पुनरावृत्तीय अधिगम नियंत्रण: Difference between revisions
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जहाँ <math>u_p</math> '''pवें''' पुनरावृत्ति के समय पद्धति में इनपुट है, <math>e_p</math> '''p'''वें पुनरावृत्ति के समय ट्रैकिंग त्रुटि है और K एक डिज़ाइन पैरामीटर है जो <math>e_p</math> पर संचालन का प्रतिनिधित्व करता है। पुनरावृत्ति के माध्यम से सही ट्रैकिंग प्राप्त करना इनपुट संकेतों के अभिसरण की गणितीय आवश्यकता द्वारा दर्शाया जाता है क्योंकि <math>p</math> बड़ा हो जाता है जबकि इस अभिसरण की दर तेजी से सीखने की प्रक्रिया के लिए वांछनीय व्यावहारिक आवश्यकता का प्रतिनिधित्व करती है। प्रक्रिया की गतिशीलता के विवरण के बारे में अनिश्चितता की उपस्थिति में भी अच्छा एल्गोरिदम प्रदर्शन सुनिश्चित करने की भी आवश्यकता है। ऑपरेशन <math>K</math> डिज़ाइन उद्देश्यों को प्राप्त करने के लिए महत्वपूर्ण है और सरल स्केलर लाभ से लेकर परिष्कृत अनुकूलन गणना तक होता है। | |||
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*[http://www.sheffield.ac.uk/ilc Southampton Sheffield Iterative Learning Control (SSILC)] | *[http://www.sheffield.ac.uk/ilc Southampton Sheffield Iterative Learning Control (SSILC)] | ||
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Latest revision as of 11:41, 21 August 2023
पुनरावृत्तीय अधिगम नियंत्रण (आईएलसी) उन प्रणालियों के लिए ट्रैकिंग नियंत्रण की एक विधि है जो पुनरावृत्तीय मोड में काम करती है। दोहराए जाने वाले प्रणालियों से काम करने वाले पद्धति के उदाहरणों में रोबोट आर्म मैनिपुलेटर, रासायनिक बैच प्रक्रियाएं और विश्वसनीयता परीक्षण रिग सम्मिलित हैं। इनमें से प्रत्येक कार्य में पद्धति को उच्च परिशुद्धता के साथ एक ही क्रिया को बार-बार करने की आवश्यकता होती है। यह क्रिया एक सीमित समय अंतराल पर चुने गए संदर्भ सिग्नल को स्पष्ट रूप से ट्रैक करने के उद्देश्य से दर्शायी जाती है।
पुनरावृत्तीय पद्धति को पुनरावृत्ति से पुनरावृत्ति तक ट्रैकिंग स्पष्टता में सुधार करने की अनुमति देता है, वास्तविक में संदर्भ को स्पष्ट रूप से ट्रैक करने के लिए आवश्यक आवश्यक इनपुट सीखता है। सीखने की प्रक्रिया नियंत्रण संकेत को उत्तम बनाने के लिए पिछले पुनरावृत्तीय से मिली जानकारी का उपयोग करती है और अंततः एक उपयुक्त नियंत्रण कार्रवाई को सक्षम करने के लिए पुनरावृत्ति पाई जा सकती है। आंतरिक मॉडल (मोटर नियंत्रण) सिद्धांत ऐसी स्थितियाँ उत्पन्न करता है जिसके अनुसार सही ट्रैकिंग प्राप्त की जा सकती है किन्तु नियंत्रण एल्गोरिदम का डिज़ाइन अभी भी एप्लिकेशन के अनुरूप कई निर्णय लेने के लिए छोड़ देता है। एक विशिष्ट, सरल नियंत्रण नियम इस प्रकार का है:
जहाँ pवें पुनरावृत्ति के समय पद्धति में इनपुट है, pवें पुनरावृत्ति के समय ट्रैकिंग त्रुटि है और K एक डिज़ाइन पैरामीटर है जो पर संचालन का प्रतिनिधित्व करता है। पुनरावृत्ति के माध्यम से सही ट्रैकिंग प्राप्त करना इनपुट संकेतों के अभिसरण की गणितीय आवश्यकता द्वारा दर्शाया जाता है क्योंकि बड़ा हो जाता है जबकि इस अभिसरण की दर तेजी से सीखने की प्रक्रिया के लिए वांछनीय व्यावहारिक आवश्यकता का प्रतिनिधित्व करती है। प्रक्रिया की गतिशीलता के विवरण के बारे में अनिश्चितता की उपस्थिति में भी अच्छा एल्गोरिदम प्रदर्शन सुनिश्चित करने की भी आवश्यकता है। ऑपरेशन डिज़ाइन उद्देश्यों को प्राप्त करने के लिए महत्वपूर्ण है और सरल स्केलर लाभ से लेकर परिष्कृत अनुकूलन गणना तक होता है।
संदर्भ
- S.Arimoto, S. Kawamura; F. Miyazaki (1984). "Bettering operation of robots by learning". Journal of Robotic Systems. 1 (2): 123–140. doi:10.1002/rob.4620010203.
- Moore, K.L. (1993). Iterative Learning Control for Deterministic Systems. London: Springer-Verlag. ISBN 0-387-19707-9.
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- Owens D.H.; Hätönen J. (2005). "Iterative learning control — An optimization paradigm". Annual Reviews in Control. 29 (1): 57–70. doi:10.1016/j.arcontrol.2005.01.003.
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