आंतरिक मॉडल (मोटर नियंत्रण): Difference between revisions
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[[Image:Basic Forward Model.png|thumb|525px| | [[Image:Basic Forward Model.png|thumb|525px|बांह की गतिविद्धि का फॉरवर्ड मॉडल। बांह की गतिविद्धि का मोटर कमांड, u(t), को प्लांट में इनपुट किया जाता है और शरीर की पूर्वानुमानित स्थिति, x̃(t), आउटपुट होती 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 कैंट और असभय के गुड रेगुलेटर सिद्धांत के 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,(चूंकि 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> | ||
<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 है, जिसमें शास्त्रीय [[ प्रतिक्रिया पाश |प्रतिक्रिया पाश]] नियंत्रित प्रणाली को स्पष्ट रूप से मॉडल करने | |||
आंतरिक मॉडल को | 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 भाग है जिसे नियंत्रित किया जा रहा है, चूँकि आंतरिक मॉडल को ही नियंत्रक का भाग 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 प्रतिलोम 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 प्रतिलिपि 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 प्रतिलिपि 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 और त्रुटिहीन गतिविधि बनाने के लिए समायोजित मोटर कमांड की समय योग्यता उत्पन्न की जा सके। | |||
==उलटा मॉडल== | ==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।]] | [[Image:Inverse Model.png|thumb|700px|चित्र 2. पहुँचने वाले कार्य का व्युत्क्रम मॉडल। बांह का वांछित प्रक्षेपवक्र, Xref(t), मॉडल में इनपुट की जाती है, जो बांह को नियंत्रित करने के लिए आवश्यक मोटर कमांड, ũ(t) उत्पन्न करता है।]]प्रतिलोम मॉडल्स शरीर की इच्छित और वास्तविक स्थिति का उपयोग करते हैं जैसे कि इनपुट्स प्रविधि को अनुमानित करने के लिए, जो वर्तमान स्थिति को इच्छित स्थिति में परिवर्तित करने के लिए आवश्यक मोटर कमांड की अनुमान करेंगी। उदाहरण के लिए, बांह से पहुंचने के कार्य में, बांह की इच्छित स्थिति (या लगातार स्थितियों का मार्ग) को प्रस्तावित प्रतिलोम मॉडल में इनपुट किया जाता है, और प्रतिलोम मॉडल वाणिज्यक रूप से बांह को नियंत्रित करने के लिए आवश्यक मोटर कमांड उत्पन्न करता है और इसे इस इच्छित आकार में लाने के लिए (चित्र 2)। प्रतिलोम आंतरिक मॉडल असंवाद समिति के साथ भी शक्तिशाली संबंध में हैं (एयूसीएम), यहां भी देखें। | ||
==संयुक्त | ==संयुक्त अग्रिम और प्रतिलोम मॉडल== | ||
सैद्धांतिक कार्य से पता चला है कि मोटर नियंत्रण के मॉडल में, जब व्युत्क्रम मॉडल का उपयोग | 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 अतिरिक्त, 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 प्रतिलिपि 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 उपस्थित 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 के लिए हो सकता है।<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== | ==[[अनुकूली नियंत्रण]] सिद्धांत== | ||
यह मानकर कि नए मॉडल प्राप्त किए जा सकते हैं और पूर्व मॉडल को अद्यतन किया जा सकता है, भाव प्रतिलिपि आंतरिक गतिविज्ञान मिश्रण के रूप में महत्वपूर्ण है जिसका उद्देश्य चलन कार्य के आदर्श नियंत्रण के लिए है। मोटर कार्य के समय, भाव प्रतिलिपि को गतिकी भविष्यवक्ता के रूप में जो किसे गतिविज्ञान पूर्वानुमान करने की अनुमति देता है, में डाला जाता है जिसका उत्पादन मोटर की आउटपुट की पूर्वानुमान करने की अनुमति देता है। मोटर नियंत्रण में आदर्श नियंत्रण सिद्धांत प्रविधि को प्रयुक्त करते समय, भाव प्रतिलिपि का उपयोग अपरोक्ष नियंत्रण योजनाओं में संदर्भ मॉडल के रूप में किया जाता है। | |||
==वैज्ञानिक == | ==वैज्ञानिक == | ||
आंतरिक मॉडल सिद्धांत पर प्रगति में विभिन्न वैज्ञानिकों ने योगदान किया है। माइकल आई. जॉर्डन, [[इमानुएल टोडोरोव]] और [[डेनियल मार्क वोलपर्ट]] ने गणितीय औपचारिकीकरण के क्षेत्र में महत्वपूर्ण योगदान किया है। [[सैंड्रो मुसा-इवाल्डी]], [[ संह्यकु त्वचा और |संह्यकु त्वचा और]] , [[क्लाउड घेज़]], [[ रेजा शादमहार |रेजा शादमहार]] , [[रैंडी फ़्लानगन]] और [[कोनराड कोर्डिंग]] ने अनेक व्यावहारिक प्रयोगों के साथ योगदान किया है। वाणिज्यिक उच्चारण के '''दिवा''' मॉडल का विकास फ्रैंक एच. गुएंथर और सहयोगियों ने किया है, जिसमें श्रवण प्रक्षेप पथ को सिम्युलेटेड स्पीच आर्टिक्युलेटर्स के साथ उत्पन्न करने के लिए समुच्चयित अग्रिम और प्रतिलोम मॉडल का उपयोग किया जाता है।वाणिज्यिक उत्पादन के नियंत्रण के लिए दो रुचिक व्युत्क्रम आंतरिक मॉडल<ref>Also with simulated speech articulators, such as biomechanical tongue models (BTM).</ref> भी विकसित किए गए हैं, जिन्हें यारोस्लाव ब्लैगोचिन और एरिक मोरो ने विकसित किया है।<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 और संतुलन-बिंदु सिद्धांत (मोटर कमांड λ को आंतरिक अंतरिक्ष के निर्देशांक के रूप में लिया जाता है) का संयोजन करते हैं। इन्पुट मोटर कमांड λ को आंतरिक अंतरिक्ष में यात्रित की गई मार्ग की लंबाई को कम करने के द्वारा प्राप्त किया जाता है, या तो ध्वन्यात्मक प्रतिबंध के अनुसार (पहला मॉडल), या ध्वन्यात्मक और यांत्रिक प्रतिबंध दोनों के अनुसार (दूसरा मॉडल)। ध्वन्यात्मक प्रतिबंध उत्पन्न की गई वक्र माप में गुणवत्ता के ([[फॉर्मेंट]] के संदर्भ में मापा जाता है) साथ संबंधित है,चूँकि यांत्रिक प्रतिबंध जीभ के शरीर की कठोरता से संबंधित है। पहला मॉडल, जिसमें [[कठोरता]] अनियंत्रित रहती है, सामान्य UCM सिद्धांत के साथ मेल खाता है। विपरीत, दूसरा ऑप्टिमम आंतरिक मॉडल, जिसमें कठोरता पर निर्देशित किया जाता है, वाणिज्यिक उच्चारण की अच्छी विविधता प्रदर्शित करता है (कम से कम, कठोरता के सामान्य सीमा के अंदर) और UCM के अधिक हाल के संस्करणों के साथ मेल खाता है। आंतरिक मॉडल्स पर धारात्मक साहित्य भी है, जिसमें [[जॉन क्राकाउर]]<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]] के काम सम्मिलित हैं। | |||
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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 कैंट और असभय के गुड रेगुलेटर सिद्धांत के व्यक्तिगत सूचना के रूप में प्रस्तुत किया था[1] [2] यह शास्त्रीय नियंत्रण के विपरीत होता है, जिसमें शास्त्रीय प्रतिक्रिया पाश नियंत्रित प्रणाली को स्पष्ट रूप से मॉडल करने का प्रयास नहीं करता है,(चूंकि शास्त्रीय नियंत्रक में अंतर्निहित मॉडल हो सकता है)।[3][4]
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 भाग है जिसे नियंत्रित किया जा रहा है, चूँकि आंतरिक मॉडल को ही नियंत्रक का भाग माना जाता है। नियंत्रक से जानकारी, जैसे कि 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 प्रतिलोम मॉडल्स। प्रक्षेपणों में, मॉडल्स को और भी जटिल गतिविधि कार्यों को हल करने के लिए संयोजित किया जा सकता है।
अग्रेषित मॉडल
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 प्रतिलिपि 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 और त्रुटिहीन गतिविधि बनाने के लिए समायोजित मोटर कमांड की समय योग्यता उत्पन्न की जा सके।
उलटा मॉडल
प्रतिलोम मॉडल्स शरीर की इच्छित और वास्तविक स्थिति का उपयोग करते हैं जैसे कि इनपुट्स प्रविधि को अनुमानित करने के लिए, जो वर्तमान स्थिति को इच्छित स्थिति में परिवर्तित करने के लिए आवश्यक मोटर कमांड की अनुमान करेंगी। उदाहरण के लिए, बांह से पहुंचने के कार्य में, बांह की इच्छित स्थिति (या लगातार स्थितियों का मार्ग) को प्रस्तावित प्रतिलोम मॉडल में इनपुट किया जाता है, और प्रतिलोम मॉडल वाणिज्यक रूप से बांह को नियंत्रित करने के लिए आवश्यक मोटर कमांड उत्पन्न करता है और इसे इस इच्छित आकार में लाने के लिए (चित्र 2)। प्रतिलोम आंतरिक मॉडल असंवाद समिति के साथ भी शक्तिशाली संबंध में हैं (एयूसीएम), यहां भी देखें।
संयुक्त अग्रिम और प्रतिलोम 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 अतिरिक्त, 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 प्रतिलिपि 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 उपस्थित 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 के लिए हो सकता है।[5]
अनुकूली नियंत्रण सिद्धांत
यह मानकर कि नए मॉडल प्राप्त किए जा सकते हैं और पूर्व मॉडल को अद्यतन किया जा सकता है, भाव प्रतिलिपि आंतरिक गतिविज्ञान मिश्रण के रूप में महत्वपूर्ण है जिसका उद्देश्य चलन कार्य के आदर्श नियंत्रण के लिए है। मोटर कार्य के समय, भाव प्रतिलिपि को गतिकी भविष्यवक्ता के रूप में जो किसे गतिविज्ञान पूर्वानुमान करने की अनुमति देता है, में डाला जाता है जिसका उत्पादन मोटर की आउटपुट की पूर्वानुमान करने की अनुमति देता है। मोटर नियंत्रण में आदर्श नियंत्रण सिद्धांत प्रविधि को प्रयुक्त करते समय, भाव प्रतिलिपि का उपयोग अपरोक्ष नियंत्रण योजनाओं में संदर्भ मॉडल के रूप में किया जाता है।
वैज्ञानिक
आंतरिक मॉडल सिद्धांत पर प्रगति में विभिन्न वैज्ञानिकों ने योगदान किया है। माइकल आई. जॉर्डन, इमानुएल टोडोरोव और डेनियल मार्क वोलपर्ट ने गणितीय औपचारिकीकरण के क्षेत्र में महत्वपूर्ण योगदान किया है। सैंड्रो मुसा-इवाल्डी, संह्यकु त्वचा और , क्लाउड घेज़, रेजा शादमहार , रैंडी फ़्लानगन और कोनराड कोर्डिंग ने अनेक व्यावहारिक प्रयोगों के साथ योगदान किया है। वाणिज्यिक उच्चारण के दिवा मॉडल का विकास फ्रैंक एच. गुएंथर और सहयोगियों ने किया है, जिसमें श्रवण प्रक्षेप पथ को सिम्युलेटेड स्पीच आर्टिक्युलेटर्स के साथ उत्पन्न करने के लिए समुच्चयित अग्रिम और प्रतिलोम मॉडल का उपयोग किया जाता है।वाणिज्यिक उत्पादन के नियंत्रण के लिए दो रुचिक व्युत्क्रम आंतरिक मॉडल[6] भी विकसित किए गए हैं, जिन्हें यारोस्लाव ब्लैगोचिन और एरिक मोरो ने विकसित किया है।[7] दोनों मॉडल इष्टतम सिद्धांतों और और संतुलन-बिंदु सिद्धांत (मोटर कमांड λ को आंतरिक अंतरिक्ष के निर्देशांक के रूप में लिया जाता है) का संयोजन करते हैं। इन्पुट मोटर कमांड λ को आंतरिक अंतरिक्ष में यात्रित की गई मार्ग की लंबाई को कम करने के द्वारा प्राप्त किया जाता है, या तो ध्वन्यात्मक प्रतिबंध के अनुसार (पहला मॉडल), या ध्वन्यात्मक और यांत्रिक प्रतिबंध दोनों के अनुसार (दूसरा मॉडल)। ध्वन्यात्मक प्रतिबंध उत्पन्न की गई वक्र माप में गुणवत्ता के (फॉर्मेंट के संदर्भ में मापा जाता है) साथ संबंधित है,चूँकि यांत्रिक प्रतिबंध जीभ के शरीर की कठोरता से संबंधित है। पहला मॉडल, जिसमें कठोरता अनियंत्रित रहती है, सामान्य UCM सिद्धांत के साथ मेल खाता है। विपरीत, दूसरा ऑप्टिमम आंतरिक मॉडल, जिसमें कठोरता पर निर्देशित किया जाता है, वाणिज्यिक उच्चारण की अच्छी विविधता प्रदर्शित करता है (कम से कम, कठोरता के सामान्य सीमा के अंदर) और UCM के अधिक हाल के संस्करणों के साथ मेल खाता है। आंतरिक मॉडल्स पर धारात्मक साहित्य भी है, जिसमें जॉन क्राकाउर[8] पीटर मैज़ोनी, मौरिस ए. स्मिथ, कर्ट थोरोमैन, जोर्न डाइड्रिचसन, और एमी बास्टियन के काम सम्मिलित हैं।
यह भी देखें
संदर्भ
- ↑ B. A. Francis and W. M. Wonham, "The internal model principle of control theory", Automatica 12 (1976) 457–465.
- ↑ Roger C. Conant and W. Ross Ashby, "Every good regulator of a system must be a model of that system", International Journal of Systems Science vol 1 (1970), 89–97.
- ↑ Jan Swevers, "Internal model control (IMC) Archived 2017-08-30 at the Wayback Machine", 2006
- ↑ Perry Y. Li, "Internal Model Principle and Repetitive Control"
- ↑ Kawato, M (1999). "मोटर नियंत्रण और प्रक्षेपवक्र योजना के लिए आंतरिक मॉडल". Current Opinion in Neurobiology. 9 (6): 718–727. doi:10.1016/S0959-4388(99)00028-8. PMID 10607637. S2CID 878792.
- ↑ Also with simulated speech articulators, such as biomechanical tongue models (BTM).
- ↑ 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।
- ↑ "Sensory Prediction Errors Drive Cerebellum-Dependent Adaptation of Reaching", Tseng, Diedrichsen, Krakauer, et al., Journal of Neurophysiology, 98:54-62, May 16, 2007
