Thiết kế bộ điều khiển mờ trượt để điều khiển vị trí và góc dao động của giàn cầu trục cho điện phân đồng

21
LIÊN NGÀNH ĐIỆN - ĐIỆN TỬ - TỰ ĐỘNG HÓA
Tạp chí Nghiên cứu khoa học - Đại học Sao Đỏ, ISSN 1859-4190 Số 2(65).2019
Thiết kế bộ điều khiển mờ trượt để điều khiển vị trí và góc 
dao động của giàn cầu trục cho điện phân đồng
Design of sliding mode fuzzy controller to control position and 
oscillation angle of the gantry crane for copper electrolysis
Nguyễn Vĕn Trung1, 2, Nguyễn Trọng Các2, Nguyễn Thị Thảo2, Nguyễn Thị Tâm2
Email: ngvtrung1982@gmail.com
1 Trường Đại học Trung Nam, Trung Quốc
2 Trường Đại học Sao Đỏ, Việt Nam
Ngày nhận bài: 10/5/2019 
Ngày nhận bài sửa sau phản biện: 25/6/2019
Ngày chấp nhận đĕng: 28/6/2019 
Tóm tắt 
Hiện tượng dao động của móc và các tấm điện phân đã gây ra nhiều khó khĕn cho việc định vị chính 
xác của xe nâng, thậm chí gây thiệt hại cơ học của hệ thống. Do đó, bài báo trình bày một giải pháp là 
thiết kế bộ điều khiển mờ trượt (SMFC) với các thông số được điều chỉnh tối ưu hóa thông qua giải thuật 
di truyền (GA) để điều khiển giảm các dao động của móc, các tấm điện phân và tĕng khả nĕng định vị 
của xe nâng. Bộ điều khiển trượt (SMC) có tính ổn định bền vững ngay cả khi hệ thống có nhiễu hoặc 
khi thông số của đối tượng thay đổi theo thời gian. Tuy nhiên, luật điều khiển trượt sẽ gây ra hiện tượng 
dao động (chattering) quanh mặt trượt. Để giải quyết vấn đề này, một luật điều khiển mờ được xây dựng 
thích hợp để triệt tiêu hiện tượng chattering trong hệ thống. Sự ổn định của hệ thống đã được 
chứng minh bằng thuyết ổn định Lyapunov. Bộ điều khiển mờ trượt đã được kiểm tra thông qua 
mô phỏng Matlab/Simulink. Kết quả mô phỏng cho thấy hệ thống có khả nĕng nhận được chất 
lượng điều khiển tốt.
Từ khóa: Giàn cầu trục; điều khiển trượt; điều khiển mờ; điều khiển vị trí; điều khiển dao động.
Abstract 
The oscillation phenomenon of hooks and electrolytic panels has caused many difficulties for accurate 
positioning of forklifts, even causing mechanical damage to the system. Therefore, the paper presents a 
solution to design a sliding fuzzy controller (SMFC) with optimized parameters through genetic algorithm 
(GA) to control the reduction of hook oscillations, electrolytic plates and increase the positioning capacity 
of forklifts. The sliding controller (SMC) has stable stability even when the system has noise or when the 
subject's parameters change over time. However, the slip control law will cause oscillation (chattering) 
around the sliding surface. To solve this problem a fuzzy control law was appropriately built to suppress 
the chattering phenomenon in the system. The stability of the system was proved by Lyapunov stability 
theory. Sliding mode fuzzy controller was checked through simulation Matlab/Simulink. Simulation results 
show that the system is capable of receiving good control quality.
Keywords: Gantry crane; sliding mode control; fuzzy control; position control; oscillation control. 
Người phản biện: 1. GS.TSKH. Thân Ngọc Hoàn
 2. PGS. TS. Trần Quốc Vệ
1. ĐẶT VẤN ĐỀ
Giàn cầu trục dành cho điện phân đồng (CE) là 
thiết bị quan trọng nhất cho công tác vận chuyển 
các tấm cathode, anode đưa vào, ra khỏi các khe 
bên trong bể điện phân hoặc lắp ráp vào các khe 
cho các robot khác ở trong các xưởng sản xuất 
tinh chế đồng. Vì các tấm điện phân được sắp xếp 
dày đặc nên trong quá trình vận hành, xe nâng 
tĕng tốc, giảm tốc gây ra dao động mạnh giữa 
móc và các tấm điện phân làm cho xe nâng định vị 
thiếu chính xác, thậm chí gây mất an toàn. Vì vậy 
đã có nhiều nghiên cứu nâng cao hiệu quả hoạt 
động của giàn cầu trục [1, 2, 6, 10, 12] có ưu điểm 
đạt được góc lắc khá nhỏ, thời gian đến vị trí mong 
muốn nhanh, nhưng ở [10] độ ổn định khi có nhiễu 
là không cao và đối tượng điều khiển mới dừng lại 
ở việc điều khiển kiểu con lắc đơn, ở [12] có hiện 
tượng chattering quanh mặt trượt gây thiệt hại cơ 
học của hệ thống. 
22
NGHIÊN CỨU KHOA HỌC
Tạp chí Nghiên cứu khoa học - Đại học Sao Đỏ, ISSN 1859-4190 Số 2(65).2019
Về mặt cấu trúc, giàn cầu trục trên không được di 
chuyển bởi xe nâng, tải trọng được treo vào móc 
và móc được treo trên xe nâng thông qua cáp treo 
[1]. Các cấu trúc này, như cấu trúc thể hiện trong 
hình 1 [12]. Cầu trục trên không có các chức nĕng 
là nâng, hạ và di chuyển, tuy nhiên dao động tự 
nhiên của móc và tải trọng giống như dao động 
kiểu con lắc đôi [2] làm cho những chức nĕng này 
hoạt động kém hiệu quả.
Hình 1. Hình ảnh của giàn cầu trục cho CE
Sự lắc lư của móc và tải trọng là do chuyển động di 
chuyển tĕng, giảm tốc độ của xe nâng, do thường 
xuyên thay đổi chiều dài cáp treo móc, khối lượng 
của tải trọng và tác động bởi nhiễu gây ra như ma 
sát, gió, va chạm... Do đó, một số nghiên cứu lớn 
được sử dụng để điều khiển giảm dao động của 
móc và tải trọng, đồng thời tĕng thời gian vận hành 
với độ chính xác cao như điều khiển thích nghi [3], 
hình dạng đầu vào [4], Điều khiển Fuzzy [5, 6], 
Điều khiển Fuzzy-PID [7] kết hợp các ưu điểm của 
bộ điều khiển PID ... E THEN K
f
 is ZE
IF s is PS THEN K
f 
is PS
IF s is PB THEN K
f
 is PB
Thay thế (27) vào (23) ta có tín hiệu điều khiển 
chuyển đổi của bộ điều khiển trượt:
( )( ) ( )( )
( )( ) ( )( )
1
1 1 1 2 3
2 2 1 3 3 3 1 2
[ 
 ] 
sw eq eq
eq eq eq eq
f
u Z X b X u u
b X u u b X u u
K
α
α α
−
= − +
+ + + +
+
Thay (20), (21), (22), (30) vào (19) ta có quy tắc 
kiểm soát chế độ mờ trượt u được thiết kế như sau:
( )( ) ( ) ( )( )
1
1 2 3 fu Z X Z X Z X K
−
= − + +
Thay thế (27) vào (26) ta có:
Theo Barbalat Lemma, có thể chỉ ra rằng 
Ta có s L s L∞ ∞∈ ∈&， . Do đó s → 0 khi t → 0. Vì thế 
1 20, 0e e→ →& & khi t →∞. Từ kết quả cho thấy khi hệ 
thống sử dụng SMFC điều khiển giàn cầu trục cho 
CE luôn được ổn định.
Từ (10) và (31) chúng ta thiết kế được sơ đồ sử 
dụng SMFC điều khiển giàn cầu trục cho CE như 
được thể hiện trong hình 4.
Hình 4. Sơ đồ cấu trúc Matlab sử dụng SMFC 
điều khiển giàn cầu trục cho CE
Để tĕng hiệu quả bám vị trí và tĕng tốc độ hội tụ, 
chúng ta sử dụng giải thuật di truyền (GA - Genetic 
Algorithm) để tìm kiếm, chọn lựa các giá trị tối ưu 
của SMFC.
Hàm mục tiêu của quá trình tinh chỉnh các thông 
số bộ điều khiển trượt, được định nghĩa như sau:
( )
3
2
1
1
i
i
J e t dt min
=
= →∑∫
Nhiệm vụ của GA là tìm kiếm các giá trị (l1, l1, 
l1,α1, α2, α3, ks) tối ưu của bộ điều khiển trượt, mà 
ở đó hàm mục tiêu J
1
 → min.
Sau khi có được các thông số tối ưu của bộ điều 
khiển trượt, chúng tôi tiếp tục tìm kiếm các thông 
số bộ điều khiển mờ trượt, với hàm mục tiêu được 
định nghĩa như sau:
Nhiệm vụ của GA là tìm kiếm các giá trị (Smin, Smax, 
Kmin, Kmax) tối ưu của bộ điều khiển mờ trượt, mà ở 
đó hàm mục tiêu J
2
 → min.
4. KẾT QUẢ MÔ PHỎNG
4.1. Kết quả mô phỏng sử dụng GA tìm kiếm 
các thông số của SMC và SMFC
Giải thuật di truyền (GA) được hỗ trợ bởi phần 
mềm Matlab được sử dụng như một công cụ để 
giải bài toán tối ưu, nhằm đạt được các giá trị 
tối ưu của SMC thỏa mãn hàm mục tiêu (34) và 
SMFC thỏa mãn hàm mục tiêu (35). Các tham số 
của GA trong nghiên cứu này được chọn lựa như 
sau: Quá trình tiến hóa qua 1.000 thế hệ; Kích 
thước quần thể 5.000; Hệ số lai ghép 0,6; Hệ số 
đột biến 0,4. Các tham số hệ thống được sử dụng 
mô phỏng có trong bảng 1, vị trí của xe nâng, góc 
lắc của móc và góc lắc của tấm điện phân mong 
muốn là: x
r1
 = 1 m; x
r3
 = 0 rad; x
r5
 = 0 rad, s
d
 = 0 N 
Tiến trình tìm kiếm giá trị tối ưu của SMC và SMFC 
bằng GA được mô tả tóm tắt trên lưu đồ thuật toán 
hình 5. 
( )
( )
1
1
j
j
p j
Aj
f p
Aj
s B
K
s
µ
µ
=
=
=
∑
∑
(28)
(29)
(30)
(31)
)( ) ( )V ( 0f d f dsK s X s K Xσ σ= − + = − − <& (32)
( )( )
0
0
t
t f dlim s K X dtσ→∞ − =∫ (33)
(34)
( ) ( ) ( )2 2 22 1 2 3 J e t e t e t min= + + → (35)
26
NGHIÊN CỨU KHOA HỌC
Tạp chí Nghiên cứu khoa học - Đại học Sao Đỏ, ISSN 1859-4190 Số 2(65).2019
Hình 5. Lưu đồ thuật toán tiến trình GA xác định 
các thông số bộ điều khiển 
Bảng 1. Ký hiệu và giá trị các thông số giàn cầu 
trục cho CE
Ký hiệu Mô tả Giá trị Đơn vị
M Khối lượng xe nâng 24 kg
m
1
Trọng lượng của móc 7 kg
m
2
Trọng lượng của tải trọng 10 kg
l
1
Chiều dài cáp treo móc 2 m
l
2
1/2 chiều dài tấm điện phân 0,6 m
g Hằng số hấp dẫn 9,81 m/s2
m Hệ số ma sát 0,2 N/m/s
Kết quả tìm kiếm các thông số SMFC như sau:
l1= 1; l2= 0,03; l3= 2,14; α1 = 1; α2 = 1,63; α3 = 0,26; 
k
s
= 0,43.
Smin = - 2,5; Smax = 2,5; Kfmin = -1; Kfmax = 1.
Từ kết quả tìm kiếm được ta có các hàm liên thuộc 
của các biến đầu vào và đầu ra của bộ điều khiển 
mờ như thể hiện trong hình 6.
Hình 6. Các hàm liên thuộc của các biến đầu vào 
và đầu ra của bộ điều khiển mờ
4.2. Kết quả mô phỏng sử dụng SMC và SMFC 
điều khiển giàn cầu trục cho CE
Các bộ điều khiển đã thiết kế được mô phỏng trên 
phần mềm Matlab/Simulink với các tham số hệ 
thống được sử dụng mô phỏng có trong bảng 1, 
x
r1
 = 1 m; x
r3
 = 0 rad; x
r5
 = 0 rad và s
d
 = 0 N. 
Kết quả mô phỏng sử dụng SMC được thể hiện 
trong hình 7. 
Hình 7. Đường đặc tính đáp ứng vị trí của xe nâng, 
góc lắc của móc, tấm điện phân và tín hiệu đầu 
vào điều khiển sử dụng SMC
Trong đó:
x
1
, θ1, θ2, u tương ứng là đường đặc tính đáp ứng 
vị trí của xe nâng, góc lắc của móc, góc lắc của 
tấm điện phân và tín hiệu đầu vào điều khiển, 
đối với vị trí của xe nâng có độ quá điều chỉnh 
POT = 0%, sai số xác lập exl = 0%, thời gian xác 
lập vị trí tx1 = 5,1 s, đối với góc lắc của móc có 
góc lớn nhất θ1max = 0,045 rad và thời gian xác lập 
góc lắc tθ1 = 6,5 s, còn đối với góc lắc của tấm 
điện phân có góc lớn nhất θ1max= 0,069 rad, thời 
gian xác lập góc lắc tθ2 = 6,8 s, tín hiệu điều khiển 
umax = 110 N; tu → ∞.
Kết quả mô phỏng sử dụng SMFC được thể hiện 
trong hình 8 có POT = 0 %, exl = 0 %, tx1 =5,2 s, 
θ1max = 0,045 rad, tθ1 = 5,5 s, θ2max= 0,065 rad, 
tθ2 = 5,5 s, umax = 28 N, tu = 6,2 s. 
Bằng cách so sánh kết quả khi sử dụng các bộ 
điều khiển có thể thấy rằng các bộ điều khiển đều 
đạt được hiệu quả kiểm soát tốt. Nhưng hệ thống 
có khả nĕng thích ứng mạnh mẽ hơn, chất lượng 
điều khiển tốt hơn và đã loại bỏ được tín hiệu 
chattering trong trường hợp sử dụng SMFC.
-2 -1 0 1 2
0
0.5
1
Input: s
De
gre
e o
f m
em
be
rsh
ip NB NS ZE PS PB
-1 -0.5 0 0.5 1
0
0.5
1
Output: Kf
De
gre
e o
f m
em
be
rsh
ip NB NS ZE PS PB
0 5 10 15 20
0
0.5
1
1.5
Time (s)
Po
sit
ion
 (m
)
 xr1 x1
0 5 10 15 20
-0.1
0
0.1
Time (s)
Sw
ing
 an
gle
 (ra
d)
 θ
2
θ
1
0 5 10 15 20
-100
0
100
Time (s)
Co
ntr
ol 
inp
ut 
(N)
 u
27
LIÊN NGÀNH ĐIỆN - ĐIỆN TỬ - TỰ ĐỘNG HÓA
Tạp chí Nghiên cứu khoa học - Đại học Sao Đỏ, ISSN 1859-4190 Số 2(65).2019
 Hình 8. Đường đặc tính đáp ứng vị trí của xe 
nâng, góc lắc của móc, tấm điện phân và tín hiệu 
đầu vào điều khiển sử dụng SMFC
Ngoài ra, khi hệ thống giàn cầu trục cho CE hoạt 
động còn có các nhiễu bên ngoài tác động vào hệ 
thống. Đặc biệt là tại thời điểm khởi động, giàn 
cầu trục tĕng tốc độ đã tạo ra ma sát lớn làm cho 
các tấm điện phân dao động, đồng thời kết hợp 
với tác dụng xung của gió và va chạm, khi đó tải 
trọng dao động mạnh hơn. Để kiểm tra độ tin cậy 
của bộ điều khiển mờ trượt (SMFC), nhóm tác giả 
đã đưa giả thiết bước tín hiệu nhiễu [5] là ma sát 
sd = -10 N, thời gian t = 2 s tác động vào hệ thống 
tại thời điểm khởi động giàn cầu trục. 
Kết quả mô phỏng được hiển thị trong hình 9. 
Hình 9. Đường đặc tính đáp ứng vị trí của xe 
nâng, góc lắc của móc, tấm điện phân và tín hiệu 
đầu vào điều khiển khi có nhiễu
Trong đó:
xs, θ1s, θ2s, us tương ứng là đường đặc tính đáp ứng vị trí của xe nâng, góc lắc của móc, góc lắc 
của tấm điện phân và tín hiệu đầu vào điều khiển 
khi có nhiễu tác động vẫn bám sát với đường đặc 
tính x1, θ1, θ2, u. Có thể thấy rằng phản ứng của hệ thống không thay đổi và vẫn đạt được chất lượng 
điều khiển tốt.
Để làm rõ tính vượt trội của giải pháp, nhóm 
tác giả đã tiến hành so sánh bộ điều khiển mờ 
trượt có các thông số được điều chỉnh tối ưu hóa 
thông qua giải thuật di truyền (GA-SMFC) với các 
phương pháp điều khiển khác đã được công bố 
như trong bảng 2.
Bảng 2. So sánh GA-SMFC với các phương pháp 
điều khiển khác đã được công bố
Ký hiệu GA-SMFC
ATC
[1]
GA-
Fuzzy [2]
Fuzzy 
[6]
x
r1 (m) 1 1 1 0,8
POT (%) 0 0 0 0,1
 e
xl 
(%) 0 0 0 0
t 
x1
(s) 5,2 7 7,1 7,2
tθ1(s) 5,5 6,5 6,8 13
tθ2(s) 5,5 6,5 6,8 13
θ1max(rad) 0,045 0,022 0,06 0,07
θ2max (rad) 0,065 0,024 0,07 0,075
Cĕn cứ vào các kết quả trong bảng 2 có thể thấy 
rằng các bộ điều khiển đều có hiệu quả kiểm soát 
tốt. Trong đó: Điều khiển bám thích nghi (ATC - 
Adaptive tracking control) [1] có θ1max, θ2max nhỏ nhất 
tuy nhiên t
x1 
lớn. GA-Fuzzy [2] và Fuzzy [6] đều có 
θ1max, θ2max, tx1 lớn. Vì các bể điện phân được bố trí 
cố định và gần nhau nên ta có thể định hình đầu 
vào cho vị trí của giàn cầu trục, khi đó sử dụng bộ 
điều khiển GA-SMFC điều khiển giàn cầu trục cho 
điện phân đồng là tối ưu nhất.
5. KẾT LUẬN
Trong bài báo này, bộ điều khiển mờ trượt đã 
được thiết kế để điều khiển hệ thống giàn cầu trục 
di chuyển đến vị trí mong muốn một cách nhanh 
chóng, đồng thời kiểm soát góc lắc của móc, góc 
lắc của tấm điện phân nhỏ. Để tĕng hiệu quả bám, 
tĕng tốc độ hội tụ, chương trình điều khiển sử 
dụng thuật toán GA để tối ưu hóa các thông số 
của bộ điều khiển mờ trượt. Dựa trên lý thuyết 
ổn định Lyapunov, chúng tôi đã chứng minh hệ 
thống này luôn ổn định trong toàn bộ không gian 
làm việc. Hiệu quả của bộ điều khiển mờ trượt đã 
được kiểm tra thông qua mô phỏng của Matlab/ 
0 5 10 15 20
0
0.5
1
1.5
Time (s)
Po
sit
ion
 (m
)
 xr1 x1
0 5 10 15 20
-20
0
20
40
Time (s)
Co
ntr
ol 
inp
ut 
(N)
 u
0 5 10 15 20
-0.1
0
0.1
Time (s)
Sw
ing
 an
gle
 (ra
d)
 θ
2
θ
1
0 5 10 15 20
0
0.5
1
1.5
Po
sit
ion
 (m
)
 xr1 xσ x1
0 5 10 15 20
-0.1
0
0.1
Time (s)
Sw
ing
 an
gle
 (ra
d)
 θ
2σ
θ
1σ
θ
2
θ
1
0 5 10 15 20
-20
0
20
40
Time (s)
Co
ntr
ol 
inp
ut 
(N
)
 uσ u
28
NGHIÊN CỨU KHOA HỌC
Tạp chí Nghiên cứu khoa học - Đại học Sao Đỏ, ISSN 1859-4190 Số 2(65).2019
Simulink. Kết quả mô phỏng POT = 0%, exl = 0, tx1 = 5,2 s, θ1max = 0,045 rad, tθ1 = 5,5 s, θ2max = 0,065 rad, tθ2 = 5,5 s, umax = 28 N, tu = 6,2 s cho thấy hệ thống có khả nĕng nhận được chất lượng điều khiển tốt. Để 
kiểm tra độ tin cậy của phương pháp điều khiển, 
chúng tôi đã mô phỏng khi có nhiễu tác động vào 
hệ thống. Hệ thống đã đạt được độ chính xác 
cao, góc lắc của móc, góc lắc của tấm điện phân 
nhỏ bởi bộ điều khiển được đề xuất. Chúng ta có 
thể tiếp tục nghiên cứu ứng dụng vào thực tế từ 
những kết quả mô phỏng đã đạt được.
TÀI LIỆU THAM KHẢO
[1] Menghua Zhang, Xin Ma, Xuewen Rong, 
Xincheng Tian, Yibin Li (2016), Adaptive 
tracking control for double-pendulum 
overheadcranes subject to tracking error 
limitation, parametricuncertainties and external 
disturbances, Mechanical Systems and Signal 
Processing 76-77, 15–32.
[2] Dianwei Qian, Shiwen Tong, SukGyu Lee 
(2016), Fuzzy-Logic-based control of payloads 
subjected to double-pendulummotion in 
overhead cranes, Automation in Construction 
65, 133–143.
[3] Y.C. Fang, B.J. Ma, P.C. Wang, and X.B. Zhang 
(2012), A motion planning-based adaptive 
control method for an underactuatedcrane 
system, IEEE Transactions on Control Systems 
Technology 20 (1), 241–248.
[4] Khalid L. Sorensen, William Singhose, Stephen 
Dickerson (2007). A controller enabling precise 
positioning and sway reduction in bridge and 
gantry cranes. Control Engineering Practice 15, 
825–837.
[5] Lifu Wang, Hongbo Zhang, Zhi Kong (2015), 
Anti-swing Control of Overhead Crane Based 
on Double Fuzzy Controllers, Chinese Control 
and Decision Conference (CCDC),978-1-4799-
7016-2/15/$31.00, IEEE.
[6] D. Qian, S. Tong, B. Yang, and S. Lee (2015). 
Design of simultaneous input-shaping-based 
SIRMs fuzzy controlfor double-pendulum-type 
overhead cranes. BULLETIN OF THE POLISH 
ACADEMY OF SCIENCESTECHNICAL 
SCIENCES, Vol. 63, No. 4. DOI: 10.1515/
bpasts,887-896.
[7] Mahmud Iwan Solihin and Wahyudi(2007), Fuzzy-
tuned PID Control Design for Automatic Gantry 
Crane, P.O. Box 10. 50728, Kuala Lumpur, 
Malaysia, 1-4244-1355-9/07/$25.00, IEEE.
[8] Mohammad Javad Maghsoudi, Z. Mohamed, 
A.R. Husain, M.O. Tokhi (2016), An optimal 
performance control scheme for a 3D crane, 
Mechanical Systems and Signal Processing 66-
67, 756-768.
[9] Zhe Sun, Ning Wang, Yunrui Bi, Jinhui Zhao 
(2015), A DE based PID controller for two 
dimensional overhead crane, Proceedings of 
the 34th Chinese Control Conference July 28-
30, Hangzhou, China, 2546-2550.
[10] Nguyễn Vĕn Trung, Phạm Đức Khẩn, Phạm Thị 
Thảo, Lương Thị Thanh Xuân (2017), Ứng dụng 
giải thuật di truyền thiết kế hai bộ điều khiển PID 
để điều khiển giàn cần trục cho điện phân đồng. 
Tạp chí Nghiên cứu khoa học - Đại học Sao Đỏ, 
ISSN 1859-4190. Số 3(58).
[11] Xiao-jing Wang, Zhi-mei Chen (2016), Two-
degree-of-freedom Sliding Mode Anti-swing and 
Positioning Controller for Overhead Cranes, 
28th Chinese Control and Decision Conference 
(CCDC), 978-1-4673-9714-8/16/$31.00, IEEE.
[12] Nguyễn Vĕn Trung, Nguyễn Thị Thảo (2018), 
Ứng dụng giải thuật di truyền thiết kế bộ điều 
khiển trượt để điều khiển giàn cần trục cho điện 
phân đồng. Tạp chí Nghiên cứu khoa học - Đại 
học Sao Đỏ, ISSN 1859-4190. Số 2(61).
[13] Diantong Liu, Jianqiang Yi, Dongbin Zhao, Wei 
Wang (2005). Adaptive sliding mode fuzzy 
control for atwo-dimensional overhead crane. 
Mechatronics 15, 505–522.
THÔNG TIN TÁC GIẢ
 Nguyễn Vĕn Trung
- Tóm tắt quá trình đào tạo, nghiên cứu (thời điểm tốt nghiệp và chương trình đào tạo, 
nghiên cứu):
+ Nĕm 2005: Tốt nghiệp Đại học ngành Điện khí hóa xí nghiệp mỏ, Trường Đại học Mỏ 
- Địa chất
+ Nĕm 2009: Tốt nghiệp Thạc sĩ ngành Đo lường và các hệ thống điều khiển, Trường Đại 
học Bách khoa Hà Nội
- Tóm tắt công việc hiện tại: Giảng viên, khoa Điện, Trường Đại học Sao Đỏ. Đang làm 
nghiên cứu sinh ngành Khoa học và Kỹ thuật điều khiển, Trường Đại học Trung Nam, 
Trung Quốc
- Lĩnh vực quan tâm: Đo lường, khoa học và kỹ thuật điều khiển
- Email: ngvtrung1982@gmail.com
- Điện thoại: 0988941166
29
LIÊN NGÀNH ĐIỆN - ĐIỆN TỬ - TỰ ĐỘNG HÓA
Tạp chí Nghiên cứu khoa học - Đại học Sao Đỏ, ISSN 1859-4190 Số 2(65).2019
 Nguyễn Trọng Các
- Tóm tắt quá trình đào tạo, nghiên cứu (thời điểm tốt nghiệp và chương trình đào tạo, 
nghiên cứu): 
+ Nĕm 2002: Tốt nghiệp Đại học ngành Điện, chuyên ngành Điện nông nghiệp, Trường 
Đại học Nông nghiệp I Hà Nội
+ Nĕm 2005: Tốt nghiệp Thạc sĩ ngành Kỹ thuật tự động hóa, chuyên ngành Tự động 
hóa, Trường Đại học Bách khoa Hà Nội
+ Nĕm 2015: Tốt nghiệp Tiến sĩ ngành Kỹ thuật điện tử, chuyên ngành Kỹ thuật điện tử,
Trường Đại học Bách khoa Hà Nội
- Tóm tắt công việc hiện tại: Giảng viên khoa Điện, Trường Đại học Sao Đỏ
- Lĩnh vực quan tâm: DCS, SCADA, NCS
- Email: cacdhsd@gmail.com
- Điện thoại: 0904369421
 Nguyễn Thị Thảo
- Tóm tắt quá trình đào tạo, nghiên cứu (thời điểm tốt nghiệp và chương trình đào tạo, 
nghiên cứu);
+ Nĕm 2006: Tốt nghiệp Đại học Kỹ thuật công nghiệp Thái Nguyên, chuyên ngành Tự 
động hóa
+ Nĕm 2011: Tốt nghiệp Thạc sĩ ngành Kỹ thuật đo lường và điều khiển tự động, Trường 
Đại học Bách khoa Hà Nội
- Tóm tắt công việc hiện tại: Giảng viên khoa Điện, Trường Đại học Sao Đỏ
- Lĩnh vực quan tâm: Tự động hóa
- Điện thoại: 0967269366
 Nguyễn Thị Tâm
- Tóm tắt quá trình đào tạo, nghiên cứu (thời điểm tốt nghiệp và chương trình đào tạo, 
nghiên cứu):
+ Nĕm 2008: Tốt nghiệp Đại học Kỹ thuật công nghiệp Thái Nguyên, chuyên ngành Tự 
động hóa
+ Nĕm 2012: Tốt nghiệp Thạc sĩ ngành Tự động hóa, Đại học Thái Nguyên
- Tóm tắt công việc hiện tại: Giảng viên khoa Điện, Trường Đại học Sao Đỏ
- Lĩnh vực quan tâm: Tự động hóa
- Email: nguyentam0805@gmail.com
- Điện thoại: 0975272376