C/2 For j ∈ 1,2,...,C do

i ← j + 44 B ← data[i] for file audio1

selected Dau ← 1 If B < 0 Then selected Dau ← -1

B ← |B| selected ST ← ""

For K ∈ 1,2,...,20 do ST ← Str(B mod 2) + ST

B ← B \ 2 If B == 0 Then Exit For

end for

If Length(ST) < 16 Then

For K ∈ 1,2,...,(16 - Length(ST)) do ST = "0"+ ST

end for

End If

ST ← copy(ST, 1, 12)

Tin ← copy(δ, ((i - 1) * 4) + 1, 4)

ST ← ST + Tin

selected B ← 0

selected H ← 1

For M ∈ 16,15,...,1 do

Tin ← copy(ST, M, 1)

G ← Val(Tin)

B ← B + (H * G)

(a) Ma trận khóa mã phần

nguyên âm và dấu

(b) Cấu trúc file

Nguyen_am.txt

00000000000 a 00000000001 ạ

00000000010 à

...................... 11111001000 yên

11111001001 yện

.......................

10001011000

Hình 3. Khóa mã phần nguyên âm và dấu


56

H ← H + H

end for

B ← B * Dau

data[i] to file audio2 ← B

end for

Close file audio1

Close file audio2

+ Thuật toán giải nhúng: Chuỗi bit tin (δ)

được hình thành từ việc lấy 4 bit thấp của các

mẫu audio liên tiếp nhau cho đến khi gặp

chuỗi bit đánh dấu kết thúc nhúng.

Open file audio2

C ← data[41..44] for file audio2

C ← C/2

selected Giai ← 0

For j ∈ 1,2,...,C do

i ← j + 44

B ← data[i] for file audio2

B ← |B|

selected ST ← ""

For K ∈ 1,2,...,20 do

ST ← (B Mod 2) + ST

B ← B \ 2

If B == 0 Then Exit For

end for

If Length(ST) < 16 Then

For K ∈ 1,2,..., (16 - Length(ST)) do

ST ← "0" + ST

end for

End If

ST ← copy(ST, 13, 4)

If Giai == 0 Then

Chuoi ← Chuoi + ST

Else

δ ← δ + ST

End If

If Length(Chuoi) >= 8 Then

ST ← copy(Chuoi, Length(Chuoi) - 7, 8)

If ST == "00110011" Then Giai ← 1

End If

If Length(δ) >= 8 Then

ST ← copy(δ, Length(δ ) - 7, 8)

If ST == "11001100" Then Giai ← 2

δ ← copy(δ, 1, Length(δ) - 8)

End If

End If

If Giai == 2 Then Exit For

End for

Close file audio2

THỰC NGHIỆM VÀ ĐÁNH GIÁ

Dữ liệu audio được sử dụng thử nghiệm là

file âm thanh chimes.wav trong Windows có

kích thước phần data là 35380=aS [byte] và

các tham số khác như hình 4. Tin cần nhúng

là các đoạn văn bản tiếng Việt có độ dài (số

ký tự) khác nhau. Ngoài ra, sử dụng phương

pháp nhúng LSB không nén [2], [4], [5] để so

sánh hiệu quả nhúng, độ bảo mật của tin

nhúng. Tỷ lệ nhúng (B) sẽ đạt 100% khi số bit

tin nhúng = / 4aS . Giao diện thử nghiệm

được lập trình bằng ngôn ngữ Visual Basic

(Hình 4). Lần thử 1, tin cần nhúng là 1 đoạn

văn bảng tiếng Việt thông dụng bao gồm chữ

cái (phụ âm và nguyên âm) và chữ số; Lần

thử 2, văn bản cần nhúng hoàn toàn là các

phụ âm; Lần thử 3, văn bản cần nhúng hoàn

toàn là 160 nguyên âm và các giãn cách giữa

chúng. Kết quả thử nghiệm và so sánh được

trình bày trong bảng 1a, 1b.

Bảng 1a. Kết quả thử nghiệm nhúng thông thường

Bảng 1b. Kết quả thử nghiệm nhúng theo mô hình đề xuất

Lần

thử

Độ

dài

văn

bản

(Te)

Không mã hóa, không nén

Dung

lượng

tin (M2)

Tỷ lệ

nhúng

(B2)

Bảo mật

1 8.000

ký tự

64.000

bit

90,45 % Không

2 7.700

ký tự

61.600

bit

87,055

%

Không

3 554

ký tự

18.240

bit

25,78 % Không

TB 5.418

ký tự

47.95

bit

67,76 % Không

Lần

thử

Độ

dài

văn

bản

(Te)

Có mã hóa, có nén

Dung

lượng

tin (M1)

Tỷ lệ

nhúng

(B1)

Bảo mật

1 8.000

ký tự

38.400

bit

54,27 % Có

2 7.700

ký tự

56.462

bit

79,79 % Có

3 554

ký tự

2.720

bit

3,84 % Có

TB 5.418

ký tự

32.527

bit

45,97 % Có


57

Dung lượng tin cần nhúng (M) và tỷ lệ nhúng

(B) được tính theo công thức sau:

- Trường hợp nhúng thông thường:

2 = 8eM T [bit];

2 2= ( 100)/ ( / 4)aB M S [%];

- Trường hợp có mã hóa, nén:

1 = ( 6) 11a aM P Ng [bit];

1 1= ( 100)/ ( / 4)aB M S [%];

Trong đó, aP , aNg là số phụ âm và nguyên

âm của văn bản cần nhúng.

Kết quả thử nghiệm với 3 dạng văn bản khác

nhau (Bảng 1) đều cho kết quả tốt hơn so với

phương pháp nhúng thông thường. Ngoài việc

giảm dung lượng tin cần nhúng dẫn tới tỷ lệ

nhúng giảm từ đó giảm mức độ ảnh hưởng

đến chất lượng của dữ liệu audio gốc (Hình

5); thì thuật toán còn cho phép bảo mật được

nội dung văn bản cần nhúng (bên nhận phải

có khóa mã giống bên phát mới giải mã được

tin nhúng). Đặc biệt, khi nhúng các văn bản

thông thường (có nhiều thành phần nguyên

âm) thì dung lượng tin cần nhúng giảm đáng

kể và độ bảo mật càng cao.

Từ cấu trúc của hai ma trận khóa mã, chúng

ta có thể đánh giá độ bảo mật như sau:

- Độ bảo mật của khóa mã phụ âm:

= 16! 4!AK

- Độ bảo mật của khóa mã nguyên âm:

= 16! 16!NgK

- Độ bảo mật của hệ thống:

= = (16! 4 !) (16! 16!)HT A NgK K K

Như vậy, giá trị của HTK là rất lớn; Ngoài ra,

việc sắp xếp lại các tổ hợp bit ở hàng 1 và cột

1 của các ma trận khóa mã trên sẽ tạo ra một

khóa mã mới.

KẾT LUẬN

Việc kết hợp mã hóa, nén văn bản tiếng Việt

khi thực hiện nhúng vào dữ liệu audio là một

hướng tiếp cận mới trong xử lý tín hiệu số.

Qua phân tích đặc điểm của chữ viết tiếng

Việt, chúng tôi đã đưa ra mô hình, xây dựng

các thuật toán để thực hiện nội dung trên. Qua

thử nghiệm mô hình với các loại văn bản khác

nhau cho thấy dung lượng tin cần nhúng 1M ,

tỷ lệ nhúng 1B được giảm đáng kể so với

phương pháp nhúng thông thường; đồng thời

bảo mật được nội dung văn bản tiếng Việt cần

nhúng. Kết quả nghiên cứu này rất có ý nghĩa

cho hướng nghiên cứu về nhúng văn bản tiếng

Việt trong các dữ liệu số khác.

TÀI LIỆU THAM KHẢO 1. Vũ Đình Ba, “Giấu thông tin trong cơ sở dữ

liệu không gian,” Tạp chí Nghiên cứu khoa học kỹ

thuật và công nghệ Quân sự, số 4, 30-37.

2. Nguyễn Xuân Huy, Huỳnh Bá Diệu, “Nghiên

cứu kỹ thuật giấu tin trong audio hỗ trợ xác thực,”

Tạp chí Khoa học ĐHQGHN, Khoa học T.nhiên

và Công nghệ, số 1 (25), 69-74.

(a) Dữ liệu audio trước khi nhúng

(b) Dữ liệu audio sau nhúng theo mô hình

(c) Dữ liệu audio sau nhúng thông thường

Hình 5. Dạng sóng dữ liệu audio thực nghiệm

Hình 4. Giao diện thử nghiệm theo mô hình


58

3. F. Siebenhaar, C. Neubauer, R. B¨auml, and J.

Herre, “New High Data Rate Audio Watermarking

based on SCS (Scalar Costa Scheme),” in 113th

Convention of the AES, Los Angeles, USA,

October 5-8 2002, preprint 5645.

4. R. Z. WANG,C.F. LIN, AND J. C. LIN. “Image

Hiding by LSB Substitution and

GeneticAlgorithm,”Proceedings of International

Symposium on Multimedia Information

Processing, Chung-Li,Taiwan, R.O.C, December

1998, 671-683.

5. I.J.COX ET. AL. “Secure Spread Spectrum

Watermarking of Images, Audio and Video,” Proc

IEEE International Conf on Image Processing,

ICIP-96, Vol.3, pp 243-246.

6. DICKINSON B., TAO B., “Adaptive

Watermarking in DCT Domain,” Proc. of IEEE

International Conf. on Acoustics Speech and

Signal Processing, ICASSP-97,Vol.4, p1985-

2988, 1997

SUMMARY

EMBEDDING VIETNAMESE TEXT IN AUDIO DATA BASED

ON THE CHARACTERISTICS

OF THE VIETNAMESE WRITING

Vu Van Tam1*, Phan Trong Hanh2

1Institute of Engineering - Logistics People's Public Security (Ministry of Public Security), 2Le Quy Don University of Science and Technology (Ministry of National Defence)

The problems of embedded Vietnamese text in audio data must solve two related problems, such

as increased efficiency and security of embedded information content. We solve this problem by

analyzing characteristics of Vietnamese letters; from which to build code key, used for encrypting

and compressing Vietnamese text before performing embedded. Test results with the popular

Vietnamese text show that the number of information bits needed to embed significantly reduced

compared with conventional embedded methods and confidential embedded text content.

Keywords: Embedded text; embedded data; text encoding; text compression; embedded audio


Phản biện khoa học: TS. Lưu Đức Khảm – Trường Đại học Kỹ thuật Hậu cần Công an nhân dân

* Tel: 0168975888;, Email: [email protected]

Lê Quang Minh và Đtg Tạp chí KHOA HỌC & CÔNG NGHỆ 122(08): 59 - 66

59

PHÁT TRIỂN CÁC PHƯƠNG PHÁP DỰ PHÒNG NÂNG CAO

ĐỘ TIN CẬY CỦA HỆ THỐNG

Lê Quang Minh1, Triệu Xuân Hòa2*, Trần Thanh Thương3

1Viện Công nghệ thông tin – Trường Đại học Công nghệ - Đại học Quốc gia Hà Nội 2Trường Đại học Nông Lâm – ĐH Thái Nguyên, 3Đại học Thái Nguyên

TÓM TẮT Độ tin cậy có vai trò then chốt trong sự phát triển kỹ thuật, nâng cao độ tin cậy giúp tránh được các

sự cố có thể xảy đối với hệ thống. Trong lý thuyết về độ tin cậy của hệ thống đã có nhiều phương

pháp khác nhau được đưa ra nhằm giải một bài toán duy nhất – tăng độ tin cậy của một hệ thống từ

những thành phần không tin cậy: dự phòng truyền thống, dự phòng bảo vệ tích cực … Trong bài

báo này, chúng tôi đưa ra giải pháp kết hợp hai cấu trúc dự phòng để đem lại độ tin cậy cao hơn

của hệ thống.

Từ khóa: độ tin cậy, dự phòng truyền thống, bảo vệ chủ động tích cực.

ĐẶT VẤN ĐỀ*

Độ tin cậy là đặc tính then chốt trong sự phát

triển kỹ thuật, đặc biệt là khi xuất hiện những

hệ thống phức tạp nhằm hoàn thành những

chức năng quan trọng trong các lĩnh vực khác

nhau. Dựa vào độ tin cậy của hệ thống giúp

chúng ta có được kế hoạch bảo trì, dự phòng,

nâng cao độ tin cậy tránh được các sự cố có

thể xảy ra.

Hiện nay, các hệ thống tính toán kỹ thuật

đang dần được ứng dụng rộng rãi trong các

lĩnh vực hoạt động khác nhau của đời sốngxã

hội.Các hệ thốngnày được biết đến trong

nhiều lĩnh vực: hệ thống kiểm soát nhà máy

điện hạt nhân, hệ thống máy tính trong hệ

thống ngân hàng, các công ty chứng khoán,

hệ thống máy tính trên máy bay, hệ thống

thông tin liên lạc vệ tinh,.. Những hệ thống

trên cần phải có khả năng phục hồi và khả

năng tồn tại trong suốt thời gian hoạt động

của hệ thống. Lý do là vì những thất bại của

hệ thống có thể gây tổn thất lớn về kinh tế, để

lại những hậu quả nghiêm trọng..

Trong lý thuyết về độ tin cậy của hệ thống đã

có nhiều phương pháp khác nhau được đưa ra

nhằm giải một bài toán duy nhất – tăng độ tin

cậy của một hệ thống từ những thành phần

không tin cậy. Tài liệu [3] và [4] đã xét đến

* Tel: 0944 550007

các cấu trúc khác nhau của hệ thống với các

thành phần dự phòng, nhằm bổ sung độ tin

cậy như: cấu trúc dự phòng truyền thống; cấu

trúc dự phòng bảo vệ tích cực – còn gọi là cấu

trúc dự phòng bảo vệ chủ động. Trong nội

dung bài báo này, chúng tôi nghiên cứu đưa

ra giải pháp kết hợp hai cấu trúc dự phòng

đểđem lại độ tin cậy của hệ thống cao hơn

việc sử dụng cấu trúc dự phòng truyền thống.

NỘI DUNG

Xét một mô hình hệ thống mạng máy tính có

cấu trúc dạng cây gồm 3 cấp: ở cấp độ đầu tiên

có một bộ vi xử lý kiểm soát, cấp độ thứ hai có

hai bộ vi xử lý điều khiển, cấp độ thứ ba có năm

bộ vi xử lý dữ liệu như trong hình 1.

Hình 1: Mô hình hệ thống mạng máy tính

Để thuận lợi cho việc quan sát mô hình máy

tính trên, giả định mỗi vị trí bộ vi xử lý dự

phòng được coi là một node trên mô hình

thực nghiệm. Ký hiệu:

: node gốc (vi xử lý của hệ thống)

: node dự phòng (vi xử lý dự phòng)

Chúng ta xem xét ba phương pháp lựa chọn để

cải thiện độ tin cậy của hệ thống “không phục

hồi” [2] trong khi duy trì hiệu quả của nó:


60

1) Sử dụng một biến thể của phần cứng theo

phương pháp dự phòng truyền thống.

2) Lựa chọn với sự ra đời của chi nhánh bổ

sung trong cấu trúc của hệ thống cho việc tổ

chức hoạt động bảo vệ: Dự phòng bảo vệ tích

cực (Actice Protection - AP).

3) Sử dụng phương pháp lựa chọn kết hợp.

Mô hình bài toán sử dụng dự phòng truyền

thống

Với mô hình bài toán hệ thống máy tính được

trình bày ở trên chúng ta sẽ sử dụng các mô

hình dự phòng để đánh giá mức độ tin cậy của

hệ thống máy tính.

Cấu hình hệ thống tương ứng với tùy chọn

nghiên cứu phương pháp dự phòng truyền

thống [5] thể hiện trong hình 2.

Giả định rằng tất cả các bộ vi xử lý của kiểm

soát và xử lý hệ thống là đồng nhất, trùng lặp

được tất cả các tải:

Ký hiệu:

p: khả năng hoạt động không có sự thất bại

của mỗi bộ xử lý.

q: xác suất thất bại của một bộ xử lý.

1: khả năng phát hiện chính xác xác suất thất

bại của các cặp.

Theo định nghĩa độ tin cậy của hệ thống [1] ta

có: p = p(t); q = 1-p.

Với ký hiệu trên biểu hiện cho khả năng của

hệ thống, do mỗi cặp có thể coi là một hệ

thống gồm hai phần tử độc lập mắc song song

X1, X2 với xác suất hoạt động an toàn cùng là

p. Khi đó ta có độ tin cậy (sơ cấp và sao lưu)

[5] của một cặp vi xử lý sẽ là Ps:

P(X1vX2) = P(X1) + Q(X1).P(X2) = p + (1 -

p).p = 2p - p2 = 2p(1 - p) + p2 = 2pq + p2

Với 1 là xác suất thất bại của mỗi cặp nên ta

có:

Ps=21pq + p2

(1)

Sau khi chuyển đổi (1) ta có:

Từ các cấu hình hệ thống với bộ vi xử lý dự

phòng biểu thị cho khả năng hoạt động không

có sự thất bại hệ thống viết như sau:

1 2 3

4 5 6

7 89

Hình 2: Cấu hình hệ thống với dự phòng

1: Cấu hình ban đầu; 2-9: Cấu hình với dự phòng


61

Trong đó:

Pi - xác suất thất bại của phần tử thứ i (bộ xử

lý) trong hệ thống

N - số lượng các bộ vi xử lý trong hệ thống

d - số lượng các cặp vi xử lý bản sao trong hệ

thống.

Từ biểu thức (2), chúng ta sẽ nhận được biểu

thức xác suất hoạt động không có sự thất bại

của mỗi một cấu hình của hệ thống cho trên

hình 2.

;

Mô hình bài toán dự phòng bảo vệ tích cực

Cùng với mô hình bài toán hệ thống máy tính

trên, chúng ta sẽ sử dụng phương án thứ hai –

áp dụng dự phòng bảo vệ tích cực (AP) [5]

cho hệ thống. Các cấu hình hệ thống khi áp

dụng APđược thể hiện trong hình 3.

Chúng ta xem xét một cấu hình thể hiện cho

khả năng hoạt động không có sự thất bại của

cấu hình số 10, như thể hiện trong hình 3. Số

bộ xử lý không dự phòng trong hệ thống mà

không được bảo vệ chủ động là 5. Do đó, xác

suất thất bại của hệ thống phần này – p5.

Tính toán xác suất hoạt động không thất bại

cho phần bị bắt bởi lớp AP và bao gồm bốn

bộ vi xử lý. Nguyên tắc linh hoạt nhất của AP

- tức là bằng cách AP xác định lại bộ vi xử lý

kiểm soát và kiểm soát ưu tiên thấp được sử

dụng. Rõ ràng khả năng hoạt động không có

sự thất bại này là một phần của hệ thống Рh

bằng tổng xác suất hoạt động của cả bốn bộ vi

xử lý (р4) và xác suất hoạt động của ba trong

số bốn bộ vi xử lý.

Trong đó: α1AP - phát hiện xác suất thất bại

một tầng AP khi xảy ra. Biểu thức cuối cùng

biểu thị cho khả năng hoạt động không có sự

thất bại của hệ thống với cấu hình số 10 có

thể viết như sau:

Tương tự như vậy, biểu thức thể hiện cho khả

năng hoạt động không có sự thất bại của hệ

thống với cấu hình số 11:

Giả định α2АP - khả năng phát hiện xác suất

thất bại cho hai cấp AP. Hệ thống sau khi thất

bại ở hai cấp độ đầu tiên AP sẽ được chuyển

thành đơn cấp AP. Ngoài ra, giả định rằng đơn

cấp AP là một hệ quả của sự biến đổi trong đó

hai cấp AP và ban đầu hai cấp AP được tạo ra

với việc sử dụng các nguyên tắc linh hoạt nhất

của AP - tức là AP xác định lại bộ vi xử lý kiểm

soát và kiểm soát ưu tiên thấp.

10 11 12

14 1615

13

Hình 3: Cấu hình hệ thống với AP


62

Cho các giả định và ký hiệu chúng ta nhận được biểu thức tính xác suất của khả năng hoạt động

của hệ thống không có sự thất bại với cấu hình số 12, 13 như sau:

Giả định α3АP - khả năng phát hiện xác suất thất bại cho ba cấp AP. Hệ thống sau khi thất bại ở ba

cấp độ đầu tiên AP sẽ được chuyển thành hai cấp AP, khi thất bại ở hai cấp độ AP sẽ được

chuyển thành đơn cấp AP. Với các giả định và ký hiệu như trên, ta nhận được biểu thức tính xác

suất của khả năng hoạt động của hệ thống không có sự thất bại ở cấu hình 14-16 như sau:

Với

;

Đề xuất mô hình bài toán kết hợp dự phòng truyền thống và dự phòng bảo vệ tích cực

Cấu hình tương ứng với kết hợp xây dựng phương án chịu lỗi hệ thống được hiển thị trong hình 4.

17 19

222120

18

Hình 4: Cấu hình hệ thống với AP và nhân bản

Cho các giả định và ký hiệu viết biểu thức tính xác suất của khả năng hoạt động hệ thống không

có sự thất bại với cấu hình số 17-23:

Với


63

Tương ứng với các cấu hình hệ thống số 1-22, ta đã xác định đượccác biểu thức xác suất hoạt

động không có sự thất bại của hệ thống P[1] – P[22]. Với P[1] – P[9]: biểu thức xác suất hoạt động

không có sự thất bại của mỗi một cấu hình hệ thống khi áp dụng phương pháp dự phòng truyền

thống; P[10] – P[16]: biểu thức xác suất hoạt động không có sự thất bại của mỗi một cấu hình hệ

thống khi áp dụng AP. P[17] – P[22]: biểu thức xác suất hoạt động không có sự thất bại của mỗi một

cấu hình hệ thống khi áp dụng kết hợp dự phòng truyền thống và AP.

Khi tính toán xác suất P[i] (i = 1 .. 22) đã được sử dụng các đầu vào sau: thời gian hoạt động phân

phối xác suất của mỗi bộ vi xử lý trong hệ thống tương ứng với theo cấp số nhân P(t) = exp(-λt);

tỷ lệ thất bại λ = 7*10-7 h-1 [2]; α1АP =0,8; α2АP =1-(1- α1АP)2=0,96; α3АP =1-(1- α1АP)3= 0,992;

α1=0,8; thời gian hoạt động hệ thống - 61.320 giờ (7 năm).

Với các đầu vào như trên, ta có bảng xác suất hoạt động không có sự thất bại của hệ thống tương

ứng với mỗi một cấu hình như sau.

Cấu hình 1 năm 2 năm 3 năm 4 năm 5 năm 6 năm 7 năm

Số 1 0,9521 0,9065 0,8631 0,8218 0,7825 0,7450 0,7094

Số 2 0,9556 0,9133 0,8728 0,8341 0,7971 0,7618 0,7280

Số 3 0,9592 0,9200 0,8825 0,8465 0,8120 0,7789 0,7472

Số 4 0,9627 0,9268 0,8923 0,8591 0,8272 0,7964 0,7668

Số 5 0,9663 0,9337 0,9023 0,8719 0,8426 0,8143 0,7870

Số 6 0,9698 0,9406 0,9123 0,8849 0,8584 0,8326 0,8077

Số 7 0,9734 0,9476 0,9225 0,8981 0,8744 0,8514 0,8290

Số 8 0,9770 0,9546 0,9327 0,9115 0,8907 0,8705 0,8508

Số 9 0,9806 0,9617 0,9431 0,9250 0,9074 0,8901 0,8732

Số 10 0,9649 0,9309 0,8978 0,8656 0,8345 0,8042 0,7749

Số 11 0,9732 0,9467 0,9207 0,8950 0,8697 0,8449 0,8205

Số 12 0,9769 0,9541 0,9316 0,9094 0,8876 0,8662 0,8450

Số 13 0,9795 0,9594 0,9395 0,9198 0,9005 0,8814 0,8625

Số 14 0,9805 0,9613 0,9424 0,9237 0,9054 0,8873 0,8696

Số 15 0,9764 0,9524 0,9280 0,9035 0,8788 0,8540 0,8294

Số 16 0,9901 0,9797 0,9686 0,9568 0,9444 0,9313 0,9177

Số 17 0,9758 0,9500 0,9230 0,8951 0,8666 0,8378 0,8089

Số 18 0,9805 0,9611 0,9420 0,9230 0,9042 0,8856 0,8673

Số 19 0,9841 0,9684 0,9529 0,9375 0,9223 0,9073 0,8924

Số 20 0,9877 0,9754 0,9631 0,9507 0,9383 0,9259 0,9135

Số 21 0,9800 0,9594 0,9384 0,9169 0,8952 0,8732 0,8512

Số 22 0,9938 0,9869 0,9794 0,9711 0,9620 0,9523 0,9418

Phân tích các giá trị trong bảng cho thấy ưu điểm của việc sử dụng AP so với dự phòng truyền

thống với cùng một số bộ vi xử lý cần thiết. Ví dụ: cấu hình 4 và cấu hình 12 đều sử dụng 3 bộ vi

xử lý dự phòng, độ tin cậy của cấu hình 4 sau 7 năm là 0,7668 trong khi cấu hình 12 đạt độ tin

cậy là 0,8450.

Có thể nhận thấy, với cùng một số lượng thiết bị dự phòng, AP kiểm soát bao gồm hầu hết các

phần của hệ thống (hoặc phát hiện lỗi nhiều khả năng), do đó làm tăng khả năng quan sát của hệ


64

thống và cung cấp cái gọi là phòng ảo - phòng bộ vi xử lý chính với ít nhất một phần tử dự phòng

nâng cao khả năng kiểm soát của hệ thống.

Với cấu hình số 12, khi ta áp dụng kết hợp cả dự phòng truyền thống và AP, ta có các cấu hình

18, 20 với độ tin cậy được tăng lên lần lượt là 0,8673 và 0,9135.

Hình 5 cho thấy đồ thị của xác suất khả năng hoạt động không có sự thất bại hệ thống với cấu

hình số 1, số 4, số 12, số 18, số 20 theo thời gian.

Hình 5: Đồ thị xác suất khả năng hoạt động không có sự thất bại của hệ thống với cấu hình số 1, số 4, số

12, số 18, số 20 theo thời gian

Tiếp tục xem xét các trường hợp nhân bản ba cấu hình số 20,thể hiện trong hình 6.

23 2422

Hình 6: Cấu hình hệ thống với AP và nhân bản dự phòng chập ba

Biểu thị РТР - xác suất của các bộ vi xử lý ba trong trường hợp dự phòng chập ba; 2- phát hiện

xác suất thất bại trong 3 bộ vi xử lý trong trường hợp dự phòngchập ba. Chúng tôi tin rằng sau

khi phát hiện sự thất bại của một bộ xử lý trong dự phòng chập ba sẽ được chuyển đến trùng lặp

với khả năng phát hiện chính xác của sự thất bại trong một cặp 1.

Cho các giả định và ký hiệu, tương tự:

Biểu hiện cho khả năng hoạt động không có sự thất bại của hệ thống với cấu hình số 23-24 sẽ

tính như sau:

Cấu hình số 23, 24 cung cấp khả năng hoạt động không có sự thất bại của hệ thống là 0,9222 và

0,9390. Hình 7 cho thấy đồ thị của xác suất hoạt động không có sự thất bại hệ thống với cấu hình

số 1, số 20, số 23, số 24.


65

Hình 7: Đồ thị xác suất khả năng hoạt động không có sự thất bại của hệ thống với cấu hình số 1, số 20, số

23, số 24 theo thời gian

So với cấu hình ban đầu, hệ thống sau khi dự

phòng với AP kết hợp nhân bản (cấu hình số

20, số 22, số 23, số 24) có độ tin cậy tăng từ

28,78% - 32,77%. Hiệu quả hơn so với việc

chỉ áp dụng dự phòng truyền thống hoặc dự

phòng bảo vệ tích cực.

KẾT LUẬN

Bài báo đã đưa ra phương pháp tiếp cận hợp

lý nhất để nâng cao độ tin cậy của hệ thống là

sử dụng phương pháp dự phòng truyền thống

và phương pháp dự phòng tích cực (nhân bản

ba) ở bộ vi xử lý kiểm soát kết hợp với bộ vi

xử lý bảo mật dữ liệu hoạt động cấp độ cao.

Kết quả đánh giá cho thấy xác suất độ tin cậy

của hệ thống trong suốt 7 năm không nhỏ hơn

0,9 đảm bảo độ tin cậy hệ thống:So với cấu

hình ban đầu (cấu hình 1, độ tin cậy của hệ

thống sau 7 năm chỉ đạt: 0,7094), hệ thống

sau khi dự phòng (cấu hình số 16, số 20, số

23, số 24, số 22) có độ tin cậy đạt trong

khoảng 0,9177 – 0,9418 (tăng từ 28,78% -

32,77%). Hiệu quả hơn so với việc chỉ áp

dụng dự phòng truyền thống hoặc dự phòng

bảo vệ tích cực. Việc phân tích hiệu quả độ

tin cậy của hệ thống và ứng dụng phương

pháp bảo vệ chủ động nhằm chống lại những

thất bại trong việc kiểm soát phân cấp các hệ

thống tính toán thời gian thực - thể hiện cho

khả năng hoạt động không có sự thất bại của

hệ thống với các cấu hình khác nhau.


1. Phan Văn Khôi (2001), Cơ sở đánh giá độ tin

cậy, Nhà xuất bản Khoa học và Kỹ thuật.

2. Nguyễn Duy Việt (4/2011), “Tính độ tin cậy

của hệ thống không phục hồi”, tạp chí Khoa học

Giao thông Vận tải, tr2-4.

3. Шубинский И.Б. и др. «Активная защита

от отказов управляющих модульных

вычислительных систем» //СПб.:Наука, 1993,

-284с.

4. Иыуду К.А. «Расчет надежности

вычислительных и управляющих машин и

систем летательных аппаратов» // М.: МАИ,

1978, - 55с.

5. Le Quang Minh, Романовский А.С., к.т.н.,

доц, (2007) “ОЦЕНКА ЭФФЕКТИВНОСТИ

ПРИМЕНЕНИЯ МЕТОДОВ АКТИВНОЙ ЗАЩИТЫ

ОТ ОТКАЗОВ В ИЕРАРХИЧЕСКИХ

ВЫЧИСЛИТЕЛЬНЫХ СИСТЕМАХ”


66

SUMMARY

DEVELOPMENT OF PROVISION METHOD

TO ENHANCE SYSTEM RELIABILITY

Le Quang Minh1, Trieu Xuan Hoa2*, Tran Thanh Thuong3

1College of Engineering and Technology – VNU, 2College of Agriculture and Forestry – TNU, 3Thai Nguyen University

Reality plays an important role in technical development, enhancing reality can prevent some

problems in the system. In theory of system reality, lots of solutions have been proposed to

enhance reality of a system from unreality components: traditional standby, active protection

standby... In this article, both standby solutions are combined to get an optimal reality system.

Keywords: Reliability, Traditional Standby, Active Protection


Phản biện khoa học: TS. Vũ Đức Thái – Trường Đại học Công nghệ Thông tin & Truyền thông - ĐHTN

* Tel: 0944 550007

Dương Việt Hà và Đtg Tạp chí KHOA HỌC & CÔNG NGHỆ 122(08): 67 - 71

67

THIẾT LẬP QUAN HỆ GIỮA MÔ ĐUN BIẾN DẠNG CỦA ĐẤT TỪ KẾT QUẢ

THÍ NGHIỆM TRONG PHÒNG VÀ HIỆN TRƯỜNG

Dương Việt Hà*, Chu Văn Tâm, Ma Văn Ngọc

Trường Đại học Kỹ thuật Công nghiệp - ĐH Thái Nguyên

TÓM TẮT Hiện nay, tính toán biến dạng của nền đất dưới tác dụng của tải trọng công trình hầu hết dựa vào

kết quả thí nghiệm trong phòng không xét đến sự nở hông của đất. Do đó, kết quả tính toán dự báo

lún của công trình còn nhiều tranh luận về độ chính xác. Để có những số liệu tin cậy, nhóm tác giả

đã tiến hành thí nghiệm hiện trường một số công trình tại Thái Nguyên theo phương pháp thí

nghiệm bàn nén để xác định mô đun biến dạng hiện trường sử dụng tính toán biến dạng của nền

đất dưới móng công trình. Kết quả nghiên cứu đã thiết lập được mối quan hệ giữa mô đun biến

dạng của đất từ thí nghiệm trong phòng và hiện trường. Đất sét pha trạng thái dẻo cứng với hệ số

rỗng trung bình e = 0,85 thì kE = 3 ÷ 3,8. Đất sét pha trạng thái nửa cứng với hệ số rỗng trung bình

e = 0,75 thì kE = 2,7 ÷4,5 .

Từ khóa: mô đun biến dạng, thí nghiệm, hiện trường, độ lún, đất sét pha

ĐẶT VẤN ĐỀ*

Ngày nay, nhiều công trình nhà cao tầng được

xây dựng ở khu vực thành phố Thái Nguyên

nên cần phải tính toán chính xác biến dạng

của đất nền để đảm bảo cường độ, ổn định

cho công trình. Trong giai đoạn thiết kế ban

đầu chỉ có số liệu từ kết quả thí nghiệm trong

phòng cho nên quá trình tính toán độ biến

dạng sẽ khác biệt rất nhiều so với thực tế. Vì

vậy, việc xây dựng mối quan hệ giữa mô đun

biến dạng từ kết quả thí nghiệm trong phòng

và hiện trường là hết sức cần thiết. Từ đó,

giúp cho người thiết kế có thể dựa vào kết quả

thí nghiệm trong phòng để điều chỉnh và tính

toán biến dạng của nền móng công trình được

chính xác và phù hợp với thực tế nền đất công

trình tại Thái Nguyên.

PHƯƠNG PHÁP THÍ NGHIỆM.

Thí nghiệm nén cố kết

Nguyên lý thí nghiệm và thiết bị

Mẫu đất làm thí nghiệm có dạng hình trụ với

chiều cao lớn hơn gấp 1,5 - 2,0 lần đuờng

kính. Đối với đất loại sét và đất loại cát,

đường kính mẫu cho phép không nhỏ hơn

50mm. Đối với đất có lẫn sỏi sạn, đường kính

mẫu không nên nhỏ hơn 70mm. Tải trọng nén

1 chiều phân bố đều trên mẫu đất chỉ được


gây ra chuyển vị đứng. Chuyển vị đứng được

đo bằng đồng hồ biến dạng có độ chính xác

đến 0,01mm gắn trực tiếp lên nắp gia tải.

Cách thí nghiệm

Tùy theo tải trọng của công trình mà các cấp

tải tác dụng sẽ được chọn khác nhau, theo

chiều sâu có thể dựa vào tải trọng bản thân

của cột đất. Tải trọng nén thí nghiệm P được

tăng dần từng cấp, cấp sau gấp đôi cấp trước

đó. Theo dõi biến dạng nén trên đồng hồ biến

dạng dưới mỗi cấp tải trọng ngay sau 15 giây

tăng tải. Dưới mỗi cấp tải trọng, độ lún được

theo dõi cho tới khi đạt đến sự ổn định quy

ước ( thường sau 24h lún không quá 0,01mm)

Thời gian theo dõi biến dạng khôi phục của

đất cát pha và sét pha được phép giảm bớt hai

lần so với lúc tăng tải. Đối với đất sét thì tiêu

chuẩn ổn định về biến dạng khôi phục cũng

được lấy như biến dạng nén lún.

Hình 1. Sơ đồ thí nghiệm nén cố kết


68

Kết quả:

Hệ số nén : 1

1

nn

nn

PP

eea (1)

en-1 ,en: Hệ số rỗng ở cấp tải trọng thứ n-1 và

n. P n-1 ,P n: Áp lực nén cấp thứ n-1 và

n(KN/m2). µ: hệ số Poisson.

Mô đun biến dạng:

)1

)(1

21(

1,

1

2

,1

nn

nnn

a

eE

(2)

Thí nghiệm hiện trường bằng bàn nén

Nguyên lý thí nghiệm và thiết bị

Sử dụng tấm nén (tấm cứng đáy phẳng hình

vuông) đặt tại vị trí dự định đặt móng và

truyền qua tấm nén vào đất bên dưới những

tải trọng thay đổi tăng dần cho đến khi đạt

được mục đích. Thí nghiệm nhằm xác định

mô đun biến dạng của đất nền trong phạm vi

chiều dầy gấp 2-3 lần đường kích tấm nén.

Mô đun biến dạng E được xác định theo biểu

đồ liên hệ giữa độ lún tấm nén với áp lực tác

dụng lên tấm nén.

Thiết bị thí nghiệm bàn nén tĩnh chính gồm

bàn nén hay tấm nén, thiết bị chất tải, neo giữ,

kích thủy lực, đồng hồ đo biến dạng được mô

tả như Hình 2.

Cách thí nghiệm: Để đáy tấm nén thật khít

với đất, phải xoay tấm nén không ít hơn 2

vòng theo các hướng quanh trục thẳng đứng.

Sau khi đặt phải kiểm tra mức độ nằm ngang

của tấm nén. Mặt đất trong phạm vi đặt tấm

nén phải san phẳng. Hố đào có độ sâu tối

thiểu là 40cm, kích thước ngang phải lớn hơn

đường kích hoặc cạnh của tấm nén không quá

10cm. Khi cần phải gia cố vách hố đào này.

Sau khi đặt tấm nén, tiến hành lắp thiết bị

chất tải, thiết bị neo và hệ thống neo. Võng kế

kiểm tra được lắp trên hệ mốc chuẩn. Dây của

võng kế kiểm tra được gắn vào mốc không di

động đặt ở ngoài thành thí nghiệm.

Tăng tải trọng lên tấm nén thành từng cấp ΔP

tùy theo loại đất thí nghiệm và trạng thái đất.

Tổng số các cấp gia tải được chọn phụ thuộc

vào loại tải trọng dự kiến của công trình

truyền xuống, không được ít hơn 4 lần kể từ

giá trị tương ứng với cấp áp lực do trọng

lượng bản thân của đất tại cao trình thí

nghiệm. Giá trị tải trọng lớn nhất có thể chọn

là Pmax = (1.5 ÷ 2) sức chịu tải thiết kế cho

móng nông. Giữ mỗi cấp gia tải đến khi ổn

định biến dạng quy ước của đất theo

TCXDVN. Thời gian giữ mỗi cấp gia tải tiếp

sau không ít hơn thời gian giữ cấp trước. Ghi

số đọc các biến dạng kế tại mỗi cấp tải. Duy

trì thí nghiệm cho đến khi đất thôi lún.

Kết quả: Họ đường cong quan hệ độ lún –

thời gian ở mối cấp gia tải và đường cong

quan hệ tải trọng –độ lún cuối cùng

S

PdE

)1( 2

(3)

∆P: Gia số áp lực lên tấm nén (Mpa). ∆S: Gia

số độ lún của tấm nén(cm); d: kích thước

cạnh bàn nén vuông hoặc đường kính bàn nén

tròn; µ: hệ số Poisson; µ =0,42 đối với đất sét;

: hệ số hình dạng bàn nén; = 0,88 bàn nén

vuông; = 0,79 bàn nén tròn.

1.Tấm nén; 2.Kích thủy lực; Dầm định vị dọc; 3.

các cọc neo vít

Hình 2. Sơ đồ thiết bị thí nghiệm đất trong hố

đào bằng gia tải tĩnh

THIẾT LẬP MỐI QUAN HỆ MÔ ĐUN

BIẾN DẠNG TỪ THÍ NGHIỆM HIỆN

TRƯỜNG VÀ TRONG PHÒNG.

Nhóm tác giả tiến hành thí nghiệm tại 5 công

trình thuộc khu vực thành phố Thái Nguyên

nhận thấy đất sét pha gặp ở cả 5 công trình.

Kết quả thí nghiệm trong phòng

Thực hiện thí nghiệm nén cố kết có các chỉ

tiêu cơ lý của mẫu đất nền trong phòng. Kết

quả thí nghiệm của công trình được tổng hợp

theo bảng 1, và các biểu đồ quan hệ ứng suất

– áp lực nén thể hiện trên hình 3.


69

Bảng 1. Kết quả thí nghiệm trong phòng các chỉ tiêu cơ lý của đất một số công trình khu trung tâm TPTN

Công trình

W c s eo n Wch Wd Id Is C Loại

đất

Sét pha % g/cm3 g/cm3 g/cm3 % % % % % độ kG/cm2

TT thương

mại TN

30.2 1.88 1.44 2.70 0.875 47 39.9 24.5 15.4 0.4 12o08' 0.180

dẻo

cứng

30.2 1.88 1.44 2.70 0.873 47 39.9 24.5 15.4 0.4 14o10' 0.190

dẻo

cứng

Ban QLDA

Sở GTVT

30.3 1.89 1.47 2.68 0.811 45 37.1 21.2 16.0 0.4 11o51' 0.196

dẻo

cứng

28.0 1.90 1.48 2.70 0.828 45 37.7 23.2 14.5 0.3 13o47' 0.204

dẻo

cứng

Trường CĐ

KT-Tài

chính

25.2 1.91 1.52 2.71 0.773 44 35.6 22.4 13.2 0.2 18o05' 0.230

nửa

cứng

24.2 1.91 1.53 2.71 0.732 43 37.3 24.0 13.3 0.0 19o35' 0.237

nửa

cứng

Sở Tài

nguyên môi

trường

24.5 1.91 1.54 2.71 0.751 43 37.4 23.4 13.9 0.1 17o06' 0.223

nửa

cứng

22.2 1.84 1.51 2.70 0.775 44 32.7 18.8 13.9 0.2 16o23 0.256

nửa

cứng

Trường

Chính

trị TN

26.6 1.90 1.50 2.71 0.809 44 35.7 22.3 13.4 0.3 14o17' 0.201

dẻo

cứng

28.1 1.91 1.49 2.72 0.822 45 36.0 20.9 15.1 0.5 17o38 0.219

dẻo

cứng

0.7

¸p lùc P(T/m2)

HÖ s

è r

çng e

0,75

0,8

0,85

0,9

0 5 10 20 40 80

0.65

¸p lùc P(T/m2)

HÖ s

è r

çng e

0,7

0,75

0,8

0,85

0 5 10 20 40 80

0.65

¸p lùc P(T/m2)

HÖ s

è r

çng e

0,7

0,75

0,8

0 5 10 20 40 800.6

¸p lùc P(T/m2)

HÖ s

è r

çng e

0 5 10 20 40 80

0.65

0,7

0,75

0,8

0,85

0.65

¸p lùc P(T/m2)

HÖ s

è r

çn

g e

0,7

0,75

0,8

0,85

0 5 10 20 40 80

Hình 3. Quan hệ e-P trong thí nghiệm nén cố kết

Kết quả thí nghiệm hiện trường

Kết quả thí nghiệm bàn nén tĩnh hiện trường

được biểu diễn thông qua các cấp áp lực nén

và độ lún tương ứng hình 4.

Mối quan hệ mô đun biến dạng từ thí

nghiệm hiện trường và trong phòng

Xác định biến dạng của công trình đòi hỏi độ

chính xác cao bởi biến dạng của nền và móng

ảnh hưởng đến độ ổn định của công trình.

Chính vì thế phải tiến hành xây dựng mối

quan hệ mô đun biến dạng hiện trường và mô

đun biến dạng trong phòng kE = Etp/Eht để xác

định biến dạng thực tế công trình một cách

chính xác.Kết quả xây dựng mối quan hệ giữa

mô đun biến dạng hiện trường và mô đun biến

dạng trong phòng kE được tổng hợp trong

bảng 2,3,4,5 và 6 ứng với mỗi cấp áp lực nén

cho 5 công trình đã thực hiện nghiên cứu. Kết

quả mô đun biến dạng từ thí nghiệm trong

phòng và hiện trường có sự khác biệt lớn

nguyên nhân chính là mẫu đất ở hiện trường

có hiện tượng nở hông trong quá trình nén

còn mẫu đất trong phòng thí nghiệm nén cố

kết thì không nở hông. Tổng hợp kết quả thu

nhận được khi so sánh mô đun biến dạng thu

được từ thí nghiệm nén cố kết và thí nghiệm

hiện trường ứng với sét pha, trạng thái dẻo


70

cứng e = (0,809÷0,875) thì kE = 3÷3,8 và sét

pha, trạng thái nửa cứng e = (0,732÷0,775)

thì kE = 2,7 ÷ 4,5. ¸p lùc P(T/m2)

0 20 40 60 80

0,01

§é l

ón S

(m)

0,05

0,04

0,03

0,02

0,06

0

¸p lùc P(T/m2)

0 20 40 80

0,01

§é l

ón S

(m)

0,05

0,04

0,03

0,02

0,06

0

¸p lùc P(T/m2)

0 20 40 80

0,01

§é l

ón S

(m)

0,05

0,04

0,03

0,02

0,06

0

¸p lùc P(T/m2)

0 20 40 80

¸p lùc P(T/m2)

0 20 40 80

0,01

§é

lón

S(m

)

0,05

0,04

0,03

0,02

0,06

0

0,01

§é

lón

S(m

)

0,05

0,04

0,03

0,02

0,06

0

Hình 4. Kết quả thí nghiệm bàn nén tĩnh hiện trường

Bảng 2. Mối quan hệ kE tại công trình: Trung tâm

thương mại Thái Nguyên

Cấp

nén

P

Mô đun biến dạng(T/m2)

ht

tp

EE

Ek

Nén cố

kết(Etp)

Bàn

nén(Eht)

0 1200 4488 3.74

5 1723 6341 3.68

10 2170 7465 3.44

20 3182 9896 3.11

40 6934 21357 3.08

80 9845 29732 3.02

Bảng 3. Mối quan hệ kE tại công trình: Ban quản

lý dự án Sở Giao thông vận tải

Cấp

nén

P


ht

tp

EE

Ek

Nén cố

kết(Etp)

Bàn

nén(Eht)

0 900 3393 3.77

5 1523 5666 3.72

10 2970 10841 3.65

20 6182 21142 3.42

40 7934 26420 3.33

80 10845 34704 3.2

Bảng 4. Mối quan hệ kE tại công trình:

Trường Cao đẳng Kinh tế - Tài chính

Cấp

nén

P


ht

tp

EE

Ek

Nén cố

kết(Etp)

Bàn

nén(Eht)

0 1800 8100 4.5

5 2560 10854 4.24

10 3378 14728 4.36

20 5734 22936 4

40 9935 37256 3.75

80 11668 31503 2.7


Sở Tài nguyên Môi trường

Cấp

nén

P


ht

tp

EE

Ek

Nén cố kết

(Etp)

Bàn nén

(Eht)

0 1100 4774 4.34

5 2470 10226 4.14

10 3678 13020 3.54

20 5754 18701 3.25

40 8935 26805 3.0

80 13668 37450 2.74


Trường Chính trị Thái Nguyên

Cấp

nén

P


ht

tp

EE

Ek

Nén cố

kết(Etp)

Bàn

nén(Eht)

0 1570 5966 3.8

5 2580 9469 3.67

10 3478 12347 3.55

20 5634 18254 3.24

40 9845 29732 3.02

80 12578 37734 3.0

KẾT LUẬN

- Đối với sét pha trạng thái dẻo cứng với hệ

số rỗng trung bình e = 0,85 chênh lệch về mô

đun biến dạng từ thí nghiệm hiện trường và

thí nghiệm trong phòng kE từ 3 đến 3,8 lần.

- Đối với sét pha trạng thái nửa cứng với hệ

số rỗng trung bình e = 0,75 chênh lệch về mô

đun biến dạng từ thí nghiệm hiện trường và

thí nghiệm trong phòng kE từ 2,7 đến 4,5 lần.

- Đối với cấp áp lực càng lớn thì sự chênh

lệch này càng giảm.


71


1. Công ty tư vấn Xây dựng Thái nguyên, 2012,

Các báo cáo khảo sát địa chất công trình xây dựng.

2. John Willey & Sons, 1997, Basic soil

mechanics, New York

3. Kỷ yếu hội nghị khoa học và công nghệ lần

thứ 12.

4. Phan Hồng Quân, 2006, Cơ học đất, nhà xuất

bản xây dựng

5. Trung tâm Kiểm định chất lượng Xây dựng

Thái Nguyên, 2011, Các báo cáo khảo sát địa chất

công trình xây dựng

6. TCVN 9354:2012, Đất xây dựng – Phương

pháp xác định mô đun biến dạng tại hiện trường

bằng tấm nén phẳng, Nxb Xây dựng, Hà nội.

SUMMARY ESTABLISHING A RELATIONSHIP BETWEEN DEFORMATION MODULE

OF SOILS FROM THE RESULTS OF LABORATORY AND FIELD- TEST

Duong Viet Ha*, Chu Van Tam, Ma Van Ngoc College of Technology – TNU

Currently, most designs are usually based on the results of laboratory experiments to calculate the

deformation of the soil. Therefore, the calculated results have much trouble accuracy. The authors

carried out a field - test in a number of works in Thai Nguyen, the authors use a static compression

test method for determining the deformation field module. The research results have established

the relationship between soil deformation modulus from laboratory experiments and field-test.

Clay, hard plastic state, with e = 0.85 ÷ 3.8 kE = 3 ÷ 3,8. Clay, semi-hard state, with e = 0,75

kE = 2,7 ÷ 4,5.

Keywords: deformation module, laboratory, field-test, subsidence, clay


Phản biện khoa học: ThS. Lại Ngọc Hùng – Trường Đại học Kỹ thuật Công nghiệp - ĐHTN



72

Trương Thị Thảo và Đtg Tạp chí KHOA HỌC & CÔNG NGHỆ 122(08): 73 - 77

73

NGHIÊN CỨU KHẢ NĂNG ỨC CHẾ ĂN MÒN THÉP CT38 TRONG DUNG

DỊCH HCl 1M CỦA DỊCH CHIẾT CÂY THUỐC LÁ THÁI NGUYÊN

Trương Thị Thảo*, Nguyễn Thị Cúc

Trường Đại học Khoa học - ĐH Thái Nguyên

TÓM TẮT Dịch chiết nước lá cây thuốc lá trồng tại Thái Nguyên đã được chiết lại bằng một hệ các dung môi

có độ phân cực tăng dần và dịch nước cuối cùng được sử dụng làm chất ức chế ăn mòn cho thép

CT38 trong dung dịch HCl 1M. Thử nghiệm ăn mòn đã thực hiện bằng các phép đo điện hóa và

phương pháp quan sát vi mô. Kết quả thực nghiệm cho thấy hiệu quả ức chế ăn mòn tăng đáng kể

so với sử dụng dịch chiết nước lá thuốc lá làm chất ức chế ăn mòn mà không chiết lại qua hệ thống

dung môi, từ khoảng 64% lên khoảng 77% . Tính toán nhiệt động học cho thấy, cơ chế ức chế ăn

mòn là cơ chế hấp phụ, quá tình hấp phụ thuộc hấp phụ vật lý, tự diễn biến và tuân theo mô hình

hấp phụ đẳng nhiệt Langmuir.

Từ khóa: ức chế ăn mòn, dịch chiết thuốc lá, thép

MỞ ĐẦU*

Quá trình ăn mòn kim loại hầu hết làm suy

giảm tính chất và khả năng ứng dụng của vật

liệu kim loại nói chung, dẫn đến nhiều tổn

thất cho nền kinh tế cũng như ảnh hưởng đến

sức khỏe con người và môi trường. Sử dụng

chất ức chế là một trong những biện pháp đơn

giản mà lại hiệu quả nhằm hạn chế quá trình

ăn mòn kim loại xảy ra. Một trong những xu

hướng hiện nay là tìm kiếm các chất ức chế

thân thiện môi trường và con người. Nhiều

nghiên cứu đã chứng minh dịch chiết cây

trồng có thể sử dụng làm chất ức chế xanh [1-

9].

Nhằm tăng khả năng ức chế ăn mòn thép

trong dung dịch HCl 1M của dịch chiết cây

thuốc lá, chúng tôi tiến hành loại trừ các

thành phần kém hoạt động điện hóa trong

dịch chiết nước lá thuốc lá bằng nhiều dung

môi và tiếp tục đánh giá khả năng ức chế ăn

mòn của sản phẩm này.

THỰC NGHIỆM

Điều chế chất ức chế ăn mòn

Lá cây thuốc lá thu hái tại La Hiên, Võ Nhai,

Thái Nguyên vào tháng 10 được rửa sạch,

phơi khô rồi xay nhỏ, ngâm trong nước cất tại

nhiệt độ phòng, sau 15h đem lọc chiết lần 1,

phần bã đem ngâm tiếp 15h rồi lọc lần 2,


phần bã sau đó được ngâm tiếp 15h rồi đem

lọc. Gom cả 3 phần dịch lọc, đem cô cách

thuỷ cho đến khi thu được dịch chiết đặc

sánh. Dịch chiết này tiếp tục được chiết lần

lượt bằng các dung môi: n-hexan, điclometan,

etylaxetat, n-butanol theo tỉ lệ 250ml dịch

chiết: 50ml dung môi trộn trong máy khuấy từ

30 phút, chuyển vào phễu chiết để lắng phân

pha 30 phút và chiết lấy phần dịch nước. Mỗi

dung môi tiến hành ba lần. Dịch chiết cuối

cùng sau khi chiết bằng n-butanol được dùng

làm chất ức chế ăn mòn cho thép CT38 trong

dung dịch HCl 1M ở các nồng độ 0,25 đến

5,00g/l.

Chuẩn bị mẫu

Mẫu thép Thái Nguyên có thành phần 97,5%

Fe; 0,021%C; 0,652%Si; 1,630%Mn; 0,197%

(P,S,Co,Cu,Al,Nb,Sn) được chế tạo thành

mẫu tròn đường kính 1cm (hình 1) dùng làm

điện cực làm việc trong các phép thử nghiệm

điện hoá và chụp ảnh hiển vi quang học SEM.

Hình 1: Mẫu nghiên cứu


74

Các điện cực trước khi làm việc được mài

bằng giấy nhám từ thô đến mịn, rửa sạch, tẩy

dầu mỡ thấm ướt hoàn toàn rồi làm khô trước

khi đặt vào dung dịch nghiên cứu.

Đo đạc

Các phép đo điện hoá được thực hiện trên

thiết bị đo tổng trở Par star 2273, với hệ 3

điện cực: Cực làm việc WE là điện cực chế

tạo từ thép Thái Nguyên, điện cực so sánh là

điện cực Ag/AgCl trong KCl bão hoà, điện

cực phụ là điện cực Pt tại phòng Ăn mòn,

viện Khoa học Vật liệu, Viện Hàn lâm Khoa

học và Công nghệ Việt Nam. Các phép đo

bao gồm đo điện thế mạch hở (Ur), đo điện

trở phân cực (xung quanh khoảng thế

Ur±25mV, tốc độ quét 0,5mV/s), đo tổng trở

điện hoá EIS được tiến hành theo chế độ đo:

thời gian ổn định 10 phút, đo trong dải tần số

10kHz đến 5mHz và 7 điểm/decade, đo

đường cong phân cực (khoảng thế -730mV

đến -200mV, tốc độ quét 3mV/s). Ảnh hiển vi

điện tử quét SEM được tiến hành trên máy

JEOL 6490 của Trung tâm đánh giá hư hỏng

vật liệu, Viện Khoa học Vật liệu, Viện Hàn

lâm Khoa học và Công nghệ Việt Nam.

Các thử nghiệm được tiến hành sau khi ngâm

mẫu trong dung dịch nghiên cứu 60 phút. Mỗi

phép thử nghiệm gồm 3 mẫu và lấy kết quả

trung bình.

KẾT QUẢ VÀ THẢO LUẬN

Kết quả đo điện hóa điện hóa

Hình 2 cho ta thấy các đường cong phân cực

dạng log và phổ tổng trở Nyquist của thép

CT38 trong dung dịch HCl 1M khi có và

không có mặt chất ức chế.

Phổ tổng trở (Hình 2a) thu được đều có dạng

bán nguyệt hơi bị nén chứng tỏ quá trình ăn

mòn và dịch chiết thuốc lá có thể đã tạo ra

một lớp sản phẩm trên bề mặt mẫu nhưng

không bám chắc và đồng đều mà có thể dạng

xốp nên phổ đồ có dạng nén. Giá trị tổng trở

điện cực trong dung dịch nghiên cứu khi có

mặt chất ức chế tăng mạnh so với khi không

có chất ức chế và khác nhau không nhiều khi

nồng độ chất ức chế tăng từ 0,25 tới 5g/l .

Đường cong phân cực dạng log (Hình 2b) cho

thấy, khi nồng độ dịch chiết thuốc lá tăng dần

từ 0,25 g/l – 5,00 g/l thì mật độ dòng anot

giảm dần, mật độ dòng catot ở nồng độ dịch

chiết thuốc lá nhỏ 0,25g/l thì không thay đổi

so với đường đo trong dung dịch nền, khi

nồng độ dịch chiết thuốc lá tăng từ 0,5g/l – 5

g/l thì mật độ dòng catot giảm; Cũng ở nồng

độ chất ức chế 0,25g/l thì thế ăn mòn dịch

sang phía dương hơn so với khi không có chất

ức chế, nhưng khi nồng độ dịch chiết thuốc lá

tăng lên ( ≥ 0,5 g/l) thì thế ăn mòn giảm dần.

Như vậy, có thể xem dịch chiết thuốc lá hoạt

động như chất ức chế hỗn hợp.

a. Phổ tổng trở Nyquist b. Đường cong phân cực dạng log

Hình 2: Ảnh phổ các phép đo điện hóa théo CT38 trong dung dịch Hcl 1M khi có và không có mặt dịch

chiết thuốc lá


75

Kết quả tính toán từ phổ Nyquist và các phép đo phân cực thể hiện trong bảng 1.

Bảng 1: Các thông số điện hóa của thép CT38 trong môi trường HCl 1M có mặt dịch chiết thuốc lá tại

các nồng độ khác nhau

Dung dịch Eam

(mV)

RP

(Ω)

Hiệu

suất bảo

vệ (theo

RP)

iam

(µA/

cm2)

Hiệu

suất bảo

vệ (theo

iam)

Tổng

trở

(EIS)

(Ω)

Hiệu suất

bảo vệ

(theo

tổng trở)

HCl 1M – 0g/l -444 244 79,53 174

HCl 1M - 0,25 g/l -462 653 62,63 31,75 60,01 530 66,89

HCl 1M – 0,50g/l -469 754 67,64 27,71 65,16 630 72,22

HCl 1M – 0,75g/l -471 952 74,37 18,53 76,70 550 68,18

HCl 1M – 1,00g/l -473 963 74,63 17,96 77,42 630 72,22

HCl 1M – 2,00g/l -475 1018 76,03 17,72 77,72 710 75,35

HCl 1M – 5,00g/l -463 1006 75,74 17,08 77,52 670 73,88

Dữ liệu tính toán từ ba phép đo điện hóa cho

kết quả khá phù hợp với nhau: Ngay từ nồng

độ chất ức chế 0,25g/l hiệu quả ức chế đã đạt

khoảng trên 60% và tăng dần khi nồng độ

dịch chiết tăng dần; hiệu quả bảo vệ cao nhất

đạt khoảng 75-77% tại nồng độ 2,00g/l trong

khi hiệu quả bảo vệ của dịch chiết thuốc lá

bằng nước không chiết lại qua các dung môi ở

nồng độ tương ứng thấp hơn nhiều: nồng độ

0,5g/l có hiệu quả ức chế khoảng 25%; ở

nồng độ 1,00g/l là khoảng 47% và ở nồng độ

5,00g/l mới là khoảng 64% [7]. Điều đó cho

thấy việc chiết dịch chiết thu được qua các

dung môi có độ phân cực tăng dần đã làm

tăng đáng kể hiệu quả ức chế ăn mòn của dịch

chiết lá thuốc lá, có thể do quá trình chiết đã

loại bỏ bớt các chất kém phân cực, đó cũng là

các chất kém hoạt động điện hóa và được dự

đoán là hiệu quả ức chế ăn mòn kém.

Kết quả chụp ảnh hiển vi điện tử quét

SEM

Theo kết quả thu được từ phương pháp điện

hóa cho thấy nồng độ 2,00g/l chất ức chế có

hiệu quả bảo vệ thép cao nhất. Vì vậy, chúng

tôi tiến hành chụp ảnh hiển vi điện tử quét

SEM bề mặt mẫu thép CT38 ngâm trong HCl

1M + 2,00g/l dịch chiết thuốc lá để so sánh

hình thái học với mẫu trước khi ngâm và mẫu

trong dung dịch không có dịch chiết thuốc lá.

Ảnh hiển vi quang học thép CT38 sau khi ngâm

trong dung dịch nghiên cứu 60 phút với độ

phóng đại 500 lần trình bày trên hình 3.

Từ ảnh SEM nhận thấy bề mặt của thép CT38

trước khi ngâm trong dung dịch axit HCl 1M

tương đối đồng đều, bề mặt sáng mịn không

bị ăn mòn. Sự xuất hiện của những chấm đen

rất nhỏ trên bề mặt là do khuyết tật của vật

liệu. Sau khi ngâm trong dung dịch HCl 1M

xuất hiện rất nhiều lỗ và đốm màu nâu trên bề

mặt chứng tỏ thép CT38 đã bị ăn mòn điểm

(pitting). Khi thêm 2,00g/l dịch chiết thuốc lá

vào dung dịch HCl 1M, bề mặt mẫu thay đổi

không đáng kể so với mẫu thép CT38 trước

khi ngâm. Mặc dù quá trình ăn mòn có xảy ra

nhưng bề mặt mẫu xuất hiện rất ít điểm ăn

mòn so với mẫu trong dung dịch HCl 1M khi

không có mặt dịch chiết thuốc lá. Điều này

chứng tỏ sự có mặt dịch chiết thuốc lá 2 g/l

thì khả năng hạn chế ăn mòn cho thép CT38

rất tốt.

Thảo luận về cơ chế ức chế ăn mòn và tính

toán nhiệt động học quá trình.

Theo một số tác giả [2,3,4,6,8], cơ chế ức chế

ăn mòn của các chất ức chế xanh có nguồn

gốc cây trồng đều là cơ chế hấp phụ. Và kết

quả đo điện hóa cho thấy dịch chiết thuốc lá

hoạt động như một chất ức chế hỗn hợp cũng

cho phép dự đoán nó sẽ hấp phụ lên toàn bề

mặt kim loại.

Về mặt lý thuyết có rất nhiều mô hình hấp

phụ khác nhau, ở đây chúng tôi giả sử quá

trình hấp phụ xảy ra theo mô hình hấp phụ

đẳng nhiệt Langmuir, theo phương trình:

1

KC

KC

hay dạng tuyến tính là


76

a, bề mặt thép CT38 trước khi

ngâm

b, Bề mặt thép CT38 sau khi ngâm

trong dung dịch HCl 1M 1h

c, Bề mặt thép CT38 sau khi

ngâm trong dung dịch HCl

+ 2,00g/l dịch chiết thuốc lá 1h

Hình 3: Ảnh hiển vi điện tử quét SEM bề mặt thép CT38 trong các điều kiện khác nhau

Với K là hằng số cân bằng hấp phụ, C là

nồng độ chất bị hấp phụ (chất ức chế), θ là

phần bề mặt bị che phủ (coi lớp hấp phụ là

đơn lớp, coi quá trình ăn mòn là đồng đều

trên toàn bề mặt kim loại, hiệu quả bảo vệ ăn

mòn giả thiết tương ứng với phần bề mặt

được ngăn cách với môi trường, tức phần bề

mặt bị che phủ, kim loại chỉ bị ăn mòn phần

bề mặt không che phủ, khi đó θ = Hiệu suất

bảo vệ/100)

Dựa vào bảng 1 dựng đồ thị biểu diễn mối

quan hệ giữa C/ θ và C ta được đồ thị hình 4.

Hình 4: Đường hấp phụ đẳng nhiệt Langmuir của

dịch chiết thuốc lá lên thép CT38 trong dung dịch

HCl 1M

Đồ thị dựng được có hệ số tương quan R2 =

0,999 chứng tỏ sự hấp phụ của dịch chiết

thuốc lá (trong khoảng nồng độ từ 0,25g/l đến

5,00g/l) lên bề mặt thép CT38 trong môi

trường HCl 1M tuân theo mô hình hấp phụ

đẳng nhiệt Langmuir. Tuy nhiên giá trị độ dốc

(hệ số góc) khác 1 cho thấy phương trình

đẳng nhiệt hấp phụ không được tuân thủ

nghiêm ngặt. Sự hấp phụ không hoàn toàn là

đơn lớp. Có thể sử dụng một phương trình

hiệu chỉnh được nhiều tác giả chấp phận

[3,4,8] trong trường hợp này như sau:

C nnC

K

Trong đó n là độ lệch của hệ số góc. Khi đó,

dễ dàng tính được hằng số cân bằng hấp phụ

K = 26,14. Từ hằng số cân bằng thu ta tính

được thế đẳng nhiệt đẳng áp quá trình hấp

phụ Go theo phương trình:

Go = -2.303RTlog(55.5xK)

Với R là hằng số khí, T là nhiệt độ thực

nghiệm = 298K, 55,5 là nồng độ mol/l của

dung môi nước.

Thay số thu được Go = -17,94kJ/mol. Kết

quả này cho thấy quá trình hấp phụ của dịch

chiết thuốc lá lên bề mặt thép CT38 trong

dung dịch HCl 1M là quá trình tự diễn biến.

Hơn nữa, theo các tác giả [3,4,8], khi giá trị

tuyệt đối của Go nhỏ hơn 40kJ/mol thì quá

trình hấp phụ xảy ra là theo cơ chế hấp phụ

vật lý. Như vậy quá trình hấp phụ xảy ra

thuận lợi và đã hạn chế được sự ăn mòn của

thép CT38 trong môi trường này.

KẾT LUẬN

1. Dịch chiết thuốc lá chiết bằng nước sau khi

chiết lại bằng một hệ thống dung môi với độ

phân cực tăng dần đã tăng đáng kể khả năng

bảo vệ thép CT38 khỏi ăn mòn trong môi

trường HCl 1M.


77

2. Hiệu quả bảo vệ kim loại khá cao, khoảng

60% ngay từ nồng độ dịch chiết nhỏ (0,25g/l)

và tăng dần khi nồng độ dịch chiết tăng dần.

3. Cơ chế hoạt động của chất ức chế là chất

ức chế hỗn hợp, hoạt động theo cơ chế hấp

phụ và tuân theo mô hình hấp phụ đẳng nhiệt

Langmuir. Quá trình hấp phụ thuộc loại hấp

phụ vật lý, tự xảy ra.

TÀI LIỆU THAM KHẢO 1. A.M. Abdel-Gaber, B.A Abd-El Nabey, E.

Khamis, and D.E. Abd El-khalek (2005), “Novel

Environmentally Friendly Plant Extract as Anti-

scale and Corrosion, The 24th Annual Conference

Corrosion Problems In Industry 5-8 December

2005, Egyp Inhibitor.

2. A.Y.El-Etr, M.Ab.Dallah, Z.E.l-

Tantawy((2005), “Corrosion inhibition of some

metals using lawsonia extract”, Corrosion Scince

47, 385-395.

3. Ambrish Singh, V. K. Singh, and M. A.

Quraishi(2010), “Water Extract of Kalmegh

(Andrographis paniculata ) Leaves as Green Inhibitor

forMild Steel in Hydrochloric Acid Solution”,

International Journal of Corrosion, V 2010.

http://www.hindawi.com/journals/ijc/2010/275983/

4. K.O.Orubite, N.C.Oforka (2004), “Inhibition of

the corrosion of mild steel in hydrochloric acid

solutions by the extracts of leaves of Nypa

fruticans Wurb”, Materials Letters, vol. 58, no. 11,

pp 1768-1772.

5. P.T.Giang, V.T.T.Ha and L.Q.Hung (2009),

“Screening Vietnamese natural products for new

environmentally friendly materials for corrosion

protection”, International scientific conference on

‘Chemistry for Developmant and Integration’,

September, HaNoi, 977-985.

6. Sheyreese M. Vincent et Cyril B, Okhio (2005),

“Inhibiting corrosion with green tea”, The Journal

of Corrosion Science and Engineering, Vol. 7.

7. Trương Thị Thảo, Ngô Tố Uyên, Vũ Thị Thu

Hà, Lê Quốc Hùng (2009), “Khả năng ức chế ăn

mòn một số kim loại của dịch chiết cây thuốc lá

trồng ở Thái Nguyên” Tạp chí Hóa học,

T.47(5A), 146 – 150.

8. V.K P.Kumar, M.S.N.Pillai,

R.G.Thusnavis(2011), “Green corrosion inhibitor

from seed extract Areca catechu for mild steel in

hydrochloric acid medium”, J.materials science,

Vol. 46(15), 5208-5215.

9. Von Fraunhofer, J. Anthony (2000), “Inhibiting

Corrosion with Tobacco”, Advanced Meterials

and Processes, Vol.56, 33 – 36.

SUMMARY

STUDY THE CORROSION INHIBITION ABILITY OF THAI NGUYEN TOBACO

LEAVES EXTRACT FOR CT38 STEEL IN 1M HCL THE SOLUTION

Truong Thi Thao*, Nguyen Thi Cuc

College of Science - TNU

Extracts from Thai Nguyen Tobacco were prepared by extracting dried leave powder using

distilled water. After that, extracts were extracted respectively by solvents which increased

polarization. The final water extract is used as corrosion inhibitor for CT38 steel in 1M HCl

solution. The corrosion inhibition has been studied using electrochemical methods and

microscopic observation. The obtained results showed that the corrosion inhibition efficiency

increases significantly compare with using water extract of tobacco leaves which were not

extracted by solvents, from approximately 64% to 77%. Thermodynamic consideration reveals that

adsorption of Thai Nguyên tobaco extract on mild steel surface is spontaneous and occurs

according to Langmuir adsorption isotherm. Physical adsorption mechanism has been proposed for

the adsorption of the inhibitor from the values of thermodynamic parameter.

Keywords: Corrosion inhibitor, Thai Nguyen tobacco extract


Phản biện khoa học: PGS.TS Đỗ Trà Hương – Trường Đại học Sư phạm - ĐHTN



78

Nguyễn Đăng Đức và Đtg Tạp chí KHOA HỌC & CÔNG NGHỆ 122(08): 79 - 86

79

XÁC ĐỊNH KẼM VÀ MANGAN TRONG CHÈ XANH THÁI NGUYÊN

BẰNG PHƯƠNG PHÁP PHỔ HẤP THỤ NGUYÊN TỬ F-AAS

Nguyễn Đăng Đức1*, Đỗ Thị Nga2

1Trường Đại học Khoa học – ĐH Thái Nguyên, 2Trường Đại học Công nghệ Thông tin & Truyền thông – ĐH Thái Nguyên

TÓM TẮT Thái Nguyên là khu vực sản xuất chè và có nhiều khu công nghiệp, khai thác khoáng sản, do đó

nguồn đất, nước sản xuất nông nghiệp gần khu công nghiệp, khai thác khoáng sản thường bị ô

nhiễm kim loại nặng [1]. Hiện nay việc xác định hàm lượng các ion kim loại nặng trong chè xanh

ở Thái Nguyên còn ít được nghiên cứu. Nhu cầu kiểm tra mức độ ô nhiễm chè xanh bởi các kim

loại nặng là rất cần thiết. Vì vậy việc nghiên cứu xác định hàm lượng Zn và Mn trong chè xanh đã

được tiến hành nhờ phân tích phổ hấp thụ nguyên tử. Từ kết quả thực nghiệm, chúng tôi thấy mức

độ ô nhiễm của Zn và Mn đều dưới giới hạn cho phép theo tiêu chuẩn Việt Nam.

Từ khoá: Zn, Mn, xác định, kim loại nặng, ô nhiễm, tiêu chuẩn Việt Nam.

ĐẶT VẤN ĐỀ*

Hiện nay việc xác định hàm lượng các ion

kim loại nặng có trong chè xanh ở Thái

Nguyên còn ít được nghiên cứu. Nhu cầu

kiểm tra mức độ ô nhiễm chè xanh bởi các

kim loại nặng là rất cần thiết. Vì vậy, để sản

xuất chè an toàn cần khảo sát đánh giá hiện

trạng một số chỉ tiêu kim loại nặng trong chè

trên khu vực này. Chúng tôi đã nghiên cứu

‘‘Phương pháp phổ hấp thụ nguyên tử F-

AAS xác định hàm lượng Kẽm và Mangan

trong chè xanh ở Thái Nguyên’’. Trong bài

báo này chúng tôi giới thiệu các kết quả

nghiên cứu Zn, Mn trong chè xanh thuộc 20

xã của 7 khu vực ở tỉnh Thái Nguyên.

THỰC NGHIỆM

Hoá chất

- Dung dịch chuẩn Zn2+; Mn2+ dùng cho AAS

(1000ppm, Merck).

- Axit đặc HCl 36%; HNO3 65%; H2O2 30%

(Merck).

- Dung dịch các cation kim loại tinh khiết

(PA).

- Dung dịch rửa sufocromic (hỗn hợp H2SO4

đặc và K2Cr2O7).

Dụng cụ

- Cốc thuỷ tinh loại 50; 100; 150; 500 ml.


- Bình định mức: 10; 25; 50; 100; 250; 500;

1000 ml.

- Pipetman: 0,5; 1; 2; 5; 10 l.

- Bình Kendal; lọ đựng mẫu 25 ml.

Trang thiết bị

- Máy quang phổ hấp thụ nguyên tử

Shimadzu AA – 6300.

- Máy xay; tủ sấy; tủ hút.

- Máy cất nước hai lần Aquatron A4000D.

- Cân phân tích.

Các trang thiết bị này đều được thực hiện ở

phòng thí nghiệm Khoa Hoá học- Trường Đại

học Khoa học – ĐHTN.


Khảo sát các điều kiện đo phổ F – AAS của

Zn và Mn, chúng tôi thu được bảng 1.

Khảo sát các yếu tố ảnh hưởng đến phép

đo F-AAS

Khảo sát ảnh hưởng của nồng độ axit và

loại axit

Khảo sát ảnh hưởng của axit đối với Kẽm:

Chúng tôi tiến hành khảo sát đối với dung

dịch Zn2+ 1ppm trong axit HCl và HNO3 với

nồng độ biến thiên từ 1 đến 3%. Các kết

quả được chỉ ra, nồng độ HCl, HNO3 trong

dung dịch mẫu <3% không ảnh hưởng tới

phép đo phổ của Zn. Trong đó nồng độ

HNO3 2% và HCl 1% cho kết quả có độ lặp

lại cao, ổn định nhất.


80

Bảng 1. Tổng kết các điều kiện đo phổ F-AAS của Zn và Mn

Nguyên tố

Các yếu tố Zn Mn

Thông

số máy

Vạch phổ hấp thụ (nm) 213,9 279,5

Khe đo (nm) 0,7 0,2

Cường độ dòng đèn (mA) 8(80%Imax) 12 (60% Imax)

Khí môi trường Argon Argon

Chiều cao burner (mm) 7mm 7mm

Tốc độ dẫn khí axetylen 2 lít/phút 2 lít /phút

Thành

phần

Nồng độ HNO3 (%) 2 2

Nền mẫu (Modiffy) Mg(NO3)2 0,01% Mg(NO3)2 0,01%

Lượng mẫu nạp (l) 20 20

Giới hạn phát hiện (ppm) 0,0465 0,1263

Giới hạn định hượng (ppm) 0,1554 0,4209

Vùng tuyến tính (ppm) 0,5-2,5 5-10

Chương trình nguyên tử hóa T(0C) t(s) T(0C) t(s)

1. Sấy mẫu 120

250

20

10

120

250

20

10

2. Tro hóa có RAMP 400 22 -10 500 22-10

Khảo sát ảnh hưởng của axit đối với

Mangan: Chúng tôi tiến hành khảo sát đối với

dung dịch Mn2+ 1ppm trong các axit HCl và

HNO3 với nồng độ biến thiên từ 1 đến 3%.

Các kết quả chỉ ra nồng độ HCl, HNO3 trong

dung dịch mẫu < 3% không ảnh hưởng tới

phép đo phổ của Mn. Trong đó nồng độ

HNO3 2% và HCl 1% cho kết quả có độ lặp

lại cao, ổn định nhất.

Tiếp theo chúng tôi tiến hành khảo sát để

chọn ra trong hai loại axit HCl 1% và HNO3

2% thì loại axit nào ít ảnh hưởng tới phép đo

của Mn nhất bằng cách pha các dung dịch

với nồng độ biến thiên của Mn trong các

nồng độ axit đã chọn. Kết quả cho thấy

HNO3 2% cho độ hấp thụ của nguyên tố cao

và cho kết quả ổn định trong phép đo Mn

(ứng với đồ thị có độ thẳng và độ dốc cao).

Vì vậy trong quá trình phân tích mẫu các

nguyên tố và Mn chúng tôi chọn nền là

HNO3 2%.

Khảo sát ảnh hưởng của các cation

Để kiểm tra ảnh hưởng, với mỗi nhóm cation

chúng tôi chuẩn bị 5 mẫu bao gồm Zn2+ 1ppm

hoặc Mn2+ 1ppm và hàm lượng các cation K+,

Na+, Mg2+, Ca2+, Ba2+ Pb2+, Cd2+,, Al3+,

Cr3…với nồng độ tăng dần, định mức và tiến

hành đo phổ thu được cho thấy với nồng độ

K+ (1500ppm, Na+ (1200ppm), Mg2+

(200ppm), Ca2+ (200ppm), Ba2+ (50ppm),

Al3+ (50ppm), Cr3+(10ppm), Pb2+ (10ppm),

Cd2+ (10ppm), đều không ảnh hưởng đến phổ

F-AAS của Zn2+ và Mn2+

Khảo sát sơ bộ thành phần mẫu

Trong chè xanh có rất nhiều nguyên tố tồn tại

dưới dạng caion và anion. Cần phải loại bỏ

ảnh hưởng của các nguyên tố đó đến cường

độ vạch phổ hấp thụ của Zn2+ và Mn2+. Tác

giả Đặng Quốc Trung [2] đã khảo sát thành

phần mẫu với ba mẫu chè xanh đại diện cho 8

nguyên tố bằng phương pháp ICP – MS, kết

quả được dẫn ra ở bảng 2.

Xây dựng đường chuẩn đối với phép đo

F-AAS

Khảo sát khoảng tuyến tính

Để xác định khoảng tuyến tính của Kẽm và

Mangan, chúng tôi chuẩn bị một dãy mẫu

chuẩn có nồng độ biến thiên từ 0,05ppm –

5ppm đối với Kẽm và 0,5ppm – 10ppm trong

HNO3 2%. Kết quả thu được trong bảng 2, 3

và hình 1, 2.


81

Bảng 2: Kết quả khảo sát khoảng nồng độ tuyến tính của Kẽm

Nồng độ (ppm) Abs - Zn

%RSD Lần 1 Lần 2 Lần 3 Trung bình

0,05 0,0173 0,0171 0,0172 0,0172 0,5814

0,1 0,0333 0,0326 0,0322 0,0327 1,7027

0,2 0,0624 0,0631 0,0605 0,0620 2,1699

1 0,2957 0,2953 0,2940 0,2950 0,3013

2 0,5224 0,5197 0,5137 0,5686 0,8587

2,5 0,6730 0,6692 0,6762 0,6728 0,5209

5 0,8989 0,8997 0,8999 0,8995 0,0588

Bảng 3: Kết quả khảo sát khoảng nồng độ tuyến tính của Mangan

Nồng độ

(ppm)

Abs - Mn %RSD

Lần 1 Lần 2 Lần 3 Trung bình

0,5 0,0391 0,0394 0,0390 0,0392 0,5412

1 0,0782 0,0781 0,0763 0,0775 1,3807

2 0,1484 0,1526 0,1493 0,1501 1,4732

4 0,2856 0,2868 0,2873 0,2866 0,3052

5 0,3550 0,3520 0,3534 0,3535 0,4248

10 0,6562 0,6578 0,6597 0,6579 0,2663

12 0,7024 0,7135 0,7019 0,7059 0,9290

Hình 1: Đồ thị khảo sát khoảng nồng độ tuyến

tính khi xác định Zn

Qua đồ thị ta thấy khoảng nồng độ tuyến tính

của Zn là 0,05 – 2,5ppm

Hình 2: Đồ thị khảo sát khoảng nồng độ tuyến

tính khi xác định Mn

Qua đồ thị ta thấy khoảng nồng độ tuyến tính

của Mn là 0,5 – 10 ppm

Hình 3: Đường chuẩn xác định hàm lượng Zn

Hình 4: Đường chuẩn xác định hàm lượng Mn

0 1 2 3 4 5

0.0

0.2

0.4

0.6

0.8

1.0

Abs

_Zn

Conc_Zn

B

0 2 4 6 8 10 12

0.0

0.1

0.2

0.3

0.4

0.5

0.6

0.7

0.8

Abs

_Mn

Conc_Mn(ppm)

B

0 1 2 3 4 5

0.00

0.05

0.10

0.15

0.20

0.25

0.30

0.35

0.40

Linear Regression for Data1_B:

Y = A + B * X

Parameter Value Error

------------------------------------------------------------

A 0.00739 0.0023

B 0.0696 7.56422E-4

------------------------------------------------------------

R SD N P

------------------------------------------------------------

0.99982 0.00293 5 <0.0001

------------------------------------------------------------

Abs_M

n

Conc_Mn

B

Data1B

0.0 0.5 1.0 1.5 2.0

0.0

0.1

0.2

0.3

0.4

0.5

0.6

Linear Regression for Data1_B:

Y = A + B * X

Parameter Value Error

------------------------------------------------------------

A 0.00538 0.00263

B 0.28317 0.00262

------------------------------------------------------------

R SD N P

------------------------------------------------------------

0.99987 0.00439 5 <0.0001

------------------------------------------------------------

Ab

s_

Zn

Conc_Zn

B

Data1B


82

Xây dựng đường chuẩn

Để xác định hàm lượng các nguyên tố Kẽm

và Mangan trong mẫu phân tích bằng phương

pháp đường chuẩn, chúng tôi chuẩn bị các

dung dịch để xây dựng đường chuẩn có nông

độ trong khoảng tuyến tính cùng môi trường

axit với dung dịch mẫu phân tích. Kết quả xây

dựng thu được trên hình 3 và 4, ngược lại khi

nồng độ chất phân tích quá nhỏ thì ta phải làm

giàu mẫu trước khi đo.

Đánh giá sai số và độ lặp lại của phép đo

Để đánh giá sai số và độ lặp lại của phép đo,

chúng tôi dựng đường chuẩn, pha 3 mẫu có

nồng độ ở điểm đầu, điểm giữa, điểm cuối

của đường chuẩn trong các điều kiện và thành

phần giống như mẫu chuẩn. Thực hiện đo mỗi

mẫu 7 lần. Kết quả thu được biểu diễn trong

bảng 4 và bảng 5.

Bảng 4: Kết quả sai số và độ lặp lại của phép đo Kẽm

Mẫu 1 2 3

CZn (ppm) 0,05 1,0 2,5

At (Abs) 0,0172 0,2950 0,6728

Lần đo Ai %X Ai %X Ai %X

Lần 1 0,0173 0,5814 0,2952 0,0678 0,6723 0,0743

Lần 2 0,0171 0,5814 0,2953 0,1017 0,6698 0,4459

Lần 3 0,0170 1,1628 0,2949 0,0339 0,6729 0,0149

Lần 4 0,0171 0,5814 0,2948 0,0678 0,6726 0,0297

Lần 5 0,0170 1,1628 0,2951 0,0339 0,6730 0,0297

Lần 6 0,0173 0,5814 0,2952 0,0678 0,6729 0,0149

Lần 7 0,0171 0,5814 0,2949 0,0339 0,6726 0,0297

Atb (Abs) 0,0171 0,2951 0,6723

SD 1,29.10-4 1,91.10-4 1,13.10-3

%RSD 0,7549 0,0649 0,1678

Như vậy, theo kết quả khảo sát cho thấy độ lệch chuẩn và hệ số biến động (sai số tương đối) của

phép đo Kẽm nhỏ và nằm trong giới hạn cho phép (10%).

Bảng 5: Kết quả sai số và độ lặp lại của phép đo Mangan

Mẫu 1 2 3

CMn(ppm) 0,5 2 5

At (Abs) 0,0392 0,1501 0,3535

Lần đo Ai %X Ai %X Ai %X

Lần 1 0,0391 0,2551 0,1506 0,3331 0,3540 0,1414

Lần 2 0,0393 0,2551 0,1500 0,0666 0,3531 0,1132

Lần 3 0,0390 0,5102 0,1503 0,1332 0,3534 0,0283

Lần 4 0,0391 0,2551 0,1504 0,0665 0,3538 0,0849

Lần 5 0,0393 0,2551 0,1500 0,1332 0,3532 0,0849

Lần 6 0,0390 0,5102 0,1504 0,1998 0,3534 0,0283

Lần 7 0,0391 0,2551 0,1502 0,0665 0,3540 0,1414

Atb (Abs) 0,0391 0,1503 0,3536

SD 1,29.10-4 2,24.10-4 3,76.10-4

%RSD 0,3302 0,1488 0,1064

Như vậy, theo kết quả khảo sát cho thấy độ lệch chuẩn và hệ số biến động (sai số tương đối) của

phép đo Mangan nhỏ và nằm trong giới hạn cho phép (10%).


83

Xác định Zn và Mn trong chè xanh

Địa điểm thời gian lấy mẫu và ký hiệu mẫu

Các mẫu chè xanh được lấy tại 20 khu vực thuộc 7 huyện trong tỉnh Thái Nguyên.

Chuẩn bị mẫu phân tích [3]

Chè xanh được lấy ở 20 khu vực khác nhau của tỉnh Thái Nguyên. Lá chè xanh tươi rửa sạch, được phơi dưới ánh sáng mặt trời và sau đó sấy khô ở 400C, xay nhỏ thu được bột lá chè xanh khô.

Cân chính xác 2,0 gam mẫu chè khô đã xay

nhỏ vào bình Kendan, đậy bình bằng phễu

lọc có đuôi dài, thêm 15 ml HNO3 đặc đun

sôi nhẹ trong vòng 2 giờ để mẫu phân huỷ.

Sau đó, thêm tiếp 10ml HNO3 đặc và 5 ml

H2O2 30% và đun sôi thêm 2 giờ nữa. Thêm

tiếp H2O2 30% để đuổi HNO3 dư, đun sôi

cho đến khi dung dịch trong suốt. Chuyển

toàn bộ dung dịch vào cốc 50ml và định

mức bằng dung dịch HNO3 2% trong bình

định mức 25ml. Sau đó đem đo phổ hấp thụ

của Kẽm ở bước sóng 213,9 nm và đo phổ

hấp thụ nguyên tử Mangan ở bước sóng

279,5 nm. Kết quả phân tích thu được ở

bảng 7.

Bảng 6: Địa điểm và thời gian lấy mẫu chè

TT Địa điểm lấy mẫu Ký hiệu Thời gian

lấy mẫu

1 Nhà ông: Phạm Văn Xuất, xóm Hồng Thái 2 – xã Tân Cương HT – TC 22/11/2012

2 Nhà ông: Nguyễn Văn Tình, xóm Nam Thái – Tân Cương NT – TC 22/11/2012

3 Nhà bà: Hoàng Thị Nguyên, xóm Nam Tân – Tân Cương NT – TC 22/11/2012

4 Nhà ông: Lương Văn Hoà, xã Phúc Trìu – TP Thái Nguyên PT – TN 22/11/2012

5 Nhà bà: Phạm Thị Nguyên, xóm Tân Sơn, xã Vịnh Sơn –

T.X.Sông Công VS – SC 5/12/2012

6 Nhà bà: Hà Thị Xuân, xóm Trung Tâm, xã Bình Sơn –

T.X.Sông Công BS – SC 5/12/2012

7 Nhà ông: Đinh Trung Nghĩa, xóm 3 Thuận Đức, xã Minh Đức –

Phổ Yên MĐ – PY 5/12/2012

8 Nhà ông: Hứa Văn Dụ, xóm An Bình, xã Thành Công – huyện

Phổ Yên TC – PY 5/12/2012

9 Nhà ông: Đoàn Trung, xóm Yên Mễ, xã Hồng Tiến – huyện Phổ

Yên HT – PY 5/12/2012

10 Nhà bà: Đặng Thị Thu, xóm Chòi, xã Mỹ Yên – huyện Đại Từ MY – ĐT 15/12/2012

11 Nhà ông: Lê Hiền, xóm Cả, xã Ký Phú – huyện Đại Từ KP – ĐT 15/12/2012

12 Nhà bà: Đinh Thị Nhàn, xóm Hiên Bình, xã La Hiên – huyện

Võ Nhai LH - VN 15/12/2012

13 Nhà ông: Nguyễn Chí Dũng, xóm Cao Biền, xã Phú Thượng –

huyện Võ Nhai PT – VN 15/12/2012

14 Nhà ông: Vũ Thuận, xóm Bà Đanh I, xã Minh Lập – huyện

Đồng Hỷ ML – ĐH 20/11/2012

15 Nhà bà: Trương Minh Hiền, xóm Tam Thái, xã Hoá Thượng –

huyện Đồng Hỷ HT – ĐH 20/11/2012

16 Nhà ông: Nguyễn Văn Tiến, xóm Đồng Tâm, xã Đồng Bẩm –

huyện Đồng Hỷ TC – ĐH 20/11/2012

17 Nhà bà: Hồ Vân, xóm Văn Lương 1, xã Trung Lương – huyện

Định Hoá TL – ĐH 18/12/2012

18 Nhà bà: Triệu Thị Chiên, xóm Sơn Thắng, xã Sơn Phú – huyện

Định Hoá SP – ĐH 18/12/2012

19 Nhà ông: Đỗ Huy Bình, xã Xuân Trường, xã Ôn Lương – huyện

Phú Lương OL – PL 18/12/2012

20 Nhà ông: Lê Xuân Hải, xóm Đồng Sang, xã Cổ Lũng – huyện

Phú Lương CL – PL 18/12/2012


84

Kết quả phân tích các mẫu chè xanh

Sau khi xử lý 20 mẫu chè xanh thuộc 7 khu vực của tỉnh Thái Nguyên, chúng tôi tiến hành đo

phổ hấp thụ F – AAS đối với Zn và Mn trongnhững điều kiện đã chọn [4]. Hàm lượng Kẽm và

Mangan thu được trong bảng 8.

Bảng 7: Kết quả đo phổ hấp thụ nguyên tử của Kẽm và Mangan

TT Mẫu

chè xanh

Độ hấp thụ Nồng độ (ppm) Hàm lượng

(mg/kg)

Zn Mn Zn Mn Zn Mn

1 HT-TC 0,2368 0,1391 0,8003 2,0978 10,0038 26,2225

2 NT-TC 0,2310 0,1167 0,7671 1,7523 9,5888 21,9038

3 NT 0,2105 0,0997 0,7652 1,2050 9,5650 15,0625

4 PT-TN 0,1442 0,1104 0,4830 1,6006 6,0375 20,0075

5 VS-SC 0,1245 0,1065 0,4155 1,5947 5,1938 19,9338

6 BS-SC 0,1531 0,1216 0,5020 1,7668 6,2750 22,0850

7 MĐ-PY 0,1359 0,0886 0,4842 0,9857 6,0525 12,3438

8 TC-PY 0,1428 0,1307 0,4857 2,0021 6,0713 25,0263

9 HT-PY 0,1298 0,1482 0,4377 2,3145 5,4713 28,9313

10 MY-ĐT 0,1762 0,1269 0,6012 1,8142 7,5150 22,6775

11 KP-ĐT 0,1773 0,0739 0,6219 0,8683 7,7738 10,8538

12 LH-VN 0,2450 0,0956 0,8120 1,0052 10,1500 12,5650

13 PT-VN 0,2331 0,1168 0,7956 1,6380 9,9450 20,4750

14 ML-ĐH 0,1536 0,1460 0,4978 2,2251 6,2225 27,8175

15 HT-ĐH 0,2408 0,1328 0,9021 2,0046 11,2763 25,0575

16 ĐB-ĐH 0,1543 0,0792 0,5209 0,8795 6,5113 10,9938

17 TL-ĐH 0,2333 0,0985 0,7883 1,1036 9,8538 13,7950

18 SP-ĐH 0,1069 0,1290 0,3552 1,8423 4,4400 23,0375

19 OL-PL 0,1967 0,1373 0,7053 2,0878 8,8163 26,0975

20 CL-PL 0,2038 0,1232 0,7107 1,8283 8,8838 22,8538

Bảng 8: Kết quả đo mẫu chè an toàn

TT Mẫu chè xanh Độ hấp thụ Nồng độ (ppm) Hàm lượng (mg/kg)

1 Hồng Thái 2 – Tân Cương 0,1391 2,0978 26,2225

2 Nam Thái – Tân Cương 0,1167 1,7523 21,9038

Từ kết quả hàm lượng của Zn trong bảng 7,

chúng tôi đem so sánh với tiêu chuẩn tại

Quyết định số 46/2007/QĐ – BYT ngày 19

tháng 12 năm 2007 (tiêu chuẩn tối đa cho

phép Kẽm trong chè là 40mg/kg ). Hàm lượng

Kẽm trong 20 mẫu chè xanh đều nhỏ hơn giới

hạn tối đa cho phép. Vì chưa có tiêu chuẩn

nào quy định về giới hạn hàm lượng cho phép

của Mangan trong chè xanh, do đó chúng tôi

chọn 2 mẫu chè an toàn để so sánh với các

mẫu chè khác của khu vực Thái Nguyên.

Xóm Hồng Thái 2 – xã Tân Cương, Xóm

Nam Thái – xã Tân Cương. Đây là hai đơn vị

đầu tiên của cả nước được tổ chức IFOAM

(International Federation of Organic

Agriculture Movements) và tổ chức ICEA

(Insulated Cable Engineers Association) cấp

giấy chứng nhận sản phẩm chè sạch theo tiêu

chuẩn châu Âu. Kết quả phân tích thu được ở

bảng 8.

Kết quả hai mẫu chè an toàn có hàm lượng

Mangan là 26,2225 (mg/kg) và 21,9038

(mg/kg). Chúng tôi chọn hàm lượng Mangan

là 26,2225 (mg/kg) của xóm Hồng Thái 2 –

xã Tân Cương để so sánh thì thấy đa số các

địa điểm mà chúng tôi lấy mẫu đều có hàm

lượng Mangan nhỏ hơn so với mẫu chè an

toàn. Nhưng ở địa điểm Hồng Tiến – Phổ Yên;

Minh Lập – Đồng Hỷ có hàm lượng Mangan

lớn hơn so với mẫu chè an toàn là 1,10 và 1,06

lần cao hơn không đáng kể nên không ảnh

hưởng đến sức khoẻ người sử dụng.


85

Bảng 9: Kết quả phân tích mẫu thêm chuẩn của Kẽm

T

T Mẫu chè

Nồng độ

(ppm)

Nồng độ

thêm vào

(ppm)

Nồng độ thêm

vào thu được

(ppm)

Nồng độ thu được

theo PP thêm chuẩn

(ppm)

Sai số

(%)

1 Tân Cương 0,8003 0,5 1,2886 0,7886 1,4619

2 2,7912 0,7912 1,1371

2 Phổ Yên 0,4842 0,5 0,9535 0,4535 6,3404

2 2,4671 0,4671 3,5316

Bảng 10: Kết quả phân tích mẫu thêm chuẩn của Mangan

T

T Mẫu chè

Nồng

độ

(ppm)

Nồng độ

thêm vào

(ppm)

Nồng độ thêm

vào thu được

(ppm)

Nồng độ thu được

theo phương pháp

thêm chuẩn (ppm)

Sai số

(%)

1 Phúc Trìu 1,6006 0,5 2,0520 1,5520 3,0364

2 3,4983 1,4983 6,3914

2 La Hiên 1,0052 0,5 1,4302 0,9302 7,4612

2 2,9720 0,9720 3,3028

Mẫu thêm chuẩn

Chọn hai mẫu chè đại diện để tiến hành làm

bằng phương pháp thêm chuẩn. Đối với Kẽm

chúng tôi chọn Hồng Thái – Tân Cương;

Minh Đức – Phổ Yên. Đối với Mangan chúng

tôi chọn Phúc Trìu – Thái Nguyên; La Hiên –

Võ Nhai. Đối với mỗi mẫu thì chúng tôi thêm

những lượng Kẽm và Mangan nhất định ở điểm

đầu, điểm giữa và điểm cuối của đường chuẩn.

Kết quả được dẫn ra ở bảng 9 và bảng 10.

Như vậy, qua kết quả thu được ở bảng 9 và

bảng 10 cho thấy sai số giữa hai phép đo xác

định Zn và Mn nhỏ hơn 10%.

Vì vậy, phép đo F – AAS đã cho kết quả

nghiên cứu lả đáng tin cậy.

KẾT LUẬN

Bằng phương pháp phổ hấp thụ nguyên tử F –

AAS xác định hàm lượng Kẽm và Mangan

trong chè xanh của 7 khu vực thuộc tỉnh Thái

Nguyên, hàm lượng Kẽm đều nhỏ hơn giới

hạn cho phép là 40mg/kg của Quyết định số

46 /2007/QĐ - BYT ngày 19 tháng 12 năm

2007. Hàm lượng Mangan trong các mẫu chè

xanh đều nhỏ hơn so với mẫu chè an toàn với

hàm lượng Mangan là 26,2225 (mg/kg), riêng

ở địa điểm Hồng Tiến – Phổ Yên; Minh Lập –

Đồng Hỷ có hàm lượng Mangan trong chè lớn

hơn so với mẫu chè an toàn là 1,10 và 1,06

lần, nhưng vẫn không ảnh hưởng đến sức

khỏe người sử dụng.


1. Trịnh Thị Thanh (2003). Độc học môi trường và

sức khỏe con người Nxb – DDHQG Hà Nội

2. Đặng Quốc Trung (2011), Luận văn thạc sĩ, Xác

đinh Asen trong chè xanh ở Thái Nguyên bằng

phương pháp phổ hấp thụ nguyên tử, Trường Đại

học Sư phạm – ĐHTN.

3. Phạm Luận (1998), Sổ tay hướng dẫn về các kỹ

thuật xử lý mẫu phân tích cho phép đo AES + AAS

+ ICP – AES+ ICP – MS để xác định kim loại và

một số phi kim, Trường Đại học Khoa học Tự

nhiên – ĐHQGHN.

4. Phạm Luận (2003), Ví dụ về điều kiện xác định

một số kim loại bằng kỹ thuật phân tích phổ hấp

thụ nguyên tử, Trường Đại học Khoa học Tự nhiên

– ĐHQGHN


86

SUMMARY

DETERMINATION ZN AND MN CONTENTS IN GREEN TEA IN THAI

NGUYEN BY ANALYZING ATOMIC ABSORPTION SPECTROMETRY

Nguyen Dang Duc1*, Do Thi Nga2

1College of Science – TNU, 2College of Information and Communication Technology - TNU

At present, the determination of heavy metan ions in green tea in Thai Nguyen has not been

studied much. The demand for cheking pollution level made by above heavy metals in carried out

and reseach to determinate contents of Zn and Mn in green tea in Thai Nguyen. So the study of the

determination of Zn and Mn in green tea have been conducted by analyzing atomic absorption

spectrometry. From the result of experiment, the pollution of Zn and Mn there belover than more

compared with Viet Nam Standars.

Key words: Zn, Mn determination, heavy metal, pollution, Viet Nam standars


Phản biện khoa học: PGS.TS Nguyễn Duy Lương – LHH KHKT tỉnh Thái Nguyên


Trương Tuấn Anh và Đtg Tạp chí KHOA HỌC & CÔNG NGHỆ 122(08): 87 - 93

87

KHẢO SÁT TRÊN HỢP BỘ THÍ NGHIỆM CMC-356 KHẢ NĂNG CẢI THIỆN

SAI SỐ CỦA RƠLE KHOẢNG CÁCH BẰNG MẠNG NƠ-RON MLP

Trương Tuấn Anh1*, Trần Hoài Linh2, Nguyễn Đức Thảo2

1Trường Đại học Kỹ thuật Công nghiệp - ĐH Thái Nguyên,

2Trường Đại học Bách Khoa Hà Nội

TÓM TẮT Bài báo trình bày một số kết quả nghiên cứu ứng dụng hợp bộ thí nghiệm CMC-356 của

OMICRON để khảo sát kết quả hoạt động của rơle khoảng cách, đồng thời cũng ứng dụng mạng

nơ-rôn MLP để bù sai số về vị trí sự cố của rơle khoảng cách trên đường dây thực tế khi xảy ra các

sự cố ngắn mạch thông qua việc phân tích các tín hiệu dòng điện và điện áp đo được ở đầu đường

dây. Các kết quả tính toán mô phỏng sẽ được thực hiện cho đường dây tải điện 3 pha có một nguồn

cung cấp, điện áp 110kV, tuyến Yên Bái – Khánh Hòa và sẽ cho thấy khả năng bù sai số tốt của

MLP cho các thiết bị định vị sự cố trên đường dây.

Từ khóa: Rơ le khoảng cách, sự cố ngắn mạch, CMC-356, mạng nơ-rôn, bù sai số.

ĐẶT VẤN ĐỀ*

Rơle khoảng cách ngoài chức năng bảo vệ

cho đường dây còn được trang bị thêm chức

năng định vị khoảng cách sự cố. Rơ le khoảng

cách sẽ cung cấp một chỉ dẫn về vùng xảy ra

sự cố và vị trí điểm xảy ra sự cố. Sai số về vị

trí sự cố thay đổi tùy theo từng trường hợp cụ

thể (ví dụ như rơ-le khoảng cách có độ chính

xác được thống kê dao động trong khoảng từ

1% đến 5%) [4,5,6,7,8,9]. Trong các mô hình

được thí nghiệm, đường dây truyền tải được

mô hình hóa dưới dạng đường dây dài với các

thông số đặc trưng cho quá trình truyền sóng.

Tuy nhiên hiện nay các kết quả vẫn còn có

nhiều hạn chế. Việc phát triển của các thiết bị

đo mới cũng như các thuật toán xử lý tín hiệu

mới ứng dụng trí tuệ nhân tạo có khả năng

tiếp tục cải thiện được các kết quả phân tích.

Trong bài báo này tác giả sẽ ứng dụng hợp bộ

mô phỏng CMC-356 của OMICRON để thử

nghiệm chất lượng hoạt động của rơle khoảng

cách, đồng thời đề xuất phương pháp sử dụng

một mạng MLP (Multi Layer Perceptron) để

bù sai số do rơle khoảng cách tạo ra. Rơle

khoảng cách được sử dụng là rơle 7SA611

của Siemens, các tín hiệu dòng và áp được

mô phỏng từ phần mềm ATP/EMTP. Các kết

quả tính toán và mô phỏng đã minh chứng về

chất lượng tốt của phương pháp.


CƠ SỞ LÝ THUYẾT

Ý tưởng về mô hình thử nghiệm rơle thực tế

và bù sai số khoảng cách bằng mạng MLP

Ý tưởng sử dụng mạng MLP để bù sai số cho

rơ le khoảng cách được thể hiện trên hình 1.

Trên một đường dây dài truyền tải, rơ le

khoảng cách được lắp ở đầu đường dây, nhận

các tín hiệu u(t) và i(t) (thường là 3 pha) từ

các thiết bị đo để phát hiện các trường hợp sự

cố trên đường dây. 6 tín hiệu

(u, i)

Trích chọn đặc

tính

Mạng MLP X1,...,XN

l kq = lrơle +∆lMLP

∆lMLP

Rơle khoảng cách

lrơle

Hình 1. Ý tưởng sử dụng song song một mạng

MLP để bù sai số cho rơ le khoảng cách

Ngoài việc tác động cắt các phần tử cần được

bảo vệ cách ly khỏi đường dây có sự cố, rơ le

khoảng cách còn ước lượng vị trí (tính theo

khoảng cách tới vị trí lắp đặt của rơle) sự cố

để phục vụ các công tác sửa chữa. Việc xác

định chính xác vị trí sẽ rút ngắn được thời

gian khắc phục sự cố và giảm được chi phí

phát sinh. Tuy nhiên các rơle khoảng cách

thường chỉ sử dụng thành phần cơ bản (50Hz)

trong tín hiệu đo được để tính toán vị trí sự cố

theo nguyên lý tổng trở nên vẫn còn gây ra sai

số ước lượng, đồng thời độ chính xác của rơle

còn phụ thuộc rất lớn vào giá trị cài đặt trước


88

của tổng trở thứ tự không [5,6,9], tuy nhiên

giá trị tổng trở này lại phụ thuộc lớn vào các

thông số thực tế của đường dây và vào điện

dẫn suất của các vùng đất xung quanh đường

dây. Chính vì vậy mà sai số thực tế của rơle

tổng trở thường khá cao (thậm chí tới trên

10%). Trong bài báo này ta sẽ sử dụng song

song một mạng nơ-rôn MLP để bù giảm bớt

sai số của rơle khoảng cách, có nghĩa là mạng

MLP sẽ đưa ra lượng bù để cộng vào đáp ứng

của rơle sao cho:

MLPl l l l l chÝnhx¸c r¬le chÝnhx¸c r¬le

Do việc thu thập được các tín hiệu thực tế là

khó khăn, đặc biệt là các tín hiệu trong các

trạng thái sự cố (do các sự cố trong thực tế

xảy ra tại các thời điểm khó xác định trước,

đồng thời thông số vị trí sự cố cũng khó xác

định, mặt khác để phục vụ các nhiệm vụ

thống kê thì các ghi chép sự cố cũng không

được hoàn chỉnh, nhiều trường hợp sự cố chỉ

có các bản ghi của rơ-le nhưng không có các

thông tin về vị trí thực tế xảy ra sự cố) vì vậy

bài báo này đã chọn giải pháp tạo ra các tín

hiệu được mô tả như hình 2. Theo đó, sẽ xây

dựng một mô hình đường dây cần xét bằng

phần mềm ATP/EMTP [2,3] với các thông số

sự cố (như vị trí sự cố, điện trở sự cố, thời

điểm sự cố) được người sử dụng nhập vào

theo các kịch bản chọn trước. Sử dụng phần

mềm ATP/EMTP để mô phỏng sẽ thu được

các tín hiệu dòng và áp (ba pha) trước và sau

thời điểm sự cố. Sau đó sẽ đưa các tín hiệu

này vào hợp bộ thí nghiệm CMC-356 của

OMICRON để tái tạo lại các tín hiệu u-i như

đã mô phỏng để đưa vào rơle thực tế. Do thiết

bị CMC-356 nhận tín hiệu đầu vào theo chuẩn

file WAV trong khi phần mềm ATP/EMTP

có thể xuất ra các file theo chuẩn MAT hoặc

Excel, vì vậy sẽ sử dụng phần mềm Matlab để

chuyển đổi các file từ chuẩn MAT sang chuẩn

WAV. Việc truyền các file WAV xuống thiết

bị CMC-356 sẽ được thực hiện bởi phần mềm

Test Universe, các kết quả hoạt động của rơ le

sẽ được đọc về PC bằng phần mềm DIGSI.

(a)

lsự cố, Rsự cố, Tsự cố

dạng sự cố, phụ tải

Mô hình đường dây trong EMTP

Các tín hiệu

ua, ub, uc, ia, ib, ic

Phần mềm Matlab

Hợp bộ thí nghiệm CMC-356 (Omicron) + Phần mềm Test Universe V2.30/

TransPlay

WAV file chứa ua, ub, uc, ia, ib, ic

Rơle khoảng cách + phần mềm DIGSI 4.82

Các bản ghi kết quả tác động của rơle

(b)

Hình 2. Thiết bị CMC-356 (a) và mô hình đề xuất

phương pháp phối hợp các tín hiệu mô phỏng

với rơ-le thực tế

Rơle khoảng cách được sử dụng trong bài báo

là rơle 7SA611 của Siemens. Các thông số

cho rơle 7SA611 được cài đặt theo đúng

phiếu chỉnh định rơle và thiết bị tự động do

Trung tâm Điều độ HTĐ miền Bắc tính toán

và cài đặt cho rơle thực tế sử dụng trên đường

dây 110kV Yên Bái - Khánh Hòa.

Mạng MLP và ứng dụng trong việc bù sai số

về vị trí sự cố của rơle khoảng cách 7SA611

Mạng MLP (MultiLayer Perceptron) là một

mạng truyền thẳng với các khối cơ bản là các

nơ-rôn McCulloch – Pitts. Cấu trúc một mạng

MLP với 1 lớp ẩn và các ký hiệu tín hiệu

được thể hiện trên hình 3, trong đó mạng có N

đầu vào, M nơ-rôn trên lớp ẩn và K đầu ra.

Như trên hình 3, nếu ký hiệu chung các trọng

số ghép nối giữa lớp đầu vào và lớp ẩn là Wij

(với i - chỉ số của nơ-rôn đích, j - chỉ số của

nơ-rôn gốc) thì ta có

1,2, , ; = 0,1,2, ,i M j N . Tương tự nếu ký

hiệu các trọng số ghép nối giữa lớp ẩn và lớp

đầu ra là Vij thì ta có

1,2, , ; = 0,1,2, ,i K j M . Tổng hợp lại có

thể coi các giá trị Wij tạo thành ( 1)M N W là

ma trận các trọng số kết nối giữa lớp đầu vào

và lớp ẩn, các giá trị Vij tạo thành ( 1)K M V là ma trận các trọng số kết nối

giữa lớp ẩn và lớp đầu ra.


89

Hình 3. Cấu trúc mạng MLP với một lớp vào, một

lớp ẩn và một lớp ra

Khi đó, với véc-tơ đầu vào

1 2, , , N

Nx x xx (đầu vào phân cực cố

định 0 1x ) ta có đầu ra được xác định tuần

tự theo chiều lan truyền thuận (forward

propagation) như sau:

Tính tổng các kích thích đầu vào của nơ-rôn

ẩn thứ i bằng:

0

M

i j ij

j

u x W cho 1,2, ,i M

Tính đầu ra của nơ-rôn ẩn thứ i: 1i iv f u

cho 1,2, ,i M (để thuận tiện cho việc biểu

diễn các công thức, ta coi đầu vào phân cực

cho các nơ-rôn lớp ra là 0 1v cố định).

Tính tổng các kích thích đầu vào của nơ-rôn

đầu ra thứ i:

0

M

i j ij

j

g v V cho 1,2, , .i K

Và cuối cùng ta có đầu ra thứ i của mạng sẽ

bằng:

2i iy f g cho 1,2, , .i K

Tổng hợp lại ta có hàm truyền đạt của mạng

MLP là một hàm phi tuyến cho theo công

thức phụ thuộc sau:

2 2 2 1

0 0

2 1

0 0

M M

i i j ij j ij

j j

N N

k jk ij

j k

y f g f v V f f u V

f f x W V

Để có được một mạng MLP để ứng dụng cho

một bài toán cho trước, cần có một bộ số liệu

mẫu và trên cơ sở các số liệu mẫu đó tiến

hành các quá trình học theo các thuật toán

thích nghi cho trước để xác định cấu trúc của

mạng MLP (số nơ-rôn trên lớp ẩn, các hàm

truyền đạt) và các thông số ghép nối ( ,ij ijW V )

[1,10]. Thuật toán học được sử dụng cho

mạng MLP trong bài báo này là thuật toán

Levenberg – Marquadrt [10].

MÔ PHỎNG SỰ CỐ NGẮN MẠCH TRÊN ĐƯỜNG DÂY

Thông số đầu vào sử dụng cho mô phỏng

Mô hình đường dây tải điện 3 pha có một

nguồn cung cấp, điện áp 110kV, chiều dài

118,5km được mô phỏng với các trường hợp

sự cố ngắn mạch trên đường dây được xây

dựng như trên hình 4.

Hình 4. Mô hình mô phỏng đường dây tải điện 3

pha khi xảy ra sự cố ngắn mạch trên đường dây

Đầu đường dây sử dụng một nguồn điện áp 3

pha 220kV xoay chiều, một hệ thống mô tả

tổng trở trong của nguồn. Một máy biến áp hạ

áp 225/115/23kV. Các khối đo lường được

đặt ở đầu đường dây để thu thập tín hiệu dòng

điện và điện áp. Đường dây tải điện 3 pha

được mô phỏng bằng 12 đoạn đường dây theo

mô hình LCC[2]. Sự cố được mô phỏng bằng

việc đóng 1 tổng trở Rshort vào mạch điện. Để

mô phỏng các sự cố tại các vị trí khác nhau ta

sẽ điều chỉnh chiều dài của hai đoạn liền

trước và liền sau vị trí sự cố sau cho vẫn đảm

bảo được tổng chiều dài của đường dây là

không thay đổi. Cuối đường dây có một tải

được mô tả bởi tổng trở tương đương của tải

ứng với các trường hợp phụ tải khác nhau

(30%, 50% và 100% tải).

Đường dây trên không trong ATP được mô tả

theo mô hình LCC (Model type: JMarti)[2],

các thông số hình học của cột điện được sử

dụng trong mô hình mô phỏng như trên hình 5

và bảng 1.


90

Bảng 1: Các thông số hình học của đường dây

truyền tải được xét trong bài báo

STT Pha

Pha -

Cột

(m)

Pha -

Đất

(m)

Độ võng

Pha - Đất

(m)

1 A 2,5 23 22

2 B 2,5 18,5 17,5

3 C 2,5 14 13

0 Chống

sét 0 26 25

Dây chống sét

(DCS)

DC

S-đ

ất

Ph

a-đ

ất

Ph

a-p

ha

Pha-cột

Dây dẫn pha

Hình 5. Cấu trúc cột điện

- Chiều dài đường dây: l = 118,5 km; Tiết

diện dây dẫn: AC - 185/29 , điện trở đơn vị: r0

= 0,162 (Ω/km), bán kính phần lõi Thép:

0,345 (cm), bán kính phần Nhôm: 0,94 (cm).

- Thông số tải 3 pha: U = 110 kV, Stải = 99,1

(MVA); cosφ = 0,85

- Thông số máy biến áp tự ngẫu: Công suất

định mức Sđm = 125/125/25 MVA; Điện

áp định mức Uđm = 225/115/23 kV; Sơ đồ đấu

dây: Y0 TN/Δ-11; Điện áp ngắn mạch: UNC-T

= 10,7%; UNC-H = 33,8%; UNT-H = 19,9%;

Tổn thất công suất không tải ở Uđm: ΔP0 = 38

kW; Dòng điện không tải ở Uđm: I0 = 0,03%.Iđm;

Tổn thất khi đầy tải ΔPNC-H = 297 kW.

- Điện áp đầu nguồn: Uđm = 225 kV.

Mô phỏng chế độ ngắn mạch trên đường dây

Để mô phỏng sự cố ngắn mạch, đóng một

điện trở Rshort vào đường dây với các trường

hợp: ngắn mạch lý tưởng ( 0shortR ) và

ngắn mạch không lý tưởng

( 1 ,2 ,3 ,4 ,5shortR ).

Vị trí sự cố được giả thiết cứ mỗi 10km lại có

sự cố ngắn mạch xảy ra trên đường dây cho

đến hết chiều dài của đường dây 118,5l km .

Mô phỏng với các thời điểm sự cố khác nhau

xảy ra trong một chu kỳ để khảo sát khả năng

xác định thời điểm sự cố không phụ thuộc vào

pha của các tín hiệu khi xảy ra sự cố. Thời

điểm sự cố được lựa chọn trong tập [0, ]M T

với 20T ms là 1 chu kỳ của tín hiệu 50Hz.

CÁC KẾT QUẢ TÍNH TOÁN VÀ MÔ

PHỎNG

Các tín hiệu mẫu cho rơle và mạng MLP

Mô hình trên hình 2 được triển khai thực tế

như trên hình 6 và đã được sử dụng để mô

phỏng (bằng mô hình trong ATP/EMTP như

hình 4) với các thông số sau đây của sự cố

ngắn mạch:

Vị trí sự cố [10 ,20 , ,110 ]l km km km : tổng

cộng N = 11 giá trị khác nhau của vị trí sự cố.

Điện trở sự cố 0,1,2,5scR : tổng cộng có

K = 4 giá trị khác nhau của điện trở sự cố.

Loại sự cố: P = 4 loại (Ngắn mạch 1 pha,

ngắn mạch 2 pha, ngắn mạch 2 pha chạm đất

và ngắn mạch 3 pha).

Phụ tải cuối đường dây: [30%,50%,100%]Q :

tổng cộng 3 trường hợp phụ tải.

Hình 6. Kết nối máy tính với hợp bộ thí nghiệm

CMC-356 và rơle khoảng cách 7SA522

Tổng hợp lại, số các trường hợp mô phỏng

ứng với vị trí sự cố, điện trở sự cố, dạng sự cố

và phụ tải là 11 4 4 3 528N K P Q

trường hợp. Đồng thời để khảo sát ảnh hưởng

của thời điểm sự cố (tính tương đối theo mốc

pha của tín hiệu) sẽ xét thêm 10M trường

hợp pha (bắt đầu từ khi đóng thiết bị chuyển

mạch để tạo ngắn mạch tính từ 0,04 tới 0,06

(s) với khoảng cách đều 2ms) khi ngắn mạch

tại các vị trí [10 ,40 ,80 ,110 ]l km km km km với

giá trị điện trở sự cố 1scR , như vậy sẽ có

thêm 4 1 4 3 10 480N K P Q M


91

trường hợp. Khi đó ta có: 528 + 480 = 1008

bộ dữ liệu dòng điện và điện áp đầu đường

dây mô phỏng trong ATP cho các trường hợp

ngắn mạch được lưu lại dưới định dạng chuẩn

của Matlab là các file *.MAT. Các file này sẽ

được chuyển thành định dạng WAV và truyền

xuống thiết bị Omicron CMC-356 bằng phần

mềm Test Universe. CMC-356 sẽ tạo lại đúng

các tín hiệu dòng điện và điện áp sự cố thông

qua chức năng TransPlay và truyền vào rơle

khoảng cách 7SA611. Các tác động của rơ-le

khoảng cách sẽ được lưu lại trong các bản ghi

của rơle (đối với loại 7SA611 ta có thể ghi

nhớ tối đa 8 sự kiện cuối cùng). Các bản ghi

sự cố được đọc trên máy tính bằng phần mềm

DIGSI 4.82 như trên hình 8.

Hình 7. Giao diện phần mềm Test Universe V2.30

truyền các file chứa tín hiệu u-i xuống hợp bộ thí

nghiệm CMC-356

Hình 8. Giao diện phần mềm DIGSI 4.82

và các bản ghi sự cố

DIGSI cho phép chúng ta chọn từng bản ghi

và liệt kê các trường thông tin chi tiết bên

trong bản ghi đó để phục vụ cho việc so sánh

và tính toán tiếp theo. Trong bài báo này sẽ

quan tâm tới thông tin vị trí sự cố do rơ-le

ước lượng từ các tín hiệu đo lường. Trên hình

9 thể hiện thông tin về vị trí sự cố "Trip Log"

trong bản ghi của rơ-le.

Hình 9. Kết quả tác động của rơle khoảng cách

7SA522 được đọc từ chức năng Trip log

Sau khi có các kết quả về ước lượng vị trí của

rơle, tiếp tục tạo các mẫu tín hiệu cho mạng

MLP. Các giá trị dòng và áp của đầu đường

dây sẽ được phân tích để tạo ra véc-tơ đặc

tính phục vụ cho nhiệm vụ nhận dạng

[5,6,7,8]. Qua khảo sát các đường đặc tính

thời gian ta nhận thấy:

- Tín hiệu đạt trạng thái xác lập mới sau

khoảng từ 3 đến 6 chu kỳ của tần số cơ bản.

- Mỗi trường hợp sự cố sẽ có các giá trị của biên

độ thành phần quá độ cũng như biên độ của các

thành phần giao động sau quá độ khác nhau.

Vì vậy, đối với mỗi trường hợp sự cố, từ tín

hiệu 1 1( ), ( )u t i t ở đầu đường dây ta sẽ tạo véc-

tơ đặc tính bao gồm 14 giá trị đặc trưng là: 4

giá trị tính từ phổ FFT là tỷ lệ giữa tổng mức

năng lượng của các hài bậc 2, 3, 4 và 5 so với

năng lượng của tần số cơ bản 50Hz, 10 giá trị

tức thời từ thời điểm chuyển mạch với chu kỳ

lấy mẫu 2ms. Tổng cộng sẽ có 14 6 84 đặc

tính được sử dụng để đưa vào khối tính toán

tiếp theo là mạng MLP. Nhiệm vụ của mô

hình cần xây dựng là dựa trên cơ sở 84 giá trị

đặc tính này ta cần xác định ngược lại thông

số vị trí điểm sự cố (tính từ đầu đường dây).

Kết quả tác động của rơle khoảng cách

7SA611


92

Tổng hợp kết quả về vị trí sự cố được thống

kê từ phần mềm DIGSI ta có sai số trung bình

về vị trí của 4 dạng sự cố ngắn mạch: 1 pha

(AG0), 2 pha (AB0), 2 pha chạm đất (ABG)

và ngắn mạch 3 pha (ABC) là 4,14tbl km

tương ứng 3,49%

Kết quả tác động của mạng MLP

Với bộ số liệu 1008 mẫu ta sẽ chia làm hai bộ

số liệu con: một phần của bộ số liệu gồm 672

mẫu (2/3 tổng số mẫu có được) để xây dựng

mô hình (điều chỉnh thích nghi các tham số

của mạng nơ-rôn để tối ưu hóa sai số đầu ra),

phần còn lại (336 mẫu) được dùng để kiểm tra

chất lượng của quá trình học.

Từ các kết quả tác động về vị trí sự cố của

rơle khoảng cách 7SA611 cho 1008 file sự cố.

Các giá trị sai số l l l chÝnhx¸c r¬le sẽ được sử

dụng trong quá trình huấn luyện mạng MLP

để bù sai số cho rơle khoảng cách.

Với bộ số liệu đã cho, các mạng MLP cần xây

dựng sẽ có 84 đầu vào và 1 đầu ra ứng với giá

trị cần ước lượng là lượng cần bù sai số vị trí

sự cố của rơle khoảng cách. Hàm truyền đạt

của lớp ẩn được lựa chọn là hàm tansig, hàm

truyền đạt của lớp đầu ra được lựa chọn là

hàm tuyến tính do giá trị của vị trí sự cố tính

theo km có thể vượt quá giải giá trị (-1, 1) của

các nơ-rôn tansig hay (0,1) của các nơ-rôn

logsig. Thông số cần phải xác định chính còn

lại là số lớp ẩn và số nơ-ron trong mỗi lớp ẩn.

Trong bài báo tác giả tiến hành thử nghiệm

nhiều cấu trúc khác nhau cho các mạng một

lớp ẩn, đồng thời số nơ-ron ẩn tăng dần từ 1,

2,... cho tới khi thu được mạng có các sai số

đủ nhỏ.

Kết quả chi tiết mạng MLP cho phát hiện

dạng sự cố được thể hiện trên hình 5.

Sai số trung bình khi học về vị trí sự cố:

1,62tbl km tương ứng: 1,37%.

Sai số trung bình khi kiểm tra về vị trí sự cố:

2,43tbl km tương ứng: 2,05%.

Tổng hợp các kết quả sử dụng rơle khoảng

cách thực tế và dùng mạng MLP để giảm các

sai số về vị trí sự cố của rơle khoảng cách

thực tế khi xảy ra ngắn mạch 1 pha, ngắn

mạch 2 pha, ngắn mạch 2 pha chạm đất và

ngắn mạch ba pha như sau:

Bảng 2: Các sai số học và sai số kiểm tra của mạng

MLP khi bù sai số khoảng cách cho 4 dạng sự cố

Loại

Sự

cố

Sai số

trung

bình của

Rơle

thực tế

(m)

Sai số học

trung

bình của

MLP +

Rơle thực

tế (m)

Sai số kiểm

tra trung

bình của

MLP + Rơle

thực tế (m)

AB0 2946,8 743,7 1179,1

ABG 4577,4 2437,4 3601,0

ABC 4998,4 2611,1 3467,7

AG0 4037,3 699,5 1477,0

4140,0 1622,9 2413,2

Từ bảng trên ta thấy việc sử dụng mạng MLP

để bù sai số khoảng cách để cải thiện đáng kể

sai số của rơle (sai số trung bình giảm từ

4140m xuống 2413,2m, tương ứng với hơn

40% lượng sai số).

KẾT LUẬN

Bài báo đã nghiên cứu và phát triển được một

mô hình ứng dụng mạng MLP để bù sai số về

vị trí sự cố cho rơle khoảng cách thực tế trên

đường dây. Giải pháp đã được thử nghiệm với

các hoạt động của rơle thực tế 7SA611 với

các tín hiệu dòng – áp được tạo ra từ thiết bị

CMC-356 trên cơ sở các tín hiệu mô phỏng

sự cố bằng phần mềm ATP/EMTP.

Công trình có thể có các hướng phát triển tiếp

theo như: Triển khai các thiết bị đo lường và

xử lý tín hiệu thực tế để kiểm tra khả năng

hoạt động tại hiện trường của các giải pháp...

TÀI LIỆU THAM KHẢO 1. Kolmogorov A. N., On the representation of

continuous functions of several variables by

superposition of continuous functions of one variable

and addition, Dokl. Akad. Nauk SSSR, vol. 114, p.

953 – 956

2. ATP DRAW User Manual, version 3.5 for

Windows 9x/NT/2000/XP, 2002

3. H. Dommel, “Electro-Magnetic Transients

Program”, BPA, Portland, Oregon, 1986.

4. Glencoe Science: Electricity and Magnetism,

McGraw-Hill, 2001.

5. S. Brahma, Fault location scheme for a multi-

terminal transmission line using synchronized


93

voltage measurements, IEEE Trans. Power Delivery,

20(2), 2005, 1325-1331.

6. Brahma S, Girgis A, Fault Location on a

Transmission Line Using Synchronized Voltage

Measurements, IEEE Trans. Power Delivery, 19(4),

2004, 1619-1622.

7. Djuric M, Radojevic Z, Terzija V, Distance

protection and fault location utilizing only phase

current phasors, IEEE Trans. Power Delivery, 13(4),

1998, 1020-1026.

8. Zamora I, Minambres J, Mazon A, Alvarez-Isasi

R, Lazaro J, Fault location on two-terminal

transmission lines based on voltages, IEE

Proceedings: Generation, Transmission and

distribution, 143(1), 1996, 1-6.

9. S.H., Horowitz, A.G. Phadke (2008), Power

System Relaying, 3rd edition, Wiley.

10. D Nigrin A., Neural Networks For Pattern

Recognition, Cambridge MA: The MIT Press, 1993

SUMMARY

TESTING THE CAPABILITY OF MLP NEURAL NETWORK IN DISTANCE

RELAY ERROR CORRECTION USING CMC-356

Truong Tuan Anh1*, Tran Hoai Linh2, Nguyen Duc Thao2 1College of Technology – TNU,

2Hanoi University of Science and Technology

This paper presents the results of the application of Omicron CMC-356 testing device to examine

the performance of the distance relay, and also to check the capability of MLP neural networks to

compensate short-circuit fault location error of distance relays on the transmission line. The input

signals to the relay are the current and voltage signals at the beginning of the line. The simulations

will be performed for 3-phase transmission line Yen Bai - Khanh Hoa with 110 kV supply voltage

and will shown the good capability of MLP neural network in error compensations.

Keywords: Distance relay, short-circuit faults, CMC-356, neural networks, error corrections


Phản biện khoa học: PGS.TS Nguyễn Thanh Hà – Đại học Thái Nguyên



94

Vũ Như Lân và Đtg Tạp chí KHOA HỌC & CÔNG NGHỆ 122(08): 95 - 101

95

DỰ BÁO CHUỖI THỜI GIAN MỜ SỬ DỤNG ĐẠI SỐ GIA TỬ

Vũ Như Lân1*, Nguyễn Tiến Duy2, Trịnh Thúy Hà3 1Viện công nghệ thông tin, Viện Hàn lâm Khoa học và Công nghệ Việt Nam

2Đại học Kỹ thuật công nghiệp - ĐH Thái Nguyên, 3Đại học Công nghệ thông tin &Truyền thông -ĐH Thái Nguyên

TÓM TẮT Song, Chissom [1, 2] lần đầu tiên đã đưa ra khái niệm mới về chuỗi thời gian mờ. Tuy nhiên mô

hình tính toán nhóm quan hệ mờ trong mô hình dự báo chuỗi thời gian mờ quá phức tạp và do đó

độ chính xác của dự báo không cao. Chen [3] đã thay đổi cách tính toán nhóm quan hệ mờ bằng

các phép tính số học đơn giản để có được kết quả dự báo tốt hơn. Đại số gia tử (ĐSGT) là một tiếp

cận mới được các tác giả N.C.Ho và W. Wechler xây dựng vào những năm 1990, 1992[6,7] khi

đưa ra một mô hình xử lí các giá trị ngôn ngữ của biến ngôn ngữ hoàn toàn khác biệt so với tiếp

cận mờ. Bài báo là sự tiếp tục những nghiên cứu ứng dụng ĐSGT trong lĩnh vực dự báo chuỗi thời

gian mờ, một lĩnh vực mới đang được nhiều nhà khoa học trên thế giới đi sâu nghiên cứu. Trên cơ

sở chuỗi dữ liệu về số lượng sinh viên nhập học tại trường Đại học Alabama qua các năm 1971

đến 1992, bài báo đề xuất phương pháp dự báo hoàn toàn mới dựa trên ĐSGT và so sánh với kết

quả của Song, Chissom [1,2], Chen [3], Hwang [5]và Huarng [4]. Qua đó thấy rằng: sai số dự báo

được đánh giá qua tiêu chuẩn bình phương trung bình (MSE) theo tiếp cận ĐSGT nhỏ hơn nhiều

so với MSE trong mô hình dự báo chuỗi thời gian mờ củacác tác giả nêu trên.

Từ khoá: Tập mờ, Chuỗi thời gian mờ, Quan hệ logic mờ, Đại số gia tử

MỞ ĐẦU*

Trong những năm gần đây, có rất nhiều tác

giả trên thế giới quan tâm nghiên cứu mô hình

dự báo chuỗi thời gian mờ do Song, Chissom

đưa ra đầu tiên [1,2] và được Chen [3] cải

tiến. Tuy nhiên, độ chính xác dự báo còn phụ

thuộc vào quá nhiều yếu tố. Vì vậy cho đến

nay, mô hình dự báo chuỗi thời gian mờ luôn

được nhiều chuyên gia trên thế giới cải tiến

để có được kết quả tốt hơn.

Tiếp cận ĐSGT là tiếp cận khác biệt so với

tiếp cận mờ và đã có một số ứng dụng thể

hiện rõ tính đột phá trong một số lĩnh vực

công nghệ của tiếp cận này so với tiếp cận mờ

truyền thống. Có thể kể đến một số lĩnh vực

ứng dụng có hiệu quả như điều khiển và, công

nghệ thông tin [8]. Bên cạnh đó, ĐSGT cũng

cần được nghiên cứu cho một lĩnh vực ứng

dụng mới, đó là bài toán dự báo chuỗi thời

gian mờ. Liệu ĐSGT có thể tiếp tục khẳng

định được tính ưu việt của nó trong bài toán

bài toán dự báo chuỗi thời gian mờ nêu trên

hay không? Đó cũng chính là nội dung nghiên

cứu trong bài báo này.

* Tel: 0986 437050, E-mail: [email protected]

Bài báo được trình bày theo thứ tự sau đây:

Sau mục 1 Mở đầu là Mục 2 giới thiệu về

phương pháp dự báo chuỗi thời gian mờ của

Song, Chissom [1,2] và Chen [3]. Mục 3 nêu

một số nội dung quan trọng của ĐSGT cần

thiết cho bài toán dự báo chuỗi thời gian mờ.

Mục 4 trình bày mô hình dự báo chuỗi thời

gian mờ sử dụng ĐSGT để ứng dụng cho bài

toán dự báo số sinh viên nhập học của trường

đại học Alabama và so sánh với các phương

pháp của Song, Chissom và Chen.

MÔ HÌNH DỰ BÁO CHUỖI THỜI GIAN MỜ

Một số khái niệm cơ bản của mô hình dự

báo chuỗi thời gian mờ

Định nghĩa 2.1 [1,2]: Chuỗi thời gian mờ

Giả sử Y(t), (t = ..., 0, 1, 2, ...), là tập các số

thực và cũng là tập nền trên đó xác định các

tập mờ f i(t), (i = 1, 2, ...). Biến t là thời gian.

Nếu F(t) là một chuỗi các tập mờ của fi(t), (i

= 1, 2, ...), thì F(t) được gọi là chuỗi thời gian

mờ trên Y(t), (t = ..., 0, 1, 2, ...).

Định nghĩa 2.2 [1,2]: Quan hệ mờ

Nếu tồn tại quan hệ mờ R(t−1, t), sao cho F(t) =

F(t−1)*R(t−1, t), trong đó dấu * kí hiệu toán tử

nào đó, thì F(t) được suy ra từ F(t−1). Quan hệ

giữa F(t) và F(t−1) được xác định bằng kí hiệu:


96

F(t−1)F(t) (2.1)

Toán tử * có thể là phép kết hợp MaxMin [1]

hoặc MinMax [2] hay phép tính số học [3].

Nếu F(t−1) = Ai and F(t) = Aj, quan hệ logic

giữa F(t) and F(t−1) được kí hiệu bằng

AiAj, trong đó Ai là vế trái và Aj là vế phải

của quan hệ mờ mô tả tập mờ dự báo.

Định nghĩa 2.3 [1, 2]: Nhóm quan hệ mờ

Các quan hệ mờ với cùng một tập mờ bên vế

trái có thể đưa vào một nhóm gọi là nhóm

quan hệ mờ (NQHM). Giả sử có các quan hệ

mờ sau: AiAj1; AiAj2;...; AiAjn

Các quan hệ mờ trên có thể đưa vào một

nhóm được kí hiệu như sau:

AiAj1, Aj2, ..., Ajn (2.2)

Tập mờ Ajk (k = 1, 2, ..., n) chỉ được xuất hiện

1 lần bên vế phải.

Mô hình dự báo Song và Chissom [1, 2]

Bước 1. Xác định tập nền

Bước 2. Chia miền xác định của tập nền

thành những khoảng bằng nhau.

Bước 3. Xây dựng các tập mờ trên tập nền

Bước 4. Mờ hoá chuỗi dữ liệu

Bước 5. Xác định các quan hệ mờ

Bước 6. Dự báo bằng phương trình Ai = Ai−1*

R, ở đây kí hiệu * là toán tử max-min

Bước 7. Giải mờ các kết quả dự báo.

Trong bước 5, quan hệ mờ R được xác định

bằng biểu thức Ri = AsT×Aq, với mọi quan hệ

mờ k,

(2.3)

Ở đây × là toán tử min, T là phép chuyển vị

và ∪ là phép hợp.

Mô hình dự báo Chen[3]



Bước 2. Xây dựng các tập mờ trên tập nền

Bước 3. Mờ hoá chuỗi dữ liệu.

Bước 4. Xác định các quan hệ mờ.

Bước 5. Tạo lập nhóm quan hệ mờ.

Bước 6. Giải mờ đầu ra dự báo.

Luật dự báo chuỗi thời gian mờ

Giả sử dữ liệu của chuỗi thời gian F(t-1) được

mờ hoá bằng Aj, khi đó, đầu ra dự báo củaF(t)

được xác định theo những nguyên tắc sau đây:

1. Nếu tồn tại quan hệ một-một, kí hiệu là

AjAk, và mức độ thuộc cao nhất của Ak tại

khoảng uk, thì đầu ra dự báo của F(t) là điểm

giữa của uk.

2. Nếu Aj là trống, có nghĩa là Aj và Aj có

mức độ thuộc cao nhất tại khoảng uj, thì đầu

ra dự báo là điểm giữa của uj.

3. Nếu tồn tại quan hệ một - nhiều, kí hiệu là

AjA1, A2, ..., An, và mức độ thuộc cao nhất

của A1, A2, ..., An tại các khoảng u1, u2, ..., un

tương ứng, thì đầu ra dự báo được tính bằng

trung bình các điểm giữa m1, m2, ..., mn của

u1, u2, ..., un. Phương trình dự báo có dạng:

(m1+m2+ ... +mn)/n.

TÓM TẮT MÔ HÌNH TÍNH TOÁN CỦA

ĐẠI SỐ GIA TỬ

Gọi AX = (X, G, C, H, ) là một cấu trúc đại

số, với X là tập nền của AX; G = c, c+ là

tập các phần tử sinh; C = 0, W, 1, trong đó

0, W và 1 tương ứng là cận trái, trung hòa và

cận phải; H là tập các toán tử một ngôi được

gọi là các gia tử; là biểu thị quan hệ thứ tự

trên các giá trị ngôn ngữ. Gọi H là tập hợp

các gia tử âm và H+ là tập hợp các gia tử

dương của AX. Kí hiệu H = h-1, h-2, …h-q,

trong đó h-1< h-2< … < h-q và H+ = h1, h2, …,

hp, trong đó h1< h2< … < hp.

Định nghĩa 3.1 [7,8]: Độ đo tính mờ.

fm: X [0, 1] gọi là độ đo tính mờ nếu thỏa

mãn các điều kiện sau:

fm(c)+fm(c+) = 1 và

( )h H

fm hx = fm(x), với x X (3.1)

Với các phần tử 0, W và 1,

fm(0) = fm(W) = fm(1) = 0 (3.2)

Và với x, y X, hH,

( ) ( )

( ) ( )

fm hx fm hy

fm x fm y (3.3)

Đẳng thức (3.3) không phụ thuộc vào các

phần tử x, y và do đó ta có thể kí hiệu là (h)


97

và đây là độ đo tính mờ của gia tử h. Tính

chất của fm(x) và (h) như sau:

fm(hx) = (h)fm(x), xX (3.4)

, 0

( ) ( )p

i

i q i

fm h c fm c

, với c c, c+ (3.5)

, 0

( ) ( )p

i

i q i

fm h x fm x

(3.6)

1

( )q

i

i

h

và 1

( )p

i

i

h

, với , > 0

và + = 1 (3.7)

Định nghĩa 3.2 [7,8]: Hàm dấu

Hàm Sign: X-1, 0, 1 là một ánh xạ được

gọi là hàm dấu với h, h'H và c c, c+

trong đó:

Sign(c) = 1, Sign(c+) = +1 (3.8)

Sign(hc)=Sign(c), nếu h là âm đối với c (3.9)

Sign(hc)=+Sign(c), nếu h là dương đối với c (3.10)

Sign(h'hx) = Sign(hx), nếu h’hx ≠ hx và h' là

âm đối với h (3.11)

Sign(h'hx) = +Sign(hx), nếu h’hx ≠ hx và h' là

dương đối với h (3.12)

Sign(h'hx) = 0 nếu h’hx = hx (3.13)

Gọi fm là một độ đo tính mờ trên X, ánh xạ

ngữ nghĩa định lượng : X [0, 1], được

sinh ra bởi fm trên X, được xác định như sau:

(W) ( ),v fm c (3.14)

( ) ( ) ( )v c fm c fm c (3.15)

( ) ( ) 1 ( )v c fm c fm c (3.16)

( )

( ) ( ) ( )

( ) ( ) ( )

j j

j

i j ji sign j

v h x v x sign h x

fm h x h x fm h x

(3.17)

1( ) [1 ( )

2

( )( )] ,

j j

p j

h x Sign h x

sign h h x

(3.18)

j [-q^p], j 0.

Giả sử rằng miền tham chiếu thông thường

của các biến ngôn ngữ X là đoạn [a, b] còn

miền tham chiếu ngữ nghĩa Xs là đoạn [as, bs]

(0≤as<bs≤1). Việc chuyển đổi tuyến tính từ [a,

b] sang [as, bs] được gọi là phép ngữ nghĩa

hoá (semantization), còn việc chuyển ngược

lại từ đoạn [as, bs]sang [a, b] được gọi là phép

giải nghĩa (desemantization). Trong nhiều

ứng dụng của ĐSGT, đã sử dụng miền ngữ

nghĩa là đoạn [as = 0, bs = 1], khi đó phép ngữ

nghĩa hoá được gọi là phép chuẩn hoá

(Semantization = Normalization) và phép giải

nghĩa được gọi là phép giải chuẩn

(Desemantization = Denormalization).

MÔ HÌNH DỰ BÁO CHUỖI THỜI

GIAN MỜ SỬ DỤNG ĐSGT



Bước 2. Xây dựng các nhãn ngữ nghĩa trên

tập nền.

Bước 3. Ngữ nghĩa hoá chuỗi dữ liệu.

Bước 4. Xác định các quan hệ ngữ nghĩa theo

nhãn ngữ nghĩa.

Bước 5. Tạo lập nhóm quan hệ ngữ nghĩa

theo nhãn ngữ nghĩa.

Bước 6. Giải nghĩa đầu ra dự báo.

Bài toán được chọn để làm rõ hiệu quả dự báo

của mô hình trên là bài toán dự báo số lượng

sinh viên nhập học tại trường Đại học

Alabama trên cơ sở các số liệu có từ năm

1971 đến năm 1992 tương tự bài toán dự báo

của Song & Chissom [1, 2] và Chen [3] với

các bước như sau:

Bước 1: Xác định tập nền, chia miền xác định

của tập nền thành những khoảng bằng nhau.

Tập nền U đã được Chen chọn có khoảng xác

định: [Dmin−D1, Dmax−D2] với Dmin và

Dmax là số sinh viên nhập học thấp nhất và

cao nhất theo dữ liệu lịch sử nhập học của

trường. Cụ thể Dmin = 13055 và Dmax =

19337. Các biến D1 và D2 là các số dương

được chọn sao cho khoảng [Dmin−D1,

Dmax−D2] bao được số sinh viên nhập học

thấp nhất và cao nhất trong tương lai. Sử dụng

cách chọn của Chen, D1 = 55 và D2 = 663,

như vậy U = [13000, 20000]. Khoảng xác

định tập nền U được Chen và nhiều tác giả

khác chia thành 7 khoảng bằng nhau u1, u2,


98

u3, u4, u5, u6 và u7. Trong đó u1 = [13000,

14000], u2 = [14000, 15000], u3 = [15000,

16000], u4 = [16000, 17000], u5 = [17000,

18000], u6 = [18000, 19000] vàu7 = [19000,

20000].

Bước 2: Xây dựng các nhãn ngữ nghĩa trên

tập nền.

Trong bài toán dự báo số sinh viên nhập học

tại trường Đại học Alabama, Chen sử dụng

các giá trị ngôn ngữ A1 = (not many), A2 =

(not too many), A3 = (many), A4 = (many

many), A5 = (very many), A6 = (too many)

và A7 = (too many many). Bài toán dự báo

này theo tiếp cận ĐSGT, sử dụng 2 gia tử

"very" và "little" tác động lên 2 phần tử sinh

"small" và "large" để tạo ra 7 nhãn ngữ nghĩa

tương ứng với 7 giá trị ngữ nghĩa của Chen

như sau: A1 = (very small), A2 = (small), A3

= (little small), A4 = (midle), A5 = (little

large), A6 = (large) và A7 = (very large).

Bước 3: Ngữ nghĩa hoá chuỗi dữ liệu.

Kí hiệu: SA = Semantization (A) là giá trị

ngữ nghĩa định lượng theo nhãn ngữ nghĩa A,

khi đó: SA1 = ν(very small); SA2 = ν(small);

SA3 = ν(little small); SA4 = ν(midle);

SA5 = ν(little large); SA6 = ν(large) và SA7

= ν(very large) là các giá trị ngữ nghĩa định

lượng theo các tham số được chon trước α, θ.

Sau 3 bước trên, xây dựng được Bảng 1: Ngữ

nghĩa hoá dữ liệu lịch sử số sinh viên nhập

học tại trường Alabama.

Từ Bảng 1 xây dựng được phân bố 22 dữ liệu

theo 22 năm tính từ 1971 đến 1992 thuộccác

khoảng ui.

Bước 4: Xác định các quan hệ ngữ nghĩa theo

nhãn ngữ nghĩa.

Nếu đặt chuỗi thời gian mờ F(t-1) là Ak có

ngữ nghĩa định lượng SAk và F(t) là Am có

ngữ nghĩa định lượng SAm, thì Ak có quan

hệ với Am và dẫn đến SAk có quan hệ với

SAm. Quan hệ này được gọi là quan hệ ngữ

nghĩa theo nhãn ngữ nghĩa và được kí hiệu là:

SAk SAmhoặc

Semantization(Aj)Semantization(Ak)(3.21)

Bảng 1: Ngữ nghĩa hoá dữ liệu lịch sử số sinh

viên nhập học

Năm Số sinh viên

nhập học

Thuộc

khoảng

Ngữ nghĩa

định lượng

1971 13055 u1 SA1

1972 13563 u1 SA1

1973 13867 u1 SA1 1974 14696 u2 SA2

1975 15460 u3 SA3

1976 15311 u3 SA3

1977 15603 u3 SA3 1978 15861 u3 SA3

1979 16807 u4 SA4

1980 16919 u4 SA4

1981 16388 u4 SA4 1982 15433 u3 SA3

1983 15497 u3 SA3

1984 15145 u3 SA3

1985 15163 u3 SA3 1986 15984 u3 SA3

1987 16859 u4 SA4

1988 18150 u6 SA6

1989 18970 u6 SA6 1990 19328 u7 SA7

1991 19337 u7 SA7

1992 18876 u6 SA6

Bảng 2: Phân bố số năm trên các khoảng ui

Khoảng u1 u2 u3 u4 u5 u6 u7

Sốnăm 3 1 9 4 0 3 2

Trên cơ sở Bảng 1 xây dựng được các quan

hệ ngữ nghĩa sau đây:

SA1 → SA1 (2 lần); SA1 → SA2;SA2 →

SA3;SA3 → SA3 (7 lần);

SA3 → SA4 (2 lần); SA4 → SA4 (2 lần);SA4

→ SA3;SA4 → SA6;

SA6 → SA6;SA6 → SA7; SA7 → SA7

vàSA7 → SA6 (3.22)

Bước 5: Tạo lập nhóm quan hệ ngữ nghĩa

theo nhãn ngữ nghĩa.

Nhóm 1: SA1 → (SA1, SA1, SA2)

Nhóm 2: SA2 → (SA3)

Nhóm 3: SA3 → (SA3, SA3, SA3, SA3, SA3,

SA3, SA3, SA4, SA4)

Nhóm 4: SA4 → (SA4, SA4, SA3, SA6)

Nhóm 5: SA6 → (SA6, SA7)

Nhóm 6: SA7 → (SA7, SA6)

Bước 6:Giải nghĩa đầu ra dự báo.

Giả sử số sinh viên nhập học tại năm (t-1) của

chuỗi thời gian mờ F(t-1) được ngữ nghĩa hoá

theo (3.19) là SAj, khi đó đầu ra dự báo của

F(t) hay số sinh viên nhập học dự báo tại năm


99

t được xác định theo các nguyên tắc (luật) sau

đây:

1. Nếu tồn tại quan hệ 1-1 trong nhóm quan

hệ ngữ nghĩa theo nhãn ngôn ngữ Aj:

SAj SAk, haytheo (3.19): Semantization

(Aj) Semantization (Ak), thì đầu ra dự báo

được tính theo (3.20): DSAj =

Desemantization (SAj) trên khoảng uj.

2. Nếu SAj là rỗng, (SAj = ) SAk, thì

đầu ra dự báo là điểm giữa khoảng uj

3. Nếu tồn tại quan hệ 1-nhiều trong nhóm

quan hệ ngữ nghĩa (kể cả quan hệ trùng) theo

nhãn ngôn ngữ Aj: SAj (SAi, SAk,..., SAr),

hay theo (3.19): Semantization(Aj)

(Semantization(Ai), Semantization(Ak), ...,

Semantization(Ar)), thì đầu ra dự báo được

xác định theo (3.20): DSAj =

Desemantization(WSAiAj x SAi+WSAkAj x

SAk+ ... +WSArAj x SAr) trên khoảng bất kỳ

trong khoảng chung bao gồm từ ui, uk, …đến

ur của NQHNN. Trong đó WSAiAj,

WSAkAj..., WSArAj là trọng số ngữ nghĩa

của từng thành phần trong NQHNN theo nhãn

ngữ nghĩa Aj được tính bằng tỷ số giữa số

năm thuộc khoảng ui và tổng số năm thuộc

các khoảng ui, uk, ..., ur với ui < uk < ... < ur.

Lưu ý: WSAiAj+WSAkAj+...+WSArAj=1.

Các tham số trong mô hình dự báo chuỗi thời

gian mờ theo tiếp cận ĐSGT được chọn cụ

thể như sau:

a/ Các tham số của phép ngữ nghĩa hoá:

α = θ = 0.5.

b/ Các khoảng của phép giải ngữ nghĩa cho 6

nhóm quan hệ ngữ nghĩa gồm:

Nhóm 1 [13500 – 14500]

Nhóm 2[15000 – 16000]

Nhóm 3 [15500 – 16500]

Nhóm 4 [16000 – 17000]

Nhóm 5 [18500 – 19500]

Nhóm 6 [18500 – 19500]

Kết quả so sánh các phương pháp dự báo bậc

nhất khác nhau trên cơ sở sai số trung bình

bình phương MSE giữa tiếp cận ĐSGT và các

phương pháp dự báo khác của Song &

Chissom [1,2], Chen [3], Hwang [5] và

Huarng [4] được mô tả trong Bảng 3:

Bảng 3: So sánh các phương pháp dự báo bậc nhất khác nhau

Năm

Số sinh

viên

nhập học

Phươngpháp

Song & Chissom

Phươngpháp

Song &

Chissom

Phương

phápChen

Phương

pháp

Hwang

Phương

pháp

Huarng

Phươngpháp

ĐSGT

1971 13055 1972 13563 14000 Không có 14000 Không có 14000 13643

1973 13867 14000 Không có 14000 Không có 14000 13643

1974 14696 14000 Không có 14000 Không có 14000 15143

1975 15460 15500 14700 15500 Không có 15500 15875 1976 15311 16000 14800 16000 16260 15500 15889

1977 15603 16000 15400 16000 15511 16000 15889

1978 15861 16000 15500 16000 16003 16000 15889

1979 16807 16000 15500 16000 16261 16000 16389 1980 16919 16813 16800 16833 17407 17500 16481

1981 16388 16813 16200 16833 17119 16000 16481

1982 15433 16789 16400 16833 16188 16000 15981

1983 15497 16000 16800 16000 14833 16000 15889 1984 15145 16000 16400 16000 15497 15500 15889

1985 15163 16000 15500 16000 14745 16000 15889

1986 15984 16000 15500 16000 15163 16000 15889

1987 16859 16000 15500 16000 16384 16000 16389 1988 18150 16813 16800 16833 17659 17500 18981

1989 18970 19000 19300 19000 19150 19000 19300

1990 19328 19000 17800 19000 19770 19000 19300

1991 19337 19000 19300 19000 19928 19500 19300 1992 18876 Không có 19600 19000 19537 19000 19300

MSE 423027 775687 407507 321418 226611 188910


100

(3.23)

Trong đó: MSE (Mean Square Error) là sai số

trung bình bình phương; SSVNHTT i là số

sinh viên nhập học thực tế năm I; còn

SSVNHDB i là số sinh viên nhập học dự báo

năm i, i = 1, 2, …, 21

Từ Bảng 3 có thể thấy rõ tính ưu việt của mô

hình dự báo bậc nhất chuỗi thời gian mờ theo

tiếp cận ĐSGT so với nhiều mô hình dự báo

khác cùng bậc nhất. Sai số trung bình bình

phương của phương pháp dự báo theo tiếp

cận ĐSGT có giá trị MSE = 188910 là nhỏ

nhất so với tất cả các phương pháp khác.

KẾT LUẬN

Dự báo chuỗi thời gian mờ là một hướng

nghiên cứu hoàn toàn mới. Trên thực tế,

những dữ liệu thu được theo thời gian thường

chịu ảnh hưởng của các yếu tố khách quan và

chủ quan. Chính vì vậy xem xét chuỗi thời

gian trên quan điểm biến ngôn ngữ của Song

& Chissom và Chen là hoàn toàn đúng đắn.

Bài báo nghiên cứu đưa ra mô hình dự báo

chuỗi thời gian mờ dựa trên tiếp cận ĐSGT

và so sánh với các mô hình dự báo truyền

thống đã có. Hiệu quả dự báo tốt hơn của mô

hình mới được khẳng định trên cơ sở giải

quyết cùng một bài toán dự báo số sinh viên

nhập học đã được Song & Chissom, Chen và

nhiều tác giả khác sử dụng. Đây là nghiên cứu

quan trọng ban đầu khẳng định giá trị khoa

học của tiếp cận ĐSGT trong một lĩnh vực

ứng dụng mới về dự báo. Kết quả nhận được

của bài báo mở ra hướng nghiên cứu ứng

dụng mới của tiếp cận ĐSGT trong lĩnh vực

dự báo.

TÀI LIỆU THAM KHẢO 1. Song Q, Chissom B.S: Forecasting enrollments

with fuzzy time series – part 1. Fuzzy Sets and

Syst. 54, 1–9, 1993.

2. Song Q, Chissom B.S.: Forecasting enrollments

with fuzzy time series – part 2. Fuzzy Sets and

Syst. 62, 1–8, 1994

3. Chen S.M.: Forecasting Enrollments Based on

Fuzzy Time Series. Fuzzy Sets and Syst. 81, 311–

319, 1996.

4. Huarng, K.: Heuristic Models of Fuzzy Time

Series for Forecasting. Fuzzy Sets and Syst. 123

369–386, 2001.

5. HwangJ.R.,Chen,S.M., Lee, C.H., Handling

Forecasting problems using fuzzy time series.

Fuzzy Sets and Systems 100, 217-228, 1998

6. N.C Ho and W. Wechler, Hedge algebras: An

algebraic approach to structures of sets of

linguistic domains of linguistic truth variable,

Fuzzy Sets and Systems, 35, 281-293, 1990.

7. N.C Ho and W. Wechler, Extended hedge

algebras and their application to Fuzzy logic,

Fuzzy Sets and Systems, 52, 259-281, 1992.

8. Nguyen Cat Ho, Vu Nhu Lan, Le Xuan Viet,

Optimal hedge-algebras-based controller: Design

and Application, Fuzzy Sets and Systems 159,

968– 989, 2008.


101

SUMMARY

HEDGE-ALGEBRA-BASED FUZZY TIME-SERIES

Vu Nhu Lan1*, Nguyen Tien Duy2, Trinh Thuy Ha3

1Institute of Information Technology – Vietnam Academy of Science an Technology, 2College of Technology – TNU, 3College of Information and Communication Technology - TNU

Song and Chissom [1-2] presented thenew concept of fuzzy time series for the first time. However,

computational method of the fuzzy logical relationship groups in the fuzzy time series forecasting

model is too complicated to apply. Thus, the forecasting accuracy is not high. Chen [3] changed

the way to compute fuzzy relationship groups by simple numbers arithmetic operations in order to

bring a betterforecasting result.Hedge algebra (HA) is a new approachbuilt by N.C.Ho and W.

Wechlerx in the 1990s, 1992s [6,7] as giving a dealing model of linguistic value of linguistic

variable and it is completely different from fuzzy approach. As an application, this paper is a

continuous process of the studies using hedge algebra in the field of fuzzy time series forecasting.

This is a new field which is being studied by many scientists all over the world.Basing on data

series of the historical enrollments of the University of Alabama from 1971 to 1992, the paper

proposes a new forecasting method based on hedge algebra and compares to the results of Song,

Chissom's [1,2], Chen's [3], Hwang's [5]và Huarng's [4]. Meanwhile, it can be shown that the

mean squared error (MSE) by approaching hedge algebra is much less than the one in fuzzy time

series forecasting model of the above authors.

Key words: Fuzzy set, Fuzzy time series, Fuzzy logicalrelationship, Hedge Algebra


Phản biện khoa học: PGS.TS Lại Khắc Lãi – Đại học Thái Nguyên

* Tel: 0986 437050, E-mail: [email protected]


102

Nguyễn Đức Thảo và Đtg Tạp chí KHOA HỌC & CÔNG NGHỆ 122(08): 103 - 109

103

A HARDWARE IMPLEMENTATION OF INTELLIGENT ECG SIGNAL

ACQUISITION AND AUTOMATIC CLASSIFICATION USING

PROGRAMMABLE IC TECHNOLOGIES

Nguyen Duc Thao1, Tran Hoai Linh1*,

Pham Van Nam1, Truong Tuan Anh2

1Hanoi University of Science and Technology, 2College of Technology - TNU

SUMMARY This paper will present a proposed hardware design of an intelligent device for ECG signal

acquisition and classification. The device will be able to collect one channel of ECG signal,

analyze it and classify the signal to detect the arrhythmias using a neuro-fuzzy TSK network. The

classification model was trained by using the sample ECG signals taken from the MIT-BIH

database (available on physionet.org). The device's design will use the programmable IC

technologies such as FPAA (Field Programmable Analog Array) and PSoC (Programmable

System on Chip) in order to: 1. tune the parameters of the circuits in a easy way for better

performance, 2. implement the classification model, which is the neuro-fuzzy TSK (Takagi -

Sugeno - Kang) network, especially in the case when we need to update the structure and

parameters of network due to new results from a learning process to adapt the network to a new set

of data. Also thanks to the high degree of functional blocks integration on the FPAA and PSoC

ICs, we can create portable devices with very compact size and easy to use. A very strong

advantage of FPAA is the fact that the parameters of the filters and the amplifiers implemented in

FPAA can be changed “in fly” during the working process of the circuit. This capability allows us

to create adaptive, flexible devices for different working conditions and environments.

Keywords: Programmable System on Chip (PSoC); Field Programmable Analog Array (FPAA);

Takagi - Sugeno – Kang (TSK); Electrocardiogram (ECG); QRS Complex; Portable Devices

INTRODUCTION*

In the present life, the need to periodically

check the health of each person is

increasingly enhanced. The growing trend is

to have the checking devices compact, multi-

functional and intelligent. Earlier ECG

devices had mostly the option of acquisition

and some very limited capability of analyzing

such as rhythm counting and pace estimation

but not the automatic rhythm classification.

This option was done by the doctors or the

models implemented on the PC due to the

high complexity and computational power

demand. With the development of

manufacturing electronic components but

now we have the versatile integrated circuits

capable of reconfiguration. We can integrate

many functions in modern devices that do not

require a lot of space. The objective of the


study in this paper is the application of new

microelectronics technologies for design an

intelligent device for ECG signal acquisition

and classification.

Two main IC technologies used in this design

are the PSoC (Programmable System on

Chip) and FPAA (Field-Programmable

Analog Array).

PSoC is the name of a family of processor

already contains many of built-in function

blocks, which can be connected in a quite

arbitrary way to create the required function

of the device. A single PSoC chip can be used

to built circuit functions that previously

needed to use a lot of chips at once. For

example, the PSoC chip has already different

integrated ADC (Analog Digital Converter) at

different precision to facilitate the users'

choice. It has also IOAMP (Instrumentation

Operational Amplifier) needed in acquisition

circuits. Or it allows a number of


104

communication protocol such as I2C and

UART, ... Besides the PSoC chip is also

equipped with Flash memory, SRAM

memory, and as many ports on the versatility

- the ability to be able to simplify the design

process and construction of signal processing

circuits. The main idea of building system

using PSoC chip can be summarized as

follows: "The IC has already contained

multiple functional circuits (both analog

signals and digital) and the ability to be

flexible when coupling between those

functional blocks. The designer's task is to

select the appropriate function blocks and set

up the connection between the function

blocks. Later those programmable

connections are coded by the device

integrated software and loaded into the chip,

which reduces significantly the time to create

the device".

The very same idea but particularly for the

analog circuits is used for the FPAA ICs.

Using those two technologies, we can build

easily a device to measure the ECG signal

from the user. After acquisition and

preprocessing, the signal is analyzed by using

a software simulator of neuro-fuzzy TSK

network. As a neural network, the TSK model

need to be able to change their structure and

parameters if we use another set of data

samples to train the network. This

requirements can be fulfilled because PSoC

ICs allow their configurations and programs be

changed “in fly” (i.e. during the working

process of the circuit) so that we don't need to

turn the device off and reprogram it as we have

to do with earlier microprocessor circuits.

DEVICE REQUIREMENTS ANALYSIS

In this paper, a device for ECG signal

acquisition and classification is concerned.

The main requirements for the device are:

Measure and acquire one channel of ECG

signal (optional multichannel measurement).

The device should be portable, operate on

battery sources.

Has a built-in LCD to display various

parameters and the ECG signal itself.

Built-in memory storage and communication

port to connect with PC to exchange the data.

The general schematic of the device is

presented on Fig. 1.

Figure 1. The block schematic of the device

On this schematic, there are following main

functional blocks:

Block of ECG signal acquisition: Containing

the ECG electrodes, the different filters

including low-pass, high-pass and notch

filters. The input signals have the range

around mV so an amplifier block is also

needed. All of theses blocks can be

implemented using a single FPAA IC.

The central microprocessor: Used to connect

to all external devices. It implements also the

software simulator of the TSK neuro-fuzzy

network (as a C-code function) to process the

ECG signals collected from the FPAA IC.

Display: A graphical LCD is selected in order

to display both texts and the ECG signals.

Input interface: A touch screen is used to

provide to input interface with the users.

Storage: A flash memory card with capacity

around GB is sufficient for general purposes

of such type of the devices.

Power Source: The device is powered by battery.

THE HARDWARE DESIGN

The acquisition circuit

a) The filters and pre-amplification blocks:

The ECG signals has small amplitudes. As

seen on the Fig. 2, even the R peak has

amplitude about 1 to 2.5mV. To convert to

the standard range of 0 ,5V V of


105

microprocessor circuits, it need to be

amplified about 2000 times. At the same time,

the ECG signal contains different noise

sources that need to be canceled, for example

the high frequency components from the

digital circuit, the low frequency components

from the movement of the users, the 50 (or

60) Hz noise from home appliances power

sources,...We have decided to use the FPGA

IC AN221E04 from Anadigm company to

implement all 3 type of filters (connected in

cascade) because IC AN221E04 has enough

resources to fulfill the need.

Figure 2. Example of ECG signal with the

indicated peaks and signal levels about mV

(a) (b)

Figure 3. IC AN221E04 (a) and its pins (b)

These filters are designed firstly by using the

included software Anadigm Designer as it can

be seen of Fig. 4.

In details:

The low pass filter with DC blocking: We use

a built-in block CAM DC Blocking High Pass

Filter with Optional LPF set with cutting

frequency around 0,05Hz. At the sampling

frequency of FPAA equals 16kHz then the

external capacitor needs to be around 740nF.

When used with the available capacitor type

C105 (1000nF) the real cutting frequency for

DC blocking is 0.037Hz, which is acceptable.

This block also has an amplification factor

equal 3 16G .

Figure 4. Designing of filters and amplification

blocks using Anadigm Designer for AN221E04

The high pass filter: By using the block CAM

Bi-quadratic Filter AN221E04 allows us to

select the cutting frequency from the range

0,032kHz to 1,6kHz. We have selected the

cutting frequency equal 150Hz. This block

also has an amplification factor equal 2 8G .

The notch filter: To filter out the 50Hz

frequency (of the home power supply),

IC221E04 allows us to select following

parameters of the notch filter:

Pass Band Ripple = 3dB,

Stop Band Attend = 30dB,

Center Frequency = 50Hz,

Stop Band Width = 2Hz,

Amplification Factor = 1.

Additional amplification

To have the signal gain around 2000 as

mentioned above, with the amplification

coefficients of the 3 filter blocks selected

earlier, we need one additional amplification

block with the gain 1 16.G So the total gain is:

1 2 3 16 8 16 2048G G G G (1)

After design all needed blocks, the Anadigm

Designer will generate for us a configuration

file to be sent down to the IC (from PC to the

microprocessor PSoC and from PSoC to

FPAA) in order to let the FPAA IC works as

designed. The connection schematic between

the PSoC and the FPAA to sent down the

configuration file is shown on Fig. 5.


106

Figure 5. The connection between PSoC and

FPAA to transfer the configuration file when the

device is started

The central microprocessor

The central microprocessor is realized using

Cypress's PSoC CY8C29566, which has up to

16 Digital and 12 Analog functional blocks, a

built-in oscillator of 48MHz.

The LCD monitor

We have chosen as the device display the

GLCD 128X64 KS0108, with the

resolution128x64pixels as shown on Fig. 6.

Figure 6. The LCD graphic KS0108

The input interface

To reduce the sizes of the device, instead of

traditional buttons, we use a resistive touch

screen placed on top of the display of the

device. This transparent screen is shown on

Fig. 7.

Memory storage and PC communication

The device needs to store the measured ECG

signals for longer period (up to few days for

continuous monitoring to help the doctors in

later comparison and assessment of the user's

conditions) We have chosen an SD card of

2GB capacity for used in the device. This

capacity is enough for our purposes and the

communication with the card is supported by

the PSoC CY8C29566. The schematic of

connection between the CY8C29566 and the

SD card is presented on Fig. 8.

Figure 7. The transparent, resistive touch screen

Figure 8. The connection between the SD card

and the PSoC

To communicated with external PC to upload

and download data, CY8C29566 supports

different protocols, among which we have

selected the standard UART (RS-232) to be

used. In this case we need an external IC to

match the voltage levels of PC and the

microprocessor. On Fig. 9 is the connection

schematics between the PSoC and the external

level converter MAX232 (Fig. 10a) and how to

define the connections between the functional

blocks inside the PSoC (Fig. 10b).

Power source

The device is powered using a battery

(rechargeable type is recommended). We used

the Nokia's BL-6C (output voltage

3.6÷3.75V, capacity 1150mAh). Because

some components work with the voltage 5V,

we have used the IC ADP3000-5 to convert

the voltage level required. This IC can supply

the current up to 400mA.


107

(a)

(b)

Figure 9. The connection schematic between

PSoC and external communication IC MAX232

(a) and the internal configuration of PSoC for

UART and the two pins TX, RX (b)

Figure 10. Generating the 5V from the 3.7V

battery

THE SOFTWARE DESIGN

Despite the complications and the complexity

of the hardware design, the heart of the device

lies with the software because it provide the

most important task for the user: the analysis

and automatic detection of arrhythmias of the

ECG signals. There are many solutions

already proposed. In this paper, we will

implement the solution described in [9].

According to that, the ECG is processed in

following steps:

1. The detection of the R peak of the QRS

complexes

2. The extraction of the QRS complexes and

their corresponded feature vectors using

Hermite basis functions

3. The feature vector is put into a neuro-

fuzzy TSK network simulator to detect if

the QRS complexes represent arrhythmia or

normal beats.

These steps are realized in our device in

following way:

1. The R peak of the QRS complexes is

detected by using simple threshold algorithm:

the difference between levels of a R peak and

the two nearest minima should be 3 times

higher than the variance of non-QRS

fragment of the ECG signal.

2. Once the R peak is detected, a window of

150ms before and 150ms after the peak is

extracted to be used later. The window length

300ms is long enough to cover even the

abnormal QRS complexes (when the normal

QRS complexes have the length of about

100ms). The extracted signal s(t) is

decomposed into a set of N=16 first Hermite

basis functions [9]:

1

0

( ) ( )N

i i

i

s t c H t

(2)

Figure 11. Setting the threshold to detect the R

peaks

where the 16 decomposition coefficients ci

are later used as the features of the actual

complex. With a digital version of the signal

s(t), we have the approximation spanned on a

set of p points 0 1 1, , , pt t t . In this case, the

coefficients ci are chosen to minimize

0 0 1 0 1 0 00

0 1 1 1 1 1 11

0 1 1 1 11

( ) ( ) ... ( ) ( )

( ) ( ) ... ( ) ( )

... ... ... ...

( ) ( ) ... ( ) ( )

N

N

p p N p pN

H t H t H t s tc

H t H t H t s tc

H t H t H t s tc

(3)


108

Let's denote

0 0 1 0 1 0

0 1 1 1 1 1

0 1 1 1 1 1

0 0

1 1

1 1

( ) ( ) ... ( )

( ) ( ) ... ( );

... ... ... ...

( ) ( ) ... ( )

( )

( );

( )

N

N

p p N p

p N

H t H t H t

H t H t H t

H t H t H t

s t c

s t c

s t c

A

b x

(4)

The best matched solution with min x

A x b

for this system of equations can be found by

using the SVD (Singular Value

Decomposition) algorithms, according to

which, first the matrix A of p rows and N

columns is decomposed as

Tp N p p p N N N A S V D (5)

where S and D are unitary matrices, V is a

rectangular diagonal matrix. Then the pseudo-

inverse matrix N pA of A can be calculated

using the formula T

N p N N N p p p A D V S (6)

where V+ is the so-called pseudo-inverse of

V, which is formed by replacing every non-

zero diagonal entry by its reciprocal and

transposing the resulting matrix.

Once A+ determined, the decomposition

coefficients are determined in single step of

matrix calculation x A b (7)

Please note that the matrix A is constant for

all decomposition steps, so A and A+ were

determined earlier on the computer and

downloaded to the device for later use. In that

case, the decomposition process in Eq. 2 is just

a matrix multiplication as shown on Eq. 7.

As the feature vector for the given QRS

complex we use 18 components [9]: the

above mentioned 16 values of ci and the 2 R-

peak based values: the last R-to-R distance

and the average of last 10 values of R-to-R

distances.

3. The final stage is to put the 18-component

input vector into a trained TSK network to

calculate the network response, which

indicates the type the rhythm. Since the TSK

network was trained already on PC (due to the

huge complexity of the training algorithms

[9]) practically in this step we need to

calculate the network's output having the

known the transfer function of the network

already coded as a C function.

IMPLEMENTATION RESULTS

The above designs and descriptions was fully

tested on the included software from of PSoC

and FPAA producer, the algorithms of ECG

signal processing were tested on the data from

the MIT-BIH databases available on the

physionet.org. The resulted device is very

light and compact (with the dimensions of

10,5 10,5 2cm cm cm ).

The main board of the device is shown on

Fig. 12.

(a)

(b)

(c)

Figure 12. The designed product:(a) – The main

board, (b) – The device with connected ECG

electrodes and LCD, (c) – The device with a cover

box


109

CONCLUSIONS

The paper has presented about the design of

an intelligent device for ECG signal

acquisition and classification. By using

programmable IC of types FPAA and PSoC,

with their very number of built-in functional

blocks we can have a very compact portable

device with many parameters can be tuned "in

fly" without the need of resetting or

reprogramming the device. It also allows us to

easily perform the device upgrade and

improvement. Future upgrades may include:

multi-channel of ECG signals, wireless

connection between the device and the host

computer, other models of ECG

classification.

Acknowledgment:

The author would like to thank NASFOSTED

for having funded (Project No. 102.02-

2010.05, subfield 06) the research performed

of this paper.

REFERENCES 1. J. Adamec, R. Adamec, ECG Holter: Guide to

Electrocardiographic Interpretation, Springer, 2008.

2. A. Bayés de Luna, Basic Electrocardiography:

Normal and Abnormal ECG Patterns,

Wiley-Blackwell, 2007.

3. Cypress Library, www.cypress.com/

4. Datasheets of various IC and components used in

the design, www.datasheetarchive.com

5. J. R. Hampton, 150 ECG Problems, Churchill

Livingstone, 2003.

6. J. R. Hampton, The ECG Made Easy, Churchill

Livingstone, 2003.

7. A.C. Metting van Rijn, A. Peper, C. A.

Grimbergen, The Isolation Mode Rejection Ratio in

Bioelectric Amplifiers,

www.biosemi.com/publications/artikel5.htm

8. P. Laguna, Adaptive estimation of QRS complex

wave features of ECG signal by the Hermite

model, Med. & Biol. Eng. & Comput., vol. 34,

pp.58 -68 1996

9. S. Osowski, Tran Hoai Linh, “On-line heart

beat recognition using Hermite polynomials and

neuro-fuzzy network,” IEEE Trans. on Instrum.

and Measur., 2003, 52, pp. 1224–1230

TÓM TẮT

THIẾT KẾ THIẾT BỊ THU THẬP VÀ TỰ ĐỘNG NHẬN DẠNG THÔNG MINH

TÍN HIỆU ĐIỆN TIM SỬ DỤNG CÁC CÔNG NGHỆ VI MẠCH KHẢ TRÌNH

Nguyễn Đức Thảo1, Trần Hoài Linh1*,

Phạm Văn Nam1, Trương Tuấn Anh2

1Trường Đại học Bách Khoa Hà Nội,

2Trường Đại học Kỹ thuật Công nghiệp - ĐH Thái Nguyên

Bài báo sẽ trình bày về thiết kế mạch thu thập và nhận dạng tín hiệu điện tim thông minh. Thiết bị

này có thể thu thập một kênh của tín hiệu điện tim, phân tích và nhận dạng tín hiệu để phát hiện

các rối loạn nhịp tim bằng cách sử dụng một mạng nơrôn mờ TSK. Mô hình phân loại được huấn

luyện bằng cách sử dụng các mẫu tín hiệu điện tim được lấy từ cơ sở dữ liệu mẫu MIT- BIH (có

thể tải về từ physionet.org). Thiết bị được thiết kế sẽ sử dụng các công nghệ vi mạch khả trình

được như FPAA (Field Programmable Analog Array) và PSoC (Programmable System on Chip)

để: 1. điều chỉnh các thông số của mạch một cách dễ dàng cho hiệu suất tốt hơn, 2. thực hiện các

mô hình nhận dạng (trong bài báo này sử dụng mạng nơrôn mờ TSK (Takagi - Sugeno - Kang)),

đặc biệt là trong trường hợp khi chúng ta cần phải cập nhật các cấu trúc và các thông số của mạng

do kết quả mới từ một quá trình học tập để thích ứng mạng từ một bộ dữ liệu mới. Cũng nhờ mức

độ tích hợp cao của khối chức năng tích hợp trên IC PSoC và FPAA, chúng ta có thể tạo ra các

thiết bị cầm tay với kích thước rất nhỏ gọn và dễ sử dụng. Một lợi thế mạnh của FPAA là các

thông số của các bộ lọc và các bộ khuếch đại thực hiện trong FPAA có thể điều chỉnh "nóng" trong

thời gian thiết bị đang làm việc. Khả năng này cho phép ta có được các thiết bị mềm dẻo, có khả

năng thích nghi lớn với các môi trường đo thay đổi.

Từ khóa: PSoC; FPAA; Mạng nơrôn mờ TSK; Tín hiệu điện tim; Phức bộ QRS; Thiết bị cầm tay


Phản biện khoa học: PGS.TS Nguyễn Thanh Hà – Đại học Thái Nguyên



110

Nguyễn Thanh Hải Tạp chí KHOA HỌC & CÔNG NGHỆ 122(08): 111 - 115

111

XÂY DỰNG CƠ SỞ DỮ LIỆU PHỤC VỤ QUẢN LÝ CHẤT THẢI RẮN SINH

HOẠT TẠI THÀNH PHỐ THÁI NGUYÊN, TỈNH THÁI NGUYÊN

Nguyễn Thanh Hải* Trường Đại học Nông Lâm – ĐH Thái Nguyên

TÓM TẮT

Ngày nay hệ thống thông tin địa lý (GIS) đã được ứng dụng phổ biến trong việc quản lý và xử lý

các vấn đề kinh tế, xã hội và môi trường, như ứng dụng GIS/GPS trong quan trắc và quản lý chất

thải rắn nhằm phân tích dựa trên vị trí các nguồn thải, chế độ thủy văn, địa hình, đường xá,… để

quy hoạch tuyến vận chuyển, nơi tập trung, nơi xử lý chất thải,.. Nghiên cứu đã ứng dụng GIS và

GPS để hổ trợ công tác quan trắc hệ thống thu gom và trung chuyển CTR sinh hoạt tại TP. Thái

Nguyên nhằm tạo điều kiện thuận tiện cho người quản lý đánh giá hiệu quả hoạt động của hệ

thống hiện tại. Qua đó phân tích những khó khăn và thuận lợi của hệ thống hiện tại làm cơ sở cho

những nghiên cứu chuyên sâu trong tương lai.

Từ khóa: Chất thải rắn, cơ sở dữ liệu, bãi chôn lấp, GIS, TP. Thái Nguyên

MỞ ĐẦU*

Quá trình đô thị hóa nhanh chóng của Thành

phố Thái Nguyên trong những năm gần đây

đã gây những khó khăn không nhỏ trong công

tác quản lý đô thị, đặt ra nhưng thách thức đối

với các nhà quản lý về những vấn đề: ô nhiễm

môi trường, quản lý chất thải rắn,…

Giải pháp sử dụng dữ liệu địa lý GIS (hệ

thống thông tin địa lý) đang được nhiều cơ

quan quản lý quan tâm nghiên cứu từng bước

đưa vào sử dụng. Một cơ sở dữ liệu địa lý

GIS được thiết kế hoàn hảo cho phép khai

thác hiệu quả dữ liệu, khả năng liên kết các

loại dữ liệu này với dữ liệu từ các nguồn khác

và chuyển đổi dữ liệu sang người sử dụng và

phần mềm khác. Do đó, việc sử dụng cơ sở

dữ liệu địa lý GIS sẽ góp phần giải quyết

những tồn tại trong việc thu gom và quản lý

chất thải rắn như hình thức thủ công, thời gian

thu gom kéo dài tại TP. Thái Nguyên.

PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

* Nghiên cứu và phân tích tài liệu trong và

ngoài nước liên quan tới công tác quản lý

CTR sinh hoạt, hệ thống thông tin địa lý và

ứng dụng của hệ thống thông tin địa lý trong

quản lý thu gom, vận chuyển CTR.

* Cơ sở dữ liệu GIS về hệ thống thu gom

CTR tại TP. Thái Nguyên gồm 5 thành phần:

* Tel: 0983 090796; Email: [email protected]

dữ liệu vùng hành chính 10 phường trung

tâm, dữ liệu giao thông, dữ liệu các chợ, dữ

liệu các bãi chôn lấp và các điểm hẹn tập kết

rác. Mỗi thành phần được tích hợp hai loại dữ

liệu không gian và dữ liệu thuộc tính.

- Dữ liệu không gian

Dữ liệu không gian được xác định bằng máy

định vị Garmin GPS eTrex. Dữ liệu máy định

vị cung cấp bao gồm tọa độ địa lý và cao độ

của đối tượng nghiên cứu.

Trong giới hạn nghiên cứu của đề tài, dữ liệu

không gian chỉ bao gồm tọa độ địa lý của các

đối tượng: các chợ, các bãi chôn lấp và các

điểm hẹn tập kết. Tọa độ địa lý xác định theo

hệ quy chiếu trắc địa WGS84 (World

Geodetic System), lưới chiếu tọa độ phẳng

UTM (Universal Transverse Mercator). Tuy

nhiên, cao độ của đối tượng có thể sử dụng

cho các mục đích khác như dự báo tình trạng

ngập nước của hệ thống thu gom chất thải rắn

trong mùa mưa.

- Dữ liệu thuộc tính

Dữ liệu thuộc tính được thu thập bằng các

phương pháp quan sát, điều tra, đo đạc và thu

thập tài liệu. Đề tài sử dụng phần mềm

Arcview 3.2 để quản lý dữ liệu bằng cách tích

hợp các dữ liệu thuộc tính này vào các đối

tượng bản đồ tương ứng.

Dữ liệu thuộc tính có hai loại: loại không thay

đổi theo thời gian (loại đường, loại chợ, bãi


112

chôn lấp…) và loại thay đổi theo thời gian

(lượng rác thu gom). Dữ liệu thuộc tính của

đề tài được lưu trữ, quản lý bằng phần mềm

Arcview 3.2 dưới dạng bảng.


* Xây dựng cơ sở dữ liệu

Các lớp dữ liệu thiết kế gồm các kiểu sau:

String: kiểu ký tự

Number: kiểu số

Data: kiểu ngày tháng

Boolean: kiểu logic

Vì mục tiêu của đề tài là thể hiện trực quan

các thông tin của hệ thống thu gom, vận

chuyển CTR sinh hoạt 10 phường trung tâm

TP. Thái Nguyên lên bản đồ giấy nên các lớp

thông tin của các bảng thuộc tính như sau:

- Lớp dữ liệu vùng hành chính 10 phường

trung tâm TP. Thái Nguyên

Lớp đồ họa: hanhchinhtptn.shp

Lớp đối tượng: vùng

Tên bảng: Attributes of hanhchinhtptn.shp

Bảng 1. Bảng dữ liệu về hành chính 10 phường

trung tâm TP. Thái Nguyên (hanhchinhtptn.shp)

Tên field Loại Chiều

dài Mục tin

Shape Polygone

Id Number

Tenphuong String 20 Tên

phường

Dientich Number 10 Diện tích

Soho Number 8 Số hộ

Danso Number 8 Dân số

Klgrac/ngay Number 8 Khối lượng

rác/ngày

Mô tả mục tin và mã hiệu:

Id: mã đơn vị hành chính của phường

Tenphuong: tên của từng phường trong khu

vực trung tâm

Dientich: diện tích của phường (km2)

Soho: số hộ hiện có trong phường

Danso: dân số tập trung trong phường (người)

Klgrac/ngay: khối lượng rác sinh ra trong một

ngày của phường (tấn/ngày)

Từ dữ liệu trên ta có ta có bảng 2 dữ liệu của

các phường trung tâm.

Bảng 2. Bảng dữ liệu của 10 phường trung tâm

TP. Thái Nguyên

- Lớp dữ liệu đường giao thông trung tâm TP.

Thái Nguyên

Lớp đồ họa: giaothongtptn.shp

Lớp đối tượng: đường

Tên bảng: Attributes of giaothongtptn.shp

Bảng 3. Bảng dữ liệu về giao thông 10 phường

trung tâm TP. Thái Nguyên (giaothongtptn.shp)


dài Mục tin

Shape Polygone

Id Number

Tenduong String 20 Tên đường

Loaiduong String 15 Loại đường

Length Number 10 Chiều dài

Width Number 5 Chiều rộng

Rushhour Number 3 Giờ cao điểm

One way String 5 Đường một

chiều


Id: mã đường giao thông

Tenduong: tên của đường giao thông

Loaiduong: loại chất liệu của đường

Length: chiều dài của đoạn đường

Width: chiều rộng của đoạn đường

Rushhour: giờ cao điểm trên một đoạn đường

(tính từ 1 - 24, nếu không có giờ cao điểm thì

gán bằng 0)

One way: quy định thuộc tính chiều lưu thông

của xe chuyên dụng (nếu là đường hai chiều

ký hiệu là H, nếu là đường một chiều ký hiệu

là M).


113

Từ dữ liệu trên ta có ta có bảng 4 dữ liệu

đường giao thông của các phường trung tâm

TP. Thái Nguyên.

Bảng 4. Bảng dữ liệu đường giao thông 10

phường trung tâm TP. Thái Nguyên

- Lớp dữ liệu các chợ

Lớp đồ họa: chotptn.shp

Lớp đối tượng: điểm

Tên bảng: Attributes of chotptn.shp

Bảng 5. Bảng dữ liệu các chợ trong 10 phường

trung tâm TP. Thái Nguyên (chotptn.shp)


dài Mục tin

Shape Point

Id Number

Tencho String 15 Tên chợ

Phuong String 15 Phường

Klgrac (kg) Number 8 KL rác


Id: mã chợ

Tencho: tên chợ

Phuong: Tên phường mà chợ đó trực thuộc

Klgrac (kg): khối lượng rác ước tính phát sinh từ chợ trong một ngày (kg/ngày)

Từ dữ liệu trên ta có bảng 6 thể hiện dữ liệu các chợ trên 10 phường trung tâm của TP. Thái Nguyên.

Bảng 6. Bảng dữ liệu các chợ trên 10 phường

trung tâm TP. Thái Nguyên

- Lớp dữ liệu bãi chôn lấp

Lớp đồ họa: baichonlaptptn.shp


Tên bảng: Attributes of baichonlaptptn.shp

Bảng 7. Bảng dữ liệu bãi chôn lấp của TP. Thái

Nguyên (baichonlaptptn.shp)


dài Mục tin

Shape Point

Id Number

Ten String 15 Tên BCL

Xa,

phuong String 15

Xã,

phường

Dientich Number 10 Diện tích


Id: mã bãi chôn lấp

Ten: tên bãi chôn lấp

Xa, phuong: Tên xã hoặc phường mà BCL đó

trực thuộc

Dientich: diện tích của bãi chôn lấp (m2)

Từ các dữ liệu trên ta có bảng 8 thể hiện dữ

liệu bãi chôn lấp của TP. Thái Nguyên.

Bảng 8. Bảng dữ liệu bãi chôn lấp

của thành phố Thái Nguyên

- Lớp dữ liệu vị trí các điểm hẹn

Lớp đồ họa: diemhentptn.shp


Tên bảng: Attributes of diemhentptn.shp

Bảng 9. Bảng dữ liệu vị trí điểm hẹn thu gom rác

của 10 phường trung tâm TP. Thái Nguyên

(diemhentptn.shp)


dài Mục tin

Shape Point

Id Number

Ten String 25 Tên điểm hẹn

Phuong String 25 Phường

Klgrac (kg) Number 8 KL rác



114

Id: mã vị trí điểm hẹn

Ten: tên điểm hẹn

Phuong: tên phường mà điểm hẹn đó trực thuộc

Klgrac: khối lượng rác tại mỗi điểm hẹn (kg/ngày)

Từ dữ liệu trên ta có bảng dữ liệu 10 thể hiện vị trí các điểm hẹn trong 10 phường trung tâm TP. Thái Nguyên.

Bảng 10. Bảng dữ liệu vị trí các điểm hẹn trong

10 phường trung tâm TPTN

* Xây dựng bản đồ hành chính, khối lượng rác phát sinh, các điểm hẹn, hệ thống quản lý CTR sinh hoạt trên 10 phường trung tâm TP. Thái Nguyên

Hình 1. Bản đồ khối lượng CTR sinh hoạt phát

sinh mỗi ngày trên 10 phường trung tâm TP. Thái

Nguyên năm 2013

Hình 2. Bản đồ quy mô khối lượng rác tại các điểm

hẹn trên 10 phường trung tâm TP. Thái Nguyên

Hình 3. Bản đồ mật độ dân số và sự phân bố điểm

hẹn trên 10 phường trung tâm TP. Thái Nguyên

Hình 4. Bản đồ hiện trạng hệ thống quản lý CTR

sinh hoạt 10 phường trung tâm TP. Thái Nguyên

KẾT LUẬN

Sử dụng công nghệ GIS góp phần quản lý

CTR sinh hoạt một cách hiệu quả đã đạt được

những kết quả sau:

- Xây dựng cơ sơ dữ liệu quản lý CTR sinh

hoạt cho TP. Thái Nguyên trên cơ sở thực

hiện chuyển đổi dữ liệu gốc từ khuôn dạng

*dgn sang Arcview.

- Kết quả cuối cùng thu được các bản đồ có

chứa đầy đủ các thông tin về CTR sinh hoạt

và bản đồ chứa những thông tin về các điểm

tập trung CTR, thiết lập được hệ thống cơ sở

dữ liệu về hiện trạng CTR sinh hoạt, quản lí

về thiết bị và nhân sự cho công ty môi trường

đô thị, xác lập các tuyến thu gom, các điểm

tập trung CTR của TP. Thái Nguyên.

TÀI LIỆU THAM KHẢO 1. Anwar, S. M (2004). Solid Waste Management

and GIS: a Case of Kalabagan Area of Dhaka

City, Bangladesh, MSc. Dissertation, Department

of Geography, Norwegian University of Science

and Technology (NTNU), Trondheim, Norway.


115

2. Công ty Môi trường và Công trình đô thị Thái

Nguyên (2012), Báo cáo tổng hợp lượng rác được

thu gom và xử lý của TP. Thái Nguyên giai đoạn

2001 - 2011, Thái Nguyên.

3. Nguyễn Trọng Đài (2004), Các bài tập GIS ứng

dụng, Trường Đại học KHTN - ĐHQG Hà Nội.

4. ESRI (2006). ArcGIS Network Analyst Tutorial,

ESRI press, pp.36.

5. Ghose, M. K., Dikshit, A. K., Sharma, S. K

(2006). A GIS based transportation model for

solid waste disposal - a case study of Asansol

Municipality. Waste Management, Vol.26, pp.

1287-93, ISSN 0956-053X.

6. Phạm Thu Hà, Ngô Văn Tú (2006), Cơ sở và

ứng dụng HTTTĐL trong quản lý tài nguyên và

môi trường nông nghiệp, Trường Đại học Nông

nghiệp Hà Nội, Hà Nội.

7. Ramasamy S. M., Kumanan C. J., Palanivel K

(2003). GIS Based Solutions for Waste Disposals,

GIS Development, India.

8. Sarptas, H., Alpaslan, M. N., Dolgen, D (2005).

GIS supported solid waste management in coastal

areas. Water Science and Technology, Vol. 51,

No. 11, 2005, pp. 213–220, ISSN:0273-1223

9. Senthil, S (2002). GIS-MIS-GPS for solid waste

management, Map India, India.

10. Tổng Cục Môi trường (2008). Dự án “Xây

dựng mô hình và triển khai thí điểm việc phân

loại, thu gom và xử lý rác thải sinh hoạt cho các

khu đô thị”.

11. Ủy ban nhân dân tỉnh Thái Nguyên (2013).

Báo cáo hiện trạng môi trường tỉnh Thái Nguyên

năm 2012

SUMMARY

BUILDING DATABASES FOR SOLID WASTE MANAGEMENT

IN THAI NGUYEN CITY CENTER, THAI NGUYEN PROVINCE

Nguyen Thanh Hai*

College of Agriculture and Forestry – TNU

Today, Geographic Information Systems (GIS) applications has been applied popular in the

management and handling of economic, social and environmental issues, as GIS/GPS in

monitoring and solid waste management based on the source of emissions, hydrology, topography,

roads, ... to planning transportation routes, where the focus, where waste disposal ... The study and

application of GIS GPS to support the work of the monitoring system for collection and transfer

solid waste activities in Thai Nguyen city to create favorable conditions for the effective

management of operational evaluation of the current system. Through analyzing the difficulties

and advantages of the present system as the basis for in-depth research in the future.

Keywords: solid waste, database, GIS, Thai Nguyen city


Phản biện khoa học: TS. Phan Đình Binh – Trường Đại học Nông Lâm - ĐHTN

* Tel: 0983 090796; Email: [email protected]


116

Trần Thị Phả và Đtg Tạp chí KHOA HỌC & CÔNG NGHỆ 122(08): 117 - 121

117

KẾT QUẢ BƯỚC ĐẦU NGHIÊN CỨU XÂY DỰNG MÔ HÌNH CHƯNG CẤT

TINH DẦU CAM, BƯỞI PHỤC VỤ XỬ LÝ RÁC THẢI XỐP

Trần Thị Phả*, Vũ Văn Biển,

Nguyễn Thị Hảo, Hứa Văn Đáo, Vương Văn Ánh Trường Đại học Nông Lâm Thái Nguyên

TÓM TẮT Nghiên cứu và xây dựng mô hình chưng cất tinh dầu tại khu vực trường ĐH Nông Lâm Thái

Nguyên từ nguồn nguyên liệu vỏ cam, bưởi thải bỏ thu được kết quả như sau: chưng cất 10kg vỏ

quả thu được thể tích tinh dầu cam, bưởi lần lượt thu được trung bình là 249,7 ml và 220 ml. Kết

quả phân tích thành phần hoá học cho thấy rằng chất lượng tinh sau chưng cất là tốt, không chứa

chất độc hại, thành phần chủ yếu có trong hai loại tinh dầu là Limonene. Qua nghiên cứu đã chứng

minh Limonene là chất có khả năng xử lý xốp.

Từ khóa: Chưng cất, tinh dầu, cam, bưởi, Limonene.

ĐẶT VẤN ĐỀ*

Từ xa xưa, người ta đã biết đến công dụng

làm đẹp và chăm sóc sức khoẻ của tinh dầu

bưởi, cam nhưng ít ai biết rằng tinh dầu còn

có khả năng xử lý xốp – một loại chất thải

khó bị phân huỷ trong điều kiện bình thường.

Nghiên cứu tiến hành nhằm mục đích khảo

sát hiệu suất trích ly của tinh dầu và đưa ra hệ

thống, quy trình chưng cất tinh dầu từ vỏ

cam, bưởi phế thải. Bên cạnh đó sẽ đề xuất

nghiên cứu khả năng xử lý xốp bằng tinh

dầu cam, bưởi tại khu vực Trường ĐH

Nông Lâm Thái Nguyên.

NỘI DUNG VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

Đối tượng ngiên cứu

Đối tượng nghiên cứu là:

- Hệ thống thiết bị chưng cất tinh dầu bưởi,

cam quy mô phòng thí nghiệm với công suất

10kg/ mẻ.

- Tinh dầu cam, bưởi.

Nội dung nghiên cứu

- Mô hình chưng cất tinh dầu cam, bưởi: Các

thông số kỹ thuật của nồi chưng cất và quy

trình vận hành.

- Tác dụng của tinh dầu cam, bưởi đối với sức

khoẻ con người cũng như khả năng xử lý xốp

thải bảo vệ môi trường.

* Tel:

Phương pháp nghiên cứu

Phương pháp điều tra thu thập tài liệu, số

liệu thứ cấp

Thu thập các tài liệu, số liệu, các công trình

đã được nghiên cứu trong và ngoài nước có

liên quan đến các vấn đề nghiên cứu: phương

pháp, thiết bị sử dụng để chưng cất tinh dầu,

thành phần, tính chất của tinh dầu bưởi, cam.

Phương pháp kế thừa

Kế thừa và tham khảo các kết quả đã đạt được

của các báo cáo, đề tài có liên quan đến vấn

đề nghiên cứu.

Phương pháp chưng cất

Phương pháp chiết xuất tinh dầu từ vỏ cam,

bưởi: Sử dụng phương pháp chưng cất lôi

cuốn hơi nước không có nồi hơi riêng.

Phương pháp xử lý số liệu

Số liệu được tổng hợp, phân tích và xử lý

bằng phần mềm MS Excel và SAS 9.0

KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN

Thiết bị chưng cất tinh dầu

Về nguyên lý làm việc: Hệ thống thiết bị chưng

cất tinh dầu quy mô nhỏ của đề tài được thiết kế

làm việc theo nguyên lý gián đoạn.

Vật liệu chế tạo: Vì tinh dầu cam, quýt…có

chứa một số thành phần có tính oxi hóa mạnh

nên các loại vật liệu được sử dụng để chế tạo

thiết bị đều được làm bằng các loại vật liệu

bền, không han rỉ: Thép không gỉ, inox,


118

nhôm, thủy tinh… Các khớp nối, chỗ nối

được làm kín bằng các zoăng teflon, là loại

vật liệu chịu dầu, chịu nhiệt.

Về công suất: 10 kg vỏ nguyên liệu/mẻ.

Lò đốt: Sử dụng bếp than tổ ong 2 viên.

Nồi chưng cất: Thiết bị chưng cất tinh dầu

thân có dạng hình trụ, chóp hình chỏm cầu, ở

giữa là cửa thoát hỗn hợp hơi khí, kiểu vòi

voi. Nồi chưng cất được thiết kế với những

thông số kỹ thuật sau:

+ Chất liệu: Nhôm.

+ Chiều cao: 55cm trong đó thân nồi cao

41cm và chóp nồi cao 14cm.

+ Đường kính: 40 cm.

+ Đồng hồ đo nhiệt độ: Để kiểm soát nhiệt độ

nồi chưng cất

+ Vỉ ngăn: Vỉ được làm bằng 2 lớp lưới inox

đan xen nhau có chiều dày 1 mm, tạo điều

kiện cho hơi nước thoát nên dễ dàng. Chiều

cao vỉ ngăn so với đáy nồi là 12 cm.

Bộ phận làm lạnh: Là thuỷ tinh trung tính,

không có bọt, đường kính ngoài Φ30 mm,

ống ở giữa và dẫn chất lỏng ra Φ 10mm, ống

dẫn khí vào Φ 20mm, ống dẫn nước làm lạnh

Φ5 mm có độ rộng giáp ống chính Φ20 mm.

Đảm bảo làm giảm nhiệt độ của dịch ngưng

xuống khoảng 350C.

Quy trình chưng cất tinh dầu

Công đoạn cơ bản của quá trình chưng cất

tinh dầu cam, bưởi.

B1: Chuẩn bị nguyên liệu: Nguyên liệu dùng

để chưng cất là vỏ cam, bưởi. Mỗi mẻ chưng

cất cần khoảng 10kg nguyên liệu và được

nghiền nhỏ nhằm mục đích giải phóng tinh

dầu ra khỏi mô để khi chưng cất tinh dầu dễ

thoát ra, từ đó rút ngắn thời gian chưng cất và

đạt hiệu quả cao

B2: Ngâm nguyên liệu: Nguyên liệu sau khi

nghiền nhỏ được ngâm vào dung dịch NaCl

(10%) trong 3 giờ đồng hồ. Công đoạn này là

làm cho tinh dầu thẩm thấu đi từ túi tiết ra

bên ngoài, giúp cho quá trình chưng cất tinh

dầu được triệt để hơn.

B3: Nạp liệu: Nguyên liệu nạp vào thiết bị

được chứa bởi hệ thống vỉ đỡ để ngăn cách

với lớp nước bên dưới đáy nồi. Nguyên liệu

chứa trong thiết bị không vượt quá 85% dung

tích thiết bị. Không được nạp nguyên liệu

chặt quá làm cho hơi khó phân phối đều trong

toàn bộ khối nguyên liệu và không được quá

lỏng, quá xốp sẽ làm cho hơi dễ dàng theo

những chỗ rỗng đi ra mà không tiếp xúc với

toàn khối nguyên liệu.

B4: Chưng cất: Khi bắt đầu chưng cất cần

cung cấp nhiệt lượng lớn để làm sôi nước

chưng cất. Sau đó hạ nhiệt độ, duy trì nước ở

nhiệt độ sôi vì khi ở nhiệt độ cao tinh dầu dễ

dàng bị phân hủy. Vì vậy, cần theo dõi đồng

hồ đo nhiệt độ nồi hơi và duy trì ở mức 95-

1000C. Khi sôi, hơi nước kéo theo tinh dầu,

hỗn hợp hơi này được dẫn vào hệ thống làm

lạnh, ta sẽ thu được hỗn hợp nước, tinh dầu

vào một bình thủy tinh. Cần điều chỉnh

nhiệt độ dịch ngưng nằm trong khoảng 30 -

400C vì nếu dịch ngưng quá nóng sẽ làm

bay hơi tinh dầu.

B5. Tháo bả: Sau khi chưng cất xong cần tắt

lửa, để nguội 15 - 30 phút, mở nắp và tháo bã,

sau đó dùng nước sạch vệ sinh thiết bị.

B6. Tách tinh dầu: Sau chưng cất ta sẽ thu

được một hỗn hợp nước và tinh dầu. Do có tỉ

trọng nhỏ hơn, tinh dầu nổi nên trên. Vì vậy

có thể hút tinh dầu một cách dễ dàng. Tinh

dầu cam, bưởi cần bảo quản trong các chai lọ

có màu, tránh tiếp xúc trực tiếp với ánh sáng,

không khi.

Kết quả chưng cất tinh dầu

Kết quả chưng cất tinh dầu cam, bưởi được

thể hiện dưới bảng 1.

Qua bảng số liệu 1 ta thấy, khi chưng cất

10kg nguyên liệu vỏ cam và 10kg vỏ bưởi

trong cùng một điều kiện thì lượng tinh dầu

thu được của vỏ cam nhiều hơn so với vỏ

bưởi. Trung bình khi chưng cất 10kg vỏ cam

ta thu được 249.7ml tinh dầu nhiều hơn

29.7ml so với vỏ bưởi.


119

Bảng 1: Kết quả chưng cất tinh dầu cam, bưởi

TT Chỉ số khảo nghiệm ĐV tính Kết quả các mẻ khảo nghiệm Trung

bình Mẻ 1 Mẻ 2 Mẻ 3

1 Khối lượng vỏ bưởi kg 10 10 10 10

2 Lượng nước cho vào nồi lít 4 4 4 4

3 Thời gian đạt sôi phút 35 35 35 35

4 Thời gian cất kiệt phút 180 180 180 180

5 Nhiệt độ chưng cất oC 95 - 100 95 - 100 95 - 100 95 - 100

6 Lượng than tiêu thụ viên 3 3 3 3

7 VTD bưởi

VTD cam

ml 235

250

210

256

215

243

220

249.7

Kết quả phân tích thành phần hóa học trong tinh dầu.

Phương pháp phân tích: Phép phân tích sử dụng phương pháp sắc ký khí nối ghép khối phổ để

xác định thành phần các chất trong mẫu.

Bảng 2: Thành phần hoá học trong tinh dầu bưởi

STT time RI Hit % Chemical name integral %

1 10.39 931 89 Thujene <a-> 5629290 0.15

2 10.66 940 94 Pinene <a-> 49859989 1.35

3 11.87 980 89 Sabinene 9574422 0.26

4 12.06 986 93 Pinene <b-> 41593590 1.14

5 12.27 993 92 Myrcene 335386553 9.12

6 12.87 1011 80 Phellandrene <a-> 44676660 1.21

7 13.28 1032 91 Tepinene <a-> 5747008 0.16

8 13.55 1031 98 Cymene <o-> 36014137 1.00

9 13.78 1038 73 Limonene 2374625101 74.05

10 1382 1039 72 Phellandrene<b-> 111490372 2.98

11 14.20 1050 79 Ocimene<(E-b-> 9049819 0.25

12 14.70 1064 94 Tepinene <g-> 181570816 4.94

13 15.17 1087 83 Linalool oxide <trans-

>(furanoid)

21868861 0.60

14 15.73 1094 79 Linalool oxide <cis-

>(furanoid)

10007661 0.31

15 15.75 1095 63 Terpinolene 11082235 0.33

16 16.00 1102 76 Linalool 12180270 0.33

17 18.97 1187 86 Terpinen-4-ol 9702056 0.30

18 19.40 1199 86 Terpineol<a-> 18261879 0.56

19 20.33 1226 49 Caveol <trans-> 3966567 0.12

20 20.54 1232 57 Neron 5671453 0.16

21 21.37 1257 84 Geraniol 6208940 0.18

22 29.27 1500 86 Germacrene D 18192506 0.50

Total 100

- Trong tinh dầu bưởi có chứa rất nhiều thành phần khác nhau như: Pinene<a->, Sabinene,

Myrcene, Limonene…

- Trong đó, Limonene là chất có thành phần phần trăm lớn nhất nó chiếm tới 74,05%,

- Chất chiếm tỷ lệ lớn thứ 2 và thứ 3 lần lượt là Myrcene với 9,12% và Phellandrene<b-> với 2,98%.

- Caveol<trans-> là thành phần chiếm tỷ lệ nhỏ nhất trong tinh dầu và đạt 0,12%.


120

Bảng 3: Thành phần hoá học trong tinh dầu cam

STT time RI Hit % Chemical name integral %

1 10.66 940 94 Pinene<a-> 29429624 0.93

2 11.87 980 89 Sabinene 5403321 0.17

3 12.27 993 93 Myrcene 94120027 2.97

4 12.87 1011 78 Phellandrene <a-> 3935575 0.12

5 13.87 1038 72 Limonene 2984034907 94.22

6 14.69 1064 89 Terpinene<g-> 10770693 0.34

7 14.87 1069 100 Otanol<n-> 7170575 0.23

8 15.99 1102 77 Linalool 7883298 0.25

9 18.97 1187 85 Terpinen-4-ol 3695579 0.13

10 19.40 1199 0 Terpineol<a-> 15304574 0.49

11 19.69 1208 86 Decanal 3766950 0.14

Total 99.99

- Trong tinh dầu cam, hàm lượng Limonene

chiếm tỷ lệ phần trăm cao và đạt tới 94,22%.

- Chất có hàm lượng cao thứ 2 vẫn là

Myrcene và chiếm tỷ lệ 2.97%.

- Chất có hàm lượng nhỏ nhất trong tinh dầu

là Phellandrene <a-> và chiếm 0,12%.

*Nhận xét:

- Qua hai bảng phân tích thành phần hóa học

có trong tinh dầu cam và tinh dầu bưởi ta thấy

hàm lượng Limonene có trong 2 loại này có

sự chênh lệch đáng kể. Limonene có trrong

tinh dầu cam cao hơn 20,17% so với bưởi và

ở mức 94,22%.

Tác dụng của tinh dầu cam, bưởi

Qua một số nghiên cứu đã chứng minh tinh

dầu chứa trong vỏ cam, bưởi có khả năng xử

lý xốp, vì vậy việc nghiên cứu và áp dụng

trong thực tế là rất cần thiết. Sử dụng vỏ cam,

bưởi để xử lý xốp sẽ làm giảm một phần

lượng rác thải hữu cơ ở các chợ và các khu

dân cư, đồng thời xử lý được lượng xốp phế

thải, xây dựng môi trường sống trở nên xanh -

sạch - đẹp hơn.

KẾT LUẬN

Mô hình hệ thống chưng cất tinh dầu trong

phòng thí nghiệm được thiết kế theo nguyên

lý chưng cất lôi cuốn hơi nước không có nồi

hơi riêng. Khi tiến hành chưng cất tinh dầu

cam, bưởi với khối lượng nguyên liệu sử

dụng cho mỗi mẻ là 10kg và tiến hành chưng

cất trong cùng một điều kiện lượng tinh dầu

thu được của vỏ cam nhiều hơn so với vỏ

bưởi. Trung bình khi chưng cất 10kg vỏ cam

ta thu được 249,7ml tinh dầu nhiều hơn

29,7ml so với vỏ bưởi.

Những kết quả là căn cứ quan trọng để xây

dựng mô hình chưng cất tinh dầu cam bưởi.

Kết quả phân tích thành phần hoá học trong

tinh dầu đã chứng minh tinh dầu không chứa

các thành phần độc hại với sức khoẻ con

người cũng như môi trường. Limonene là chất

chiếm thành phần phần trăm lớn nhất và

chiếm 94,22% trong tinh dầu cam và 72,05%

trong tình dầu bưởi.

TÀI LIỆU THAM KHẢO 1. Vương Ngọc Chính (2005), Hương Liệu Mỹ

Phẩm, Nxb Đại học Quốc gia TP. Hồ Chí Minh.

2. Lê Thị Ngọc Duyên (2011), Nghiên cứu ly trích

tinh dầu từ vỏ quả quất bằng phương pháp chưng

cất lôi cuốn hơi nước, Luận văn tốt nghiệp đại

học, Trường Đại học Đồng Tháp.

3. Nguyễn Minh Hoàng (2006), Khảo sát tinh dầu

vỏ trái giống Citrus họ rutaceae. Đề tài nghiên cứu

khoa học cấp cơ sở, Đại học Mở Tp HCM.

4. Nguyễn Văn Minh, Các phương pháp sản xuất

tinh dầu, trang wep Viện nghiên cứu dầu và cây có

dầu (http://www.ioop.org.vn).

5. Lê Ngọc Thạch (2003), Tinh dầu, Nxb ĐHQG

TP. Hồ Chí Minh.


121

SUMMARY

RESEARCH OIL DISTILLATION MODEL OF ORANGE, GRAPEFRUIT PEEL

AND APPLICATION FOR STYROFOAM WASTE TREATMENT

Tran Thi Pha*, Vu Van Bien,

Nguyen Thi Hao, Hua Van Dao, Vuong Van Anh College of Agriculture and Forestry - TNU

Study oil distillation model from peel of orange and grapefruit in the Thai Nguyen University of

Agriculture and Forestry obtained the following results: to distillate 10kg peel were obtained

essential oil volume averaged 249.7 ml and 220.0 ml in the peel of orange and grapefruit,

Respectively. The quality essential oil after distillation is good, does not contain toxic

substances, a major component in the essential oils is Limonene chemical. Initial study,

Limonene chemical is capable of treating the Styrofoam.

Keywords: distillation, essential oil, orange, grapefruit, Limonene


Phản biện khoa học: TS. Nguyễn Chí Hiểu – Trường Đại học Nông Lâm - ĐHTN

* Tel:


122

Nguyễn Ngọc Anh và Đtg Tạp chí KHOA HỌC & CÔNG NGHỆ 122(08): 123 - 128

123

ỨNG DỤNG CÔNG NGHỆ TIN HỌC VÀ MÁY TOÀN ĐẠC ĐIỆN TỬ XÂY

DỰNG LƯỚI KHỐNG CHẾ ĐO VẼ PHỤC VỤ CÔNG TÁC THÀNH LẬP BẢN

ĐỒ ĐỊA CHÍNH XÃ CHI THIẾT, SƠN DƯƠNG, TUYÊN QUANG

Nguyễn Ngọc Anh, Phan Đình Binh*

Trường Đại học Nông Lâm - ĐH Thái Nguyên

TÓM TẮT Nghiên cứu ứng dụng công nghệ tin học và máy toàn đạc điện tử để xây dựng lưới khống chế đo vẽ

phục vụ công tác thành lập bản đồ địa chính cấp xã đã được triển khai tại xã Chi Thiết, huyện Sơn

Dương, tỉnh Tuyên Quang. Kết quả nghiên cứu cho thấy: từ 06 điểm địa chính (SD-157_SD-156_SD-

153_SD-152_SD-151_SD-150) được chọn làm điểm khởi tính đã xây dựng thêm 128 điểm lưới khống

chế được chia thành 16 tuyến đường chuyền kinh vĩ cấp I (trong đó: tổng số cạnh đường chuyền là

146, tổng số góc đường chuyền là 162) đảm bảo yêu cầu chất lượng, độ chính xác cao, lưới chặt

chẽ và đủ điều kiện để tiến hành đo vẽ chi tiết thành lập bản đồ địa chính xã Chi Thiết, huyện Sơn

Dương, tỉnh Tuyên Quang.

Từ khóa: Lưới khống chế, máy toàn đạc, bình sai, bản đồ địa chính,

ĐẶT VẤN ĐỀ*

Đất đai là tài sản vô cùng quý giá của mỗi

quốc gia. Nó là điều kiện, cơ sơ, nền tảng để

phát triển các ngành kinh tế - xã hội như:

công nghiệp, xây dựng, du lịch, dịch vụ...

Trong những năm trước đây để ghi nhận, mô

tả và quản lý tài nguyên thiên thiên, sự phân

bổ đô thị, phân bổ dân cư, phân bổ sản

xuất,… người ta sử dụng hệ thống bản đồ địa

lý, bản đồ chuyên đề, bản đồ dải thửa,… được

vẽ trên giấy cùng các bảng biểu thống kê

được đo vẽ thủ công. Các loại bản đồ này

mức độ sử dụng còn hạn chế do độ chính xác

không cao, nội dung không phong phú, khó

khăn cho việc lưu trữ, nhân bản, bảo quản,

cập nhật và chỉnh sửa [2].

Song song với mỗi giai đoạn phát triển của xã

hội loài người, và các ngành khoa học nói

chung và ngành trắc địa nói riêng cũng có

những bước phát triển rõ rệt. Ngày nay,

những thành tựu to lớn của nhiều ngành như

toán học, địa lý học, kỹ thuật điện, tin học,…

đã được ứng dụng vào ngành trắc địa bản đồ.

Công nghệ đo vẽ bằng máy toàn đạc điện tử

ra đời đã tạo nên một bước phát triển mới

giúp cho việc thành lập bản đồ được thực hiện

nhanh chóng và có độ chính xác cao, đáp ứng

được cho bản đồ ở mọi tỷ lệ, mang lại hiệu

quả kinh tế cao. Chính vì vậy mà công nghệ

* Tel:

đo vẽ bằng máy toàn đạc điện tử hiện nay

đang dần trở thành công nghệ chính trong

công tác đo vẽ thành lập bản đồ [5].

Bản đồ địa chính là tài liệu cơ bản của hồ sơ

địa chính, mang tính pháp lý cao phục vụ chặt

chẽ quản lý đất đai đến từng thửa đất, từng

chủ sử dụng đất. Bản đồ địa chính khác với

bản đồ chuyên ngành thông thường ở chỗ bản

đồ địa chính có tỷ lệ lớn và phạm vi rộng

khắp mọi nơi trên toàn quốc. Bản đồ địa

chính thường xuyên được cập nhật những

thay đổi hợp pháp của pháp luật đất đai, có

thể cập nhật hàng ngày hoặc cập nhật theo

định kỳ. Hiện nay ở hầu hết các quốc gia trên

thế giới, người ta hướng tới việc xây dựng

bản đồ địa chính đa chức năng. Vì vậy, bản

đồ địa chính còn có tính chất của bản đồ địa

chính cơ bản quốc gia [1].

Với tính chất hết sức quan trọng của hệ thống

bản đồ địa chính, tỉnh Tuyên Quang đã tiến

hành xây dựng hệ thống bản đồ địa chính cho

các địa phương trên địa bàn tỉnh trong đó có

xã Chi Thiết huyện Sơn Dương. Để xây dựng

bản đồ địa chính theo hệ toạ độ nhà nước cho

xã thì chúng ta cần phải xây dựng lưới khống

chế đo vẽ cho khu vực đo. Do vậy, việc “Ứng

dụng công nghệ tin học và máy toàn đạc

điện tử xây dựng lưới khống chế đo vẽ phục

vụ công tác thành lập bản đồ địa chính tại

xã Chi Thiết, Sơn Dương, Tuyên Quang” là

công việc hết sức cần thiết và quan trọng


124

nhằm mục đích nâng cao chất lượng và yêu

cầu về độ chính xác đo vẽ.

VẬT LIỆU, PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

Vật liệu nghiên cứu

- Máy toàn đạc điện tử TOPCON GTS 230N

phục vụ đo đạc lưới khống chế

- Thu thập các bản đồ số có sẵn: Bản đồ địa

hình, bản đồ địa giới 364, bản đồ hiện trạng,..

- Thu thập số liệu các điểm khống chế hạng

cao có sẵn trong khu đo.

- Sử dụng các phần mềm trong biên tập, xử lý

số liệu: phần mềm trút dữ liệu T-CON; phần

mềm bình sai PickNet.

Phương pháp nghiên cứu

- Điều tra cơ bản (thu thập tài liệu, số liệu, các bản đồ hiện có,…)

- Công tác ngoại nghiệp [5]:

+ Khảo sát thực địa kết hợp với bản đồ địa giới hành chính xác định ranh giới khu đo.

+ Dựa vào các điểm địa chính để thành lập lưới đo vẽ.

+ Chọn điểm, chôn mốc thông hướng.

+ Đo lưới kinh vĩ (đo góc, cạnh) bằng máy toàn đạc điên tử

- Công tác nội nghiệp [5]:

+ Kiểm tra đánh giá các kết quả đo và bản vẽ sơ họa bằng cách thống kê toàn bộ số liệu đo và số liệu gốc, phân tích và xử lý thông tin.

+ Trút số liệu đo từ máy toàn đạc điên tử vào máy tính, tiến hành xử lý số liệu để bình sai lưới kinh vĩ.

KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU

Điều tra cơ bản

Chi Thiết là một xã nằm ở phía Nam của

huyện Sơn Dương, cách trung tâm huyện

30km và cách thị xã Tuyên Quang 50km, có

vị trí khá thuận lợi cho phát triển kinh tế xã

hội. Vị trí địa lý của xã Chi Thiết giáp ranh

với các xã sau: phía Bắc giáp xã Văn Phú;

phía Đông giáp xã Đông Lợi và Núi Lịch;

phía Tây giáp xã Hồng Lạc và phía Nam giáp

xã Hào Phú.

Thành lập lưới khống chế đo vẽ

Công tác chuẩn bị :

- Thu thập tài liệu: Tiến hành thu thập số liệu,

tài liệu từ UBND xã, phòng TN&MT, sở

TN&MT chúng tôi có được các kết qủa sau

(bảng 1, 2).

- Khảo sát khu đo, thiết kế sơ bộ lưới kinh vĩ:

Sử dụng bản đồ địa hình 1:10.000 làm bản đồ

nền để thiết kế sơ bộ lưới khống chế đo vẽ.

Để đảm bảo bảo mật độ cũng như phân bố

đều của các điểm toạ độ lưới kinh vĩ cấp 1

đáp ứng cho việc phát triển lưới kinh vĩ cấp 2,

các điểm cọc phụ, ta thiết kế lưới theo dạng

đường chuyền phù hợp, đường chuyền khép

kín. Khu đo được bố trí 128 điểm lưới kinh vĩ

cấp 1 tạo thành 16 tuyến đường chuyền, điểm

khởi tính cho tuyến đường chuyền là 06 điểm

địa chính trong khu đo.

Sơ đồ các tuyến của lưới đường chuyền thể

hiện ở bảng 3.

Bảng 1: Các loại bản đồ hiện có trên địa bàn xã

STT Tên bản đồ Tỉ lệ Năm đo vẽ

1 Bản đồ giải thửa 299 1:1000; 1:500 1985

2 BĐ ĐGHC 364 1:50.000 1994

3 Bản đồ địa hình 1:10.000 2004

4 Bản đồ hiện trạng sử dụng đất 1:10.000 2005

Bảng 2: Hệ thống các điểm trắc địa hạng cao đã có trong địa bàn xã

STT Tên điểm Tọa độ

Xm Ym

1 SD- 157 2387872.100 426922.876

2 SD-156 2387440.331 426756.678

3 SD-153 2388275.075 428239.686

4 SD-152 2388086.112 428713.861

5 SD-151 2386851.239 428076.687

6 SD-150 2387437.201 428174.667


125

Bảng 3: Thống kê các tuyến đường chuyền

STT Sơ đồ các tuyến đường chuyền

1 SD-150_SD151_ SD152_ SD153_1K01_1K02_1K03_1K04_1K05_1K06

2 SD-150_SD152_ SD153_1K07_1K08_1K09_1K10_1K11_1K12_1K13_1K14

3 SD-152_SD-153_1K15_1K16_1K17_1K18_1K19_1K20_1K21_1K22_1K23_1K24_1K25_1K26_

1K31_1K32_1K33_1K34_1K35_1K36_1K37_SD-157_SD-156

4 SD-152_SD-153_1K15_1K16_1K17_1K30_1K29_1K28_1K27_1K26_1K25_1K24_1K23_1K22_ 1K21_1K20_1K39_1K38_SD-157

5 SD-152_SD-153_1K15_1K16_1K17_1K18_1K19_1K20_1K40_1K41_1K42_1K43_1K44_1K45_ SD-157_SD-156


SD-157_SD-156


1K49_1K48_1K47_1K46_SD-157_SD-156

8 SD-150_SD-151_1K63_1K62_1K61_1K64_1K65_1K66_1K67_1K68_1K69_1K70_1K71_1K78_ 1K79_1K80_1K81_1K82_SD-156_SD-157

9 SD-150_SD-151_1K63_1K62_1K61_1K64_1K65_1K66_1K67_1K77_1K76_1K75_1K74_1K73_ 1K72_1K71_1K78_1K79_1K80_1K81_1K82_SD-156_SD-157

10 SD-157_SD-156_1K82_1K81_1K83_1K84_1K85_1K86_1K87_1K88_1K89_1K90_1K91_SD-

157_SD-156


1K45_SD-157_SD-156

12 SD-150_SD-151_1K63_1K62_1K61_1K64_1K65_1K66_1K67_1K77_1K76_1K75_1K74_1K73_ 1K120_1K121_1K122_1K123_1K124_1K125_1K85_1K84_1K83_1K81_1K82_SD-156_SD-157

13 SD-156_SD-157_1K45_1K44_1K43_1K42_1K41_1K40_1K20_1K19_1K18_1K17_1K16_1K126_ 1K127_1K128_1K114_1K115_1K116_1K117_1K96_1K95_1K94_1K93_SD-153_SD-152


1K127_1K128_1K114_1K115_1K116_1K117_1K96_1K97_1K98_1K118_1K119_SD-152_SD-153

15

SD-156_SD-157_1K45_1K44_1K43_1K42_1K41_1K40_1K20_1K19_1K18_1K17_1K16_1K126_

1K127_1K128_1K114_1K113_1K108_1K107_1K106_1K105_1K111_1K110_1K112_1K101_1K100_1K99_1K98_1K118_1K119_SD-152_SD-153

16

SD-156_SD-157_1K45_1K44_1K43_1K42_1K41_1K40_1K20_1K19_1K18_1K17_1K16_1K126_

1K127_1K128_1K114_1K113_1K108_1K109_1K110_1K111_1K105_1K104_1K103_1K102_1K1

01_1K100_1K99_1K98_1K118_1K119_SD-152_SD-153

Các điểm lưới kinh vĩ phải được bố trí đều nhau trong khu vực đo vẽ sao cho một trạm máy có

thể đo được nhiều điểm chi tiết nhất. Chỉ tiêu kĩ thuật của lưới phải đảm bảo theo đúng quy phạm

đo vẽ thành lập bản đồ địa chính do Bộ Tài nguyên & Môi trường ban hành (bảng 4) [3][4][6].

Bảng 4: Chỉ tiêu kĩ thuật đường chuyền kinh vĩ cấp I, II

STT Yếu tố lưới đường chuyền kinh vĩ Chỉ tiêu kỹ thuật

Cấp 1 Cấp 2

1 - Chiều dài đường chuyền không lớn hơn 2000m 1000m

2 - Số cạnh nhiều nhất 15 cạnh. 15 cạnh.

3 - Số cạnh từ điểm gốc đến điểm nút hoặc giữa 2 nút 10 cạnh. 10 cạnh.

4 - Chiều dài cạnh đường chuyền dài nhất không quá 400 m. 400 m.

4 - Chiều dài cạnh đường chuyền không ngắn nhất 20 m. 5 m.

5 - Sai số trung phương đo góc không lớn hơn 15'' 15''

6 - Sai số trung phương đo cạnh sau bình sai không lớn hơn 0.015 m. 0.015 m.

7 - Sai số khép góc giới hạn trong đường chuyền 30'' √ n. 30'' √ n.

8 - Sai số khép giới hạn đường chuyền fs/[s] không lớn hơn 1/ 4000 1/ 2000

9

- Số lần đo góc trong đường chuyền

+ Đối với máy có độ chính xác đo góc từ 1" đến 5 "

+ Đối với máy có độ chính xác đo góc trên 5" đến 10"

1

2

1

2

10 - Số lần đo cạnh trong đường chuyền 2 2


126

Công tác ngoại nghiệp

- Chọn điểm, chôn mốc và thông hướng:

Trong quá trình khảo sát và chôn mốc ngoài

thực địa, ta chọn 6 điểm địa chính gốc, 128

điểm lưới, 146 cạnh đo, 162 góc đo.

- Đo các yếu tố cơ bản của lưới: Sau khi chôn

mốc, thông hướng xong ta tiến hành đo các

yếu tố cơ bản của lưới.

* Đo góc: Dùng máy toàn đạc điện tử

TOPCON GTS 230N để đo góc trong lưới

khống chế đo vẽ. Sai số kép trong đường

chuyền không vượt quá đại lượng: fb=2mbn

[3][4][5][6]. Trong đó:

mb : Là sai số trung phương đo góc

n : Là số góc đo

Kết quả đo góc thể hiện ở bảng sau:

Bảng 5: Kết quả đo góc của lưới khống chế

STT Ký hiệu góc

Góc đo Trái Giữa Phải

1 SD-152 SD-153 1K01 109050’20”

2 SD-153 1K01 1K02 96058’38”

3 1K01 1K02 1K03 175010’32”

4 1K02 1K03 1K04 189006’22”

5 1K03 1K04 1K05 228046’11”

6 1K04 1K05 1K06 191020’14”

7 1K05 1K06 1K07 179044’23”

8 1K08 1K07 1K06 193010’45”

.. .. .. .. ..

* Đo cạnh: Dùng máy toàn đạc điện tử

TOPCON GTS 230N để đo cạnh lưới khống

chế đo vẽ. Chỉ tiêu kỹ thuật của cạnh như sau

[3][4][5][6]:

+ Chiều dài cạnh đường chuyền không quá

400m.

+ Chiều dài 2 cạnh đường chuyền không

chênh lệch quá 2.5 lần.

+ Đối với đường chuyền có điểm nút, chiều

dài lớn nhất và số cạnh lớn nhất giữa điểm

gốc với điểm nút và các điểm nút phải nhỏ

hơn 2/3 chiều dài và số cạnh của đường

chuyền đơn.

+ Cạnh lưới đường chuyền được đo 2 lần,

chênh lệch kết quả giữa các lần đo 2a (a là

hằng số của máy). Sai số trung phương trong

cạnh đường chuyền không lớn hơn 0.015m.

Kết quả đo cạnh thể hiện ở bảng 6.

Bảng 6: Kết quả đo cạnh của lưới

STT Ký hiệu cạnh Cạnh đo

(m) Điểm 1 Điểm 2

1 SD-153 1K01 58.241

2 1K01 1K02 120.967

3 1K02 1K03 62.433

4 1K03 1K04 86.652

5 1K04 1K05 212.555

6 1K05 1K06 225.865

7 1K06 SD-151 189.910

.. .. .. ..

Công tác nội nghiệp

- Tổ chức file số liệu bình sai: Sau khi đo

xong các yếu tố cơ bản của lưới tiến hành

nhập số liệu đo vào máy tính. Khi số liệu đo

được xử lý xong sẽ được soạn thảo bằng

Notepad với 3 file dữ liệu D1.dat; D2.dat và

D3.dat. Kết quả được thể hiện hình 1:

Hình 1: Kết quả tổ chức File số liệu đo lưới khống chế


127

Sau đó tiến hành bình sai lưới khống chế đo vẽ bằng phần mềm PickNet. Như vậy ta đã kết thúc

quá trình bình sai lưới khống chế. Kết quả bình sai được thể hiện như hình 2:

Hình 2: Kết quả bình sai lưới khống chế

Hình 3: Sơ đồ lưới khống chế xã Chi Thiết, Sơn Dương, Tuyên Quang


128

Kết quả đánh giá độ chính xác của lưới khống chế đo vẽ như sau:

1. Tổng số điểm: 134

2. Số điểm gốc: 6

3. Số điểm mới lập: 128

4. Số lượng góc đo: 162

5. Số lượng cạnh đo: 146

6. Hệ số k: 0.9999

* Kết quả đánh giá độ chính xác lưới D1:

+ Sai số trọng số đơn vị M = 4.51"

+ Điểm yếu nhất (1K05) mp = .004 (m)

+ Chiều dài cạnh yếu: (SD-153_1K01) ms/s =

1/37700

+ Phương vị cạnh yếu: (SD-153_1K01) ma = 3.71"




+ Chiều dài cạnh yếu: (1K10 _1K09) ms/s =

1/34600

+ Phương vị cạnh yếu: (1K14 _SD-150) ma = 8.72"




+ Chiều dài cạnh yếu: (1K96 _1K117) ms/s =

1/33100

+ Phương vị cạnh yếu: (1K32 _1K31) ma = 4.11"

Sơ đồ lưới khống chế đo vẽ xã Chi Thiết được thể hiện qua hình 3.

KẾT LUẬN

Như vậy, kết quả thiết kế và thi công lưới

đường chuyền kinh vĩ dựa trên 6 điểm địa chínH (SD-157_SD-156_SD-153_SD-

152_SD-151_SD-150) được chọn làm điểm khởi tính đã xây dựng thêm 128 điểm lưới

khống chế được chia thành 16 tuyến đường chuyền kinh vĩ cấp I (trong đó: tổng số cạnh

đường chuyền là 146, tổng số góc đường chuyền là 162) đảm bảo yêu cầu chất lượng,

độ chính xác cao, lưới chặt chẽ và đủ điều kiện để tiến hành đo vẽ chi tiết thành lập bản

đồ địa chính xã Chi Thiết, huyện Sơn Dương, tỉnh Tuyên Quang.

TÀI LIỆU THAM KHẢO 1. Luật đất đai 2003, Nhà xuất bản chính trị quốc

gia, Hà Nội.

2. Lê Văn Thơ (2009), Bài giảng bản đồ địa

chính - Đại Học Nông Lâm Thái Nguyên.

3. Quy phạm thành lập bản đồ địa chính tỷ lệ

1:200, 1:500, 1:1000, 1:2000, 1:5000 và 1:10000 –

của Bộ Tài Nguyên và Môi Trường, năm 2008.

4. Quy phạm lưới đường chuyền và tam giác đo

cạnh – Cục ĐĐBĐ Nhà nước, 1982.

5. Vũ Thị Thanh Thuỷ (2008), Bài giảng trắc địa

II - Đại Học Nông Lâm Thái Nguyên.

6. Thông tư số 06/2009/TT- Quy định về quy

chuẩn kỹ thuật quốc gia về xây dựng lưới toạ độ

của Bộ Tài Nguyên và Môi Trường.

SUMMARY

SETTING UP DRAWING CONTROL NETWORK FOR CADASTRAL MAP

CREATION IN CHI THIET COMMUNE, SON DUONG DISTRICT,

TUYEN QUANG PROVINCE BY INFORMATIC TECHNOLOGY

AND TOTAL STATION ELECTRONICS

Nguyen Ngọc Anh, Phan Dinh Binh*

College of Agriculrure and Forestry - TNU

A study on setting up drawing control network for cadastral map creation in commune level by

informatics technology and total station electronic was conducted in Chi Thiet commune, Son

Duong district, Tuyen Quang province. The result shown that, from 6 cadastral starting points (SD-

157_SD-156_SD-153_SD-152_SD-151_SD-150), there are 128 added drawing control network points

were built and were divided in to 16 I level theodolite angles. In which, there are 146 lines and 162

angles meeting requested standard and conditions for setting up detail cadastral map of Chi Thiet

commune, Son Duong district, Tuyen Quang province.

Keywords: theodolite angles, total station electronic, adjustment, cadastral map Ngày nhận bài:15/4/2014; Ngày phản biện:29/4/2014; Ngày duyệt đăng: 25/8/2014

Phản biện khoa học: TS. Lê Văn Thơ – Trường Đại học Nông Lâm – ĐHTN

* Tel:

Nguyễn Mạnh Đức Tạp chí KHOA HỌC & CÔNG NGHỆ 122(08): 129 - 135

129

ỨNG DỤNG MẪU THIẾT KẾ XÂY DỰNG MÔ HÌNH

GIẢI MỘT SỐ BÀI TOÁN HỒI QUY

Nguyễn Mạnh Đức*

Trường Đại học Sư phạm – ĐH Thái Nguyên TÓM TẮT

Bài toán hồi quy được sử dụng nhiều trong khoa học kỹ thuật, kinh tế-xã hội… phục vụ cho các

công việc như phân tích xu hướng tiến triển của các các hiện tượng, tính toán tối ưu hóa, công tác

dự báo... Trong công nghệ phần mềm, mẫu thiết kế là một giải pháp tổng thể cho các vấn đề chung

trong thiết kế phần mềm. Trong bài báo này chúng tôi sẽ xây dựng và thiết kế mô hình giải các bài

toán hồi quy theo các mẫu thiết kế mà Gamma đã đề xuất. Từ đó có một cái nhìn sâu sắc hơn một

số mẫu thiết kế, cũng như tìm hiểu một số tính năng mới của ngôn ngữ C# làm cho dễ dàng hơn

trong thiết kế phần mềm theo hướng đối tượng.

Từ khóa: Các mẫu thiết kế, mẫu thiết kế chiến lược, ngôn ngữ mô hình hóa thống nhất, bài toán

hồi quy tuyến tính, bài toán hồi quy phi tuyến, khách hàng

GIỚI THIỆU*

Trong công nghệ phần mềm, một mẫu thiết kế

(design pattern) là một giải pháp tổng thể cho

các vấn đề chung trong thiết kế phần mềm.

Một mẫu thiết kế không phải là một thiết kế

hoàn thiện để mà có thể được chuyển đổi trực

tiếp thành mã, nó chỉ là một khung sườn mô

tả cách giải quyết một vấn đề mà có thể được

dùng lại trong nhiều tình huống khác nhau. Các

mẫu thiết kế hướng đối tượng thường cho thấy

mối quan hệ và sự tương tác giữa các lớp hay

các đối tượng, mà không cần chỉ rõ các lớp hay

đối tượng của từng ứng dụng cụ thể [1].

Các mẫu thiết kế có thể giúp tăng tốc quá

trình phát triển phần mềm bằng cách cung cấp

các mẫu hình phát triển đã được chứng thực

và kiểm chứng. Nó cung cấp các giải pháp

chung, được viết tài liệu dưới một định dạng

mà không gắn liền với một vấn đề cụ thể nào.

Các mẫu thiết kế cho phép các nhà phát triển

giao tiếp với nhau dùng các tên dễ hiểu được

dùng rộng rãi để đặt cho các đối tượng tương

tác của phần mềm [4, 5].

Mục đích các công việc của chúng tôi ở

đây là xây dựng và thiết kế mô hình giải một

số bài toán hồi quy theo mẫu thiết kế mà

Gamma đã đề xuất. Từ đó có một cái nhìn sâu

sắc hơn về một số mẫu thiết kế có thể được

* Tel: 0915 564 249; Email: [email protected]

thực hiện trong C#, và tìm hiểu xem các tính

năng mới của ngôn ngữ trong thực tế, làm cho

nó dễ dàng hơn trong thiết kế phần mềm

theo hướng đối tượng.

Sau phần giới thiệu, phần 2 sẽ xem xét mẫu

thiết kế Chiến lược (Strategy) do Gamma và

cộng sự đã đề xuất [1]; Phần 3 sẽ nêu ra một

số bài toán hồi quy được quan tâm; Phần 4 là

một đề xuất mới về việc xây dựng và thiết kế

một mô hình giải các bài toán hồi quy theo

mẫu thiết kế; Cuối cùng phần 5 sẽ bao gồm

một số nhận xét, kết luận và các công việc

trong tương lai.

MẪU THIẾT KẾ CHIẾN LƯỢC

(STRATEGY PATTERN):

Mẫu Strategy được định nghĩa là một họ các

thuật toán, đóng gói các thuật toán liên quan

và làm chúng hoán đổi cho nhau, điều này

cho phép lựa chọn các thuật toán thay đổi độc

lập với khách hàng sử dụng nó và thay đổi

theo thời gian. Việc xây dựng các mẫu

Strategy là để đóng gói một số lượng chiến

lược trong một mô-đun duy nhất và cung cấp

một giao diện đơn giản cho phép các khách

hàng lựa chọn giữa các chiến lược [1].

Cấu trúc của mẫu Strategy như trên hình 1,

trong đó:

Strategy: Định nghĩa giao diện (hay lớp trừu

tượng) cho tất cả các lớp thể hiện giải thuật.


130

Trong quá trình khởi tạo đối tượng để có thể

thêm dữ liệu từ trong Context.

ConcreteStrategy: Là các hiện thực của giao

diện Strategy để thể hiện một giải thuật cụ thể.

Context: Tại thời điểm biên dịch chỉ sử dụng

đối tượng kiểu Strategy khi xác định giải

thuật cho vấn đề cần xử lý; Tại thời điểm thực

thi được cung cấp một đối tượng giải thuật cụ

thể thay thế cho đối tượng Strategy.

Mẫu Strategy có thể được áp dụng trong

những trường hợp sau [1]:

Nhiều lớp liên quan chỉ khác nhau ở cách xử

lý yêu cầu. Với một lựa chọn trong những

cách xử lý theo mẫu Strategy giúp ta thực

hiện trách nhiệm của một lớp.

Có nhiều cách thực hiện cùng một thuật toán.

Phải cho khách hàng khả năng lựa chọn cách

ưu việt nhất trong sử dụng tài nguyên và thời

gian. Nên dùng Strategy khi các thuật toán

này được thể hiện như môt cơ cấu lớp của các

thuật toán. Thuật toán cần phải được che dấu

cả về dữ liệu và cấu trúc đối với các Client.

Dùng Strategy để thay thế việc công khai hoá

những cấu trúc dữ liệu phức tạp, đặc thù cho

thuật toán. Khách hàng định nghĩa nhiều cách

xử lý khác nhau và những cách xử lý này có

thể coi như các câu lệnh rẽ nhánh (if- then-

elseif, switch) trong phương thức, thay vì

dùng các cấu trúc điều kiện ta sẽ dùng các lớp

Strategy cài đặt riêng cho từng nhánh.

Trong [6] chúng tôi đã cài đặt Strategy

Pattern bằng ngôn ngữ C# [2, 3, 7]. Các đoạn

mã ở đó đã minh chứng cho mô hình

Strategy, sự đóng gói chức năng hình thức

của một đối tượng được thực hiện trong C#

dựa vào cấu trúc của mẫu Strategy như trong

hình 1. Trong các phần sau chúng tôi sẽ đề

xuất xây dựng và thiết kế mô hình áp dụng

giải quyết bài toán hồi quy theo Strategy

Pattern.

BÀI TOÁN HỒI QUY

Các bài toán hồi quy được sử dụng trong

nhiều lĩnh vực. Sau đây chúng ta xét một

dạng bài toán hồi quy tuyến tính và phi tuyến

tính hay được sử dụng nhất.

Bài toán hồi quy tuyến tính

Mô hình hồi quy tuyến tính bội có dạng như

sau [8]:

iinn2i21i10i uXXXY (1)

trong đó: ui là các biến ngẫu nhiên không

tương quan có kỳ vọng bằng 0 và phương sai

không đổi 2; 0, 1, 2, ... , n là các tham số

cần ước lượng.

Các ước lượng n10ˆ,...,ˆ,ˆ của 0, 1, 2, ...,

n được xác định bằng phương pháp bình

phương tối thiểu. Ngoài việc ước lượng, nếu

muốn tìm khoảng tin cậy của các tham số hay

tiến hành kiểm định, ta phải giả thiết thêm các

biến ngẫu nhiên có phân phối chuẩn ui N(0,

2) [8].

Hình 1: Cấu trúc mẫu Strategy [1]


131

Một số bài toán hồi quy phi tuyến

Sau đây ta xét một số dạng hồi quy phi tuyến

điển hình rất hay được sử dụng trong khoa

học kỹ thuật, kinh tế-xã hội, khoa học dự báo,

sinh học... Các dạng bài toán này đều có thể

đưa được về dạng hồi quy tuyến tính [8, 9].

Bài toán hồi quy phi tuyến dạng mũ (hàm

Cobb Douglas)

Mô hình hồi quy mũ có dạng :

yi = b0 Xi1b1 Xi2

b2 … Xinbn (2)

Để xác định các tham số bi (i = 0,1, ..., n) từ

các số liệu thu thập, ta chuyển về dạng bài

toán hồi quy bội bằng cách logarit tự nhiên

hai vế (2), đặt Y = lnyi, b’ = lnb0, Xi = lnxi (i =

1 .. n), thì được bài toán tuyến tính bội Y = b’

+ b1X1 + b2X2 + ... + bnXn.

Bài toán Cobb Douglas tổng quát

Mô hình Cobb Douglas tổng quát có dạng:

)()(1

txaetYm

i

i

bt i

(3)

Trong đó : a, b, i > 0, i = 1 .. m

t là biến thời gian (t = 1, 2, ...); xi(t) là các

nhân tố sản xuất; Y(t) là các kết quả sản xuất.

Để xác định các hệ số a, b, i, ta logarit tự

nhiên hai vế (3) và biến đổi như sau:

lnY = lna + bt + 1lnx1 + ... + m-1lnxm-1 +

mlnxm = lna + bt + 1lnx1 + ... + m-1lnxm-1 +

(1- 1 - ... - m-1)lnxm.

Hay: lnY - lnxm = lna + bt + 1(lnx1 - lnxm) +

1(lnx2 - lnxm) +...+ m-1(lnxm-1 - lnxm)

ln(Y/xm) = lna + bt + 1ln(x1/xm) +

2ln(x2/xm) + ... + m-1ln(xm-1/xm).

Đặt: ln(Y/xm) = g; lna = k; ln(xi/xm) = Zi, ta sẽ

có bài toán hồi quy tuyến tính: g = k + bt +

z11 + z22 + ... + zm-1m-1.

Hồi quy đa thức

Hàm hồi quy đa thức có dạng: y = a0 + a1t1 +

a2t2 + ... + antn (4)

Trong đó các ai (i = 0, 1 ... n ) là các hằng số

cần xác định, t là biến thời gian.

Để xác định các ai (i=0 ... n) từ số liệu thực

nghiệm ta đưa (4) về bài toán hồi quy tuyến

tính bằng phép đổi biến: x1 = t, x2 = t2 , ... , xn

= tn, từ đó ta có được bài toán hồi quy tuyến

tính bội.

Nhiều bài toán hồi quy phi tuyến khác có thể

được giải bằng cách chuyển về bài toán hồi quy

tuyến tính mà vẫn đảm bảo tính chính xác [8].

Phương pháp giải một số bài toán hồi quy

phi tuyến

Trong phần trên chúng ta đã đưa ra một số

dạng trong lớp bài toán hồi quy phi tuyến, để

giải các bài toán đó chúng ta có thể chuyển

chúng về dạng bài toán hồi quy tuyến tính, cụ

thể thực hiện các bước như sau:

Tuyến tính hoá bài toán phi tuyến: Chuyển dữ

liệu của bài toán phi tuyến về dạng áp dụng

được cho bài toán tuyến tính.

Giải bài toán hồi quy tuyến tính với dữ liệu

của bài toán phi tuyến đã được chuyển đổi

phù hợp.

Trả lại các thông số cho bài toán hồi quy

phi tuyến.

Trong phần tiếp theo chúng tôi sẽ đề xuất mô

hình giải các bài toán hồi quy như đã trình

bày ở trên theo mẫu thiết kế Strategy.

THIÊT KẾ MÔ HÌNH GIẢI MỘT SỐ BÀI

TOÁN HỒI QUY THEO MẪU THIẾT KẾ

Mô hình giải các bài toán hồi quy theo mẫu

Chiến lược trong ngôn ngữ C# được chúng tôi

thiết kế như trên hình vẽ 2. Trong đó:

IRegression là giao diện (interface) xác định

các dịch vụ phục vụ cho việc giải các bài toán

hồi quy tuyến tính theo yêu cầu.

Linear_Regression là lớp thực thi của giao

diện IRegression, các phương thức đã khai

báo trong IRegression sẽ được thực hiện trong

lớp này.

NonLine_Regressioni (ở đây i = 1 .. 3): là

các lớp con, được kế thừa từ

Linear_Regression, mỗi lớp con này sẽ thực

m

i

i

1

1


132

hiện việc giải một bài toán hồi quy phi tuyến

tính theo yêu cầu.

Context: Tại thời điểm biên dịch chỉ sử dụng

đối tượng kiểu IRegression xác định giải thuật

cho vấn đề cần giải bài toán hồi quy; Tại thời

điểm thực thi được cung cấp một đối tượng

giải thuật cụ thể thay thế cho đối tượng

IRegression để giải một bài toán hồi quy phi

tuyến cụ thể.

Các phương thức trong giao diện được khai

báo như sau:

interface IRegression

void INPUT_DATA();

void DISPLAY();

void EDIT_DATA();

void GET_DATA();

void TRANSLATE();

void SLOVE();

void TEST();

Phần thân của chúng sẽ được định nghĩa trong

lớp Linear_Regression, trong đó:

void INPUT_DATA(): Nhập dữ liệu cho

bài toán;

void DISPLAY(): Hiển thị các thông

cũng như kết quả xử lý;

void EDIT_DATA(): Sửa dữ liệu khi cần;

void GET_DATA(): Lấy dữ liệu từ tệp

cho bài toán;

void TRANSLATE(): Chuyển đổi dữ liệu

cho bài toán;

void SLOVE(): Giải bài toán hồi quy

tuyến tính;

void TEST(): Kiểm định các giả thuyết…

Việc thực thi các phương thức của

interface IRegression được thực

hiện trong lớp Linear_Regression để

giải bài toán hồi quy tuyến tính được xác định

như sau:

class Linear_Regression :

IRegression

Hình 2: Biểu đồ UML của mô hình bài toán


133

public void INPUT_DATA()

...//Nhập dữ liệu

public void DISPLAY()

...//Hiển thị t.tin

public void EDIT_DATA()

... //Sửa dữ liệu

public void GET_DATA()

...//Đọc dữ liệu từ tệp

public virtual void

TRANSLATE()

...//Chuyển dữ liệu

public virtual void SLOVE()

...//Giải bài toán HQTT

public virtual void TEST()

...//Kiểm thử bài toán

Cần chú ý rằng các phương thức

TRANSLATE(), SLOVE(), TEST()

phải là ảo (virtual) vì chúng cần phải được

ghi đè trong các lớp hậu duệ (kế thừa) của lớp

Linear_Regression để xử lý cho các bài

toán hồi quy phi tuyến.

Các lớp NonLine_Regressioni (i=1..3)

được cài đặt như sau:

class NonLinear_Regressioni :

Linear_Regression

public override void

TRANSLATE() ...


TEST() ...


SLOVE()

TRANSLATE();

base.SLOVE();

Trong đó phương thức TRANSLATE()để

biến đổi dữ liệu bài toán phi tuyến thành dữ

liệu cho bài toán tuyến tính, TEST() để kiểm

thử cho bài toán, phương thức SLOVE() sẽ gọi

thức TRANSLATE()để lấy dữ liêu phù hợp

cho bài toán tuyến tính, rồi gọi phương thức

SLOVE() ở lớp cơ sở của chúng.

Lớp NonLine_Regression1 để giải bài

toán hồi quy dạng mũ, lớp

NonLine_Regression2 để giải bài toán

Cobb Douglas tổng quát, lớp

NonLine_Regression3 để giải bài toán

hồi quy đa thức. Trong các lớp này các tên

của các phương thức là giống nhau, nhưng

nội dung của chúng là khác nhau tùy thuộc

vào mỗi bài toán.

Lớp context được cài đặt như sau:

class Context

IRegression ihq;

public Context(IRegression

ihq)

this.ihq = ihq;

public void

ContextInterface()

this.ihq.GET_DATA();

this.ihq.SLOVE();

this.ihq.TEST();

...//các thành phần khác

Khi đó một lớp Client với hàm Main có

thể dễ dàng gọi các đối tượng cần thiết cho


134

từng loại bài toán theo mẫu thiết kế Strategy

như sau:

class Client

static void Main(string[]

args)

Context hqtt = new

Context(new

Linear_Regression());

hqtt.ContextInterface();

Context hqpt1 = new

Context(new

NonLinear_Regression1());

hqpt1.ContextInterface();

Context hqpt2 = new

Context(new



Context hqpt3 = new

Context(new



Mô hình được thiết kế như vậy có ưu điểm:

Các khách hàng có thể gọi tới bài toán cần

thiết thông qua các phương thức của lớp

context, mà không cần biết tới các chi tiết

cụ thể của chúng; Việc thay đổi các chi tiết

của giải thuật giải các bài toán được thực hiện

theo yêu cầu của các lớp con cụ thể, điều đó

sẽ làm dễ dàng cho việc mở rộng phát triển

các bài toán khác mà không ảnh hưởng tới

các module đã có của chương trình…

Chúng tôi đã cài đặt chương trình thử nghiệm

cho mô hình đã đề xuất trên, bước đầu đáp

ứng được một số các yêu cầu đã đặt ra và cho

các kết quả tính toán chính xác. Chương trình

có thể được mở rộng dễ dàng và thuận lợi cho

tích hợp vào các hệ thống khác.

NHẬN XÉT VÀ KẾT LUẬN

Trong công nghệ phần mềm, mẫu thiết kế là

một giải pháp tổng thể cho các vấn đề chung

trong thiết kế phần mềm. Ý tưởng sâu xa

của các mẫu thiết kế là để tiết kiệm tốt các

giải pháp thiết kế hướng đối tượng và việc tái

sử dụng chúng để giải quyết các vấn đề tương

tự trong những ngữ cảnh khác nhau. Trong

bài báo này, trên cơ sở của các nguyên lý thiết

kề phần mềm theo hướng đối tượng và các

mẫu thiết kế, chúng tôi đã đề xuất thiết kế mô

hình giải các bài toán hồi quy. Việc xây dựng

mô hình tính toán như vậy sẽ dễ dàng mở

rộng và phát triển mô hình, an toàn, nâng cao

khả năng sử dụng lại, thuận lợi cho việc tích

hợp các module chương trình vào các hệ

thống phần mềm khác...

Mô hình giải các bài toán hồi quy mà chúng

tôi đã xây dựng và thiết kế có các đặc điểm:

Tuân theo các nguyên lý thiết kế hướng đối

tượng dựa trên mẫu Strategy; Sự kế thừa giữa

các lớp được tận dụng tối đa phục vụ cho

việc tái sử dụng các module chương trình;

Quan hệ giữa các lớp ở mức tổng quát, thuận

lợi cho việc phát triển mở rộng của mô hình

để giải các bài toán hồi quy khác…

Trong tương lai chúng tôi sẽ xem xét, thực

hiện xây dựng và phát triển mô hình tính toán

kết hợp với các mẫu thiết kế khác để được

một hệ thống đa dụng và tốt hơn; Nghiên cứu

về việc làm mịn các mẫu thiết kế; Áp dụng

các mẫu và kết hợp chúng để giải quyết các

bài toán khác trong thực tế.

TÀI LIỆU THAM KHẢO 1. Gamma E., et. al, Elements of Reusable Object-

Oriented Software, Addison-Wesley. The PDF

conversion was made in February 2003.

2. Liberty J., Programming C#, 2nd Edition,

O’Reilly, ISBN: 0-596-00309-9, 2002.

3. MSDN, C# Language specification 17.

Attributes, Microsoft Corporation 2004.

4. Mathias Bartoll, Nori Ahari, Oliver C.Moldez,

Design patterns in C#, Mälardalen University

Västerås, Sweden. 2004.


135

5. Sherif M. Yacoub, H.H. Ammar, Pattern -Oriented

Analysis and Design: Composing Patterns to Design

Software Systems, Addison Wesley 2003.

6. Nguyen Manh Duc (2012), “Building some

design patterns in C#” Journal of science and

technology, Thainguyen University, volume 90

(02), p. 77-86.

7. Phạm Hữu Khang, Trần Tiến Dũng, C# 2005

Lập trình Hướng đối tượng, Nhà xuất bản Lao

động xã hội, 2008.

8. Nguyễn Cao Văn, Trần Thái Ninh, Lý thuyết

xác xuất và thống kê, Nhà xuất bản Khoa học và

kỹ thuật, 1996.

9. Nguyễn Mạnh Đức, Giáo trình tin học ứng

dụng, Nhà xuất bản Nông nghiệp, 2000.

SUMMARY

APPLYING DESIGN PATTERNS TO CONSTRUCT MODEL

SOLVE SOME REGRESSION PROBLEM

Nguyen Manh Duc*

College of Education - TNU

The problem of regression is widely used in scientific, technical, socio-economic... handle tasks

such as trend analysis of the evolution of the phenomenons, computational optimization,

forecasting... In software engineering, design patterns as a general solution to the common

problems in software design. In this article we will build and design the model solve regression

problems based on the designs that Gamma has proposed. From there take a deeper look at some

of the designs, as well as learn the new features of C# language makes it easier to design object-

oriented software.

Key words: Design Patterns, Strategy pattern, UML, Linear Regression Problem, NonLinear

Regression Problem, Client


Phản biện khoa học: TS. Vũ Vinh Quang – Trường Đại học Công nghệ Thông tin & Truyền thông - ĐHTN

* Tel: 0915 564 249; Email: [email protected]


136

Lê Thị Huyền Linh và Đtg Tạp chí KHOA HỌC & CÔNG NGHỆ 122(08): 137 - 141

137

ỨNG DỤNG NHẬN DẠNG NHIỄU TRÊN CƠ SỞ MẠNG NƠRON

CHO BÌNH PHẢN ỨNG KHUẤY TRỘN LIÊN TỤC

Lê Thị Huyền Linh*, Đặng Ngọc Trung Trường Đại học Kỹ thuật Công nghiệp - ĐH Thái Nguyên

TÓM TẮT Các đối tượng có trễ trong công nghiệp thường chịu tác động của nhiều loại nhiễu khác nhau, đặc

biệt là với các nhiễu phi tuyến bất định (không đo được). Một trong các đối tượng đó là bình phản

ứng khuấy trộn liên tục (Continuous Stirred Tank Reactor - CSTR). Trong bài báo đã triển khai và

xây dựng phương trình toán học của đối tượng CSTR về dạng phương trình trạng thái động học

như trong [3] và dựa vào phương pháp nhận dạng nhiễu trên cơ sở sử dụng mạng Nơron xuyên

tâm (Radial Basic Functions - RBF). Thông qua kết quả mô phỏng trên Matlab Simulik đã khẳng

định luật cập nhật trọng số giúp hệ thống ổn định và đảm bảo quá trình nhận dạng nhiễu được hội

tụ với độ chính xác bất kỳ.

Từ khoá: Mô hình điều khiển dự báo, có trễ, nhận dạng nhiễu, mạng nơron RBF, bình phản ứng

khuấy trộn liên tục

MỞ ĐẦU*

Để điều khiển các đối tượng có trễ thường

gặp trong các lĩnh vực công nghiệp đạt được

chất lượng mong muốn đòi hỏi chúng ta phải

nhận dạng được nhiễu, đặc biệt là các nhiễu

không đo được bởi sự tồn tại của hiệu ứng trễ

và các loại nhiễu trong công nghiệp thường

làm cho hệ thống bị ảnh hưởng xấu, thậm chí

trong nhiều trường hợp còn làm cho hệ thống

bị mất ổn định. Có thể kể đến các đối tượng

có trễ thường được biết đến trong công

nghiệp lọc dầu, hóa dầu, công nghiệp hóa

chất, công nghiệp thực phẩm, công nghiệp

giấy…[1...7]

Dựa vào phương pháp nhận dạng nhiễu trên

cơ sở sử dụng mạng Nơ ron RBF cho một lớp

đối tượng có trễ [3], bài báo này triển khai

ứng dụng cho đối tượng cụ thể là bình phản

ứng khuấy trộn liên tục CSTR. Mỗi khi nhiễu

tác động lên hệ thống sẽ được nhận dạng, bài

toán bù trừ ảnh hưởng của chúng sẽ được giải

quyết và bài toán tối ưu hóa trực tuyến cho

các hệ điều khiển MPC sẽ có tính thực thi cao

hơn. Áp dụng luật cập nhật trọng số Online đã

được phát biểu và chứng minh ở định lý trong

[3], ta dễ dàng thực thi và kiểm chứng để

nhận dạng được nhiễu với độ chính xác tùy ý.

* Tel: 0982 847826

CƠ SỞ LÝ THUYẾT NHẬN DẠNG NHIỄU

TRONG HỆ THỐNG CÓ TRỄ TRÊN CƠ

SỞ SỬ DỤNG MẠNG NƠRON RBF

Giả sử động học của đối tượng có trễ được

miêu tả bằng phương trình trong không gian

trạng thái:

( ) ( ) ( ) ( )t t u t τY AY B F Y (1)

Trong đó:

( )tY - đầu ra của đối tượng điều khiển

( )u t - tác động điều khiển, ax( ) mu t U

τ - thời gian trễ

,A B - các thông số đặc trưng cho động học

của đối tượng

11 12 1 1

1 2

0

; ;

( )

n

n n nn n

a a a b

a a a b f

A B F(Y)

Y

( )f Y - nhiễu không đo được là hàm phi

tuyến trơn, phụ thuộc vào trạng thái (state

depend disturbance) và biến đổi chậm

( ) 0f Y . Đây là dạng nhiễu thường gặp

nhiều trong các lĩnh vực công nghiệp [7].

Bài toán nhận dạng trên cơ sở sử dụng mạng

Nơ ron đã thu hút sự quan tâm của rất nhiều

tác giả [8 … 12]. Ở đây để giải bài toán nhận

dạng nhiễu đặt ra ở phần trên, chúng ta sẽ sử

dụng mô hình song song, trong đó nhiễu

( )f Y được xấp xỉ bằng mạng Nơron RBF.

ˆ ( )f Y - hàm đánh giá của ( )f Y trên cơ sở

mạng Nơron.


138

Tương tự như đối với (1), mô hình song song

biểu diễn bằng phương trình không gian trạng

thái: ˆ( ) ( ) ( ) ( )m m m m mt t u t τY A Y B F Y (2)

Với

ˆˆ; ; ; ( ) [0 0 ( )]m m mτ τ fA A B B F Y Y

Do hàm phi tuyến ( )f Y thỏa mãn các điều

kiện của định lý Stone – Weierstrass [8], vì

vậy sử dụng mạng Nơron RBF ta có thể xấp

xỉ với độ chính xác bất kỳ:

*

1

( ) ( ) εm

i i

i

f wY Y (3)

2

2

2

21

Cex

2( )

Cex

2

i

i

im

j

j j

p

p

Y -

Y

Y -

(4)

Đánh giá của hàm phi tuyến ˆ ( )f Y được biểu

diễn thông qua các hàm cơ sở và các trọng số

hiệu chỉnh ˆiw :

1

ˆ ˆ( ) ( )m

i i

i

f wY Y (5)

Để đánh giá được nhiễu đỏi hỏi phải xác định

luật hiệu chỉnh thích nghi các trọng số mạng

Nơron trong mô hình đảm bảo 0iw , đồng

thời đảm bảo cho hệ thống ổn định..

Định lý: Giả sử A là ma trận Hurwitz. Hệ

thống sẽ ổn định khi thỏa mãn đồng thời các

điều kiện sau đây :

max

min

2

0;

2ε( ) ;

( )

( ) ( ) . ( ),

n

t

n i

t τ

tr

w t u d

Q PU

PE

Q

P E Y

(6)

Định lý trên đây thiết lập điều kiện đủ để hệ

thống có miền ổn định toàn không gian trạng

thái chỉ trừ một vùng lân cận gốc tọa độ với

bán kính gần bằng không. Hệ thống ổn định

trong trường hợp này được gọi là ổn định

thực tế (Practical Stability). Định lý cũng đưa

ra quy luật cập nhật các trọng số của mạng

Nơron RBF xấp xỉ hàm phi tuyến nhiễu ( )f Y

và đảm bảo quá trình nhận dạng nhiễu hội tụ

với độ chính xác bất kỳ nào.

Hình 1. Sơ đồ cấu trúc hệ thống nhận dạng nhiễu

cho các đối tượng có trễ trên cơ sở mô hình song

song và mạng Nơ ron

Trên Hình 1 là sơ đồ cấu trúc hệ thống nhận

dạng nhiễu cho các đối tượng có trễ trên cơ sở

mô hình song song và mạng Nơ ron. Sơ đồ

được xây dựng trên cơ sở phương trình động

học của đối tượng (1), phương trình động học

của mô hình song song (2). Khối hiệu chỉnh

thích nghi AB thực hiện hiệu chỉnh các trọng

số ˆiw của mạng Nơron RBF theo luật cập

nhật trọng số.

XÂY DỰNG MÔ HÌNH TOÁN HỌC CỦA

ĐỐI TƯỢNG CSTR VỀ MÔ HÌNH KHÔNG

GIAN TRẠNG THÁI THEO GIẢ THIẾT (1)

Hình 2. Mô hình bình phản ứng khuấy trộn liên

tục CSTR

Giả thiết ta có mô hình bể chứa khuấy trộn

liên tục [12] như Hình 2 với h là độ cao của

chất lỏng, y là nồng độ của sản phẩm đầu ra

của quá trình sản xuất, u1(t) là tín hiệu điều

khiển cho van T1 của dòng chảy dung dịch

với nồng độ Cb1 (giả thiết độ trễ của van là

), u2(t) là tín hiệu điều khiển cho van T2

của dòng chảy dung dịch với nồng độ Cb2 (giả

thiết u2(t)=const). Phương trình vi phân mô tả

đối tượng:

1 2

1 2 11 2 2

2

( ) ( ) 0.2

(7)

1b b

dh tu t u t h t

dt

dy t u t u t k y tC y C y

dt h t h t k y

Bước 1: Tìm điểm làm việc 0 0,h y :


139

0

0

dh t

dt

dy t

dt

ta có

10 20 0

10 20 1 01 0 2 0 2

0 2 00

0.2 0 (7 )

0 (7 )1

b b

u u h a

u u k yC y C y b

h h k y

Giải (7a), (7b) được nghiệm 0 0,h y tổng quát

như sau: 2

210 200 10 205( )

0,2

u uh u u

10 20 1 0 1 10 2 200 2

0 2 0 0(1 )

b bu u k y C u C uy

h k y h

Bước 2: Đặt 1 10 1 2 20( ) ( );u t τ u u t τ u u

0 0( ) ( ); ( ) ( )h t h h t y t y y t

Coi các thành phần 1( )u t τ ; ( ); ( )h t y t biến

thiên nhỏ theo thời gian. Áp dụng phép khai

triển Taylor ta đưa (7) về dạng:

1

0

10 201 0 2 02 2

0 0

1 2 0 10 20 1

3 2

2 0 0 0 2 0

2

1 0 1 21 2

0 2 0

1 0 10 201 12 2

0 0 0

0,1

( ) ( )

2

(1 ) (1 )

( ) 2

(1 )

( ) ( ) 1

b b

b

b

dhh u

dt h

u udyC y C y h

dt h h

k k y u u ky

k y h h k y

C y k k yu

h k y

C y u uu h yh u y

h h h

Hay

1

0

1

0,1( ) ( )

(8)

( ) ( ) ( ) ( , )

h h t u t τh

y ah t by t Ku t τ f h y

Với

10 201 0 2 02 2

0 0

( ) ( ) ;b b

u ua C y C y

h h

1 2 0 10 20 1

3 2

2 0 0 0 2 0

2;

(1 ) (1 )

k k y u u kb

k y h h k y

01

0

;bC y

Kh

20 10 201 2 1

12 2 2

2 0 0 0

1

0

( ) ( )2( , )

(1 )

1

bC y u uk k yf h y u h yh

k y h h

u yh

Đặt các biến trạng thái:

h

y

Y ; h

y

Y ; ( , ) (Y)f h y f

Ta hoàn toàn có thể đưa hệ phương trình vi

phân này về không gian các biến trạng thái

phương trình động học có dạng (1):

( ) ( ) ( ) ( )t t u t τY AY B F Y

Trong đó:

0

10 20 1 2 0 10 20 1

1 0 2 02 2 3 2

0 0 2 0 0 0 2 0

0,10

2( ) ( )

(1 ) (1 )b b

h

u u k k y u u kC y C y

h h k y h h k y

A

1 0

0

1

bC y

h

B

2

1 2 1 10 1 20

1 02 2 2 2

2 0 0 0 0 0

0

2( )

(1 )b

k k y u u u uC y h yh y yh

k y h h h h

F(Y)

MÔ PHỎNG

Từ hình 1 ta xây dựng cấu trúc nhận dạng

nhiễu trên Malab Simulink như sau:

Hình 3. Cấu trúc nhận dạng nhiễu cho đối tượng

CSTR trên cơ sở mô hình song song và mạng

Nơron RBF

Hình 4. Sơ đồ khối mô tả đối tượng thực


140

Hình 5. Sơ đồ khối mô tả nhiễu F(Y)

Hình 6. Khối hàm ( )i Y

Hình 7. Đáp ứng của y và ym so với giá trị đặt

Hình 8. Sai số nhận dạng giữa y và ym

Nhận xét :

Việc áp dụng luật cập nhật trọng số online để

nhận dạng nhiễu đối tượng bằng mạng Nơron

RBF thông qua mô phỏng trên Matlab –

Simulink cho thấy được khả năng ưu việt của

thuật toán nhận dạng: đáp ứng đầu ra giữa

nồng độ y của đối tượng thực và đáp ứng

nồng độ ym của mô hình mẫu có độ sai lệch

không đáng kể và bám sát tín hiệu đặt mong

muốn, sau một khoảng thời gian quá độ sai

lệch tĩnh nhỏ và tiến tới bằng 0, hệ làm việc

xác lập và ổn định.

KẾT LUẬN

Mục tiêu chính của bài báo này là áp dụng

được lý thuyết của thuật toán nhận dạng nhiễu

trên cơ sở sử dụng mô hình song song và

mạng Nơron RBF với độ chính xác bất kỳ cho

đối tượng có trễ và có nhiễu bất định - bình

khuấy trộn CSTR. Qua việc mô phỏng hệ

thống trên matlab – simulink cho thấy được

tính ưu việt của phương pháp đề xuất với cấu

trúc đơn giản và thuật toán nhận dạng thu

được dưới dạng luật cập nhật trọng số dễ thực

hiện trong kỹ thuật đã giúp ta khẳng định

được khả năng nhận dạng nhiễu một cách

chính xác, đảm bảo hệ thống được hội tụ.

TÀI LIỆU THAM KHẢO 1. Qin S.J and Badgwell T.A. An overview of

industrial model predictive control technology. In

J.C Kantor, C.E. Garcia and B. Carnahan, “Fifth

International conference on Chemical Process

Control- CPC”, pp. 232 – 256. American Institute

of Chemical Engineers, 1996.

2. Cao Tiến Huỳnh. Tổng hợp hệ điều khiển thích

nghi cho các đối tượng có trễ. Tuyển tập các báo

cáo khoa học hội nghị toàn quốc lần thứ 6 về Tự

Động Hóa, Hà Nội 2005, trang 288 – 293.

3. Cao Tiến Huỳnh, Lại Khắc Lãi, Lê Thị Huyền

Linh. Một phương pháp nhận dạng nhiễu trên cơ

sở mạng Nơ ron cho một lớp hệ thống điều khiển

dự báo có trễ, Tạp chí KHCN Thái Nguyên, tập

120, số 06, 2014.

4. Frank Allgower, Rolf Findeisen, Christian

Ebenbauer. Nolinear Model Predictive

Control, Stuttgart, 2010.

5. Camacho, Bordons. Model Predictive Control.

Springer Venlag, 2004.


141

6. Cao Tiến Huỳnh. Tổng hợp hệ điều khiển trượt,

thích nghi cho các đối tượng có trễ. Tuyển tập các

báo cáo khoa học Hội nghị toàn quốc lần thứ 5 về

Tự Động Hóa, Hà Nội 2002, trang 181 – 186.

7. GiangTao. Adaptive Control Design and Analysis.

A John Wiley & Son, Inc. , publication. 2003.

8. Neil E. Cotter. The Stone – Weierstrass

Theorem and Application to Neural Networks.

Vol. 1, No. 4, 1990, pp 290 – 295.

9. Jagannathan, S.; Lewis, F.L. Identification of

Nonlinear Differentical Systems using

Multilayered Neural Networks – Automatica, No

32, 1996, pp 1707 – 1712.

10. Narendra, K.S.; Parthasarathy, K.

Identification and control for differential Systems

using neural networks. – Trans. On Neural

Networks, No 1, 1990, pp 4 – 27.

11. Yu, W.; Li, X. Some new results on system

Identification with differential Neural Networks. –

Trans. Neural Networks, No 12, 2001, pp 412 – 417.

12. Piyush Shrivastava, Modeling and Control of

CSTR using Model based Neural Network

Predictive Control, Takshshila Institute of

Engineering & Technology, Jabalpur, Madhya

Pradesh, India

SUMMARY

APPLICATION ON A DISTURBANCE IDENTIFICATION BASED ON NEURAL

NETWORK FOR CONTINUOUS STIRRED TANK REACTOR

Le Thi Huyen Linh*, Dang Ngoc Trung

College of Technology - TNU

Industrial objects with delay are normally influenced by various kind of disturbance, especially the

uncertain nonlinear disturbance (unmeasured disturbance). One of these objects is Continuous

Stirred Tank Reactor – CSTR. This paper implemented and established the equation of CSTR

object in dynamic state equations as [3] and based on disturbance identification method using

Radial Basic Function – RBF. With the Matlab and Simulink simulation results, the online updated

weight has been confirmed to make system stable and ensure the convergence of disturbance

indentification process with any expected accuracy.

Key word: Model Predictive Control, delay, disturbance identification, RBF Neural Network,

Continuous Stirred Tank Reactor



* Tel: 0982 847826


142

Lại Khắc Lãi Tạp chí KHOA HỌC & CÔNG NGHỆ 122(08): 143 - 147

143

ĐIỀU KHIỂN CÔNG SUẤT TÁC DỤNG VÀ CÔNG SUẤT PHẢN KHÁNG

CỦA BIẾN TẦN MỘT PHA NỐI LƯỚI

Lại Khắc Lãi* Đại học Thái Nguyên

TÓM TẮT Biến tần một pha nối lưới ngày càng được sử dụng rộng rãi để nâng cao hiệu quả khai thác các

nguồn năng lượng tái tạo với qui mô vừa, nhỏ và phân tán. Trong quá trình vận hành biến tần,

ngoài việc đồng bộ hóa với lưới còn cần phải điều khiển một số thông số trạng thái khác của biến

tần. Bài báo này đề xuất một phương pháp điều khiển công suất tác dụng và công suất phản kháng

của biến tần một pha nối lưới theo hướng điều khiển điện áp đầu ra. Các thông số trạng thái của hệ

thống một pha được phân tích, thiết kế trên hệ qui chiếu ảo 2 pha. Kết quả mô phỏng trên Matlab-

Simulink và Psim đã cho thấy tính khả thi của sơ đồ đề xuất.

Từ khóa: điều khiển, công suất tác dụng, công suất phản kháng, biến tần một pha, nối lưới

GIỚI THIỆU*

Sơ đồ khối của biến tần nối lưới được chỉ ra

trên hình 1, trong đó L là điện cảm của cuộn

kháng lọc và R là điện trở của chúng, E là trị

hiệu dụng của điện áp đầu ra bộ nghịch lưu, U

là trị hiệu dụng điện áp lưới điện. i là dòng

điện chạy trong mạch.

Hình 1: Sơ đồ khối của nghịch lưu nối lưới

Quan hệ giữa điện áp ra của biến tần và điện

áp lưới được biểu diễn qua phương trình

Kirhop 2 dưới dạng số phức:

E U R jX I (1)

Giá trị điện trở của cuộn kháng thường rất

nhỏ, nên để đơn giản ta có thể bỏ qua chúng,

khi đó phương trình (1) trở thành:

E U jXI (2)

Hình 2: Đồ thị véc tơ u, i

* Tel: 0913 507464

Đồ thị véc tơ biểu diễn quan hệ (2) như hình

2. Trong đó là góc lệch pha giữa điện áp và

dòng điện biến tần bơm vào lưới, là góc lệc

pha giữa điện áp đầu ra biến tần và điện áp

lưới. Từ đồ thị véc tơ ta có quan hệ:

Esin XIcos (3)


từ biến tần vào lưới được xác định:

EUP UIcos( ) sin( )

X (4)

2U EUQ UIsin( ) cos( )

X X (5)

Biểu thức (4) và (5) cho thấy có thể điều

khiển công suất tác dụng và công suất phản

kháng đưa vào lưới điện bằng cách điều chỉnh

góc lệch pha giữa 2 điện áp() hoặc điều

chỉnh điện áp đầu ra của biến tần (E). Phương

pháp điều khiển góc điện áp là phương pháp

đơn giản nhất và đã được đề cập trong các tài

liệu [3,6].Trong bài báo này, chúng tôi đề

xuất phương pháp điều chỉnh công suất tác

dụng và công suất phản kháng bơm vào lưới

điện thông qua việc điều chỉnh điện áp đầu ra

của biến tần, gọi là điều khiển theo hướng

điện áp. Nội dung bao gồm: Nguyên tắc điều

khiển công suất, sơ đồ điều khiển công suất,

mô hình hóa và mô phỏng.

CÔNG SUẤT TÁC DỤNG VÀ CÔNG

SUẤT PHẢN KHÁNG MỘT PHA TRÊN

HỆ QUI CHIẾU ẢO 2 TRỤC

Theo các biến được định nghĩa trong hình 1,

E

U

jXI

I

L

i R

E U

Inverter

Grid

P,Q

+

-

C


144

biểu thức công suất tác dụng và công suất

phản kháng của biến tần một pha nối lưới có

thể viết như sau:

m m1 1

m m1 1

1P U I cos

2

1Q U I sin

2

(6)

Trong đó Um và Im1 lần lượt là giá trị biên

độcủa điện áp lưới và thành phần cơ bản của

dòng điện lưới, còn φ1 là góc lệch pha giữa

hai thành phần đó. Ta chuyển các công suất

này sang hệ thống 2 pha trực giao từ tín hiệu

một pha thông thường. Sau đó, ứng dụng của

lý thuyết công suất tức thời phát triển các

phương pháp mới để điều khiển và phân tích

các hệ thống điệnmột pha. Do bản chất của hệ

thống là một pha, nên để có 2 pha trực giao

cần phải tạo ra một pha ảo, tín hiệu ở pha ảo

này vuông pha với tín hiệu pha thực, cũng

chính lý do này mà chúng được gọi là hệ

thống ảo 2 pha. Từ đó có thể biểu diễn hệ

thống chuyển đổi năng lượng điện tử 1 pha

trên hệ qui chiếu tĩnh (αβ) hoặc hệ qui chiếu

đồng bộ (dq). Các chuyển đổi này rất đơn

giản và dễ dàng phân tích, đặc biệt khi cần

xác định công suất tác dụng và phản kháng

tức thời của hệ thống 1 pha.

Có nhiều cách tạo ra thành phần tín hiệu thứ

hai trực giao để thực hiện hệ thống ảo hai pha.

Đơn giản nhất là dịch góc pha của tín hiệu 1

pha một góc 900, hoặc sử dụng bộ tích phân

bậc hai tổng quát (SOGI -second-order

generalised integrator) [5]. Cấu trúc của SIGI

được mô tả trên hình 3, trong đó k là hệ số

giảm chấn, là tần số góc cơ bản. Sử dụng

SOGI có ưu điểm nổi bật là tùy thuộc vào hệ

số k mà cho ta một vài loại lọc và có giảm

méo điện áp lưới. Từ hình 3 ta thu được đặc

tính hàm số truyền của SOGI.

2 2

2

2 2

X (s) k s

X(s) s k s

X (s) k

X(s) s k s

(7)

Hình 3: Sơ đồ nguyên lý SOGI

Tương tự như hệ thống ba pha, công suất tác

dụng và phản kháng tức thời trong hệ qui

chiếu tĩnh , có thể được định nghĩa:

u u ip

u u iq (8)

Áp dụng (7) cho điện áp lưới (u) và dòng điện

(i) mà không kể đến thành phần sóng hài, ta xây

dựng được hệ thống hai pha trực giao như sau:

m

m

u U sin t

u U cos t (9)

m1 1 n

n 3,5,...

m1 1 n

n 3,5,...

i I sin t i

i I cos t i (10)

Trong biểu thức (10) in và in là thành phần

sóng hài bậc n của dòng điện.

Từ (8),(9),(10) sau một vài biến đổi đơn giản

ta thu được:

m m1 1

m n n

n 3,5,...

m m1 1

m n n

n 3,5,...

p U I cos

+ U i sin t i cos t

q U I sin

+ U i cos t i sin t

(11)

Tham khảo (6) ta có:

m αn βn

n=3,5,...

m αn βn

n=3,5,...

p=2P+U i sinωt-i cosωt

q=2Q+U -i cosωt-i sinωt (12)

Giả thiết p và q là các giá trị trung bình của

p và q tương ứng, nhận được chúng bằng cách

sử dụng lọc thông thấp lý tưởng, ta có:

pP

2

qQ

2

(13)

∫ x + ∫ ω k

-

-

+

xα

xβ ω


145

Trong thực tế, sơ đồ chuyển đổi sử dụng điều

chế độ rộng xung, có thể dễ dàng loại bỏ gợn

sóng dòng điện khỏi công suất tức thời trong

công thức (12) bằng bộ lọc thông thấp (LPF)

có tần số cắt thấp hơn so với tần số chuyển

đổi. Biểu thức (13) cho thấy giá trị của công

suất ảo tức thời tính toán cho hệ thống hai pha

ảo bằng 2 lần giá trị của hệ thống một pha

thực tế. Do các công suất trong hệ thống ảo 2

phacó quan hệ trực tiếp với các công suất

thực 1 pha nên ta có thể sử dụng chúng để

điều khiển công suất tác dụng và phản kháng

của hệ thống 1 pha.

CẤU TRÚC MẠCH ĐIỀU KHIỂN CÔNG SUẤT

Như đã phân tích ở trên, phần này sẽ xây

dựng cấu trúc mạch điều khiển công suất tác

dụng và công suất phản kháng cho hệ thống

biến tần nối lưới 1 pha bằng cách chuyển

chúng sang hệ thống ảo 2 pha và sử dụng các

kết quả tính toán như đối với hệ thống 3 pha

được trình bày trong tài liệu [2].

Quan hệ giữa các thông số trạng thái trong

hình 1 có thể biểu diễn dưới dạng phương

trình vi phân:

die L Ri u

dt (14)

Chuyển sang hệ qui chiếu d,q ta có:

d d d d d

q q q q q

e i i i u0 1dL L R

e i i i u1 0dt

Sau khi biến đổi ta được:

d d q d d

q q d q q

de L i Li Ri u

dt

de L i Li Ri u

dt

(15)

Từ (15) ta có cấu trúc mạch điều khiển dòng

điện được chỉ ra trên hình 4. Đầu vào là dòng

điện tham chiếu được so sánh với dòng điện

đo lường từ lưới. Sai số giữa chúng được đưa

qua bộ điều khiển PI và đưa đến bộ tổng hợp.

Kết quả ta thu được các giá trị điện áp yêu

cầu trong hệ qui chiếu d,q là ed và eq. Các giá

trị điện áp này được chuyển đổi sang hệ qui

chiếu α,β, thành phần eα đưa vào bộ điều chế

độ rộng xung hình sin (SPWM) để tạo xung

điều khiển các khóa chuyển mạch.

Hình 4: Vòng điều khiển dòng điện

Các dòng điện tham chiếu id,ref, iq,refđược tổng

hợp từ mạch vòng điều khiển công suất có

cấu trúc như hình 4.

Hình 5: Bộ điều khiển công suất


chuyển từ biến tần vào lưới được so sánh với

các công suất đặt tương ứng. Sai lệch của

chúng được đưa qua bộ PI, đầu ra của PI là

các dòng điện tham chiếu. P và Q được tính

toán ước lượng theo (8) và (13).

Sơ đồ khối hệ thống điều khiển biến tần một

pha nối lưới được chỉ ra trên hình 5. Trong

điều khiển theo định hướng điện áp sai lệch

giữa các thành phần tác dụng và phản kháng

của dòng điện và các giá trị đặt của chúng

được đưa vào bộ điều khiển PI trong hệ qui

chiếu đồng bộ, nó tạo ra điện áp tham chiếu

cho bộ chuyển đổi. Điện áp này sau đó được

áp dụng cho bộ điều chế độ rộng xung hình

sin (SPWM). Để tạo ra 2 tín hiệu trực giao, ta

sử dụng dịch góc pha 900 hoặc sử dụng bộ

tích phân bậc hai tổng quát (SOGI). Trong

phương pháp này, cần phải đo lường điện áp

và dòng điện lưới, đây cũng chính là nhược

điểm của chúng.

PI pref

P -

id,ref

-id max

id max

PI Qref

Q -

iq,ref

-iq max

iq max

α,β d,q

PI

Lω

Lω

iα

iβ

i

θ

-

-

-

-

iq,ref

id,ref

id

iq

ud

uq

ed

eq PI

900

-


146

Hình 6: Sơ đồ cấu trúc hệ thống điều khiển công suất biến tần 1 pha nối lưới

KẾT QUẢ MÔ PHỎNG

Để xác minh hiệu lực và tính khả thi của

phương pháp điều khiển đề xuất, ta tiến hành

mô phỏng trên Matlab-Simulink và Psim.Các

thông số mô phỏng như sau:

- Tần số chuyển đổi(kHz) 20

- Điện cảm của bộ lọc (mH) 3,5

- Điện trở của bộ lọc (Ω) 0,2

- Hiệu dụng điện áp xoay chiều (V) 220

- Tần số điện áp xoay chiều (Hz) 50

- Điện áp một chiều DC-link (V) 300

0 0.05 0.1 0.15 0.2 0.250

500

1000

T(giay)

P(W

)

Hình 7: Công suất tác dụng

0 0.05 0.1 0.15 0.2 0.25

0

10

20

T(giay)

Q(V

ar)

Hình 8: Công suất phản kháng

Hình 9: Dạng sóng điện áp

Các kết quả mô phỏng được chỉ ra trên các

hình 6,7,8,9. Trong đó các hình 6,7 là đáp

ứng động của công suất tác dụng và công

suất phản kháng, các hình 8,9 là dạng sóng

điện áp và dòng điện biến tần.

Hình 10: Dạng sóng dòng điện

U

DC

AC

DC

Ước

lượng

p &q

900

α,β

d,q 900 PI

α,β

d,q

PI

PI PI

d,q

α,β

Lω

Lω

SPW

M

L

uβ

iα

iβ

ud

uq

id

iq

PLL

uα

R i

θ

θ

p

q

pref

qref

-

- -

-

-

- iq,ref

id,ref

id

iq

ud

uq

eα

eβ

C

+

-

E

ed

eq

-


147

NHẬN XÉT VÀ KẾT LUẬN

Kết quả mô phỏng cho thấy đáp ứng động

của hệ thống, và dạng sóng điện áp và dòng

điện ra đáp ứng yêu cầu. Song còn một số

nhược điểm như: thời gian quá độ còn tương

đối dài, cần phải đo lường cả điện áp và dòng

điện dẫn đến sai số lớn, nhiễu sóng hài ở giai

đoạn quá độ lớn. Đây cũng là những vấn đề

cần được tiếp tục nghiên cứu để tìm giải pháp

khắc phục.

TÀI LIỆU THAM KHẢO 1. Lai Khac Lai: 'Fuzzy Logic Controller for Grid-

Connected single phase Inverter', Journal of

science and technology - ThaiNguyen University, 2014. pp. 33-37 2. Crowhurst, B., El-Saadany, E.F., El Chaar, L.,

Lamont, L.A.: ‘Single-phase grid-tie inverter

control using DQ transform for active and reactive

load power compensation’. Proc. Power and

Energy (Pecon), 2010, pp. 489–494

3. Ichikawa, R., Funato, H., Nemoto, K.:

‘Experimental verification of single-phase utility

interface inverter based on digital hysteresis

current controller’. Int. Conf. Electrical Machines

and Systems, 2011, pp. 1–6

4. Tran Cong Binh, Mai Tuan Dat, Phan Quang

An, Pham Dinh Truc and Nguyen Huu Phuc:

‘Active and reactive power controler for single-

phase grid-connected photovoltaic systems’,

www4.hcmut.edu.vn/.../HCMUT_VN

5. Gong, J.W., Chen, B.F., Li, P., Liu, F., Zha,

X.M.: ‘Feedback decoupling and distortion

correction based reactive compensation control for

single-phase inverter’. Proc. Power Electronics

and Drive Systems (PEDS), 2009, pp. 1454–1459

6. Samerchur,S., Premrudeepreechacharn, S.,

Kumsuwun, Y., Higuchi, K.: ‘Power control of

single-phase voltage source inverter for grid-

connectedphotovoltaic systems’. Proc. Power

Systems Conf. and Exposition (PSCE), 2011,

pp. 1–6

SUMMARY

ACTIVE AND REACTIVE POWER CONTROL

OF SINGLE -PHASE GRID -TIE INVERTER

Lai Khac Lai* Thai Nguyen University

Single-phase grid-tie inverter is increasingly widely used to improve the efficiency of exploitation

of renewable energy sources for medium, small and scattered. During inverter operation, in

addition to synchronization with the grid also needs to control some of the other states of the

inverter.This paper proposes a control method of active and reactive power controls of single-

phase grid-tie inverter voltage-oriented control of the output voltage. The status parameters of

single-phase system is analysis and design on virtual reference two phasesystem. The simulation

results in Matlab-Simulink and Psim showed the feasibility of the proposed scheme.

Keywords: control, active power, reactive power, single-phase inverter, grid-tie


Phản biện khoa học: PGS.TS Nguyễn Hữu Công – Đại học Thái Nguyên

* Tel: 0913 507464


148

Lê Kim Hùng và Đtg Tạp chí KHOA HỌC & CÔNG NGHỆ 122(08): 149 - 153

149

XÂY DỰNG TẬP TIN COMTRADE BẰNG MATLAB ĐỂ ĐÁNH GIÁ CHỨC

NĂNG ĐỊNH VỊ SỰ CỐ TRÊN RƠLE BẢO VỆ

Lê Kim Hùng1*, Vũ Phan Huấn2

1Trường Đại học Bách khoa, Đại học Đà Nẵng, 2Công ty TNHH MTV Thí nghiệm điện Miền Trung

TÓM TẮT Mục đích của bài báo là đề xuất cách xây dựng và sử dụng tập tin lưu trữ dữ liệu sự cố

(COMTRADE) để phát lại các trường hợp nhiễu loạn của hệ thống điện, nhằm kiểm tra chức định

vị sự cố của rơle bảo vệ Siemens 7SD522. Tập tin có định dạng COMTRADE chứa các giá trị tín

hiệu điện áp thanh cái và dòng điện đường dây được tạo ra bằng cách mô phỏng hệ thống điện

trong Matlab Simulink. Tập tin giúp cho việc đánh giá đặc tính làm việc của rơle trong các điều

kiện sự cố khác nhau (nếu chỉ sử dụng riêng hợp bộ thí nghiệm rơle thì khó có thể thực hiện được).

Có thể nói rằng việc kết hợp sử dụng Matlab Simulink và hợp bộ ISA DRTS66 đã giúp các nhà

nghiên cứu có được thông tin vị trí sự cố trực quan và có thể thực hiện nhiều thử nghiệm nhằm

phát triển chức năng bảo vệ rơle mới trong tương lai.

Từ khoá: Đường dây truyền tải điện, tập tin định dạng COMTRADE, định vị sự cố, rơle bảo vệ,

hợp bộ thí nghiệm ISA DRTS66

ĐẶT VẤN ĐỀ*

Ngày nay, rơle bảo vệ (RLBV) kỹ thuật số có

khả năng cung cấp đầy đủ các dữ liệu đã thu

thập bằng chức năng ghi sự kiện khi xảy ra sự

cố trong hệ thống điện. Những dữ liệu này

bao gồm: giá trị dòng điện, điện áp, trạng thái

của tín hiệu đầu vào và trạng thái rơle đầu

ra… được lưu trữ trong tập tin có định dạng

COMTRADE nhằm phục vụ công tác phân

tích, báo cáo và xác định đúng nguyên nhân

sự cố dễ dàng hơn [1].

Tuy nhiên, sự cố xảy ra trên lưới điện theo

thống kê là khá ít, cho nên kể từ khi IEEE đưa

ra tiêu chuẩn tập tin có định dạng

COMTRADE vào năm 1991 (C37.111) cho

đến nay, thì việc sử dụng các tập tin này

nhằm thử nghiệm RLBV vẫn còn hạn chế do

người sử dụng chưa quen với tiêu chuẩn này

[2]. Kết quả là chỉ có một số lượng nhỏ người

dùng đã ứng dụng thành công trong việc sử

dụng phát lại dữ liệu bản ghi sự cố bằng hợp bộ

thí nghiệm để phân tích khả năng làm việc của

rơle đối với nhiễu loạn trong hệ thống điện.

Bài báo trình bày việc xây dựng tập tin có

định dạng COMTRADE từ các dữ liệu dòng

điện, điện áp được mô phỏng bằng phần mềm


Matlab Simulink đã được sử dụng phổ biến

trên khắp thế giới và hợp bộ ISA DRTS66 để

thí nghiệm RLBV trong hệ thống điện. Qua

đó, bài báo giúp các nhà nghiên cứu hiểu sâu

hơn về mặt lý thuyết và thực nghiệm.

MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU

Hiện nay, với bối cảnh hệ thống điện ngày

càng quy mô và phức tạp, thì việc sử dụng các

thiết bị điện trên lưới cũng như để phục vụ

cho nghiên cứu ngày càng tốn kém hơn. Do

đó, để có được các số liệu sự cố thực tế trên

lưới điện thì chỉ có các phòng thí nghiệm nổi

tiếng, hoặc điện lực cấp quốc gia với dự án có

nguồn vốn dồi dào mới đủ chi phí mua các

thiết bị này. Vì vậy, tại các trường đại học với

nguồn tài chính hạn chế sẽ khó khăn giải

quyết vấn đề này để phục vụ cho mục đích

nghiên cứu. Tuy nhiên, các trường đã sử dụng

phần mềm như Matlab, Atp/Emtp, Etap,

Pscad… để mô phỏng hệ thống điện nhằm

thực hiện phân tích, đánh giá, kiểm nghiệm

những vấn đề đặt ra trong lĩnh vực lý thuyết.

Hình 1. Mô hình thử nghiệm RLBV

RLBV Hợp bộ thí

nghiệm

ISA DRTS66

Tệp tin định dạng COMTRADE


150

Với mục đích kết hợp hợp lý giữa lý thuyết và

thiết bị bảo vệ thực tế đang sử dụng trên lưới

điện, mô hình nghiên cứu được bài báo trình

bày trên hình 1 sử dụng phần mềm Matlab

Simulink mô phỏng HTĐ, tạo dữ liệu sự cố.

Sau đó chuyển đổi dữ liệu này sang định dạng

COMTRADE và phát lại bằng công cụ

PlayBack Waveform của ISA DRTS66 phục

vụ việc thử nghiệm rơle Siemens 7SD522.

Xây dựng tệp tin lưu trữ dữ liệu sự cố có

định dạng COMTRADE

Tập tin COMTRADE là bản ghi sự cố được

tạo ra theo chuẩn chung của IEEE để các hợp

bộ thí nghiệm có thể đọc được. Dữ liệu trong

tập tin bao gồm giá trị tức thời của dòng điện

và điện áp ba pha ở thời điểm trước sự cố và

tại thời điểm sự cố. Mỗi bộ bản ghi

COMTRADE bao gồm bốn loại [3], [4]: Tập

tin tiêu đề; Tập tin thông tin; Tập tin cấu hình;

Tập tin dữ liệu.

Các tập tin được đặt tên giống nhau và giới

hạn khoảng tám ký tự. Phần mở rộng sử dụng

ba ký tự đại diện cho từng loại tập tin khác

nhau (HDR dùng cho các tập tin tiêu đề, CFG

là tập tin cấu hình, DAT dùng cho các tập tin

dữ liệu và INF là tập tin thông tin).

Để sử dụng cho các hợp bộ thí nghiệm, bài

báo lập trình tạo 2 tập tin COMTRADE bằng

Matlab có tên là “test.cfg” và “test.dat”:

Tập tin cấu hình (test.cfg): là một tập tin văn

bản ASCII. Cấu hình tập tin được trình bày

trong hình 2. Thông tin chứa trong “test.cfg”

giải thích các dữ liệu trong tập tin “test.dat”.

Những thông tin này bao gồm: Hai dòng đầu

tiên mô tả nội dung tên tập tin và số lượng

kênh tương tự và kênh tín hiệu số được ghi.

Tiếp theo là thông tin của các kênh đo lường

như tên tín hiệu, đơn vị đo, hệ số nhân. Cuối

cùng là tần số lưới, tần số lấy mẫu, số mẫu,

thời điểm bắt đầu và kết thúc, ngày đo lường

và kiểu tập tin dữ liệu là ASCII hoặc Binary.

Tập tin dữ liệu (test.dat): lưu trữ các tín hiệu

đã được định nghĩa trong “test.cfg”. “test.dat”

có cấu hình sau: cột đầu là số mẫu, cột 2 là

nhãn thời gian. Cột 3 đến 6 là các kênh tín

hiệu dòng điện và điện áp với các giá trị tức

thời (số âm và dương). Xem hình 3.

Hình 2. Cấu hình tập tin “test.cfg”

Hình 3. Cấu hình tập tin dữ liệu “test.dat”

Mô phỏng hệ thống điện

Matlab Simulink là một phần mềm quen

thuộc đối với hầu hết các kỹ sư điện, hỗ trợ

mạnh về tính toán và xây dựng mô phỏng các

mô hình HTĐ một cách trực quan và dễ hiểu.

Để tạo dữ liệu sự cố, hình 4 trình bày đường

dây 110kV, 50km được mô phỏng bao gồm:

- Đường truyền tải: đường dây truyền tải 3

pha được sử dụng có các thông số sau:

RL1=0.1286 (Ω/km), RL0=0.2409 (Ω/km).

LL1=1.3 (mH/km), LL0=3.5(mH/km).

CL1=0.013 (μF/km), CL0= 0.0085 (μF/km).

- Khối thu thập dữ liệu dòng điện và điện áp 3 pha.

- Khối hiển thị số: hiển thị giá trị dòng điện

và điện áp sự cố.

Khối sự cố ba pha.

Thiết bị thí nghiệm

Hợp bộ thí nghiệm thiết bị nhị thứ có thể phát

ra tín hiệu dòng điện, điện áp được điều khiển

bằng máy tính thông qua công cụ phần mềm.

Hợp bộ có khả năng tạo ra những trường hợp

sự cố để qua đó đánh giá các chức năng của

RLBV. Từ kết quả thu được nhân viên thí

nghiệm có thể yên tâm về hệ thống rơle sau

khi kiểm tra sẽ đáp ứng chính xác đối với các

tình huống sự cố trong vận hành.


151

Hình 4. Mô hình hệ thống điện mô phỏng

Hình 5. Giao diện công cụ PlayBack Waveform

Với các tập tin định dạng COMTRADE lấy từ

RLBV, Công ty Thí nghiệm điện Miền Trung

thường sử dụng các thiết bị sau để tái tạo lại

tín hiệu dòng điện, điện áp:

Hợp bộ Omicron: CMC 156, CMC 256 và

CMC 356 sử dụng công cụ TransPlay của

phần mềm điều khiển Test Universe 3.0 SP.

Hợp bộ ISA: DRTS3, DRTS6, DRTS66 sử

dụng công cụ PlayBack Waveform của phần

mềm TDMS Test & Data Management

Software 6.5.7.

Từ kết quả tập tin COMTRADE được tạo ta

bằng Matlab cho từng trường hợp sự cố trong

mục 2, bài báo sử dụng công cụ PlayBack

Waveform có giao diện như hình 5 (ví dụ đối

với sự cố 3 pha) để kiểm tra tác động RLBV

Siemens 7SD522. Sau đó, kết hợp đọc từ bản

ghi sự cố bằng phần mềm Sigra 4.5 cho dạng

sóng và giá trị độ lớn dòng điện, điện áp như

hình 6.

Hình 6a. Kết quả dạng sóng dòng điện, điện áp

Hình 6b. Kết quả giá trị dòng điện, điện áp sự cố

Nhận xét: các ô vòng tròn được đánh dấu trên

hình vẽ cho thấy các giá trị dòng điện và điện

áp hiệu dụng của RLBV và Matlab có sai

khác nhau. Đây là kết quả sai số của chính

thiết bị RLBV và hợp bộ ISA DRTS66.


152

Rơle bảo vệ

Hình 7. Thông số chỉnh định rơle

Thiết bị bảo vệ tích hợp chức năng định vị sự

cố được sử dụng là rơle 7SD522 (SN:

BF0312063233). Trước khi phát tín hiệu dòng

điện, điện áp bằng hợp bộ ISA DRTS66, bài

báo sử dụng phần mềm Digsi 4.84 để cài đặt

thông số chỉnh định như hình 7.

Hình 8. Kết quả thông tin sự cố rơle

Sau khi RLBV tác động, thông tin sự cố xuất

hiện trên màn hình rơle hoặc ghi trong bản

ghi sự cố (Trip log) với kết quả như hình 8

bao gồm các thông tin về chức năng bảo vệ

tác động, giá trị dòng điện, điện áp lúc sự cố,

vị trí sự cố. Đây là những dữ liệu cần thiết

làm cơ sở để so sánh với các giá trị mô phỏng

bằng phần mềm Matlab Simulink nhằm kiểm

chứng và trả lời câu hỏi liệu thiết bị bảo vệ

thực tế có đáp ứng được dữ liệu lấy từ mô

hình lý thuyết hay không.

ĐÁNH GIÁ CHỨC NĂNG ĐỊNH VỊ SỰ CỐ

Sử dụng phần mềm Matlab Simulink để mô

phỏng 10 kiểu sự cố của mô hình hệ thống ở

hình 2 với vị tri sự cố khác nhau trên đường

dây, thời gian mô phỏng t = 0.1s để đánh giá

ảnh hưởng của giá trị điện trở sự cố (RF) đến

kết quả đầu ra chức năng định vị sự cố RLBV

Siemens 7SD522. Mỗi trường hợp sự cố sẽ có

được dữ liệu dòng điện, điện áp tức thời với

tần số lấy mẫu 1kHz (số mẫu trong tập tin là

1001). Tiếp đến, chuyển đổi tín hiệu sang

định dạng COMTRADE để hợp bộ ISA

DRTS66 có thể đọc và tái tạo lại các tín hiệu

bơm vào RLBV nhằm kiểm tra kết quả tác

động của rơle cho kết quả trên bảng 1. Trong

đó, sai số giữa kết quả hiển thị trên rơle

Siemens 7SD522 (m) với giá trị vị trí sự cố

mô phỏng (mf) theo công thức sau:

100L

m -m fe

Bảng 1a. Kết quả kiểm tra sự cố một pha chạm đất

RF

[Ω]

mf

[km]

AG BG CG

m

[km]

e

[%]

m

[km]

e

[%]

m

[km]

e

[%]

30 1 0.5 1 0.5 1 0.5 1

40 10 9.1 1.8 9.2 1.6 9.4 1.2

50 20 19.2 1.6 19.2 1.6 19.6 0.8

60 30 28.5 3 28.7 2.6 29.5 1

70 40 38.7 2.6 38.1 3.8 39.3 1.4

80 49 46.6 4.8 47.5 3 47.9 2.2

Bảng 1b. Kết quả kiểm tra sự cố hai pha chạm đất

RF

[Ω]

mf

[km]

ABG BCG ACG

m

[km]

e

[%]

m

[km]

e

[%]

m

[km]

e

[%]

30 1 1 0 1 0 1 0

40 10 10 0 10 0 10.2 0.4

50 20 20.2 0.4 20.1 0.2 20.4 0.8

60 30 30.1 0.2 30.1 0.2 30.7 1.4

70 40 40.4 0.8 40.1 0.2 40.9 1.8

80 49 44.8 1.2 44.8 1.2 50 2

Bảng 1c. Kết quả kiểm tra sự cố hai pha

RF

[Ω]

mf

[km]

AB BC AC

m

[km]

e

[%]

m

[km]

e

[%]

m

[km]

e

[%]

1 5 5 0 5 0 5 0

15 15 14.7 0.6 14.9 0.2 15 0

35 25 24 2 24.3 1.4 24 2

45 35 33.6 2.8 33.8 2.4 33.6 2.8

55 45 42.9 4.2 43 4 43.2 3.6


153

Bảng 1d. Kết quả kiểm tra sự cố ba pha

RF [Ω] mf [km] ABC

m [km] e [%]

1 5 5 0

15 15 15 0

35 25 24.5 1

45 35 34 2

55 45 43.4 3.2

Nhận xét: phương pháp định vị sự cố có sai

số nhỏ khi điện trở tại điểm sự cố có giá trị bé

(1Ω đến 15Ω) và sai số lớn nhất 4.8% khi xảy

ra sự cố AG với RF = 80Ω.

KẾT LUẬN

Đánh giá và kiểm tra việc phân tích sự cố

bằng tệp tin COMTRADE của RLBV được

thực hiện tại Công ty Thí nghiệm điện Miền

Trung trong thời gian qua đã chứng minh

rằng ứng dụng này là khá thành công. Dựa

trên những nội dung đã được trình bày trong

bài báo này, chúng ta có thể rút ra các kết

luận như sau:

- Kết quả bài báo sẽ giúp cho các nhà kỹ thuật

hiểu và có khả năng vận dụng lý thuyết vào

giải quyết một bài toán tổng hợp hệ thống

điện thông qua tập tin có định dạng

COMTRADE bằng phần mềm mô phỏng

Matlab kết hợp với hợp bộ thí nghiệm và

RLBV thực tế.

- Công việc phân tích sự cố liên quan đến việc

sử dụng tập tin COMTRADE để đánh giá đặc

tính làm việc của chức năng bảo vệ khoảng

cách, quá dòng có hướng, dao động công suất,

sóng hài, bão hòa biến dòng điện… nhằm

khắc phục hậu quả sự cố và giúp cho việc

hoàn thiện công tác quản lý và vận hành HTĐ

ngày càng tốt hơn.

- Tích hợp các ứng dụng phân tích sự cố một

cách hiệu quả thông qua việc nghiên cứu,

đánh giá được sự phù hợp giữa lý thuyết và

thực tế.

- Nâng cao kiến thức, khả năng làm việc cho đội

ngũ kỹ thuật làm công tác thí nghiệm Rơle.

TÀI LIỆU THAM KHẢO 1. Birdi, Harjit Singh, Power quality analysis

using relay recorded data, Master thesis, August

2006.

2. Steve Turner, Using comtrade records to test

protective relays, Beckwith Electric Co., Inc,

2011.

3. IEEE Std C37.111-1999, IEEE Standard

Common Format for Transient Data Exchange

(COMTRADE) for Power Systems, The Institute of

Electrical and Electronics Engineers, Inc. ISBN 0-

7381-1666-1, 15 October 1999.

4. Juan M Gers, James Ariza, Operation

simulation of out of step relays using comtrade

files and transient stability analysis.

SUMMARY

BUILDING COMTRADE FILE FORMAT BY MATLAB FOR EVALUATION OF

FAULT LOCATOR FUNCTION ON RELAY PROTECTION

Le Kim Hung1*, Vu Phan Huan2 1University of Science and Technology Da Nang, 2Center Electrical Testing Company Limited

This purpose of this paper is to propose how to build and use COMTRADE file for playback

power system disturbances to test fault locator function of protective relay Siemens 7SD522. The

COMTRADE file of bus voltage and line current signals generates by power system simulation

using Matlab Simulink. These provide the ability to evaluate the protection system operation

behavior for fault conditions which are hard to get using only relay test device. It can be stated that

the use of Matlab Simulink and ISA DRTS66 can help researchers to have visual information

about fault location and performs to test relay for developing new protection function in future.

Key words: Transmission line, COMTRADE file, fault location, relay protection, test set ISA

DRTS66





154

Trần Xuân Minh Tạp chí KHOA HỌC & CÔNG NGHỆ 122(08): 155 - 160

155

AN OPTIMAL STATE FEEDBACK CONTROL METHOD FOR 4 DEGREES

OF FREEDOM - RIGID ROTOR ACTIVE MAGNETIC BEARING SYSTEM

Tran Xuan Minh*

Thai Nguyen University of Technology

SUMMARY Based on mechanical – electrical – magnetic principles, the paper presents detailed analyses to

build a completed mathematical model for 4 degree of freedom - rigid rotor active magnetic

bearing (AMB) system. Gyroscopic effect, one of significant reasons affecting to performances of

system is mentioned in this research. By using the centralized approach, a state-space model for

multi-input multi-output (MIMO) active magnetic bearing system is built. An optimal state

feedback controller is then designed in order to directly formulate the performance objectives of

the control system and provides the best possible control system for a given set of performance

objectives. Zero steady-state error of system outputs is also given by the means of integrators

which are added into the system. As a result, MIMO system’s responses achieve quick

stabilization and good performances.

Keywords: Active Magnetic Bearing (AMB); gyroscopic; MIMO; state-space; Linear Quadratic

Regulator (LQR)

INTRODUCTION*

Active Magnetic Bearing (AMB) comprises a

set of electromagnetic mechanisms to provide

bearing forces which suspend rotor shaft

freely in space. These systems utilize

feedback control methods to stabilize the

rotating motion of them. This advanced

bearing technology offers many significant

advantages, compared to conventional

bearings, since mechanical non-contact

between rotor shaft and static parts is

generated by electromagnets. With a suitable

active control approach, damping and bearing

stiffness characteristics of AMB can be

adjusted [1, 2]. Control methods contribute an

important role in designing an AMB system.

In many applications, however, the

performance of a controller is highly

influenced by the coupled impact in motion of

the system which should not be neglected.

Many different control methods have been

applied successfully for AMB, with or

without the mention of the gyroscopic effect

[4-9]. These include conventional

decentralized approaches such as PD, PID…

and nonlinear control methods such as

* Tel: 0913 354975

feedback linearization, backstepping… [4, 5],

[7], [9]. A new trend for modern control

methods is also attracted many interests.

These centralized methods consisting of Pole-

placement, LQR, LQG, H∞, μ-synthesis… [6,

7], [9] increase quickly due to the rapid

development of the sensor technology and

digital signal processing recently. As a result,

measurement and computation tasks of

various physical signals can be implemented

easily for the purpose of feedback control.

In this research work, a fully mathematical

model of 4-DOF AMB is described, in which

the gyroscopic effect is also included in the

system dynamics. A modern centralized

control method is designed for a MIMO radial

suspension system. By using this approach,

the optimal controller is then proposed in

order to yield high performance for the

system in terms of control energy and control

error. Obtained results show that an

improvement in dynamic performance of the

system can be achieved.

This paper is structured in four parts. Part 2

dedicates to modeling of the system in terms

of dynamics and electromagnetic issues. The

control design is described in part 3. Part 4 is

the computation and simulation results.


156

MODELING OF 4-DOF AMB SYSTEM

Dynamic equations of rotor

The object of this research work is a drive

system including 2 active magnetic bearings

arranged in both ends of the shaft. The AMB1

and AMB2 provide radial forces in the

directions of xA, yA and xB, yB respectively.

Figure 1. 4-DOF rigid rotor AMB system [5]

Based on dynamic principles of a rotating

object in literature [1, 2, 3, 4, 5, 6], equations

of motion for rotating shaft can be recognized

by Newton’s second law and Euler’s second

law of motion. This arrangement is assigned 4

physical degrees of freedom, describing

translations in the x- and y- directions and

angular displacements about the xz (β) and yz

(α) planes. This contributes to elements for

structural matrices of the mechanical system

which enable the Lagrange representation of

the second order dynamical system.

fMq Gq Bu F (1)

where, T

s sx yq

Figure 2. The rigid rotor provided with magnetic

bearings and sensors[2]

0 0 0

0 0 0

0 0 0

0 0 0

i

i

J

m

J

m

M ;

0 0 0

0 0 0 0

0 0 0

0 0 0 0

k rm

k rm

J

JG

The presentation of the generalized force F:

1

2

3

4

f

F

F

F

F

F Bu ;

0 0 1 0 0

1 1 0 0 1 0 0;

0 0 0 0 1

0 0 1 1 0 0 1

a b c

d

a b c

d

B C

The mass matrix is symmetric and positive

definite, T= 0M M ; y xJ J because the

rotor is assumed to be symmetric; the

gyroscopic matrix is skew-symmetric, T= -G G containing the rotor speed rm as a

linear factor;

Radial bearing forces are represented by four

controlled forces, which act within the

bearing planes in the x- and y- directions. T

f xA xB yA yAf f f fu

Each bearing force is be described as a

linearized function of the rotor displacement

in the rotor and the coil current. Hence, the

following relationship results for the force

vector fu can be shown as follows [2]:

f s b iu K q K i (2)

where,

_ _ _ _( , , , );s s xA s xB s yA s yB

T

b bA bB bA bB

diag K K K K

x x y y

K

q

sK is bearing stiffness vector; i : is vector of

control current of four bearing coils;

( , , , );T

i iA iB iA iB xA xB yA yAdiag K K K K i i i iK i

iK : is force/current vector; bq expresses the

rotor displacements within magnetic bearings.

For the purpose of simple differential

equation description, the center of gravity

(COG) coordinates, combined in q , have

been introduced. However, rotor

displacements involve the bearing

coordinates bq . It therefore is necessary to

transfer the bearing coordinates bq into the

COG coordinates q through a linear

transformation matrix b ST :


157

1 0 0

1 0 0

0 0 1

0 0 1

T

b bA bB bA bB b s

a

b xx x y y

a

b y

q q T q (3)

By inserting of (2) and (3) into (1), the

complete equation of motion can be obtained

as follows:

+ + =s iSMq Gq K q BK i (4)

where, s sS b SK BK T is the negative bearing

stiffness matrix converted into COG

coordinates.

In general, displacement motions ,s sx y and

angular motions , will be coupled due to

the presence of the gyroscopic effect in

matrix G if rotor speed 0rm .

Electromagnetic equations of magnetic

bearing model

Assuming that in the air gaps and iron paths,

the magnetic flux and flux density are

constant. Moreover, the iron will be treated as

operating below saturation then stored

magnetic energy Wa, and magnetic flux in the

paths Φa can be calculated by [4]:

22

a

0

1W 2

2 2

fea irona a a

iron fe

lB lB dV s A (4)

where, Va = 2sAa; Aa is cross-section area of

flux path. It is assumed that flux leakage is

not existed, Φ = Φa = Φfe

0

0 0 0

2 12

a

fe feiron iron

iron fe a iron fe

A NiNi

l ll lss

A

(5)

When the magnetic flux in the air gaps is

unity then making: B = Ba= Φ/Aa;

If rotor is displaced by an amount of Δs then a

magnetic force F is generated [1, 2], [4]: 2 2

a 0

2

WF

2

a

feiron

iron fe

A N i

s lls

(6)

The relationship between magnetic force and

current in (6) is represented by square term

which indicates the nonlinearity.

feiron

iron fe

llis neglected since the equation

above does not take into account

magnetization effect of ferromagnetic

materials. As a result, (6) becomes:

22

a 0

0

WF

4

aA N i

s s s (7)

Figure 3. An differential arrangement for

electromagnets in x-axis

Two functions for magnetic forces will be

given by:

2

0

0

i iF K

s sand

2

0

0

i iF K

s s

The total magnetic force F will be the

difference between F+ and F-; 2

0

4

aA NK

Under the assumption that 0s s and

0i i the linear function of F can be

approximated by the first order of Taylor-

expansion as follows [1, 2]:

2

0 0

3 2

0 0

4 4s i

Ki KiF s i K s K i

s s (8)

State-space description

The rotor dynamic equations and the

linearized electromagnetic equations

constitute a set of equations describing

dynamic behaviour of the system. We

introduce a state vector presenting for bearing

displacements and their derivatives:

T

x y x yx

the input vector: T

xA xB yA yBi i i iu and,

the output vector at the sensors of bearings:

T

c d c dx x y yy

Then, the state-space description of the 4-

DOF AMB system yields:


158

4 4 4 4

1 1

4 4

4 4 4 4 4 41

;

; ;

s

i

+

b S

0 Ix Ax BuA

M BK T M Gy Cx Du

0B C C 0 D 0

M BK

(9)

Controller design

Linear time-invariant state equations of

proposed system can be expressed in

generalized form:

+x Ax Bu

y Cx (10)

with

; , ; ; ;n m n n n m m nR R R R Rx u y A B C

This controlling design seek to minimize the

quadratic performance index: 1

0

T T

t

t

J dtx Qx u Ru (11)

where, Q is state weighting matrix and

positive semi-definite; R is control

weighting matrix and positive definite; x is

the state vector.

Figure 4. LQR closed-loop block diagram

In the LQR design approach, the only design

parameters are the weighting matrices, Q and

R. A LQR controller is constructed under the

assumption that all states of the controlled

system are available for feedback. Once the

LQG controller is obtained, the dynamic

behaviour of each controlled variable can be

checked and the closed-loop poles can be

evaluated [10].

Optimal control law denoting by optu can be

represented as: -1 T

opt = -u R B Px or opt = -u Kx (12)

where, -1 T=K R B P is optimal feedback gain

matrix.

Should 1t in (11) be infinite, the matrix

Riccati equations reduce to a set of

simultaneous equations, where P is unique

positive-definite solution to the following

equation:

T -1 T+ + - =PA A P Q PBR B P 0 (13)

Therefore, if we want to modify the system

behaviour, the weighting matrices Q and R

can be adjusted to obtain different optimal

feedback gain matrix K. A reasonable simple

choice for the matrices Q and R is given by

Bryson’s rule [9]. Then Q and R are selected

diagonally with:

2

2

1;

max acceptable value of

1

max acceptable value of

1,2,..., ; 1,2,...,

ii

i

ii

i

Qx

Ru

i j i l

which corresponds to the following criterion:

2 2

1 10

( ) ( )l k

ii i jj j

i j

J Q x t R u t dt (14)

In this paper, we introduce an integral action

based on the tracking error in order to achieve

zero steady-state error under any changes in

references. A number of integrators are added

in the system model then the state-space

model of the new augmented system cab be

written as:

0

LQR Ix xr

xy C

A BK BK 0

C 0 I (15)

where the additional auxiliary state variables ε

act as “accumulated errors”.

SIMULATION RESULTS

In this section, AMB’s simulating parameters

are taken from [7] in order to prove the

effectiveness of the method:

Rotor mass: m=12.4(kg); Distance between

mass center and bearings/sensors: la= lb=

0.21(m); lc = ld = 0.215(m); Momen of inertia

in i, j and k axes: Ji = Jj = 2.22x10-1(kg.m2)

and Jk=6.88x10-3 (kg.m2). Speed of rotor ωrm

= 15000(RPM). Ratio of magnetic

force/current: Ki = 102.325 (N/A); Bearing


159

stiffness coefficient: Ks = -4.65x105(N/m);

Earth’s gravity acceleration: g=9.81(kg.m/s2).

The computation results of the optimal

feedback gain matrix K in equation (12) can

be obtained with given weighting matrices Q

and R and Riccati equation solution P.

8 8

8 8

T

11 11

10 11

11

10

0.026 0.026 0.0089 0.0089

0.0055 0.0055 8.7 10 2.7 10

0.0089 0.0089 0.026 0.026

1.85 10 1.66 10 0.0055 0.0055

7.071 7.071 5.22 10 5.56 10

7.071 7.071 1.99 10 6.66 10

5.95 10 4.82 1

1.28 10

K

11

10

7.071 7.0710

7.071 7.0711.52 10

With the optimal feedback gain matrix K

above, eigenvalues of closed-loop system can

be achieved:

-1242.1+517.7i; -1242.1+517.7i; -126.75+52.8i;

-126.75-52.8i; -58.35+267.6i; -58.35-267.6i;

-58.35+267.6i; -58.35-267.6i

It is can be seen that all the closed-loop

eigenvalues have negative real parts

indicating that the closed-loop is

asymptotically stable. We see in the Figure 5

and 6 that the LQR design exhibits excellent

regulation performance. The zeros response

for LQG design decays to zeros quickly with

not much oscillation. The results indicate that

the proposed optimal controller is superior in

terms of both regulation performance and

control efforts.

The figure 7 shows that the performance of

LQR method is much better than pole-

placement method when the same step inputs

are applied to. With the addition of integrators

in the LQR model, steady-state errors are

improved significantly. Moreover, in contrast

to the pole-placement method, where the

desired performance is indirectly achieved

through location of closed-loop poles, the

optimal control system directly addresses the

desired performance objectives while

minimizing the control energy. Figures 8 and

9 indicate the significant difference in terms

of control efforts.

Figure 5. State responses of 4 DOF AMB

using LQR + integrators

Figure 6. Output responses of 4 DOF AMB

using LQR + integrators

Figure 8. Control efforts of 4 DOF AMB using

Pole-placement method

Figure 9. Control efforts of 4 DOF AMB

using LQ controller + integrators

Figure 7. Comparisons of output responses between different methods


160

CONCLUSION

In this paper, a detailed mathematical model of a 4 DOF AMB system has been constituted in which the gyroscopic effect is also mentioned. The proposed LQ regulator has performs excellent qualities of both regulation performance and control effort. This centralized control approach is successfully constructed under the assumption that all states can be measured. Moreover, as integrator parts have been added to LQR model, steady-state errors are reduced significantly in dynamic output responses of the system. Therefore, this design can be a good reference for an alternative realistic designs, such as optimal output feedback design and observer design, since the issues of unmeasurable physical quantities are considered. Those unsolved problems are wished to be investigated in other research works.

REFERENCES 1. Akira Chiba, Tadashi Fukao, Osamu Ichikawa,

Masahide Oshima, Masatsugu Takemoto and

David G. Dorrell, Magnetic Bearings and

Bearingless Drives. Newnes, 2005.

2. Gerhard Schweitzer and Eric H. Maslen,

Magnetic Bearings: Theory, Design, and

Application to Rotating Machinery. Springer-

Verlag, 2009.

3. R. D. Smith and W. F. Weldon, “Nonlinear

control of a rigid rotor magnetic bearing system:

Modeling and simulation with full-state

feedback”, IEEE Transactions on Magnetics, Vol.

31, No. 2, 1995.

4. M. S. de Queiroz and D. M. Dawson,

“Nonlinear control of Active Magnetic Bearing: A

backstepping approach”, IEEE Transactions on

Control Systems Technology, Vol. 4, No. 5,

March 1996.

5. Abdul R. Husain, Mohamad N. Ahmad and

Abdul H. M. Yatim, “Deterministic models of a

Active Magnetic Bearing System”, Journal of

Computers, Vol. 2, No. 8, October 2007.

6. Tian Ye, Sun Yanhua, Yu Lie, “LQG Control of

Hybrid Foil-Magnetic Bearing”, 12th International

Symposium on Magnetic Bearings, 2010.

7. Chunsheng Wei, Dirk Soffker, “MIMO-control

of a Flexible Rotor with Active Magnetic

Bearing”, 12th International Symposium on

Magnetic Bearings, 2010.

8. Quang Dich Nguyen, Nobukazu Shimai,

Satoshi Ueno, “Control of 6 Degrees of Freedom

Salient Axial-Gap Self-Bearing Motor”, 12th

International Symposium on Magnetic Bearings,

August, 2010.

9. Luc Quan Tran, Xuan Minh Tran, “Design a

state feedback controller with Luenberger observer

for 4 degree of freedom - rigid rotor active

magnetic bearing system”, Proceedings of the

First Vietnam Conference on Control and

Automation, November, 2011 (in Vietnamese).

10. Robert L. Williams II, Douglas A. Lawrence,

Linear State-Space Control Systems, John Wiley

& Sons, 2007

TÓM TẮT

MỘT PHƯƠNG PHÁP ĐIỀU KHIỂN TỐI ƯU PHẢN HỒI TRẠNG THÁI

CHO HỆ THỐNG Ổ ĐỠ TỪ CHỦ ĐỘNG 4 BẬC TỰ DO ROTOR CỨNG Trần Xuân Minh*

Trường Đại học Kỹ thuật Công nghiệp – ĐH Thái Nguyên

Dựa trên các nguyên lý về cơ- điện- từ, bài báo trình bày những phân tích chi tiết để xây dựng nên

một mô hình toán học đầy đủ cho hệ thống ổ đỡ từ chủ động (Active Magnetic Bearing-AMB),

rotor cứng, 4 bậc tự do. Ảnh hưởng hồi chuyển là một trong những nguyên nhân chính ảnh hưởng

đến chất lượng làm việc của hệ thống cũng được đề cập đến trong nghiên cứu này. Bằng cách sử

dụng giải pháp điều khiển tập trung, một mô hình không gian trạng thái cho hệ nhiều đầu vào, nhiều

đầu ra (MIMO) được xây dựng cho hệ thống ổ đỡ từ chủ động. Một bộ điều khiển phản hồi trạng

thái được thiết kế nhằm trực tiếp đưa ra các tiêu chí chất lượng của hệ thống điều khiển và tạo thành

một hệ điều khiển tốt nhất có thể ứng với các tiêu chí chất lượng làm việc cho trước. Sai lệch tĩnh

của tín hiệu đầu ra cũng được cải thiện thông qua các bộ tích phân được bổ sung vào mô hình điều

khiển của hệ thống. Các kết quả mô phỏng cho ứng của hệ MIMO đạt được độ ổn định hóa nhanh

chóng và chất lượng làm việc tốt.

Từ khóa: Ổ đỡ từ chủ động (AMB); ảnh hưởng hồi chuyển; MIMO;không gian trạng thái; LQR.



* Tel: 0913 354975

SĐT :0949823777. Email: [email protected]

THIẾT KẾ BỘ ĐIỀU KHIỂN LQR DỊCH CHUYỂN CÓ CHỌN LỌC CÁC ĐIỂM CỰC

Nguyễn Đình Hòa

Đại học Bách khoa Hà Nội

TÓM TẮT:

Bài báo này trình bày một phương pháp để thiết kế bộ điều khiển LQR dịch chuyển có chọn lọc các điểm cực cho các hệ tuyến tính dừng. Để dịch chuyển một hoặc một số điểm cực không mong muốn của hệ hở sang bên trái mặt phẳng phức trong khi các điểm cực còn lại không bị thay đổi, các ma trận trọng số của phiếm hàm tối ưu LQR được chọn dựa trên các vector riêng bên trái tương ứng với các giá trị riêng không mong muốn. Sau đó, chúng tôi chỉ ra miền xác định của các điểm cực mới. Một ví dụ minh họa được giới thiệu để minh chứng các kết quả lý thuyết đã đề xuất.

Từ khóa: Phương pháp gán điểm cực; Phương pháp LQR; Dịch chuyển điểm cực có chọn lọc; Hệ tuyến tính dừng.

ĐẶT VẤN ĐỀ

Xét một hệ tuyến tính dừng có mô hình trạng thái:

, , .n mx Ax Bu x u= + ∈ ∈ɺ ℝ ℝ (0.1)

Hiện nay, các phương pháp phổ biến để thiết kế bộ điều khiển gán điểm cực cho các hệ tuyến tính dừng (0.1) bao gồm phương pháp trực tiếp, phương pháp Ackerman, phương pháp modal [1]. Mỗi phương pháp lại có ưu hoặc nhược điểm riêng, chẳng hạn phương pháp trực tiếp thì rất thủ công và không tổng quát. Phương pháp Ackerman có công thức tổng quát nhưng chỉ áp dụng được cho các hệ có một đầu vào. Phương pháp modal có thể áp dụng cho hệ có nhiều đầu vào nhưng cần một giả thiết quan trọng là ma trận hệ thống có thể biến đổi thành dạng đường chéo (diagonal) hoặc khối đường chéo (block- diagonal). Ngoài ra phương pháp modal còn có một đặc điểm nữa là nó chỉ có thể dịch chuyển được một số lượng các điểm cực không vượt quá

( )rank B , nghĩa là không vượt quá m . Đây có thể

coi là nhược điểm mà cũng có thể coi là ưu điểm vì trong nhiều trường hợp ta không cần thiết dịch chuyển hết tất cả các điểm cực của hệ hở.

Ngoài các phương pháp trên, ta còn có thể thiết kế bộ điều khiển gán điểm cực dựa trên phương pháp LQR. Điều này có thể thực hiện được bằng cách trước hết thiết kế bộ điều khiển LQR để dịch chuyển có chọn lọc một số điểm cực như trong các tài liệu [2-5], sau đó dựa vào các kết quả ấy để tìm các ma trận trọng số sao cho các điểm cực không mong muốn được dịch chuyển chính xác đến các vị trí biết trước. Tuy nhiên, các phương pháp trong [2-5] tồn

tại một số nhược điểm như cần một số giả thiết về các ma trận trọng số trong phiếm hàm tối ưu LQR. Hơn nữa, các kết quả trong [2-5] mới chỉ xét đến việc thiết kế bộ điều khiển LQR để dịch chuyển có chọn lọc các điểm cực không mong muốn và xác định vùng mà chúng chuyển đến, chứ chưa xét đến việc tìm các ma trận trọng số để có thể dịch chuyển các điểm cực một cách chính xác đến các vị trí mong muốn.

Để tiện cho việc trình bày, sau đây chúng tôi sẽ định nghĩa cụ thể hai bài toán khác nhau tương ứng với hai bước ở trên để thiết kế một bộ điều khiển gán điểm cực LQR.

Bài toán thứ nhất: Thiết kế bộ điều khiển LQR để dịch chuyển có chọn lọc một số điểm cực không mong muốn của hệ (0.1) sang bên trái mặt phẳng phức.

Bài toán thứ hai: Cho trước một số điểm cực mong muốn bên trái mặt phẳng phức, thiết kế bộ điều khiển LQR để dịch chuyển có chọn lọc các điểm cực không mong muốn của hệ (0.1) tới các vị trí biết trước đó.

Bài báo này đề xuất một số kết quả mới trong

việc sử dụng phương pháp LQR để thiết kế bộ điều

khiển dịch chuyển có chọn lọc các điểm cực cho hệ (0.1), từ đó tạo cơ sở để giải bài toán thứ hai hay nói cách khác là tạo cơ sở cho bước tiếp theo để giải bài toán thiết kế bộ điều khiển LQR gán điểm cực. Cụ thể hơn, bài báo chỉ ra cách chọn các ma trận trọng

số của phiếm hàm tối ưu LQR sao cho các điểm cực

không mong muốn của hệ (0.1) được dịch chuyển có

chọn lọc sang bên trái mặt phẳng phức, mà không

cần đến các giả thiết như ở trong [2-5]. Tiếp đó,

miền bên trái mặt phẳng phức mà các điểm cực có

2

thể được dịch chuyển đến được chỉ ra một cách

tường minh. Do khuôn khổ của bài báo nên lời giải cho bài toán thứ hai không được trình bày ở đây mà sẽ được giới thiệu trong các bài báo khác.

Các phần tiếp theo của bài báo được trình bày như sau. Phần II giới thiệu các kết quả cho bài toán thuận với ba mục con cho phần dịch chuyển có chọn lọc một điểm cực thực, một cặp điểm cực phức liên hợp và một cặp điểm cực thực. Phần III giới thiệu một ví dụ minh họa. Phần IV là kết luận và các hướng mở rộng của bài báo.

Trong bài báo có sử dụng một số ký tự như sau.

( )Aσ biểu thị cho tập các giá trị riêng của ma trận

A . Ký hiệu gạch dưới, chẳng hạn x , là để chỉ các đại lượng vector. Ký hiệu gạch trên, ví dụ v là để

chỉ giá trị phức liên hợp của .v Ngoài ra, ( )Re a chỉ

phần thực của một số phức .a

THIẾT KẾ BỘ ĐIỀU KHIỂN

Xét phiếm hàm mục tiêu:

( )0

,T TJ x Qx u Ru dt

∞

= +∫ (1.1)

trong đó nQ ∈ ℝ là ma trận đối xứng, bán xác định

dương, mR ∈ ℝ là ma trận đối xứng, xác định dương. Như đã biết trong lý thuyết điều khiển tối ưu [1], [6], bộ điều khiển tối ưu phản hồi trạng thái LQR cho hệ (0.1) được tính bằng:

,u Fx= − (1.2)

với 1 TF R B P−= trong đó P là nghiệm của

phương trình đại số Riccati:

1 0.T TPA A P PBR B P Q−+ − + = (1.3)

Ngoài ra, để phương trình (1.3) có nghiệm duy nhất thì hai giả thiết sau phải được thỏa mãn:

A1: ( ),A B là điều khiển được.

A2: ( )1/2,Q A là quan sát được.

Vấn đề đặt ra cho bài toán thuận là tìm cách thiết kế bộ điều khiển (1.2) sao cho chỉ một số các điểm cực không mong muốn được dịch chuyển sang bên trái mặt phẳng phức trong khi các điểm cực khác được giữ nguyên. Để đơn giản, chúng tôi chỉ trình bày kết quả cho các trường hợp dịch chuyển một

điểm cực thực và dịch chuyển hai điểm cực phức liên hợp hoặc hai điểm cực thực. Các kết quả này có thể được tổng quát hóa cho trường hợp dịch chuyển một số lượng bất kì các điểm cực và sẽ được giới thiệu trong các bài báo sau. Ngoài ra, ta cũng có thể lặp lại nhiều lần phương pháp dịch chuyển một hoặc hai điểm cực này để dịch chuyển tất cả các điểm cực không mong muốn.

A. Dịch chuyển có chọn lọc một điểm cực thực

Giả sử λ ∈ ℝ là điểm cực thực không mong

muốn của hệ (0.1). Gọi 0T Tv ≠ là vector riêng bên trái của A tương ứng với λ . Ta chọn ma trận trọng số Q như sau:

1 1, 0.TQ v q v q= ≥ (1.4)

Định lý sau chỉ rõ biểu thức của bộ điều khiển LQR và tập các điểm cực của hệ kín.

Định lý 2.1. Với các giả thiết A1-A2 và ma trận Q chọn ở (1.4), bộ điều khiển LQR có dạng:

( )1

1,T Tu p R B vv x−

= − (1.5)

trong đó

2

1 1 1

1 1

1

, .T Tr q

p r v BR B vr

λ λ−

+ += = (1.6)

Đồng thời, tập các điểm cực của hệ kín là:

( ) ( ) 2

1 1\ .A BF rq Aσ λ σ λ− = − + ∪ (1.7)

Chứng minh: Với ma trận Q chọn ở (1.4), dễ thấy

1 1, 0TP vp v p= > là nghiệm của phương trình

Riccati (1.3) trong đó 1p tính theo (1.6) thu được

bằng cách thay P vào (1.3) và giải phương trình bậc hai. Hơn nữa, với các giả thiết A1-A2, phương trình (1.3) có nghiệm duy nhất. Điều này có nghĩa là giá trị của P tính ở trên chính là nghiệm duy nhất ấy. Từ đó ta thu được bộ điều khiển LQR như ở (1.5).

Giả sử α λ≠ là một giá trị riêng bất kỳ của A và w là vector riêng bên phải tương ứng với nó. Ta có

w 0Tv = , do vậy:

( ) ( )w w,

w,

w.

1

1

T TA BF A p BR B vv

A

α

−− = −

=

=

Điều này chứng tỏ w cũng là vector riêng bên phải của ma trận hệ kín và tương ứng là giá trị riêng α .

Nói cách khác ( ) ( )\A A BFσ λ σ⊆ − . Ngoài

ra,

( ) ( )

( )

,

,

1

1

1 1

1 1

2

1 1

,

.

T T T T

T T

T

T

v A BF v A p BR B vv

v A p r v

p r v

rq v

λ

λ

−− = −

= −

= −

= − +

Do vậy, Tv cũng là vector riêng bên trái của ma trận

hệ kín và tương ứng là giá trị riêng 2

1 1r qλ− + .

Kết hợp cả hai kết luận trên về các giá trị riêng của hệ kín, ta thu được (1.7).

Từ Định lý 2.1 ta thấy các điểm cực của hệ kín gồm 1n − điểm cực giống với hệ hở và chỉ có duy nhất một điểm cực không mong muốn của hệ hở là bị thay đổi. Hơn nữa, giá trị của điểm cực mới cho thấy nó nằm bên trái mặt phẳng phức, và cụ thể hơn

là bên trái của điểm λ− trên trục thực.

B. Dịch chuyển có chọn lọc một cặp điểm cực phức liên

hợp

Giả sử ( ),λ λ là một cặp điểm cực phức không

mong muốn của hệ (0.1) và ( ),T Tv v là cặp vector

riêng bên trái liên hợp của A tương ứng với chúng. Ta chọn ma trận trọng số Q như sau:

2,

T

T

vQ v v Q

v

=

(1.8)

trong đó 2Q là ma trận Hermitian, bán xác định

dương. Giả sử

11 12

2 11 2212 22

; , 0.q q

Q q qq q

= ≥

Khi đó,

11 12 12 22.T T T TQ q vv q vv q vv q vv= + + +

Do Q và 12 12

T Tq vv q vv+ đều là các ma trận thực

nên 11 22

T Tq vv q vv+ cũng phải là ma trận thực.

Điều này dẫn đến 11 22q q= . Để tránh rườm rà, ta ký

hiệu 11 22

.q q q=≜



1

2,

T

T

T

vu R B v v P x

v

−

= −

(1.9)

trong đó 2P là nghiệm của phương trình Riccati

2 2 2 2 2 2 2 20,TP P PR P QΓ Γ+ − + = (1.10)

với

121

2 212

0, .

0

T

T

T

v r rR BR B v v

r rv

λ

λΓ

−

= = = Hơn nữa, các điểm cực không mong muốn của hệ hở

được dịch chuyển tới các giá trị 1 2,µ µ được tính

bằng:

( ) ( )

( )

2 2 2

1 2 12 12

4 22 2 2

1 2 12 12

2 22 2

12 12

2 Re Re ,

2 2Re

,

r q qr

qr r q

q q r r

µ µ λ

µ µ λ λ λ

+ = + +

= + +

+ − −

(1.11)

trong khi các điểm cực khác được giữ nguyên tại vị trí.

Chứng minh: Với ma trận Q chọn ở (1.8), dễ

thấy 2

T

T

vP v v P

v

=

là nghiệm của (1.3) trong

đó 2P là nghiệm của (1.10). Do có các giả thiết A1-

A2 để đảm bảo phương trình Riccati (1.3) có nghiệm duy nhất nên giá trị đó của P chính là nghiệm duy nhất ấy.

Tiếp theo, chứng minh tương tự như ở Định lý 1, ta có thể chỉ ra rằng chỉ có hai điểm cực ,λ λ của hệ hở là bị thay đổi, còn các điểm cực khác thì không bị ảnh hưởng.

Mặt khác,

4

1

2

1 1

1 1.

T

T

T

T T T T

T T T T

vR BR B v v

v

v BR B v v BR B v

v BR B v v BR B v

−

− −

− −

=

=

Ta thấy các phần tử trên đường chéo chính của 2R là

liên hợp với nhau nhưng do 2R là ma trận Hermitian

nên chúng phải là các giá trị thực, điều này dẫn đến

các phần tử trên đường chéo của 2R phải bằng nhau.

Để đơn giản, ta ký hiêu lại 12

212

, 0.r r

R rr r

= >

Xét ma trận Hamiltonian 2 2

2 2

.T

RH

Q

Γ

Γ

−=

− − Giả

sử điểm cực không mong muốn của hệ hở được dịch

chuyển tới các giá trị 1 2,µ µ . Từ lý thuyết điều khiển

tối ưu [6], ta đã biết 1 2 1 2, , ,µ µ µ µ− − là các giá trị

riêng của .H Nói cách khác,

( ) ( ) ( ) ( ) ( )( )1 2 1 2

4 2 2 2 2 2

1 2 1 2

det ,

.

sI H s s s s

s s

µ µ µ µ

µ µ µ µ

− = − − + +

= − + +

(1.12)

Mặt khác,

( )

( )

( )

2 2

2 2

0det det

0

0det det

0

det .

T

R sI IsI H

IsI Q

IsI H

I

sI H

Γ

Γ

− = − +

= −

= −

Ngoài ra,

( ) ( ) ( )( )

2 2

2 2

1

2 2 2 2 2

det

det det .

T

T

R sI

sI Q

Q R sI Q sI

Γ

Γ

Γ Γ−

−

+ = − − +

Do đó, ta có cách khác để tính ( )det sI H− như

sau:

( )( ) ( ) ( )( )1

2 2 2 2 2

det

det det .T

sI H

Q R sI Q sIΓ Γ−

−

= − − +

(1.13)

Tiếp theo, thay các biểu thức của 2 2,Q R vào (1.13),

ta tính được

( ) ( ) ( )

( )

4 2 2

12 12

4 22

12 12

2 22 2

12 12

det 2 Re Re

2 2Re

.

sI H s r q qr s

qr r q

q q r r

λ

λ λ λ

− = − + +

+ + +

+ − −

(1.14)

So sánh (1.13) và (1.14) ta thu được (1.11).

Vì 2 2,Q R là các ma trận bán xác định dương và

xác định dương, nên 2 2

12 12 12 12, .q q q r r r≥ ≥ Do vậy,

( )

( )12 12 12 12

2 22

12 12 12 12

Re ,

Re .

qr q r r q

qr q r r qλ λ λ

≥ ≥

≥ ≥

Vì thế, từ kết quả của Định lý 2, ta thu được miền

xác định của các điểm cực mới 1 2,µ µ như sau:

( )2 2 2

1 2

42 2

1 2

2Re ,

.

µ µ λ

µ µ λ

+ ≥

≥ (1.15)

C. Dịch chuyển có chọn lọc hai điểm cực thực

Giả sử ( )1 2,λ λ là hai điểm cực thực không mong

muốn của hệ (0.1) và ( )1 2,T Tv v là các vector riêng

bên trái của A tương ứng với ( )1 2,λ λ . Ta chọn ma

trận trọng số Q như sau:

1

1 2 2

2

,T

T

vQ v v Q

v

=

(1.16)

trong đó 2Q là ma trận đối xứng, bán xác định

dương. Giả sử

11 12

2 11 2212 22

; , 0.q q

Q q qq q

= ≥



11

1 2 2

2

,T

T

T

vu R B v v P x

v

−

= −

(1.17)

trong đó 2P là nghiệm của phương trình Riccati

2 2 2 2 2 2 2 20,TP P PR P QΓ Γ+ − + = (1.18)

với 1

22

0,

0

λ

λΓ

=

1 11 121

2 1 212 222

.T

T

T

v r rR BR B v v

r rv

−

= =

Hơn nữa, các điểm cực không mong muốn của hệ hở

được dịch chuyển tới các giá trị 1 2,µ µ được tính

bằng:

( ) ( )

2 2 2 2

1 2 1 2 11 11 22 22 12 12

2 2 2 2 2 2

1 2 1 2 12 12 1 2 11 11 2 22 22 1

2 2

11 22 12 11 22 12

2 ,

2

,

r q r q r q

r q r q r q

r r r q q q

µ µ λ λ

µ µ λ λ λ λ λ λ

+ = + + + +

= + + +

+ − −

(1.19)

trong khi các điểm cực khác được giữ nguyên tại vị trí.

Chứng minh: Phần chứng minh của Định lý này hoàn toàn tương tự như của Định lý 2.2, nên chúng tôi không trình bày lại ở đây.

Từ tính xác định bán dương và xác định dương

của 2 2,Q R , ta có ngay 2 2

11 22 12 11 22 12, .q q q r r r≥ ≥ Do

vậy, theo định lý Cauchy-Schvartz, ta có:

11 11 22 22 11 11 22 22 12 12

2 2

11 11 2 22 22 1 11 11 22 22 1 2 12 12 1 2

2 2 ,

2 2 .

r q r q r q r q r q

r q r q r q r q r qλ λ λ λ λ λ

+ ≥ ≥

+ ≥ ≥

Vì thế, từ (1.19) ta thu được:

2 2 2 2

1 2 1 2

2 2 2 2

1 2 1 2

,

.

µ µ λ λ

µ µ λ λ

+ ≥ +

≥ (1.20)

Hai bất đẳng thức trong (1.20) cho ta miền xác định của các điểm cực mới.

Chú ý rằng các kết quả của Định lý 2.1, Định lý

2.2 và Định lý 2.3 cũng như miền xác định của các

giá trị riêng mới là giống với các kết quả ở [4], [5].

Tuy nhiên, chúng thu được mà không cần thêm

bất cứ giả thiết nào, trong khi các kết quả ở [4], [5]

cần có một số giả thiết khác về các ma trận trọng

số.

VÍ DỤ MINH HỌA

Xét một hệ tuyến tính dừng mô tả bởi (0.1) với:

0 1 0 0

0 0 1 , 0 .

2 5 3 1

A B

= = − −

(1.21)

Các giá trị riêng của ma trận A là 0.3283,1.6641 1.823i− ± . Do vậy, hệ là không ổn

định vì có hai giá trị riêng nằm bên phải mặt phẳng phức.

Tiếp theo, sử dụng phương pháp đề xuất trong bài báo, chúng tôi thiết kế bộ điều khiển LQR để dịch chuyển hai điểm cực 1.6641 1.823i± sang bên trái mặt phẳng phức trong khi điểm cực còn lại được giữ nguyên. Các ma trận trọng số được chọn như

sau: 2

, 10.Q I R= = Kết quả mô phỏng trên hình

H1 cho thấy điểm cực 0.3283− không bị thay đổi bởi bộ điều khiển LQR trong khi hai điểm cực khác đã được dịch chuyển sang bên trái mặt phẳng phức thành hai điểm cực phức liên hợp ổn định.

Cuối cùng, với trạng thái đầu của hệ là [ 1;2; 3]− , hình H2 biểu diễn kết quả mô phỏng thu được và cho thấy hệ kín trở thành ổn định.

-3 -2 -1 0 1 2-2

-1.5

-1

-0.5

0

0.5

1

1.5

2

Real axis

Ima

gin

ary

axis

H1 Sự phân bố các điểm cực của hệ hở (ký hiệu bởi

hình vuông màu đỏ ) và của hệ kín thu được bởi bộ điều khiển LQR đề xuất (ký hiệu bởi hình tròn màu xanh ).

6

0 5 10 15-3

-2

-1

0

1

2

3

Time [s]

Sta

tes

x1

x2

x3

H2 Đáp ứng các trạng thái của hệ với bộ điều khiển

LQR dịch chuyển có chọn lọc hai điểm cực.

KẾT LUẬN

Bài báo này đã đề xuất một phương pháp để thiết kế bộ điều khiển LQR dịch chuyển có chọn lọc các điểm cực không mong muốn của các hệ tuyến tính dừng. Ý tưởng chủ đạo ở đây là việc chọn các ma trận trọng số của phiếm hàm mục tiêu LQR dựa trên các vector riêng bên trái của ma trận A tương ứng

với các giá trị riêng không mong muốn. Đây là bước cơ sở để thiết kế bộ điều khiển gán điểm cực bằng phương pháp LQR. Các kết quả cho việc thiết kế bộ điều khiển LQR gán điểm cực sẽ được giới thiệu trong các bài báo tiếp theo.

TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] Nguyễn Doãn Phước, Lý thuyết điều khiển tuyến tính,

NXB Khoa học và Kỹ thuật, Hà Nội, 2009. [2] N. Kawasaki, E. Shimemura, “Determining quadratic

weighting matrices to locate poles in a specied region", Automatica, vol. 19, pp. 557-560, 1983.

[3] N. Kawasaki, E. Shimemura, J.-W. Shin, “On the quadratic weights of an LQ-problem shifting only the specified poles”, Proceedings of the Society of Instrument and Control Engineers, vol. 25(11), pp. 1248–1250, 1989.

[4] F. Kraus, V. Kucera, “Linear quadratic and pole placement iterative design”, Proc. of European Control Conference, 1999.

[5] J. Cigler, V. Kucera, “Pole-by-pole shifting via a linear-quadratic regulation”, Proc. of the 17th International Conference on Process Control, 2009.

[6] B. D. O. Anderson, J. B. Moore, Optimal Control: Linear Quadratic Methods, Englewood Cliffs, NJ: Prentice Hall, 1990.

SUMMARY LQR CONTROLLER DESIGN FOR SELECTIVE POLE SHIFT This paper proposes a method for designing state feedback controllers based on LQR approach for LTI systems. To selectively shift one or some undesirable poles of the open-loop system to the open left half complex plane while not affecting the other poles, the weighting matrices in the LQR performance index are chosen based on the left eigenvectors of the system matrix associated with the undesirable poles. Then we point out the region in which the shifted poles must lie in. A numerical example is presented to demonstrate the theoretical results. Keywords: Pole placement, LQR method, Selective pole shift, LTI systems.

Tạp chí KHOA HỌC & CÔNG NGHỆ

SĐT:0982235309. Email: [email protected].

MỘT SỐ PHƯƠNG PHÁP THIẾT KẾ BỘ ĐIỀU KHIỂN DỰ BÁO CHO ĐỐI TƯỢNG VAN MỞ NHANH

Hoàng Đức Quỳnh1, Nguyễn Đình Hòa2, Nguyễn Doãn Phước2

1Trường CĐ Công nghệ và Kinh tế Công nghiệp 2Đại học Bách Khoa Hà Nội

TÓM TẮT

Bài báo này giới thiệu và so sánh một số phương pháp thiết kế bộ điều khiển dự báo có khả năng đảm bảo được chất lượng hệ thống bền vững với những thành phần bất định như thời gian trễ, khe hở cho đối tượng phi tuyến là van mở nhanh. Những bộ điều khiển này được xây dựng thông qua cực tiểu hóa sai lệch bám giữa lưu lượng đặt trước và lưu lượng thực của van. Sự ảnh hưởng của các thành phần bất định lên chất lượng điều khiển được giảm thiểu nhỏ nhất. Hai mô hình dự báo khác nhau, cụ thể là phi tuyến và tuyến tính hóa chính xác, được sử dụng. Sau đó, một ví dụ cùng các kết quả mô phỏng được giới thiệu để so sánh chất lượng điều khiển khi sử dụng hai mô hình đó và để minh họa tính hiệu quả của các bộ điều khiển dự báo đã đề xuất. Từ khóa: Điều khiển dự báo, Hệ phi tuyến bất định, Tối ưu hóa, Van mở nhanh.

ĐẶT VẤN ĐỀ Trong tài liệu [8], chúng tôi đã đi tiến

hành thiết kế bộ điều khiển dự báo cho đối tượng van công nghiệp nhằm mục đích đưa ra hướng giải quyết mới để điều khiển đối tượng này khi có sự tham gia của các thành phần bất định. Tuy nhiên, bài báo [8] mới chỉ mới xét trường hợp van có đặc tính tuyến tính, tức là loại van có lưu lượng [0 , 100]%∈q của dòng chất lỏng chảy qua van tỷ lệ tuyến tính với độ mở van thực / [0 , 1]∈v theo công thức:

/( )ρ

∆= v

Pq C f v (1)

với / /( ) =f v v , trong đó ∆P là độ chênh áp

giữa hai đầu van, vC là lưu lượng (gpm) tính trên một đơn vị chênh áp (psi), ρ là khối

lượng riêng của chất lỏng và /( )f v là hàm mô tả đặc tính của loại van được sử dụng.

H1: Cấu trúc cơ bản của hệ van công nghiệp có

để ý tới các thành phần bất định.

Với mong muốn tiếp tục mở rộng phạm vi áp dụng của bộ điều khiển dự báo cho đối tượng van công nghiệp, trong khuôn khổ của bài báo này, chúng tôi sẽ tiến hành nghiên

cứu thiết kế hai bộ điều khiển dự báo cho đối tượng van công nghiệp trong trường hợp van có dạng mở nhanh (phi tuyến):

/ /( ) =f v v (2)

Kết hợp với hàm mô tả tạp nhiễu bất định như đã đưa ra trong [8], mô tả sai lệch mô hình, hiện tượng khe hở và dính trong van:

/ ( , )=֏v v d v t (3) ta sẽ có mô hình dạng phi tuyến của van mở nhanh như mô tả ở hình H1.

Nhiệm vụ điều khiển ở đây là phải có khả năng cập nhật online để có thể khống chế được sự ảnh hưởng của thành phần bất định

( , )d v t trong hệ ở mức thấp nhất. Bài báo đề xuất hai bộ điều khiển dự báo phi tuyến cho đối tượng van mở nhanh trên, đồng thời mô phỏng và đánh giá chất lượng thông qua so sánh hiệu quả của các phương pháp thiết kế theo các hướng giải quyết khác nhau này.

MÔ HÌNH HÓA VAN MỞ NHANH

Bằng cách xấp xỉ thành phần bất định (3) nhờ một khâu quán tính bậc 2, đồng thời kết hợp với (2) ta có mô hình dự báo liên tục của van mở nhanh như sau:

/

/

//

1 21 2

1( )

= − − + +

= +

xvd

v T T x avdt xTT

x b vA

(4)

/v v q Van mở

nhanh

Khe hở,

dính, trễ


/

ρ

∆= v

Pq C v

(5)

trong đó v là tín hiệu vào, /( , )=Tx v x là

trạng thái van, q là tín hiệu ra, 1 2,T T là hai hằng số thời gian quán tính, a là hệ số khuếch đại tương ứng của mô hình xấp xỉ và:

/

1 2

1 2 1 2

0 1

( )1

= − +−

T T

TT TT

A , /

1 2

0

=

b a

TT

(6)

Đến đây, ta có hai cách để thiết lập mô hình trạng thái cho đối tượng van mở nhanh và tương ứng là hai cách thiết kế điều khiển sẽ được giới thiệu trong mục tiếp theo:

− Cách đầu tiên là giữ nguyên mô hình phi tuyến ở trên, thiết kế bộ điều khiển MPC với phiếm hàm mục tiêu tương ứng.

− Cách thứ hai là tìm cách chuyển mô hình van mở nhanh về dạng tuyến tính và áp dụng kết quả thiết kế bộ điều khiển MPC đã được chúng tôi giới thiệu ở tài liệu [8]. Đầu tiên chúng tôi giới thiệu mô hình phi

tuyến không liên tục của van mở nhanh. Từ (4) và (5) ta có:

/ /= +ɺx Ax b v và / (1,0)=q C x (7)

với:

/

ρ

∆= v

PC C (8)

Tiếp tục chuyển (7) sang dạng không liên tục với chu kỳ trích mẫu T và thay

( )=kx x kT , ( )=kv v kT , ta được:

/

1

(1,0)

+ = +

=

k k k

k k

x Ax bv

q C x (9)

trong đó:

/ATA e= ,

/ /

0

= ∫TA tb e dt b (10)

Từ (9) ta lại có:

( )1 1

2 2 1

22 2 1

12 1

+ + − + −

+ − + − + −

+ − + − + −

−+ − + −

= +

= + +

= + +

= + + + +

⋮

⋯

k i k i k i

k i k i k i

k i k i k i

i ik k k i k i

x x bv

x bv bv

x bv bv

x bv bv bv

A

A A

A A

A A A

hoặc có thể viết lại thành:

( )1

1

, , , −+

+ −

= + …

⋮

ki i

k i k

k i

v

x x b b b

v

A A A (11)

Tiếp đến, ta sẽ xem xét mô hình tuyến tính hóa chính xác cho van mở nhanh.

Đặt biến mới:

2=y q thì:

( )2 2 '

' 1 0ρ ρ

∆ ∆= =

=

v v

T

vP Py C v C

x

c x

trong đó

( )2 1 0ρ

∆=T

v

Pc C

Kết hợp với (4) ta có mô hình tuyến tính sau đây của van mở nhanh:

/ /

= +

=T

dxx b v

dt

y c x

A (12)

Với mô hình tuyến tính (12), ta có thể dễ dàng thiết kế thuật toán điều khiển MPC cho nó như đã làm ở [8].

THIẾT KẾ BỘ ĐIỀU KHIỂN

A. Mô hình phi tuyến

Để áp dụng phương pháp điều khiển dự báo, ta sử dụng hàm mô tả sai lệch dự báo dạng toàn phương như sau:

= +T T

k i iJ e diag a e u diag b u( ) ( ) (13)

trong đó

1 1

1

, , + +

+ + + −

= = =

= −

⋮ ⋮ ⋮

k k k

k N k N k N

q w v

q w u

q w v

e q w

(14)

với kw là tín hiệu chủ đạo ở thời điểm trích mẫu thứ k và N là độ dài cửa sổ dự báo.

Như vậy hàm mục tiêu (13) tương đương:

( ) ( )

+ + + +

+ −

= +

= − + + −

+ + +

T T

k i i

k k k N k N N

k k N N

J e diag a e u diag b u

q w a q w a

v b v b

2 2

1 1 12 21 1

( ) ( ) ,

...

...

Ta có thể viết lại thành:


[ ]/

/

/

21 1

2 22 2

1

1

1

2 2 2 21 2 1 1

( (1,0) )

( (1,0) ( , ) )

...

( (1,0) ( ,..., )

) ...

+

++

−

+ −

+ + + −

= + − +

+ + −

+

+ +

− + + + +

⋮

k k k k

kk k

k

kN N

N k

k N

k N k k N k N

J a C Ax bv w

va C A x Ab b w

v

v

a C A x A b b

v

w b v b v b v

hoặc tương đương với:

)

=

−

+ − +=

+ −

=

+ −

+

∑ ∑N

ki

ii i j

i k k j k ij

i k i

J a C Ax A bv w

bv

1

2

/1

1

21

(1,0)( )

Ở đây, các biến trạng thái kx và tín hiệu chủ

đạo k iw + là đã biết và các biến cần tìm khi tối

thiểu hóa kJ là 1 1, ,...,k k k Nv v v+ + − . Đây là một bài toán tối ưu hóa phi tuyến, để giải bài toán tối ưu này, ta có thể sử dụng rất nhiều thuật toán khác nhau như: gradient, Newton- Raphson, Quasi-Newton, Gauss–Newton, Levenberg-Marquard, Trust Region, giải thuật di truyền... Phần mềm mô phỏng MATLAB cũng đã cung cấp sẵn các lệnh tìm nghiệm tối ưu có sử dụng các phương pháp tối ưu này.

Vậy bộ điều khiển dự báo ( )k kv x cho van mở nhanh (trường hợp sử dụng mô hình phi tuyến) sẽ làm việc theo các bước của thuật toán sau:

Thuật toán 1:

1. Chọn độ dài N cho cửa sổ dự báo, các giá trị tham số , , 1, ,i ia b i N= … và chu kỳ trích mẫu T .

2. Xây dựng các ma trận và vector /,A b C, từ mô hình hệ thống theo các công thức (8) và (10). Thực hiện các bước sau lần lượt với 1,2, = …k

a) Đo (hoặc quan sát) trạng thái tức thời

kx .

b) Giải quyết bài toán tối ưu min→kJ để

tìm ku tối ưu.

c) Đưa giá trị kv là phần tử đầu tiên của

ku vào điều khiển đối tượng van, tức là

( )1,0, ,0= …k kv u rồi gán : 1= +k k

và trở về bước a).

B. Mô hình tuyến tính

Phiếm hàm mục tiêu trong trường hợp này được chọn như sau:

,= +T T

k k k k kJ e Qe u Ru (15)

trong đó ,Q R là các ma trận dương với kích

thước phù hợp, = −k k ke y w và

21 1 1

21 11

, ,+ + +

+ − + −+ −

= = =

⋮ ⋮ ⋮k k k

k k k

k N k Nk N

y w u

y w v

y vw

Theo kết quả của [8], ta có tín hiệu điều khiển tối ưu tương ứng với phiếm hàm mục tiêu (15) là:

( ) ( )1* −

= − + −T T

k k ku R B QB B Q Cx w (16)

Với tín hiệu điều khiển (16), vector tín hiệu đầu ra ky sẽ bám theo được vector tín

hiệu đặt kw . Điều này cũng có nghĩa là lưu

lượng kq cũng bám theo được giá trị đặt kw .

Giống như đã làm ở [8], ta có thuật toán thiết kế bộ điều khiển dự báo cho van mở nhanh (trường hợp sử dụng mô hình tuyến tính) gồm các bước lặp sau:

Thuật toán 2:

1. Chọn các ma trận ,Q R đối xứng xác định dương, độ dài N cho cửa sổ dự báo và chu kỳ trích mẫu T .

2. Xây dựng ma trận và vector , , ,C B c b từ mô hình hệ thống theo các công thức đã có trong [8]. Thực hiện các bước sau lần lượt với 0,1, k = …

a) Đo (hoặc quan sát) trạng thái tức thời

kx .

b) Tính *ku theo (16).

c) Đưa giá trị kv là phần tử đầu tiên của *ku vào điều khiển đối tượng van, tức là

( ) *1,0, ,0k kv = … u rồi gán : 1k k= +

và trở về bước a).


KẾT QUẢ MÔ PHỎNG

Để minh họa các phương pháp đã đề xuất, ta sẽ mô phỏng bộ điều khiển dự báo đã thiết kế cho đối tượng được lựa chọn là van mở nhanh bằng phần mềm MATLAB với các tham số sau:

− Chu kỳ trích mẫu 0.1( )=T s .

− Hằng số thời gian quán tính 1 0.1=T và

2 0.5=T .

− Hệ số khuếch đại 100=a .

− Độ chênh áp suất 1( )∆ =P psi .

− Khối lượng riêng của chất lỏng 31000( / )ρ = kg m .

A. Mô hình phi tuyến

Với các thông số được lựa chọn, ta dễ dàng tính được các ma trận của mô hình phi tuyến liên tục (4) của van mở nhanh:

/ /0 1 0,

2 3 200

= =

− − A b

Sử dụng các công thức (8) và (10) ta cũng có được các thông số của mô hình phi tuyến không liên tục (9) của van mở nhanh:

0.990944082993937 0.0861066649579777

0.172213329915955 0.732624088120004

−

=A

0.905591700606271

17.2213329915955

=b

/ 0.316227766016838=C

Tiếp theo, ta chọn cửa sổ dự báo 2N = ,

các trọng số 1, 1, 1, ,i ia b i N= = = … và tiến

hành theo các bước như ở Thuật toán 1, rồi mô phỏng cho đối tượng.

B. Mô hình tuyến tính

Từ các thông số lựa chọn như trên ta cũng có được mô hình dạng tuyến tính liên tục (12) của van mở nhanh:

/ /0 1 0,

2 3 200A b

= = − −

và 0.1

0

=

c

Chọn các ma trận trọng số , .Q I R I= = Từ đây ta cũng dễ dàng mô phỏng được hoạt động của bộ điều khiển theo các bước của Thuật toán 2 cho van mở nhanh (trường hợp sử dụng mô hình tuyến tính).

C. So sánh chất lượng

Hình H2 và H3 biểu diễn các kết quả mô phỏng cho hai mô hình trong trường hợp không có nhiễu (H2) và có nhiễu (H3) để tiện cho việc so sánh.

Các kết quả mô phỏng cho hai trường hợp mô hình phi tuyến và tuyến tính cho thấy các bộ điều khiển MPC tương ứng đưa đến các kết quả khá giống nhau, cụ thể như sau. Hình H2 chỉ ra rằng khi không có nhiễu thì đáp ứng khi thay đổi giá trị đặt của hai bộ điều khiển MPC cho hai mô hình là gần như giống nhau. Khi có nhiễu ồn trắng ở đầu vào, hình H3 cho thấy đáp ứng của hai bộ điều khiển có khác nhau nhưng không nhiều, thời gian đáp ứng là gần như bằng nhau. Ngoài ra, bộ điều khiển dự báo được thiết kế trong cả hai trường hợp vẫn thể hiện tính bền vững với nhiễu đầu vào khi tín hiệu ra vẫn bám theo giá trị đặt.

Từ đáp ứng gần như giống nhau của hai trường hợp, ta thấy rằng hoàn toàn có thể dùng mô hình tuyến tính hóa chính xác thay cho mô hình phi tuyến của đối tượng van mở nhanh.

0 10 20 30 40 500.2

0.4

0.6

0.8

1

1.2

mo hinh phi tuyen

mo hinh tuyen tinh

Tin hieu dat

H2: So sánh kết quả mô phỏng 2 mô hình khi

không có nhiễu

0 10 20 30 40 500.2

0.4

0.6

0.8

1

1.2

mo hinh phi tuyen

mo hinh tuyen tinh

Tin hieu dat

H3: So sánh kết quả mô phỏng 2 mô hình khi có

nhiễu ồn trắng ở đầu vào


KẾT LUẬN

Bài báo đã đi xây dựng mô hình toán cho đối tượng van mở nhanh thường dùng trong công nghiệp và thiết kế bộ điều khiển cho đối tượng này theo hai cách khác nhau. Ở cách thứ nhất mô hình phi tuyến của van mở nhanh được sử dụng làm mô hình dự báo. Ở cách thứ hai, chúng tôi chỉ ra cách đổi biến để thu được một mô hình tuyến tính cho van mở nhanh trong toàn bộ không gian trạng thái (tuyến tính hóa chính xác).

Từ cả hai mô hình dự báo đó, ta cũng có một cách tương ứng hai bộ điều khiển dự báo. Kết quả mô phỏng cho hai mô hình được giới thiệu và sau đó so sánh trong hai trường hợp không có nhiễu và có nhiễu đầu vào. Ở cả hai trường hợp, đáp ứng là gần như giống nhau. Từ đó, ta thấy rằng hoàn toàn có thể dùng mô hình tuyến tính hóa chính xác của van mở nhanh thay cho mô hình phi tuyến. Điều này rất thuận lợi cho việc thiết kế bộ quan sát trạng thái cho đối tượng van mở nhanh dựa trên mô hình tuyến tính hóa chính xác của nó. Các kết quả này sẽ được giới thiệu trong các bài báo tiếp theo.

TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] Camacho, E. and Bordons, C. (1999): Model

predictive control. Springer. [2] Chalupa,P.; Novak,J. and Bobal,V. (2011):

Mathematical modelling of control valve of

three tank system. Int. Journal of Mechanics. Vol. 5, Issue 4, pp. 310-317.

[3] Choudhury,M.A.A.S. (2005): Modelling valve

stiction. Control engineering practice, Vol. 13, No. 5, pp. 641-658.

[4] Choux,M. and Hovland,G. (2010): Adaptive

backstepping control of nonlinear hydraulic

mechanical system including valve dynamic. Journal of Modelling, Identification and Control, Vol. 31, No. 1, pp. 35-44.

[5] Knight,E.; Russell,M.; Sawalka,D. and Yendell,S. (2013): Valve modelling. In ControlsWiki. Địa chỉ: https://controls.engin.umich.edu/wiki/index.php/ValveModelling.

[6] Nocedal,J. and Wright,S.J. (1996): Numerical

Optimization. Springer-New York. [7] Phước,N.D. (2002): Lý thuyết điều khiển

tuyến tính. NXB KH&KT. [8] H.Đ.Quỳnh, N.D.Phước, N.Q.Hùng: Thiết kế

bộ điều khiển dự báo cho đối tượng van công

nghiệp. Tạp chí Nghiên cứu Khoa học Quân sự, số 4 (2014).

[9] N.Q.Hùng(chủ biên), N.Vũ (2013): Lý thuyết điều khiển tự động – Mô tả các hệ thống điều

khiển và khảo sát tính ổn định. NXB KH&KT.

SUMMARY MODEL PREDICTIVE CONTROLLER DESIGN METHODS FOR INDUSTRIAL QUICK-OPENING VALVES

This paper proposes and compares some model predictive controller design methods to

guarantee the robustness with respect to some uncertainties such as dead-time, backlash,

for a nonlinear plant namely industrial quick-opening valves. The controllers are designed

by minimizing performance indexes including the error between the reference flow and the

actual flow. The impact of uncertainty on the tracking performance is minimized. Two

different predictive models for quick-opening valves namely nonlinear model and exact

linearization model are considered. Then a numerical example with simulation results is

introduced to compare the control performances for two models and to show the

effectiveness of the proposed MPC controllers.

Keywords: Model Predictive Control, Uncertain Nonlinear Systems, Optimization, Quick-Opening Valves.

Fixed point theorem using a contractive condition of rationalexpression in the context of ordered partial metric spaces

Nguyen Thanh MaiUniversity of Science, Thainguyen University, Vietnam

E-mail: [email protected]

Abstract The purpose of this manuscript is to present a fixed point theorem usinga contractive condition of rational expression in the context of ordered partial metricspaces.

Mathematics Subject Classification: 47H10, 47H04, 54H25

Keywords: Partial metric spaces; Fixed point; Ordered set.

1 Introduction and preliminaries

Partial metric is one of the generalizations of metric was introduced by Matthews[2]in 1992 to study denotational semantics of data flow networks. In fact, partial metricspaces constitute a suitable framework to model several distinguished examples of thetheory of computation and also to model metric spaces via domain theory [1, 4, 6, 7, 8,11]. Recently, many researchers have obtained fixed, common fixed and coupled fixedpoint results on partial metric spaces and ordered partial metric spaces [3, 5, 6, 9, 10].In [12] Harjani et al. proved the following fixed point theorem in partially orderedmetric spaces.

Theorem 1.1. ([12]). Let (X,≤) be a ordered set and suppose that there exists ametric d in X such that (X, d) is a complete metric space. Let T : X → X be anon-decreasing mapping such that

d(Tx, Ty) ≤ αd(x, Tx)d(y, Ty)

d(x, y)+ βd(x, y) for x, y ∈ X, x ≥ y, x 6= y,

Also, assume either T is continuous or X has the property that (xn) is a nondecreasingsequence in X such that xn → x, then x = supxn. If there exists x0 ∈ X such thatx0 ≤ Tx0, then T has a fixed point.

In this paper we extend the result of Harjani, Lopez and Sadarangani [12] to the caseof partial metric spaces. An example is considered to illustrate our obtained results.First, we recall some definitions of partial metric space and some of their properties[2, 3, 4, 5, 10].

Definition 1.2. A partial metric on a nonempty set X is a function p : X ×X → R+

such that for all x, y, z ∈ X :

(P1) p(x, y) = p(y, x) (symmetry);

(P2) if 0 ≤ p(x, x) = p(x, y) = p(y, y) then x = y (equality);

(P3) p(x, x) ≤ p(x, y) (small self-distances);

(P4) p(x, z) + p(y, y) ≤ p(x, y) + p(y, z) (triangularity); for all x, y, z ∈ X.

For a partial metric p on X, the function dp : X × X → R+ given by dp(x, y) =2p(x, y)−p(x, x)−p(y, y) is a (usual) metric onX. Each partial metric p onX generatesa T0 topology τp onX with a base of the family of open p-balls Bp(x, ε) : x ∈ X, ε > 0,where Bp(x, ε) = y ∈ X : p(x, y) < p(x, x) + ε for all x ∈ X and ε > 0.

Lemma 1.3. Let (X, p) be a partial metric space. Then

(i) A sequence xn is a Cauchy sequence in the PMS (X, p) if and only if xn isCauchy in a metric space (X, dp).

(ii) A PMS (X, p) is complete if and only if a metric space (X, dp) is complete. More-over,

limn→∞

dp(x, xn) = 0⇔ p(x, x) = limn→∞

p(x, xn) = limn,m→∞

p(xn, xm).

2 Main Results

Theorem 2.1. Let (X,≤) be a partially ordered set and suppose that there exists apartial metric p in X such that (X, p) is a complete partial metric space. Let T : X → Xbe a continuous and nondecreasing mapping such that

p(Tx, Ty) ≤ αp(x, Tx)p(y, Ty)

p(x, y)+ βp(x, y), for x, y ∈ X, x ≥ y, x 6= y, (1)

with α > 0, β > 0, α + β < 1. If there exists x0 ∈ X with x0 ≤ Tx0, then T has fixedpoint z ∈ X and p(z, z) = 0.

Proof. If Tx0 = x0, then the proof is done. Suppose that x0 ≤ Tx0.Since T is a nondecreasing mapping, we obtain by induction that

x0 ≤ Tx0 ≤ T 2x0 ≤ · · · ≤ T nx0 ≤ T n+1x0 ≤ · · ·

Put xn+1 = Txn. If there exists n ≥ 1 such that xn+1 = xn, then from xn+1 = Txn = xn,xn is a fixed point. Suppose that xn+1 6= xn for n ≥ 1. That is xn and xn−1 arecomparable, we get, for n ≥ 1,

p(xn+1, xn) = p(Txn, Txn−1)

≤ αp(xn, Txn)p(xn−1, Txn−1)

p(xn, xn−1)+ βp(xn, xn−1)

≤ αp(xn, xn+1) + βp(xn, xn−1)

The last inequality gives us

p(xn+1, xn) ≤ kp(xn, xn−1), k =β

1− α< 1

· · ·≤ knp(x1, x0).

2

p(xn+1, xn) ≤ knp(x1, x0). (2)

Moreover, by the triangular inequality, we have, for m ≥ n,

p(xm, xn) ≤ p(xm, xm−1) + · · ·+ p(xn+1, xn)−m−n−1∑

i=1

p(xm−k, xm−k)

≤ [km−1 + · · ·+ kn]p(x1, x0)

= kn1− km−n

1− kp(x1, x0)

≤ kn

1− kp(x1, x0).

Hence, limn,m→∞ p(xn, xm) = 0, that is, xn is a Cauchy sequence in (X, p). By Lemma1.3, xn is also Cauchy in (X, dp). In addition, since (X, p) is complete, (X, dp) is alsocomplete. Thus there exists z ∈ X such that xn → z in (X, dp); moreover, by Lemma1.3,

p(z, z) = limn→∞

p(z, xn) = limn,m→∞

p(xn, xm) = 0.

Given that T is continuous in (X, p). Therefore, Txn → Tz in (X, p).

i.e., p(Tz, Tz) = limn→∞

p(Tz, Txn) = limn,m→∞

p(Txn, Txm).

But, p(Tz, Tz) = limn,m→∞ p(Txn, Txm) = limn,m→∞ p(xn+1, xm+1) = 0.We will show next that z is the fixed point of T.

p(Tz, z) ≤ p(Tz, Txn) + p(Txn, z)− p(Txn, Txn).

As n→∞, we obtain p(Tz, z) ≤ 0. Thus, p(Tz, z) = 0.Hence p(z, z) = p(Tz, Tz) = p(Tz, z) = 0. Therefore, by (P2) we get Tz = z andp(z, z) = 0 which completes the proof.

In what follows we prove that Theorem 2.1 is still valid for T not necessarily con-tinuous, assuming X has the property that

(xn) is a nondecreasing sequence in X such that xn → x,then x = supxn. (3)

Theorem 2.2. Let (X,≤) be a partially ordered set and suppose that there exists apartial metric p in X such that (X, p) is a complete partial metric space. Assume thatX satisfies (3) in (X, p). Let T : X → X be a nondecreasing mapping such that

p(Tx, Ty) ≤ αp(x, Tx)p(y, Ty)

p(x, y)+ βp(x, y), for x, y ∈ X, x ≥ y, x 6= y, (4)

with α > 0, β > 0, α + β < 1. If there exists x0 ∈ X with x0 ≤ Tx0 , then T has fixedpoint z ∈ X and p(z, z) = 0.

Proof. Following the proof of Theorem 2.1, we only have to check that Tz = z. As(xn) is a nondecreasing sequence in X and xn → z, then, by (3), z = supxn. Inparticularly, xn ≤ z for all n ∈ N.Since T is a nondecreasing mapping, then Txn ≤ Tz, for all n ∈ N or, equivalently,

3

xn+1 ≤ Tz for all n ∈ N. Moreover, as x0 < x1 ≤ Tz and z = supxn, we get z ≤ Tz.Suppose that z < Tz. Using a similar argument that in the proof of Theorem 2.1 forx0 ≤ Tx0, we obtain that T nz is a nondecreasing sequence such that

p(y, y) = limn→∞

p(T nz, y) = limm,n→∞

p(T nz, Tmz) = 0 for some y ∈ X. (5)

By the assumption of (3) , we have y = supT nz.Moreover, from x0 ≤ z, we get xn = T nx0 ≤ T nz for n ≥ 1 and xn < T nz for n ≥ 1because xn ≤ z < Tz ≤ T nz for n ≥ 1.As xn and T nz are comparable and distinct for n ≥ 1, applying the contractive condi-tion we get

p(T n+1z, xn+1) = p(T (T nz), Txn)

≤ αp(T nz, T n+1z)p(xn, Txn)

p(T nz, xn)+ βp(T nz, xn),

p(T n+1z, xn+1) ≤αp(T nz, T n+1z)p(xn, xn+1)

p(T nz, xn)+ βp(T nz, xn). (6)

From limn→∞ p(xn, z) = limn→∞ p(Tnz, y) = 0, we have

limn→∞

p(T nz, xn) = p(y, z). (7)

As, n→∞ in (6) and using that (2) and (7), we obtain

p(y, z) ≤ βp(y, z).

As β < 1, p(y, z) = 0. Hence p(z, z) = p(y, y) = p(y, z) = 0. Therefore, by (P2) y = z.Particularly, y = z = supT nz and, consequently, Tz ≤ z and this is a contradiction.Hence, we conclude that z = Tz and p(z, z) = 0.

Example 2.3. Let X = [0,∞) endowed with the usual partial metric p defined byp : X ×X → R+ with p(x, y) = maxx, y, for all x, y ∈ X. We consider the orderedrelation in X as follows

x 4 y ⇔ p(x, x) = p(x, y)⇔ x = maxx, y ⇐ y ≤ x

where ≤ be the usual ordering.

It is clear that (X,4) is totally ordered. The partial metric space (X, p) is completebecause (X, dp) is complete. Indeed, for any x, y ∈ X,

dp(x, y) = 2p(x, y)− p(x, x)− p(y, y) = 2maxx, y − (x+ y) = |x− y|

Thus, (X, dp) = ([0,∞), |.|) is the usual metric space, which is complete.

Let T : X → X be given by T (x) =x

2, x ≥ 0. The function T is continuous on (X, p).

Indeed, let xn be a sequence converging to x in (X, p), then limn→∞maxxn, x =limn→∞ p(xn, x) = p(x, x) = x and

limn→∞

p(Txn, Tx) = limn→∞

maxTxn, Tx = limn→∞

maxxn, x2

=x

2= p(Tx, Tx) (8)

4

that is T (xn) converges to T (x) in (X, p). Since xn → x and by the definition T wehave, limn→∞ dp(xn, x) = 0 and

limn→∞

dp(Txn, Tx) = 0. (9)

From (8) and (9) we get T is continuous on (X, p). Any x, y ∈ X are comparable, sofor example we take x 4 y, and then p(x, x) = p(x, y), so y ≤ x. Since T (y) ≤ T (x),so T (x) 4 T (y), giving that T is non-decreasing with respect to 4 . In particular, forany x 4 y, we have

p(x, y) = x, p(Tx, Ty) = Tx =x

2, p(x, Tx) = x, p(y, Ty) = y.

Now we have to show that T satisfies the inequality (1) For any x, y ∈ X with x 4 yand x 6= y, we have

p(Tx, Ty) =x

2and

αp(x, Tx)p(y, Ty)

p(x, y)+ βp(x, y) =

αxy

x+ βx.

Therefore, choose β ≥ 12and α+β < 1, then (1) holds. All the hypotheses are satisfied,

so T has a unique fixed point in X which is 0 and p(0, 0) = 0.

References

[1] R. Heckmann, Approximation of metric spaces by partial metric spaces, Appl.Categ. Struct. 7 (1999) 71-83.

[2] S.G. Matthews, Partial metric topology, in: Proceedings Eighth Summer Confer-ence on General Topology and Applications, in: Ann. New York Acad. Sci.728(1994) 183-197.

[3] S. Oltra, O. Valero, Banach’s fixed point theorem for partial metric spaces, Rend.Istit. Mat. Univ. Trieste. 36 (2004) 17-26.

[4] S.J. O’ Neill, Partial metrics, valuations and domain theory, in: ProceedingsEleventh Summer Conference on General Topology and Applications, in: Ann.New York Acad. Sci. 806 (1996) 304-315.

[5] T. Abdeljawad, E. Karapinar, K. Tas, Existence and uniqueness of a commonfixed point on partial metric spaces, Appl. Math. Lett. 24 (2011) 1900-1904.

[6] S. Romaguera, M. Schellekens, Partial metric monoids and semivaluation spaces,Topol. Appl. 153 (5-6) (2005) 948-962.

[7] S. Romaguera, O. Valero, A quantitative computational model for complete partialmetric spaces via formal balls, Math. Struct. Comput. Sci. 19 (3)(2009) 541-563.

[8] M.P. Schellekens, The correspondence between partial metrics and semivaluations,Theoret. Comput. Sci. 315 (2004) 135-149.

[9] H. Aydi , E. Karapinar, W. Shatanawi, Coupled fixed point results for (ψ, φ)-weakly contractive condition in ordered partial metric spaces, Comput. Math.Appl. 62 (2011) 4449-4460.

5

[10] O. Valero, On Banach fixed point theorems for partial metric spaces, Appl. Gen.Topol. 6 (2) (2005) 229-240.

[11] P. Waszkiewicz, Partial metrisability of continuous posets, Math. Struct. Comput.Sci. 16 (2) (2006) 359-372.

[12] J. Harjani, B.Lopez, K.Sadarangani, A fixed point theorem for mappings satisfyinga contractive condition of rational type on a partially ordered metric space, Abstr.Appl. Anal. Volume 2010, Article ID 190701, 8 pages.

Tóm tắt

Định lý điểm bất động sử dụng một điều kiện cotrong không gian metric được sắp thứ tự bộ phận

Nguyễn Thanh Mai

Trường Đại học Khoa học - Đại học Thái Nguyên

Bài báo này giới thiệu định lý điểm bất động sử dụng một điều kiện co trong khônggian metric được sắp thứ tự bộ phận.

Từ khoá: Không gian metric, điểm bất động, tập có thứ tự.

6

Note on common fixed point for noncommuting mappings withoutcontinuity in cone metric spaces

Nguyen Duc LangUniversity of Science, Thainguyen University, Vietnam

E-mail: [email protected]

Abstract: In this work, we prove a common fixed point theorem by using the gener-alized distance in a cone metric space.

Keywords: Cone metric space, Common fixed point, Fixed point.

Mathematics Subject Classification: 47H10, 54H25.

1 Introduction

In 2007, Huang and Zhang [8] introduced the concept of the cone metric space,replacing the set of real numbers by an ordered Banach space, and proved some fixedpoint theorems of contractive type mappings in cone metric spaces. Afterward, severalfixed and common fixed point results in cone metric spaces were introduced in [1, 2, 10,11, 14] and the references contained therein. Also, the existence of fixed and commonfixed points in partially ordered cone metric spaces was studied in [3, 4, 5, 12].

The aim of this paper is to generalize and unify the common fixed point theoremsof Abbas and Jungck [1], Hardy and Rogers [7], Huang and Zhang [8], Abbas et al. [2],Song et al. [14], Wang and Guo [15] and Cho et al. [6] on c-distance in a cone metricspace.

2 Preliminaries

Lemma 2.1. ([4, 9]). Let E be a real Banach space with a cone P in E. Then, for allu, v, w, c ∈ E, the following hold:(p1) If u v and v w, then u w.(p2) If 0 u c for each c ∈ intP , then u = 0.(p3) If u λu where u ∈ P and 0 < λ < 1, then u = 0.(p4) Let c ∈ intP , xn → 0 and 0 xn. Then there exists positive integer n0 such thatxn c for each n > n0.

Lemma 2.2. ([6, 13, 15]). Let (X, d) be a cone metric space and let q be a c-distanceon X. Also, let xn and yn be sequences in X and x, y, z ∈ X. Suppose that unand vn are two sequences in P converging to 0. Then the following hold:(qp1) If q(xn, y) un and q(xn, z) vn for n ∈ N, then y = z. Specifically, ifq(x, y) = 0 and q(x, z) = 0, then y = z.(qp2) If q(xn, yn) un and q(xn, z) vn for n ∈ N, then yn converges to z.

1

(qp3) If q(xn, xm) un for m > n, then xn is a Cauchy sequence in X.(qp4) If q(y, xn) un for n ∈ N, then xn is a Cauchy sequence in X.

3 Main Results

Our main result is the following theorem. We prove a common fixed point theoremby using c-distance and we do not require that f and g are weakly compatible. Thefollowing theorem extends and improves Theorems 2.1 and 2.3 of [1], Theorem 2.1 of[15] and Corollary 2.11 of [2] under generalized distance in a cone metric space.

Theorem 3.1. Let (X, d) be a cone metric space, P be a normal cone with constantK and q be a c-distance on X. Suppose that the mappings f, g : X → X satisfy thefollowing two contractive conditions:

q(fx, fy) α1q(gx, gy) + α2q(gx, fx) + α3q(gy, fy)

+α4q(gx, fy) + α5q(gy, fx), (3.1)

q(fy, fx) α1q(gy, gx) + α2q(fx, gx) + α3q(fy, gy)

+α4q(fy, gx) + α5q(fx, gy) (3.2)

for all x, y ∈ X, where αi for i = 1, 2, · · · , 5 are nonnegative constants such that

α1 + α2 + α3 + 2(α4 + α5) < 1. (3.3)

If the range of g contains the range of f , g(X) is a complete subspace of X, f and gsatisfy

inf‖q(fx, y)‖+ ‖q(gx, y)‖+ ‖q(gx, fx)‖ : x ∈ X > 0

for all y ∈ X with y 6= fy or y 6= gy, then f and g have a common fixed point in X.If fz = gz = z, then q(z, z) = 0.

Proof. Let x0 ∈ X be an arbitrary point. Since the range of g contains the range off , there exists an x1 ∈ X such that fx0 = gx1. By induction, a sequence xn can bechosen such that fxn = gxn+1 for n = 0, 1, 2, · · · . Now, set x = xn−1 and y = xn in(3.1). Thus, by (q2), for any natural number n, we have

q(gxn, gxn+1) = q(fxn−1, fxn)

α1q(gxn−1, gxn) + α2q(gxn−1, fxn−1) + α3q(gxn, fxn)

+α4q(gxn−1, fxn) + α5q(gxn, fxn−1)

= α1q(gxn−1, gxn) + α2q(gxn−1, gxn) + α3q(gxn, gxn+1)

+α4q(gxn−1, gxn+1) + α5q(gxn, gxn)

α1q(gxn−1, gxn) + α2q(gxn−1, gxn) + α3q(gxn, gxn+1)

+α4[q(gxn−1, gxn) + q(gxn, gxn+1)]

+α5[q(gxn, gxn+1) + q(gxn+1, gxn)]. (3.4)

2

Similarly, set x = xn−1 and y = xn in (3.2). Thus, by (q2), for any natural number n,we have

q(gxn+1, gxn) α1q(gxn, gxn−1) + α2q(gxn, gxn−1)

+α3q(gxn+1, gxn) + α4[q(gxn+1, gxn) + q(gxn, gxn−1)]

+α5[q(gxn, gxn+1) + q(gxn+1, gxn)]. (3.5)

Adding up (3.4) and (3.5), we get that

q(gxn, gxn+1) + q(gxn+1, gxn) (α1 + α2 + α4)[q(gxn−1, gxn)

+ q(gxn, gxn−1)] + (α3 + α4 + 2α5)[q(gxn, gxn+1)

+ q(gxn+1, gxn)]. (3.6)

Now, set vn = q(gxn, gxn+1) + q(gxn+1, xn) in (3.6). Thus, we have

vn (α1 + α2 + α4)vn−1 + (α3 + α4 + 2α5)vn.

So, vn hvn−1 for all n ≥ 1 with

h =α1 + α2 + α4

1− (α3 + α4 + 2α5)< 1,

since α1 + α2 + α3 + 2(α4 + α5) < 1. Repeating this process, we get vn hnv0 forn = 0, 1, 2, · · · . Thus,

q(gxn, gxn+1) vn hn(q(gx0, gx1) + q(gx1, gx0)

)(3.7)

for all n = 0, 1, 2, · · · . Let m > n, then it follows from (3.7) and h < 1 that

q(gxn, gxm) q(gxn, gxn+1) + q(gxn+1, gxn+2) + · · ·+ q(gxm−1, gxm)

(hn + hn+1 + · · ·+ hm−1)(q(gx0, gx1) + q(gx1, gx0)

) hn

1− h

(q(gx0, gx1) + q(gx1, gx0)

). (3.8)

Lemma 2.2 implies that gxn is a Cauchy sequence in X. Since g(X) is a completesubspace of X, there exists a point x′ ∈ g(X) such that gxn → x′ as n→∞. By (3.8)and (q3)

q(gxn, x′) hn

1− h

(q(gx0, gx1) + q(gx1, gx0)

), n = 0, 1, 2, · · · .

Since P is a normal cone with normal constant K, we get

‖q(gxn, x′)‖ ≤ K( hn

1− h

)‖q(gx0, gx1) + q(gx1, gx0)‖, n = 0, 1, 2, · · · , (3.9)

and

‖q(gxn, gxm)‖ ≤ K( hn

1− h

)‖q(gx0, gx1) + q(gx1, gx0)‖, (3.10)

3

for all m > n ≥ 1. If fx′ 6= x′ or gx′ 6= x′, then, by the hypothesis, (3.9) and (3.10)with m = n+ 1, we get

0 < inf‖q(fx, x′)‖+ ‖q(gx, x′)‖+ ‖q(gx, fx)‖ : x ∈ X≤ inf‖q(fxn, x′)‖+ ‖q(gxn, x′)‖+ ‖q(gxn, fxn)‖ : n ≥ 1= inf‖q(gxn+1, x

′)‖+ ‖q(gxn, x′)‖+ ‖q(gxn, gxn+1)‖ : n ≥ 1

≤ infK(

hn+1

1− h)‖q(gx0, gx1) + q(gx1, gx0)‖

+K(hn

1− h)‖q(gx0, gx1) + q(gx1, gx0)‖

+K(hn

1− h)‖q(gx0, gx1) + q(gx1, gx0)‖ : n ≥ 1

= 0.

which is a contradiction. Hence x′ = fx′ = gx′. Also, suppose that fz = gz = z. Then,by (3.1) we have

q(z, z) = q(fz, fz)

α1q(gz, gz) + α2q(gz, fz) + α3q(gz, fz) + α4q(gz, fz) + α5q(gz, fz)

= (α1 + α2 + α3 + α4 + α5)q(z, z).

Since α1 + α2 + α3 + α4 + α5 < α1 + α2 + α3 + 2(α4 + α5) < 1 , we get that q(z, z) = 0by Lemma 2.1(p3). This completes the proof.

References

[1] M. Abbas, G. Jungck, Common fixed point results for noncommuting mappingswithout continuity in cone metric spaces, J. Math. Anal. Appl. 341 (2008) 416-420.

[2] M. Abbas, B.E. Rhoades, T. Nazir, Common fixed points for four maps in conemetric spaces, Appl. Math. Comput. 216 (2010) 80-86.

[3] M. Abbas, W. Sintunavarat, P. Kumam, Coupled fixed point in partially orderedG-metric spaces, Fixed Point Theory and Appl 2012, doi:10.1186/1687-1812-2012-31.

[4] I. Altun, B. Damnjanovic, D. Djoric, Fixed point and common fixed point theoremson ordered cone metric spaces, Appl. Math. Lett. 23 (2010) 310-316.

[5] I. Altun, G. Durmaz, Some fixed point theorems on ordered cone metric spaces,Rend. Circ. Mat. Palermo 58 (2009) 319-325.

[6] Y.J. Cho, R. Saadati, S.H. Wang, Common fixed point theorems on generalizeddistance in ordered cone metric spaces, Comput. Math. Appl. 61 (2011) 1254-1260.

[7] G.E. Hardy, T.D. Rogers, A generalization of a fixed point theorem of Reich,Canad. Math. Bull.1 6 (1973) 201-206.

[8] L.G. Huang, X. Zhang, Cone metric spaces and fixed point theorems of contractivemappings, J. Math. Anal. Appl. 332 (2007) 1467-1475.

4

[9] D. Ilic, V. Rakocevic, Quasi-contraction on a cone metric space, Appl. Math. Lett.22 (2009) 728-731.

[10] S. Jankovic, Z. Kadelburg, S. Radenovic, On cone metric spaces, a survey. Non-linear Anal. 74 (2011) 2591-2601.

[11] S. Rezapour, R. Hamlbarani, Some note on the paper cone metric spaces and fixedpoint theorems of contractive mappings, J. Math. Anal. Appl. 345 (2008) 719-724.

[12] W. Shatanawi, Partially ordered cone metric spaces and coupled fixed point re-sults, Comput. Math. Appl. 60 (2010) 2508-2515.

[13] W. Sintunavarat, Y.J. Cho, P. Kumam, Common fixed point theorems for c-distance in ordered cone metric spaces, Comput. Math. Appl. 62 (2011) 1969-1978.

[14] G. Song, X. Sun, Y. Zhao, G. Wang, New common fixed point theorems for mapson cone metric spaces, Appl. Math. Lett. 23 (2010) 1033-1037.

[15] S. Wang, B. Guo, Distance in cone metric spaces and common fixed point theo-rems, Appl. Math. Lett. 24 (2011) 1735-1739.

Tóm tắt

Điểm bất động chung cho các ánh xạ không giao hoán, không liên tụctrong không gian metric nón

Nguyễn Đức Lạng

Trường Đại học Khoa học - Đại học Thái Nguyên

Trong bài báo này chúng tôi chứng minh một định lý điểm bất động chung bằngcách sử dụng khoảng cách mở rộng trong không gian metric nón.

Từ khoá: Không gian metric nón, điểm bất động chung, điểm bất động.

5

oµ soT Tạp chí Khoa học và Công nghệ

NATURAL SCIENCE - TECHNOLOGY

Content Page

Ngo Duc Minh - Analyse closed grid and apply facts technology to control power flow 3

Chu Duc Toan - On application of the neuro – fuzzy network with fpga control linear synchronous motor 9

Le Thuc Dinh, Vu Quoc Tru, Tran Thi Huong - Vibration analysis of functionally graded material plates

subject to aerodynamic loads and temperature 15

Tuan Anh Pham, Thi Huong Chu, Hoang Quan Nguyen, Quang Uy Nguyen, Xuan Hoai Nguyen, Van

Truong Nguyen - Phishing attacks detection using genetic programming with features selection 21

Nguyen Tran Quoc Vinh, Nguyen Van Vuong - Building a system for single sign on based on the web service 27

Han Thi Thuy Hang - Establishing the compatibly predictable functions of compression index from physical –

machanical properties of soil in Thai Nguyen

35

Tran Duy Trinh, Tran Trong Minh, Nguyen Van Lien, Ngo Duc Minh - Mitigation of voltage sag in

industrial grid by using dynamic voltage restorer 39

Hoang Thi Canh, Nguyen Hong Tan, Phung The Huan - Network diagram optimizationunder standard of

time and cost by using genetic algorithms 47

Vu Van Tam, Phan Trong Hanh - Embedding Vietnamese text in audio data based on the characteristics of the

Vietnamese writing 53

Le Quang Minh, Trieu Xuan Hoa, Tran Thanh Thuong - Development of provision method to enhance

system reliability 59

Duong Viet Ha, Chu Van Tam, Ma Van Ngoc - Establishing a relationship between deformation module of

soils from the results of laboratory and field - test 67

Truong Thi Thao, Nguyen Thi Cuc - Study the corrosion inhibition ability of thai nguyen tobaco leaves extract for

CT38 steel in 1m HCl the solution 73

Nguyen Dang Duc, Do Thi Nga - Determination Zn and Mn contents in green tea in thai nguyen by analyzing

atomic absorption spectrometry 79

Truong Tuan Anh, Tran Hoai Linh, Nguyen Duc Thao - Testing the capability of MLP neural network in

distance relay error correction using CMC -356 87

Vu Nhu Lan, Nguyen Tien Duy, Trinh Thuy Ha - Hedge-algebra-based fuzzy time -series 95

Nguyen Duc Thao, Tran Hoai Linh, Pham Van Nam, Truong Tuan Anh - A hardware implementation of

intelligent ecg signal acquisition and automatic classification using programmable ic technologies 103

Nguyen Thanh Hai - Building databases for solid waste management in Thai Nguyen city center, Thai Nguyen

province 111

Tran Thi Pha, Vu Van Bien, Nguyen Thi Hao, Hua Van Dao, Vuong Van Anh – Research oil distillation

model of orange, grapefruit peel and application for styrofoam waste treatment 117

Nguyen Ngọc Anh, Phan Dinh Binh - Setting up drawing control network for cadastral map creation in Chi

Thiet commune, Son Duong district, Tuyen Quang province by informatic technology and total station

electronics 123

Nguyen Manh Duc - Applying design patterns to construct model solve some regression problem 129

Le Thi Huyen Linh, Dang Ngoc Trung - Application on a disturbance identification based on neural network

for continuous stirred tank reactor 137

Lai Khac Lai - Active and reactive power control of single - phase grid - tie inverter 143

Journal of Science and Technology

122 (08)

N¨m 2014

Le Kim Hung, Vu Phan Huan - Building comtrade file format by matlab for evaluation of fault locator

function on relay protection 149

Tran Xuan Minh - An optimal state feedback control method for 4 degrees of freedom - rigid rotor active

magnetic bearing system 155

Nguyen Dinh Hoa – LQR controller design for selective pole shift 161

Hoang Duc Quynh, Nguyen Dinh Hoa, Nguyen Doan Phuoc - Model predictive controller design method for

industrial quick-opening valves 167

Nguyen Thanh Mai – Fixed point theorem using a contractive condition of rational expression in the context of

ordered partil metric spaces 173

Nguyen Duc Lang – Note on common fixed point for noncommuting mappings without continuity in cone

metric spaces 179

122(08)2014_tnkt

Documents