Đặng Xuân Kiên, Đỗ Việt Dũng, Lý Sợi, Vũ Hải Long
Keywords
Giàn khoan tự nâng, Hệ thống nâng hạ, Học tăng cường, Mạng nơ-ron hồi quy, Tác động môi trường
Abstract
Hệ thống nâng hạ thân giàn (JS) cho giàn khoan tự nâng (JuR) tại Việt Nam hầu hết đang vận hành bán tự động. Trong bài báo này, nhóm tác giả tập trung phát triển giải thuật học tăng cường (RL) nâng cao chất lượng điều khiển cho JS, với giá trị tham số điều khiển cơ sở Tỷ lệ-Tích phân-Vi phân (PID) được chỉnh định thích nghi qua các lớp mạng học tăng cường. Hai kịch bản thử nghiệm cho giải pháp đề xuất được thực hiện trong điều kiện ngoài khơi có tác động từ các thành phần sóng, gió, và dòng chảy, trên môi trường tính toán Matlab 2023b. Các kết quả cho thấy rằng hành trình nâng thân giàn luôn bám sát giá trị mong muốn. Bên cạnh đó, giải pháp được so sánh và đánh giá với mạng nơ-ron hồi quy (RNN) mang lại kết quả có thời gian đáp ứng nhanh hơn, độ vọt lố và sai số xác lập nhỏ hơn, đã xác nhận hiệu quả của giải pháp đề xuất.
Downloads
Download data is not yet available.
78
Abstract Views
78
PDF Downloads