View source for आंतरिक मॉडल (मोटर नियंत्रण)

[[Image:Basic Forward Model.png|thumb|525px|हाथ की गति का आगे का मॉडल। हाथ की गति का मोटर कमांड, यू(टी), संयंत्र के लिए इनपुट है और शरीर की अनुमानित स्थिति, एक्स̃(टी), आउटपुट है।]][[नियंत्रण सिद्धांत]] के विषय में, आंतरिक मॉडल ऐसी प्रक्रिया होती है जो प्रणाली की गड़बड़ी के परिणाम का अनुमान लगाने के लिए प्रणाली की प्रतिक्रिया का अनुकरण करती है। आंतरिक मॉडल सिद्धांत को पहली बार 1976 में बी. ए. फ्रांसिस और डब्ल्यू. एम. वोन्हम ने स्पष्ट रूप से Conant और Ashby के गुड रेगुलेटर सिद्धांत के एक व्यक्तिगत सूचना के रूप में प्रस्तुत किया था<ref>B. A. Francis and W. M. Wonham, "[https://www.researchgate.net/profile/Walter_Wonham/publication/223996193_The_internal_model_principle_of_control_theory/links/5488b5610cf289302e30b828.pdf The internal model principle of control theory]", ''Automatica'' '''12''' (1976) 457–465.</ref> <ref>Roger C. Conant and W. Ross Ashby, "[http://pespmc1.vub.ac.be/Books/Conant_Ashby.pdf Every good regulator of a system must be a model of that system]", ''International Journal of Systems Science'' vol '''1''' (1970), 89–97.</ref> यह शास्त्रीय नियंत्रण के विपरीत होता है, जिसमें शास्त्रीय [[ प्रतिक्रिया पाश |प्रतिक्रिया पाश]] नियंत्रित प्रणाली को स्पष्ट रूप से मॉडल करने का प्रयास नहीं करता है,(हालांकि शास्त्रीय नियंत्रक में अंतर्निहित मॉडल हो सकता है)।<ref>Jan Swevers, "[https://people.mech.kuleuven.be/~jswevers/h04x3a/lecture_c9_c10.pdf Internal model control (IMC)] {{Webarchive|url=https://web.archive.org/web/20170830033243/https://people.mech.kuleuven.be/~jswevers/h04x3a/lecture_c9_c10.pdf |date=2017-08-30 }}", 2006</ref><ref>Perry Y. Li, "[http://www.me.umn.edu/courses/me8281/notes/Old%20S06/Chapter%208%20IMP-repetitive.pdf Internal Model Principle and Repetitive Control]"</ref>

मोटर नियंत्रण के आंतरिक मॉडल सिद्धांत का तर्क है कि मोटर प्रणाली को "संयंत्र (नियंत्रण सिद्धांत)" और "[[नियंत्रक (नियंत्रण सिद्धांत)]]" की निरंतर बातचीत द्वारा नियंत्रित किया जाता है। संयंत्र शरीर का वह हिस्सा है जिसे नियंत्रित किया जा रहा है, चूँकि आंतरिक मॉडल को ही नियंत्रक का हिस्सा माना जाता है। नियंत्रक से जानकारी, जैसे कि [[केंद्रीय तंत्रिका तंत्र|केंद्रीय तंत्रिका प्रणाली]] (सीएनएस)से जानकारी, [[प्रतिक्रिया]] जानकारी, और अपवाही प्रतिलिपि, संयंत्र को भेजी जाती है, जिसके आधार पर प्लांट चुनौतीपूर्ण रूप से चलता है।

आंतरिक मॉडल्स को या तो पूर्व-संविदान या प्रतिक्रिया नियंत्रण के माध्यम से नियंत्रित किया जा सकता है। पूर्व-संविदान नियंत्रण प्रणाली के एकाधिक्रित स्थिति और उसके प्रणाली के मॉडल का उपयोग करके प्रणाली के अंतर्गत इनपुट की मान्यता की जाने वाली जानकारी का ही गणना करता है। इसमें प्रतिक्रिया का उपयोग नहीं होता, इसलिए यह अपने नियंत्रण में दोषों को सुधार नहीं कर सकता। प्रतिक्रिया नियंत्रण में, प्रणाली के कुछ हिस्सों को प्रणाली के इनपुट में पुनर्प्रेषित किया जा सकता है, और तब प्रणाली अपने इच्छित आउटपुट से होने वाले दोषों को सुधारने या प्रतिपूर्ति देने के लिए समर्थ होती है। आंतरिक मॉडल्स के दो प्रमुख प्रकार प्रस्तुत किए गए हैं: पूर्व-मॉडल्स और उलटे मॉडल्स। प्रक्षेपणों में, मॉडल्स को और भी जटिल गतिविधि कार्यों को हल करने के लिए संयोजित किया जा सकता है।

==अग्रेषित मॉडल==
[[Image:Basic Internal Model.png|thumb|725px|चित्र 1. शरीर की वांछित स्थिति काल्पनिक नियंत्रक के लिए संदर्भ इनपुट है, जो आवश्यक मोटर कमांड उत्पन्न करता है। इस मोटर कमांड को बॉडी को स्थानांतरित करने के लिए प्लांट में भेजा जाता है और मोटर कमांड की अपीयरेंस कॉपी आगे के मॉडल को भेजी जाती है। अग्रेषित मॉडल (अनुमानित बॉडी पोजीशन) के आउटपुट की समानता प्लांट (बॉडी पोजीशन) के आउटपुट से की जाती है। प्रणाली या वातावरण से आने वाला शोर वास्तविक और अनुमानित शरीर की स्थिति के बीच अंतर उत्पन्न कर सकता है। वास्तविक और अनुमानित स्थितियों के बीच त्रुटि (अंतर) आंतरिक मॉडल के अगले पुनरावृत्ति के लिए आंदोलन को बेहतर बनाने के लिए प्रतिक्रिया प्रदान कर सकती है।]]अपने सरलतम रूप में, अग्रेषित मॉडल मोटर कमांड के इनपुट को "प्लांट" के लिए और शरीर की पूर्वानुमानित स्थिति को आउटपुट के रूप में लेते हैं।

पूर्व-मॉडल को मोटर कमांड का इनपुट ईफरेंस कॉपी भी हो सकता है, जैसा कि चित्र 1 में दिखाया गया है। उस अग्रेषित मॉडल से आउटपुट, शरीर की पूर्वानुमानित स्थिति, की समानता शरीर की वास्तविक स्थिति से की जाती है। शरीर की वास्तविक और अनुमानित स्थिति आंतरिक (उदाहरण के लिए शरीर के सेंसर सही नहीं हैं, संवेदी शोर) या बाहरी (उदाहरण के लिए शरीर के बाहर से अप्रत्याशित बल) स्रोतों द्वारा प्रणाली में प्रस्तुत किए गए शोर के कारण भिन्न हो सकती है। अगर वास्तविक और पूर्वानुमानित शरीर की स्थितियों में अंतर है, तो विभिन्नता को फिर से पूरे प्रणाली के इनपुट के रूप में फीडबैक के रूप में दिया जा सकता है जिससे कि एक और त्रुटिहीन गतिविधि बनाने के लिए समायोजित मोटर कमांड की समय योग्यता उत्पन्न की जा सके।

==उलटा मॉडल==

[[Image:Inverse Model.png|thumb|700px|चित्र 2. पहुँचने वाले कार्य का व्युत्क्रम मॉडल। बांह का वांछित प्रक्षेपवक्र, Xref(t), मॉडल में इनपुट है, जो बांह को नियंत्रित करने के लिए आवश्यक मोटर कमांड, ũ(t) उत्पन्न करता है।]]व्युत्क्रम मॉडल आवश्यक मोटर कमांड का अनुमान लगाने के लिए इनपुट के रूप में शरीर की वांछित और वास्तविक स्थिति का उपयोग करते हैं जो वर्तमान स्थिति को वांछित स्थिति में बदल देगा। उदाहरण के लिए, हाथ तक पहुंचने वाले कार्य में, हाथ की वांछित स्थिति (या लगातार स्थिति का प्रक्षेपवक्र) निर्धारित व्युत्क्रम मॉडल में इनपुट किया जाता है, और व्युत्क्रम मॉडल हाथ को नियंत्रित करने और इसे इस वांछित में लाने के लिए आवश्यक मोटर कमांड उत्पन्न करता है। विन्यास (चित्र 2)। व्युत्क्रम आंतरिक मॉडल भी मोटर समन्वय#अनियंत्रित मैनिफोल्ड परिकल्पना|अनियंत्रित मैनिफोल्ड परिकल्पना (यूसीएम) के साथ घनिष्ठ संबंध में हैं, स्वतंत्रता समस्या की डिग्री#अनियंत्रित मैनिफोल्ड (यूसीएम) परिकल्पना भी देखें।

==संयुक्त आगे और उलटा मॉडल==

सैद्धांतिक कार्य से पता चला है कि मोटर नियंत्रण के मॉडल में, जब व्युत्क्रम मॉडल का उपयोग अग्रेषित मॉडल के साथ संयोजन में किया जाता है, तो व्युत्क्रम मॉडल से मोटर कमांड आउटपुट की अपवाही प्रतिलिपि को आगे की भविष्यवाणियों के लिए अग्रेषित मॉडल के इनपुट के रूप में उपयोग किया जा सकता है। उदाहरण के लिए, यदि, हाथ से पहुंचने के अलावा, किसी वस्तु को पकड़ने के लिए हाथ को नियंत्रित किया जाना चाहिए, तो हाथ के अनुमानित प्रक्षेपवक्र का अनुमान लगाने के लिए आर्म मोटर कमांड की अपीयरेंस कॉपी को आगे के मॉडल में इनपुट किया जा सकता है। इस जानकारी के साथ, नियंत्रक तब उचित मोटर कमांड उत्पन्न कर सकता है जो हाथ को वस्तु को पकड़ने के लिए कहता है। यह प्रस्तावित किया गया है कि यदि वे मौजूद हैं, तो व्युत्क्रम और आगे के मॉडल का यह संयोजन सीएनएस को वांछित कार्रवाई (बांह से पहुंचना), पहुंच को त्रुटिहीन रूप से नियंत्रित करने और फिर किसी वस्तु को पकड़ने के लिए हाथ को त्रुटिहीन रूप से नियंत्रित करने की अनुमति देगा।<ref name="Kawato">{{cite journal| last= Kawato| first=M |year=1999 |title=मोटर नियंत्रण और प्रक्षेपवक्र योजना के लिए आंतरिक मॉडल|journal=Current Opinion in Neurobiology |volume=9 |pages=718–727 | doi= 10.1016/S0959-4388(99)00028-8| pmid= 10607637| issue= 6| s2cid=878792 }}</ref>
==[[अनुकूली नियंत्रण]] सिद्धांत==

इस धारणा के साथ कि नए मॉडल हासिल किए जा सकते हैं और पहले से मौजूद मॉडल को अपडेट किया जा सकता है, आंदोलन कार्य के अनुकूली नियंत्रण के लिए प्रभाव प्रतिलिपि महत्वपूर्ण है। मोटर कार्य की पूरी अवधि के दौरान, अपीयरेंस कॉपी को अग्रेषित मॉडल में फीड किया जाता है जिसे डायनेमिक्स प्रेडिक्टर के रूप में जाना जाता है जिसका आउटपुट मोटर आउटपुट की भविष्यवाणी की अनुमति देता है। मोटर नियंत्रण के लिए अनुकूली नियंत्रण तकनीकों को लागू करते समय, अप्रत्यक्ष नियंत्रण योजनाओं में संदर्भ मॉडल के इनपुट के रूप में अपवाही प्रतिलिपि का उपयोग किया जाता है।

==वैज्ञानिक ==
वैज्ञानिकों की विस्तृत श्रृंखला आंतरिक मॉडल परिकल्पना पर प्रगति में योगदान देती है। माइकल आई. जॉर्डन, [[इमानुएल टोडोरोव]] और
[[डेनियल मार्क वोलपर्ट]] ने गणितीय औपचारिकीकरण में महत्वपूर्ण योगदान दिया। [[सैंड्रो मुसा-इवाल्डी]], [[ संह्यकु त्वचा और |संह्यकु त्वचा और]] , [[क्लाउड घेज़]], [[ रेजा शादमहार |रेजा शादमहार]] , [[रैंडी फ़्लानगन]] और [[कोनराड कोर्डिंग]] ने कई व्यवहार प्रयोगों में योगदान दिया। फ्रैंक एच. गेंथर और सहकर्मियों द्वारा विकसित भाषण उत्पादन का न्यूरोकम्प्यूटेशनल स्पीच प्रोसेसिंग #DIVA मॉडल सिम्युलेटेड स्पीच आर्टिक्यूलेटर के साथ श्रवण प्रक्षेपवक्र का उत्पादन करने के लिए संयुक्त फॉरवर्ड और व्युत्क्रम मॉडल का उपयोग करता है। वाक् उत्पादन के नियंत्रण के लिए दो दिलचस्प व्युत्क्रम आंतरिक मॉडल<ref>Also with simulated speech articulators, such as biomechanical tongue models (BTM).</ref> इरोस्लाव ब्लागॉचिन और एरिक मोरो द्वारा विकसित किए गए थे।<ref name="iaroslav_02">[https://www.researchgate.net/profile/Iaroslav_Blagouchine/publication/224080014_Control_of_a_Speech_Robot_via_an_opticum_Neural-Network-Based_Internal_Model_With_Constraints इरोस्लाव ब्लागौचिन और एरिक मोरो। बाधाओं के साथ एक इष्टतम तंत्रिका-नेटवर्क-आधारित आंतरिक मॉडल के माध्यम से एक भाषण रोबोट का नियंत्रण। रोबोटिक्स पर आईईईई लेनदेन, वॉल्यूम। 26, नहीं. 1, पीपी. 142-159, फरवरी 2010।]</ref> दोनों मॉडल इष्टतम सिद्धांतों और स्वतंत्रता समस्या की डिग्री को जोड़ते हैं#संतुलन बिंदु परिकल्पना और सीमा नियंत्रण|संतुलन-बिंदु परिकल्पना (मोटर कमांड λ को निर्देशांक के रूप में लिया जाता है आंतरिक स्थान)। इनपुट मोटर कमांड λ आंतरिक अंतरिक्ष में यात्रा किए गए पथ की लंबाई को कम करके पाया जाता है, या तो ध्वनिक बाधा (पहला मॉडल) के तहत, या ध्वनिक और यांत्रिक दोनों बाधाओं (दूसरा मॉडल) के तहत। ध्वनिक बाधा उत्पन्न भाषण की गुणवत्ता ([[फॉर्मेंट]] के संदर्भ में मापा जाता है) से संबंधित है, चूँकि यांत्रिक बाधा जीभ के शरीर की [[कठोरता]] से संबंधित है। पहला मॉडल, जिसमें कठोरता अनियंत्रित रहती है, स्वतंत्रता की डिग्री समस्या#अनियंत्रित मैनिफोल्ड (यूसीएम) परिकल्पना के अनुरूप है। इसके विपरीत, दूसरा इष्टतम आंतरिक मॉडल, जिसमें कठोरता निर्धारित है, भाषण की अच्छी परिवर्तनशीलता प्रदर्शित करता है (कम से कम, कठोरता की उचित सीमा में) और मोटर समन्वय#अनियंत्रित कई गुना परिकल्पना|के नवीनतम संस्करणों के अनुरूप है अनियंत्रित मैनिफोल्ड परिकल्पना (यूसीएम)। [[जॉन क्राकाउर]] के काम सहित आंतरिक मॉडलों पर समृद्ध नैदानिक साहित्य भी है,<ref>[https://docs.google.com/viewer?a=v&q=cache:bLn4MUPq5U4J:www.columbiampl.org/pdf/Papers/Tseng07ErrorsCerebell.pdf+%22John+Krakauer,%22+%22internal+model%22&hl=en&gl=us&pid=bl&srcid=ADGEESiTHb8WkJbZVoI63GEsv9CyGUEbcwWZ1EVxwMFOtcsrMm5-GKaU_nvdT0Z3OMNuU94rJjE6MfxYqBxCgMa09wKFeewbKaQmhxJn_IL-oFih9zlZaCNJKtuQyYZQnOxa8w0vZ0Zi&sig=AHIEtbSxSGDAskWo_Njt1nHs91MsHbqc4A "Sensory Prediction Errors Drive Cerebellum-Dependent Adaptation of Reaching"], Tseng, Diedrichsen, Krakauer, et al., ''Journal of Neurophysiology, 98:54-62, May 16, 2007</ref> [[पीटर मैज़ोनी]], मौरिस ए. स्मिथ, [[कर्ट थोरोमैन]], [[जोर्न डाइड्रिचसन]], और [[एमी बास्टियन]]।

== यह भी देखें ==
*[[दोहराव नियंत्रण]]

== संदर्भ ==
{{reflist}}
[[Category: मोटर नियंत्रण]] [[Category: तंत्रिका विज्ञान]] [[Category: नियंत्रण सिद्धांत]] [[Category: प्रबंधन साइबरनेटिक्स]] 



[[Category: Machine Translated Page]]
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