Tối ưu hóa điều khiển pid cho hệ ball and beam dùng giải thuật genetic algorithm

Nội dung text: Tối ưu hóa điều khiển pid cho hệ ball and beam dùng giải thuật genetic algorithm

1. TỐI ƯU HÓA ĐIỀU KHIỂN PID CHO HỆ BALL AND BEAM DÙNG GIẢI THUẬT GENETIC ALGORITHM DESIGN OF OPTIMAL PID CONTROLLER FOR BALL AND BEAM SYSTEM USING GENETIC ALGORITHM Nguyễn Sơn Hà1, Trần Thu Hà2 1Trường Đại Học Sư Phạm Kỹ Thuật Tp Hồ Chí Minh, 2Trường Đại Học Sư Phạm Kỹ Thuật Tp Hồ Chí Minh Tóm tắt: Hệ thống ball and beam là một hệ thống được sử dụng rất nhiều trong phòng thí nghiệm, nó có thể được sử dụng để kiểm chứng tính xác thực của các giải thuật tuyến tính lẫn phi tuyến, cổ điển cũng như hiện đại. Hệ thống bao gồm động cơ DC, quả banh máng trượt, dây điện trở, Encoder gắn đồng trục với động cơ. Bài báo này tác giả thiết kế các cấu trúc điều khiển PID khác nhau, ứng dụng giải thuật di truyền trong tìm kiếm và tối ưu hóa các bộ điều khiển có cấu trúc PID khác nhau. Sau đó áp dụng cấu trúc điều khiển PID tối ưu nhất thông qua kiểm chứng GA trên mô hình bóng thanh thực tế. Abstract: Ball and beam system is a system that is used a lot in the lab, it can be used to verify the authenticity of the algorithm linear and nonlinear, as well as a modern classic. The system consists of DC motors, ball slides,resistance wire, coaxial encoder attached to the motor. In this thesis students design the PID control structures are different, the application of genetic algorithms in search and optimize the PID controller is structured differently. Then apply PID control structure optimal GA verified through ball bar on the actual model. 1. Giới thiệu Hệ Ball and Beam có hai hình thức: Ball - Phần cơ khí bao gồm : Thanh di động and beam trục giữa và Ball and Beam trục lệch. Hệ (Lever arm), quả bi (steel ball), máng trượt (beam) ball and Beam trục lệch đòi hỏi thách thức về điều , đế mô hình, động cơ DC được nối với đĩa quay. khiển so với Ball and Beam trục giữa là bản thân hệ - Phần điện tử gồm : dây điện trở để xác định thống không ổn định ở vị trí 0 mà phải tính toán vị trí viên bi và encoder gắn đồng trục động cơ để trước một lực để ổn định ban đầu cho hê thống. Ball xác định góc lệch của thanh beam and beam trục giữa thì ngược lại: nếu quả bóng đặt 2. Các đề tài nghiên cứu hệ thống ball and giữa thanh và thanh nằm ngang lý tưởng thì hệ beam thống ổn định tại điểm làm việc. Hệ “ball and beam” đã được rất nhiều các Mục tiêu điều khiển: điều khiển viên bi cá nhân, tổ chức trong nước và trên thế giới (hoặc quả bóng) nằm yên tại vị trí xác định tùy đặt nghiên cứu và đã có những thành công. trước trên thanh beam. Với giải thuật điều khiển tốt 2.1 Tình hình nghiên cứu trong nước hơn nữa, quỹ đạo di chuyển của viên bi trên thanh Luận văn ball and beam điều khiển LQR beam sẽ tuân theo quỹ đạo hoạch định trước. của Bốc Minh Hùng, luận văn thạc sĩ đại học Bách Mô hình hệ ball and beam dạng trục lệch bao khoa năm 2011.Luận văn trên đã xây dựng được gồm 3 phần : cơ khí, điện tử và phần chương trình. một mô hình thực tế có thông số với việc chọn lựa ma trận Q, R mang tính thử sai.
2. Bài báo “ Điều khiển PID một Nơron thích Ưu điểm: nghi dựa trên bộ nhận dạng mạng Nơron mờ hồi qui - Giải thuật đơn giản dễ thực hiện. áp dụng cho hệ thanh và bóng” chỉ thực hiện thành - Hệ thống cơ khí khá đơn giản nhưng vẫn đáp công trên mô phỏng và chưa thử nghiệm thực tế. ứng tốt yêu cầu cân bằng quả bóng. 2.2 Tình hình nghiên cứu ngoài nước Nhược điểm: Hệ thống “Quả bóng cân bằng trên thanh - Chất lượng bộ điều khiển phụ thuộc rất đỡ”do Arroyo xây dựng năm 2005 sử dụng luật nhiều vào thông số Kp, Ki, Kd. điều khiển PD. Hệ thống sử dụng một cảm biến - Dễ bị nhiễu bởi ánh sáng tác động từ bên điện trở dây để xác định vị trí của quả bóng. Tín ngoài do dùng cảm biến quang. hiệu từ cảm biến được xử lý trong một bộ DSP và Hệ Ball and Beam sử dụng giải thuật mờ xuất tín hiệu điều khiển động cơ một chiều với hộp điều khiển dựa trên Fuzzy Logic giảm tốc. Ưu điểm: Ưu điểm: - Do điều khiển bằng Fuzzy Logic nên tốc độ - Hệ thống trên tương đối dễ thực hiện và bộ đáp ứng nhanh và chính xác. điều khiển PD cũng khá đơn giản. Khuyết điểm: Nhược điểm: - Chất lượng bộ điều khiển phụ thuộc rất - Góc nghiêng của thanh dầm lại không được nhiều bộ kinh nghiệm của tập mờ. Bộ điều đo và điều khiển. khiển này chỉ có thể áp dụng cho một đối - Hệ thống hoạt động chưa hoàn toàn ổn định. tượng duy nhất và giá thành cao. Hệ Ball and Beam dạng trục lệch được thiết kế bởi Quanser năm 2006 điều khiển bằng giải 3. Mục đích nghiên cứu thuật PID - Đề tài này thiết kế các cấu trúc điều khiển Ưu điểm: PID khác nhau, ứng dụng giải thuật di truyền - Độ chính xác cao, cân bằng ổn định. trong tìm kiếm và tối ưu hóa các bộ điều - Không bị tác động nhiễu bởi môi trường bên khiển có cấu trúc PID khác nhau. ngoài đặc biệt là ánh sáng vì không dùng - Tiến hành mô phỏng các cấu trúc điều khiển cảm biến quang. PID khác nhau và ứng dụng giải thuật di - Sử dụng Card PCI để giao tiếp nên tương đối truyền trên chương trình Matlab/Simulink. dễ dàng cho người lập trình. - Áp dụng điều khiển các cấu trúc điều khiển Nhược điểm: PID trên mô hình bóng thanh thực tế. - Do sử dụng giải thuật PID nên việc tìm ra các hệ số Kp, Ki, Kd là vô cùng khó khăn và mất nhiều thời gian. - Sử dụng Card PCI nên chỉ sử dụng được với máy tính không thể hoạt động độc lập. - Giá thành cao, không kinh tế. Ball and beam sử dụng MC9S12C32 Microcontroller điều khiển dựa trên PID được nhúng trên vi điều khiển MC9S12C32
3. 4. Thiết kế hệ thống Ball and Beam dùng phần mềm Matlab/Simulink 4.1 Xây dựng đối tượng trên mô phỏng Hình 4.3: Bên trong các khối PID1 và PID2 Hình 4.1: Bên trong sơ đồ khối mô tả phương trình toán học hệ thống bóng thanh 4.2. Điều khiển PID lặp vòng Kp1 = 62.1000 Kp1= 164.4000 Kp1 = 260.4000 Kp1 =20 Ki1 =-2.0200 Ki1 =-4.1700 Ki1 =4.2000 Ki1 =4.5800 Kd1 = 5.6500 Kd1 =18.2400 Kd1 =6.4400 Kd1 =30.5900 Kp2 = 0 Kp2 =89.6000 Kp2 =1.8000 Kp2 = 96.2000 Ki2 = 2.2900 Ki2 =-3.0200 Ki2 =4.7900 Ki2 =-0.3600 Kd2 = 22.6800 Kd2 =5.5300 Kd2 =0.4800 Kd2 =12.1100 Jmin=1.1128e+ Jmin =9.3168 Jmin =6.0518 Jmin =0.9695 04 generation #44 of generation#69 generation#109 generation #1 maximum 20000 of maximum of maximum of maximum 20000 20000 20000 Mất ổn định Mất ổn định Ổn định Ổn định Bảng 4.1: Kết quả các lần chạy GA trong Hình 4.2: Chương trình mô phỏng PID lặp vòng trường hợp PID lặp vòng
4. Khi chạy được 1 thế hệ Khi chạy được 44 thế hệ Hình 4.4: Kết quả chạy GA khi số thế hệ không đủ Khi chạy được 69 thế hệ Khi chạy được 109 thế hệ Hình 4.5: So sánh khi chạy với số thế hệ khác nhau Nhận xét: - Nếu số lần chạy GA không đủ thì kết quả không ổn định. - Sau khi lai ghép được một thời gian, với số thế hệ nhất định thì kết quả được 4.3. Điều khiển PID thỏa hiệp Kp1=-357.1000 Kp1 = -324.2000 Kp1 = -183.1000 Ki1 = -4 Ki1 = -2.2100 Ki1 = -1.4000 Kd1 = -20.9100 Kd1 = -14.7800 Kd1 = -5.2300 Kp2 = -421.4000 Kp2 = -71.2000 Kp2 = -162.8000 Ki2 = -2.2000 Ki2 = -7.3300 Ki2 = -9.5000 Kd2 = -55.1300 Kd2 = -79.1500 Kd2 = -69.0200 Jmin = 2.0447 Jmin = 0.9362 Jmin = 0.5898 generation #1 of generation #2 of generation #10 of maximum 20000 maximum 20000 maximum 20000 Hình 4.6: Chương trình lập trình dùng PID thỏa hiệp Bảng 4.2: Kết quả các lần chạy GA trong trường hợp PID thỏa hiệp
5. Khi lai ghép 1 thế hệ Khi lai ghép 10 thế hệ Thời gian xác lập: 15s Thời gian xác lập: 5s Vọt lố: 60% Vọt lố:<10% Sai số xác lập: 0 Sai số xác lập: 0 Thời gian xác lập: 16s Thời gian xác lập: 4s Dao động trong khoảng [-0.8 1] Dao động trong khoảng [-0.025 0.1] Sai số xác lập: 0 Sai số xác lập: 0 Thời gian xác lập: 5s Thời gian xác lập: 1s Dao động trong khoảng [-5 40] Dao động trong khoảng [-4 18] Hình 4.7: So sánh khi chạy với số thế hệ khác nhau Nhận xét: - Nếu số lần chạy GA càng nhiều thì kết quả thông số bộ điều khiển càng tối ưu, lai ghép (từ 1 lần so với 10 lần). theo các chỉ tiêu chất lượng điều khiển - Khi đã đạt mức thích nghi nhất định (thời gian xác lập, độ vọt lố, sai số xác (Jmin=0.5898) thì việc tăng số lần lai ghép không lập, ) đều tốt hẳn lên khi tăng số lần còn mang nhiều ý nghĩa nữa.
6. 4.4. Điều khiển PID FUZZY lặp vòng Khi lai ghép 3 thế hệ Khi lai ghép 202 thế hệ a1 = 6.4700 a1 = 8.0600 a2 = 2.6100 a2 = 7.3100 a3 = 9.2500 a3 = 9.1700 a4 = 8.2000 a4 = 7.2900 a5 = 1.6600 a5 = 7.9400 a6 = 6 a6 = 9.0200 Hình 4.8: Chương trình lập trình dùng PID FUZZY b1 = 84.6400 b1 = 68.3700 b2 = 66.4200 b2 = 79.1600 lặp vòng b3 = 22.3100 b3 = 8.7800 b4 = 69.0100 b4 = 96.1300 b5 = 77 b5 = 72.3500 b6 = 44.2800 b6 = 62.3300 Jmin = 1.0536 Jmin = 0.6295 generation #3 generation #202 of of maximum maximum 20000 20000 Bảng 4.3:Kết quả khi chạy GA cho bộ điều khiển PID FUZZY lặp vòng Hình 4.9: Bên trong các khối PID1 và PID2 của chương trình lập trình
7. Khi lai ghép 3 thế hệ Khi lai ghép 202 thế hệ Độ vọt lố: 0% Độ vọt lố: 0% Thời gian xác lập: 70s Thời gian xác lập: 30s Sai số xác lập: 0 Sai số xác lập: 0 Độ dao động từ [-0.02 0.042] Độ dao động từ [-0.04 0.11] Thời gian xác lập: 2.5s Thời gian xác lập: 3s Sai số xác lập: 0 Sai số xác lập: 0 Điện áp cấp cho động cơ trong hai trường hợp là giống nhau và đạt thời gian xác lập là 3s, dao động trong khoảng [-3V 6V]. Hình 4.10: So sánh khi chạy với số thế hệ khác nhau Nhận xét: - Nếu số thế hệ lai ghép càng nhiều thì kết quả tối - Góc lệch thanh beam và vị trí hòn bi ưu hơn nếu xét về hàm thích nghi J. không đồng thời tối ưu hơn khi tăng số thế hệ lai ghép. 4.5. Điều khiển PID FUZZY thỏa hiệp Khi lai ghép 10 thế hệ Khi lai ghép 269 thế hệ a1 = 6.7900 a1 = 8.3600 a2 = 4.5100 a2 = 5.6900 a3 = 8.1900 a3 = 3.1600 a4 = 9.6600 a4 = 1.8100 a5 = 1.5800 a5 = 2.0200 a6 = 3.1500 a6 = 3.2800 b1 = 73.9900 b1 = 93.5000 b2 = 28.5100 b2 = 40.9900 b3 = 3.2700 b3 = 4.4700 b4 = 74.0500 b4 = 59.5500 b5 = 0.9300 b5 = 6.3600 b6 = 21.8000 b6 = 86.3000 Jmin = 4.7737 Jmin = 1.4675 generation #10 of generation #269 maximum 20000 of maximum 20000 Hình 4.11: Chương trình lập trình dùng PID Bảng 4.4: Kết quả khi chạy GA cho bộ điều khiển FUZZY thỏa hiệp PID FUZZY thỏa hiệp
8. Khi lai ghép 10 thế hệ Khi lai ghép 269 thế hệ Độ vọt lố: 50% Ban đầu hệ thống ổn định ở 190s đầu tiên, không vọt lố, Thời gian xác lập: 160s thời gian các lập khoảng 20s, không có sai số xác lập. Tuy Sai số xác lập: 0 nhiên, hệ mất ổn định sau 90s Thời gian xác lập: 10s Hệ thống ổn định trong khoảng 190s đầu tiên, sau đó mất ổn Sai số xác lập: 0 định. Trong thời gian ổn định, Dao động trong [-0.17 0.18] hệ thống đạt thời gian xác lập 4s Thời gian xác lập: 20s Hệ thống ổn định trong khoảng 190s đầu tiên, sau đó mất ổn Dao động trong [-0.5 3] định. Trong thời gian ổn định, hệ thống đạt thời gian xác lập 4s. Hình 4.12: So sánh kết quả khi chạy với số thế hệ khác nhau Nhận xét: - Cấu trúc PID FUZZY thỏa hiệp không làm hệ thống có mức ổn định tệ hơn, không tối ưu hơn so với chỉ có PID thỏa hiệp. như mong muốn khi sử dụng FUZZY cho bộ - Đối với điều khiển PID FUZZY, quá điều khiển PID. trình thay đổi liên tục các thông số Kp, Ki, Kd ở các bộ điều khiển PID1 và PID2 ở hình 4.12
9. 4.6. Kết luận PID thỏa hiệp là cấu trúc điều khiển tối ưu hóa thực sự thông số điều khiển cho ưu nhất so với các bộ điều khiển còn lại. PID lặp vòng. Quá trình chạy thông số GA có xu Đối với điều khiển PID và PID FUZZY hướng làm tối thiểu hóa hàm thích nghi thỏa hiệp, việc áp dụng bộ FUZZY cho J, từ đó có xu hướng tối ưu hóa được bộ PID thỏa hiệp là thật sự không thành điều khiển. công. Bộ PID thỏa hiệp đơn thuần cho Đối với điều khiển PID và PID FUZZY đáp ứng tốt. Trong quá trình tìm kiếm lặp vòng, xu hướng ổn định góc lệch thông số PID thỏa hiệp thì chương trình thanh beam được xem trọng hơn và vị trí GA đã chứng minh hiệu quả tốt. viên bi mất rất nhiều thời gian để đạt tới giá trị xác lập. Quá trình chạy GA đã tối 5. Mô hình thực tế 5.1 Giới thiệu mô hình thực tế Chú thích: 1- Thanh beam 2- Quả bi 3- Động cơ 24VDC 4- Encoder 5- Bệ sắt 6- Dây điện trở Hình 5.1. Sơ đồ khối hệ thống Ball and Beam Hình 5.2: Mô hình bóng thanh nhìn ngang Hình 5.3: Mô hình nhìn từ trên xuống
10. 5.2 Chương trình lập trình Hình 5.4: Chương trình nạp thực tế cho DSP 5.3.Kết quả thực tế Kp1=-357.1000 Kp1 = -324.2000 Kp1 = 13.1000 Ki1 = -4 Ki1 = -2.2100 Ki1 = 1.4000 ● Kết hợp chương trình chạy GA ở lần chạy thứ 371 Kd1 = -20.9100 Kd1 = -14.7800 Kd1 = 17.2000 và mô hình thực tế chọn các thông số điều khiển lần Kp2 = -421.4000 Kp2 = -71.2000 Kp2 = 26.3000 lượt là: Ki2 = -2.2000 Ki2 = -7.3300 Ki2 = 0.5000 Kp1= 10.9 Ki1= 0 Kd1=16.9 Kd2 = -55.1300 Kd2 = -79.1500 Kd2 = 1.0200 Kp2=24.6 Ki2=0 Kd2=2.1 Jmin = 2.0447 Jmin = 0.9362 Jmin = 0.5898 generation #1 of generation #2 of generation #371 of maximum 20000 maximum 20000 maximum 20000
11. ● Với vị trí đặt là 10cm. ● Với vị trí đặt là 20 cm Hình 5.5: Vị trí viên bi Hình 5.6: Góc lệch Hình 5.12: Vị trí viên bi Hình 5.13: Góc lệch đặt tại 10cm thanh beam đặt tại 10cm đặt tại 20cm thanh beam đặt tại 20cm Nhận xét : - Vị trí bi ổn định sau thời gian 0.8s, sai số xác lập 1.8 cm. - Góc lệch thanh beam xấp xỉ giá trị 0 sau khoảng Hình 5.14: Điện áp cấp cho động cơ đặt tại 20cm 0.8s. Nhận xét: - Khi đạt vị trí ổn định thì góc lệch thanh beam ổn - Khi giá trị đặt viên bi ở xa thì thời gian xác định, không thay đổi nhiều nữa. lập dài hơn lên tới 6s. Sai số xác lập đạt ● Với vị trí đặt là 30 cm 3cm. - Khi điện áp ổn định thì vẫn duy trì mức áp 1.6V để giữ thanh beam nằm ngang. 6. Kết luận Hình 5.7: Vị trí viên bi Hình 5.8: Góc lệch thanh - Việc loại bỏ thông số Ki trong bộ điều đặt tại 30cm beam đặt tại 30cm khiển PID thực tế (với Ki=0) làm hệ thống ● Với vị trí đặt là 6 cm ổn định hơn. - Bộ điều khiển PID thỏa hiệp đã được xây dựng thành công. Tuy nhiên, việc áp dụng giải thuật GA chỉ giúp ta tìm được cấu trúc Hình 5.9: Vị trí viên bi Hình 5.10: Góc lệch thanh đặt tại 6cm beam đặt tại 6cm điều khiển PID tối ưu nhất chứ không thực hiện hoàn toàn việc tối ưu hóa được thông số điều khiển trong điều kiện mô hình thực tế. - Giải thuật di truyền là giải thuật tìm kiếm Hình 5.11: Điện áp cấp cho động cơ đặt tại 6cm rất tốt, có khả năng tìm ra nghiệm trong Nhận xét: nhiều bài toán khác nhau. Trong khuôn - Góc lệch thanh beam và vị trí hòn bi đạt khổ luận văn này, thông số điều khiển và đến giá trị đặt sau khoảng 1.1s. cấu trúc điều khiển đã được giải thuật di - Điện áp cấp cho động cơ thay đổi trong truyền tối ưu hóa thành công trên mô khoảng 1.5s đầu tiên. Sau đó, giá trị điện phỏng. áp ổn định khoảng 1.6V (điện áp duy trì để - Khi áp dụng cho hệ SIMO, không phải cấu thanh beam luôn ở vị trí nằm ngang). trúc FUZZY PID luôn tốt hơn PID thông - Trong quá trình hoạt động vì bị rung nên thường vì việc điều chỉnh thông số để ổn hòn bi không luôn luôn nằm tì lên thanh định biến trạng thái này có thể gây ảnh beam, dẫn tới các gai nhiễu khi chưa đạt vị hưởng đến việc ổn định biến trạng thái trí cân bằng. khác.
12. - Việc nắm rõ thông số mô hình đối tượng F28335 là giải pháp tốt để áp dụng các giải và thông số cơ khí hệ thống chưa hẳn đã thuật điều khiển cho hệ thống thực. Đó là vì tạo ra một đối tượng giả lập tốt trên mô khi sử dụng DSP, các hỗ trợ rất mạnh của phỏng để có thể áp dụng GA tính toán Matlab/Simulink trong giải thuật điều khiển có thông số thực tế. Đó là vì cơ khí chế tạo thể được sử dụng trong lập trình nhúng. Người không bao giờ chính xác hoàn toàn. Mặt lập trình không nhất thiết phải là chuyên gia về khác, phương trình toán học thường bỏ lập trình vẫn có thể thực hiện thành công điều qua hoặc xấp xỉ tuyến tính lực ma sát tại khiển nhúng cho mô hình. Mặt khác, chương các khâu; chính điều này gây sự khác biệt trình điều khiển rất dễ hiểu, hoàn toàn có thể giữa đối tượng mô phỏng và thực tế. được kế thừa cũng như chuyển giao. - Giải pháp sử dụng chip DSP TMS320 Tài liệu tham khảo Tài liệu trong nước Tài liệu nước ngoài [1] Bốc Minh Hùng, Điều khiển nhúng [7] Mahbubeh Moghaddas, Mohamad cho hệ bóng thanh trục lệch, luận văn cao học RezaDastranj, Nemat Changizi, and Narges Đại học Bách Khoa TPHCM, 2013. Khoori, Design of Optimal PID Controller for [2] Dương Huỳnh Bảo, Điều khiển LQR Inverted Pendulum Using Genetic Algorithm, cho hệ bóng thanh, luận văn cao học Đại học International Journal of Innovation, Bách Khoa TPHCM, 2011. Management and Technology, Vol. 3, No. 4, [3] Huỳnh Thái Hoàng, Hệ thống điều August 2012. khiển thông minh, NXB Đại học Quốc Gia [8] K. Chakraborty, R. R. Mukherjee, S. TPHCM, 2009. Mukherjee, Tuning of PID controller of [4] Dương Hoài Nghĩa, Hệ thống điều Inverted Pendulum using Genetic Algorithm, khiển đa biến, NXB Đại học Quốc Gia International Journal of Soft Computing and TPHCM, 2007. Engineering (IJSCE), ISSN: 2231-2307, [5] Nguyễn Thị Phương Hà, Hệ thống Volume-3, Issue-1, Mrch 2013. điều khiển nâng cao, NXB Đại học Quốc Gia [9] Basil Hamed, Application of a TPHCM, 2012. Labview for real-Time Control of Ball and [6] Trần Vi Đô, Nguyễn Minh Tâm, Ngô beam System, IACTIT International Journal of Văn Thuyên, Nguyễn Văn Đông Hải, Using Engineering and technology, Vol.2, No.4, Genetic Algorithm in Optimizing Fuzzy ISSN: 1793-8236, August 2010. controller for double-link inverted pendulum, [10] Mike Wilson, Benjamin Gertner, International Conference on Green and Feedback Control in Ball and Beam Sustainable Technology, 2014. Dynamics, Northeastern University. Link:
13. BÀI BÁO KHOA HỌC THỰC HIỆN CÔNG BỐ THEO QUY CHẾ ĐÀO TẠO THẠC SỸ Bài báo khoa học của học viên có xác nhận và đề xuất cho đăng của Giảng viên hướng dẫn Bản tiếng Việt ©, TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM KỸ THUẬT TP. HỒ CHÍ MINH và TÁC GIẢ Bản quyền tác phẩm đã được bảo hộ bởi Luật xuất bản và Luật Sở hữu trí tuệ Việt Nam. Nghiêm cấm mọi hình thức xuất bản, sao chụp, phát tán nội dung khi chưa có sự đồng ý của tác giả và Trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật TP. Hồ Chí Minh. ĐỂ CÓ BÀI BÁO KHOA HỌC TỐT, CẦN CHUNG TAY BẢO VỆ TÁC QUYỀN! Thực hiện theo MTCL & KHTHMTCL Năm học 2016-2017 của Thư viện Trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật Tp. Hồ Chí Minh.