Browse
Author profile
Load More
TRAINING MAJORS
- Khoa Điện - Tự động hóa (656)
- Khoa Công nghệ thông tin (329)
- Khoa Cơ khí (268)
- Khoa Dệt may và Thời Trang (86)
- Khoa Công nghệ thực phẩm (73)
Load More
Kỹ thuật Điện
(20 publications available)
Loading...
Recent Submissions
- PublicationNghiên cứu tối ưu hóa cấu trúc và vận hành mô hình hệ thống năng lượng tập trung(Trường Đại học Kinh tế - Kỹ thuật Công nghiệp, 2024) Nguyễn, Chí Thạo; Hà, Thanh Tùng; Trần, Đức ChuyểnNghiên cứu, tìm hiểu về khái niệm, đặc điểm mô hình hệ thống năng lượng hỗn hợp và xu thế ứng dụng, phát triển hiện nay. Xây dựng cấu trúc mô hình hệ thống năng lượng tập trung tích hợp dạng nguồn phân tán. Xây dựng mô hình toán giải quyết bài toán vận hành mô hình đề xuất với nhiều kịch bản có cấu trúc khác nhau. Xây dựng mô hình toán tìm cấu trúc tối ưu. Ứng dụng phầm mềm – ngôn ngữ lập trình bậc cao GAMS để giải quyết bài toán tối ưu hóa cấu trúc và vận hành mô hình hệ thống năng lượng.
- PublicationĐiều khiển điều hướng cho Robot tự hành (AGV) sử dụng thuật giải di truyền tối ưu hóa tham số PID(Trường Đại học Kinh tế - Kỹ thuật Công nghiệp, 2024) Trương, Xuân Nghiêm; Võ, Thanh Hà; Võ, Thu HàTổng quan về hệ điều hành ROS và cơ sở lý thuyết. Mô hình động học và thiết kế phương pháp hướng cho robot tự hành. Kết quả thực nghiệm và đánh giá. Kết luận và kiến nghị.
- PublicationNâng cao chất lượng hệ điều khiển chuyển động Robot công nghiệp bằng phương pháp học lặp kiểu PD và PID(Trường Đại học Kinh tế - Kỹ thuật Công nghiệp, 2024) Trần, Tuấn Anh; Võ, Thu Hà; Lê, Ngọc TrúcNghiên cứu và phát triển hệ điều khiển chuyển động cho robot công nghiệp hai bậc tự do bằng phương pháp học lặp kiểu PD và PID. Đánh giá hiệu quả của các thuật toán điều khiển được đề xuất thông qua mô phỏng và thí nghiệm thực tế. Đề xuất các giải pháp để nâng cao chất lượng hệ điều khiển chuyển động robot công nghiệp. Nghiên cứu này tập trung vào hệ điều khiển chuyển động cho robot công nghiệp hai bậc tự do. Các thuật toán điều khiển được sử dụng bao gồm PD và PID.
- PublicationĐiều khiển điều hướng cho Robot tự hành sử dụng phương pháp thích nghi dự báo(Trường Đại học Kinh tế - Kỹ thuật Công nghiệp, 2024) Trần, Hoàng Việt; Võ, Thanh Hà; Đỗ, Quang HiệpPhát triển mô hình động học robot: Xây dựng một mô hình động học và động lực học của robot tạo ra một cơ sở linh hoạt cho quá trình điều khiển dựa trên dự báo. Tích hợp phương pháp dự báo thích nghi: Kết hợp phương pháp dự báo thích nghi để ước lượng tốt nhất các thay đổi và biến động trong môi trường. Sử dụng thông tin dự báo để cải thiện khả năng dự đoán và phản ứng của robot đối với tình huống. Tối ưu hóa chiến lược điều hướng: Phát triển chiến lược điều hướng, tìm đường, tận dụng thông tin từ cảm biến và dự báo để đưa ra quyết định định hình tốt nhất cho robot tự hành trong môi trường động và phức tạp. Thực nghiệm và đánh giá hiệu suất: Thực hiện loạt thử nghiệm trong các tình huống mô phỏng và thực tế để đánh giá hiệu suất của hệ thống điều khiển.
- PublicationNghiên cứu phương pháp xác định độ võng của đường dây truyền tải điện trung áp trên không theo chu kỳ dao động của đường dây(Trường Đại học Kinh tế - Kỹ thuật Công nghiệp, 2024) Tống, Xuân Tiệm; Nguyễn, Văn Vụ; Võ, Thanh HàTổng quan việc xác định độ võng của đường dây truyền tải điện áp trung áp trên không theo chu kỳ dao động của nó. Độ võng là một yếu tố quan trọng trong việc quản lý và duy trì hệ thống truyền tải điện. Nghiên cứu này liên quan đến việc phát hiện và đánh giá sự biến đổi của độ võng trong quá trình vận hành thông thường và trong điều kiện đặc biệt như dao động.
- PublicationNghiên cứu hệ thống quản lý sản xuất MES cho hệ thống nhà máy thông minh phục vụ giảng dạy(Trường Đại học Kinh tế - Kỹ thuật Công nghiệp, 2024) Phạm, Đức Kiên; Đỗ, Quang Hiệp; Lê, Ngọc TrúcTập trung vào thiết kế, xây dựng và triển khai hệ thống quản lý sản xuất MES (Manufacturing Execution System) trong các nhà máy thông minh. Điều này bao gồm khảo sát hiện trạng quản lý sản xuất, xây dựng cấu trúc hệ thống MES, ứng dụng trong các ngành công nghiệp, đào tạo nhân lực, đánh giá hiệu quả hệ thống, và tích hợp các công nghệ tiên tiến như trí tuệ nhân tạo và học máy để nâng cao hiệu quả và tự động hóa quy trình sản xuất.