TRANG THÔNG TIN NHỮNG ĐÓNG GÓP MỚI
VỀ MẶT HỌC THUẬT VÀ LÝ LUẬN CỦA LUẬN ÁN
Tên luận án: Nghiên cứu thuật toán Giảm bậc mô hình Định hướng Ứng dụng trong Thiết kế mạch Điện – Điện tử.
Ngành: Kỹ thuật Điện tử Mã số: 9520203
Nghiên cứu sinh: Nguyễn Thanh Tùng Khóa: K16 (2021-2024)
Cơ sở đào tạo: Trường Đại học Kỹ thuật Công nghiệp, Đại học Thái Nguyên
Người hướng dẫn 1: PGS. TS. Đào Huy Du
Người hướng dẫn 2: PGS. TS. Vũ Ngọc Kiên
Những đóng góp của luận án về khoa học và thực tiễn: Luận án mang lại đóng góp khoa học qua trong việc phát triển và chứng minh các thuật toán giảm bậc mô hình mới có khả năng bảo toàn tính ổn định và thụ động, đồng thời có giá trị thực tiễn cao trong thiết kế và mô phỏng các hệ thống điện, điện tử phức tạp, giúp tối ưu hóa chi phí tính toán và nâng cao độ chính xác mô phỏng.
Về mặt khoa học:
- Luận án đề xuất hai thuật toán mới cho bài toán giảm bậc mô hình hệ tuyến tính liên tục:
+ Thuật toán Cắt ngắn cân bằng hỗn hợp MBT (Mixed Balanced Truncation): Kết hợp các ưu điểm của hai phương pháp BT (Balanced Truncation) và PRBT (Positive-Real Balanced Truncation), đảm bảo bảo toàn tính ổn định và tính thụ động của mô hình gốc, đồng thời giảm sai số trong giới hạn cho phép và giảm chi phí tính toán.
+ Thuật toán Cắt ngắn cân bằng hỗn hợp Riccati–Lyapunov MRLBT (Mixed Riccati–Lyapunov Balanced Truncation): Phát triển từ MBT, thuật toán này cải thiện hơn nữa độ chính xác và giảm sai số H∞, H2, đồng thời vẫn bảo toàn các đặc tính vật lý của hệ thống.
- Luận án thiết lập đầy đủ cơ sở lý thuyết: đưa ra các định nghĩa, định lý, bổ đề và hệ quả cùng chứng minh toán học tương ứng, đảm bảo tính đúng đắn và tổng quát của phương pháp.
- Các thuật toán được kiểm chứng trên mô hình mạch điện, điện tử ổn định và thụ động, qua đó chứng minh được tính hiệu quả, ổn định và độ chính xác trong mô phỏng và thiết kế hệ thống điện, điện tử bậc cao.
- Kết quả nghiên cứu góp phần phát triển lý thuyết giảm bậc mô hình cho hệ tuyến tính, mở rộng tri thức trong lĩnh vực nhận dạng hệ thống, mô hình hóa, và tối ưu hóa mạch điện.
Về mặt thực tiễn:
- Các thuật toán được phát triển giúp đơn giản hóa các hệ tuyến tính thụ động nhiều biến trạng thái, giảm chi phí tính toán, và tối ưu hóa quá trình mô phỏng, thiết kế và phân tích cho các hệ thống bậc cao.
- Kết quả nghiên cứu có thể ứng dụng trong thiết kế, thử nghiệm, phân tích, đánh giá và dự đoán đáp ứng của các hệ thống điện, điện tử bậc cao, đặc biệt là trong mô phỏng và kiểm chứng chức năng bằng các mô hình bậc thấp hơn.
- Các mô hình rút gọn đạt sai số giảm bậc trong giới hạn cho phép và duy trì chính xác các đặc tính vật lý, qua đó nâng cao hiệu quả thiết kế và vận hành hệ thống trong các ứng dụng công nghiệp.
- Nội dung và kết quả luận án có thể sử dụng làm tài liệu tham khảo trong giảng dạy, nghiên cứu và đào tạo về nhận dạng hệ thống, mô hình hóa, giảm bậc mô hình và mô phỏng mạch điện.
INFORMATION ON NEW ACADEMIC AND THEORETICAL
CONTRIBUTIONS OF THE THESIS
Thesis’s Title: Research on Application-Oriented Model Order Reduction Algorithms in Electrical and Electronic Circuit Design.
Major: Electronics Engineering Code: 9520203
PhD Candidate: Nguyen Thanh Tung Course:
University: Thai Nguyen University of Technology, Thai Nguyen University.
Science Instructor:
Supervisor 1: Assoc. Prof. Dr. Dao Huy Du
Supervisor 2: Assoc. Prof. Dr. Vu Ngoc Kien
The contributions of thesis on science and practice, including: The thesis makes significant scientific contributions by developing and proving new model order reduction (MOR) algorithms capable of preserving both stability and passivity of the original systems, while providing high practical applicability in the design and simulation of complex electrical and electronic systems, helping to optimize computational cost and enhance simulation accuracy.
Scientifically:
- The thesis proposes two novel algorithms for the model order reduction problem of continuous-time linear systems:
+ Mixed Balanced Truncation (MBT): combines the advantages of the Balanced Truncation (BT) and Positive-Real Balanced Truncation (PRBT) methods, ensuring the preservation of stability and passivity of the original model, while reducing approximation error within allowable bounds and lowering computational cost.
+ Mixed Riccati–Lyapunov Balanced Truncation (MRLBT): an extension of MBT that further improves accuracy and reduces H∞ and H2 errors, while still maintaining the physical characteristics of the system.
- The thesis establishes a comprehensive theoretical foundation, presenting definitions, theorems, lemmas, corollaries, and corresponding mathematical proofs, thereby ensuring the rigor and generality of the proposed methods.
- The proposed algorithms are validated on stable and passive electrical and electronic circuit models, demonstrating high effectiveness, stability, and accuracy in system design and simulation.
- The research results contribute to the development of MOR theory for linear systems and expand the body of knowledge in system identification, modeling, and electrical circuit optimization.
Practically:
- The developed algorithms help simplify multi-state passive linear systems, reduce computational complexity, and optimize the processes of simulation, design, and analysis for high-order systems.
- The research outcomes can be applied in the design, testing, analysis, evaluation, and response prediction of high-order electrical and electronic systems, particularly in functional simulation and verification using reduced-order models.
- The reduced-order models achieve approximation errors within permissible limits while maintaining accurate physical properties, thereby improving design efficiency and operational performance in industrial applications.
- The contents and findings of the thesis can be used as reference materials for teaching, research, and training in the fields of system identification, modeling, model order reduction, and circuit simulation.
Nguồn: Phòng Đào tạo - Trường Đại học Kỹ thuật Công nghiệp