क्रमभंग नियंत्रण: Difference between revisions

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बुद्धिमान नियंत्रण [[नियंत्रण सिद्धांत]] तकनीकों का एक वर्ग है जो कृत्रिम तंत्रिका संजाल, बायेसियन प्रायिकता, [[फजी लॉजिक|स्वानुशासित तर्क]], [[ यंत्र अधिगम |यंत्र अधिगम]], सुदृढीकरण सीखने, [[विकासवादी संगणना]] और आनुवंशिक कलन विधि जैसे विभिन्न कृत्रिम बुद्धिमत्ता कंप्यूटिंग दृष्टिकोणों का उपयोग करता है।<ref>{{cite web|url= https://engineering.purdue.edu/ManLab/control/intell_control.htm|title= Intelligent control}}</ref>
क्रमभंग नियंत्रण [[नियंत्रण सिद्धांत]] तकनीकों का एक वर्ग है जो कृत्रिम तंत्रिका संजाल, बायेसियन प्रायिकता, [[फजी लॉजिक|स्वानुशासित तर्क]], [[ यंत्र अधिगम |यंत्र अधिगम]], सुदृढीकरण सीखने, [[विकासवादी संगणना]] और आनुवंशिक कलन विधि जैसे विभिन्न कृत्रिम बुद्धिमत्ता कंप्यूटिंग दृष्टिकोणों का उपयोग करता है।<ref>{{cite web|url= https://engineering.purdue.edu/ManLab/control/intell_control.htm|title= Intelligent control}}</ref>




== समीक्षा ==
== समीक्षा ==
बुद्धिमान नियंत्रण को निम्नलिखित प्रमुख उप-कार्यक्षेत्र में विभाजित किया जा सकता है:
क्रमभंग नियंत्रण को निम्नलिखित प्रमुख उप-कार्यक्षेत्र में विभाजित किया जा सकता है:
* [[तंत्रिका नेटवर्क|तंत्रिका संजाल]] नियंत्रण
* [[तंत्रिका नेटवर्क|तंत्रिका संजाल]] नियंत्रण
* [[मशीन लर्निंग कंट्रोल|यंत्र अधिगम नियंत्रण]]
* [[मशीन लर्निंग कंट्रोल|यंत्र अधिगम नियंत्रण]]
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* आनुवंशिकी नियंत्रण
* आनुवंशिकी नियंत्रण


नई नियंत्रण तकनीकों को लगातार बनाया जाता है क्योंकि बुद्धिमान व्यवहार के नए प्रतिरूप बनाए जाते हैं और उनका समर्थन करने के लिए कम्प्यूटेशनल तरीके विकसित किए जाते हैं।
नई नियंत्रण तकनीकों को लगातार बनाया जाता है क्योंकि क्रमभंग व्यवहार के नए प्रतिरूप बनाए जाते हैं और उनका समर्थन करने के लिए कम्प्यूटेशनल तरीके विकसित किए जाते हैं।


=== तंत्रिका संजाल नियंत्रक ===
=== तंत्रिका संजाल नियंत्रक ===
विज्ञान और प्रौद्योगिकी के लगभग सभी क्षेत्रों में समस्याओं को हल करने के लिए तंत्रिका संजाल का उपयोग किया गया है। तंत्रिका संजाल नियंत्रण में मूल रूप से दो चरण शामिल होते हैं:
विज्ञान और प्रौद्योगिकी के लगभग सभी क्षेत्रों में समस्याओं को हल करने के लिए तंत्रिका संजाल का उपयोग किया गया है। तंत्रिका संजाल नियंत्रण में मूल रूप से दो चरण सम्मिलित होते हैं:


* सिस्टम पहचान
* प्रणाली पहचान
* नियंत्रण
* नियंत्रण


यह दिखाया गया है कि गैर-रैखिक, निरंतर और अलग-अलग सक्रियण कार्यों के साथ एक [[फीडफॉरवर्ड नियंत्रण)]]नियंत्रण) संजाल में [[सार्वभौमिक सन्निकटन प्रमेय]] क्षमता है। [[आवर्तक तंत्रिका नेटवर्क|आवर्तक तंत्रिका संजाल]] संजाल का उपयोग सिस्टम पहचान के लिए भी किया गया है। दिया गया, इनपुट-आउटपुट डेटा जोड़े का एक सेट, सिस्टम पहचान का उद्देश्य इन डेटा जोड़े के बीच मैपिंग बनाना है। ऐसा संजाल एक सिस्टम की गतिशीलता को पकड़ने वाला माना जाता है। नियंत्रण भाग के लिए, गहन सुदृढीकरण सीखने ने जटिल प्रणालियों को नियंत्रित करने की अपनी क्षमता दिखाई है।
यह दिखाया गया है कि गैर-रैखिक, निरंतर और अलग-अलग सक्रियण कार्यों के साथ एक [[फीडफॉरवर्ड नियंत्रण)|अग्रभरण नियंत्रण]] संजाल में [[सार्वभौमिक सन्निकटन प्रमेय]] क्षमता है। [[आवर्तक तंत्रिका नेटवर्क|आवर्तक तंत्रिका संजाल]] का उपयोग प्रणाली पहचान के लिए भी किया गया है। दिया गया, निविष्ट-निर्गम आंकड़े जोड़े का एक सम्मुच्चय, प्रणाली पहचान का उद्देश्य इन आंकड़े जोड़े के बीच प्रतिचित्रण बनाना है। ऐसा संजाल एक प्रणाली की गतिशीलता को पकड़ने वाला माना जाता है। नियंत्रण भाग के लिए, गहन सुदृढीकरण सीखने ने जटिल प्रणालियों को नियंत्रित करने की अपनी क्षमता दिखाई है।


=== बायेसियन नियंत्रक ===
=== बायेसियन नियंत्रक ===
बायेसियन संभाव्यता ने कई कलन विधि का उत्पादन किया है जो कई उन्नत नियंत्रण प्रणालियों में सामान्य उपयोग में हैं, जो नियंत्रक में उपयोग किए जाने वाले कुछ चरों के स्टेट स्पेस (नियंत्रण) अनुमानक के रूप में कार्य करते हैं।
बायेसियन संभाव्यता ने कई कलन विधि का उत्पादन किया है जो कई उन्नत नियंत्रण प्रणालियों में सामान्य उपयोग में हैं, जो नियंत्रक में उपयोग किए जाने वाले कुछ चरों के अवस्था समष्टि (नियंत्रण) अनुमानक के रूप में कार्य करते हैं।


Kalman फ़िल्टर और कण फ़िल्टर लोकप्रिय बायेसियन नियंत्रण घटकों के दो उदाहरण हैं। नियंत्रक डिजाइन के लिए बेयसियन दृष्टिकोण को अक्सर तथाकथित सिस्टम प्रतिरूप और मापन प्रतिरूप को प्राप्त करने में एक महत्वपूर्ण प्रयास की आवश्यकता होती है, जो नियंत्रित प्रणाली में उपलब्ध सेंसर मापन के लिए राज्य चर को जोड़ने वाले गणितीय संबंध हैं। इस मामले में, यह बहुत बारीकी से जुड़ा हुआ है
काल्मन निस्यंदक और कण निस्यंदक लोकप्रिय बायेसियन नियंत्रण घटकों के दो उदाहरण हैं। नियंत्रक अभिकल्पना के लिए बेयसियन दृष्टिकोण को प्रायः तथाकथित प्रणाली प्रतिरूप और मापन प्रतिरूप को प्राप्त करने में एक महत्वपूर्ण प्रयास की आवश्यकता होती है, जो नियंत्रित प्रणाली में उपलब्ध संवेदक मापन के लिए राज्य चर को जोड़ने वाले गणितीय संबंध हैं। इस संबंध में, यह अभिकल्पना को नियंत्रित करने के लिए प्रणाली-सैद्धांतिक दृष्टिकोण से बहुत निकटता से जुड़ा हुआ है।
[[सिस्टम सिद्धांत]] | इंजीनियरिंग को नियंत्रित करने के लिए सिस्टम-सैद्धांतिक दृष्टिकोण।


== यह भी देखें ==
== यह भी देखें ==
* [[क्रिया चयन]]
* [[क्रिया चयन]]
* [[एआई प्रभाव]]
* [[एआई प्रभाव]]
* [[आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के अनुप्रयोग]]
* [[आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के अनुप्रयोग|कृत्रिम बोध के अनुप्रयोग]]
* [[आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस सिस्टम इंटीग्रेशन]]
* [[आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस सिस्टम इंटीग्रेशन|कृत्रिम बोध प्रणाली समाकलन]]
* फंक्शन सन्निकटन
* [[आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस सिस्टम इंटीग्रेशन|प्रणाली]] सन्निकटन
* [[हाइब्रिड इंटेलिजेंट सिस्टम]]
* [[हाइब्रिड इंटेलिजेंट सिस्टम|संकर क्रमभंग प्रणाली]]


; सूचियों
; सूचियों

Revision as of 15:14, 11 April 2023

क्रमभंग नियंत्रण नियंत्रण सिद्धांत तकनीकों का एक वर्ग है जो कृत्रिम तंत्रिका संजाल, बायेसियन प्रायिकता, स्वानुशासित तर्क, यंत्र अधिगम, सुदृढीकरण सीखने, विकासवादी संगणना और आनुवंशिक कलन विधि जैसे विभिन्न कृत्रिम बुद्धिमत्ता कंप्यूटिंग दृष्टिकोणों का उपयोग करता है।[1]


समीक्षा

क्रमभंग नियंत्रण को निम्नलिखित प्रमुख उप-कार्यक्षेत्र में विभाजित किया जा सकता है:

नई नियंत्रण तकनीकों को लगातार बनाया जाता है क्योंकि क्रमभंग व्यवहार के नए प्रतिरूप बनाए जाते हैं और उनका समर्थन करने के लिए कम्प्यूटेशनल तरीके विकसित किए जाते हैं।

तंत्रिका संजाल नियंत्रक

विज्ञान और प्रौद्योगिकी के लगभग सभी क्षेत्रों में समस्याओं को हल करने के लिए तंत्रिका संजाल का उपयोग किया गया है। तंत्रिका संजाल नियंत्रण में मूल रूप से दो चरण सम्मिलित होते हैं:

  • प्रणाली पहचान
  • नियंत्रण

यह दिखाया गया है कि गैर-रैखिक, निरंतर और अलग-अलग सक्रियण कार्यों के साथ एक अग्रभरण नियंत्रण संजाल में सार्वभौमिक सन्निकटन प्रमेय क्षमता है। आवर्तक तंत्रिका संजाल का उपयोग प्रणाली पहचान के लिए भी किया गया है। दिया गया, निविष्ट-निर्गम आंकड़े जोड़े का एक सम्मुच्चय, प्रणाली पहचान का उद्देश्य इन आंकड़े जोड़े के बीच प्रतिचित्रण बनाना है। ऐसा संजाल एक प्रणाली की गतिशीलता को पकड़ने वाला माना जाता है। नियंत्रण भाग के लिए, गहन सुदृढीकरण सीखने ने जटिल प्रणालियों को नियंत्रित करने की अपनी क्षमता दिखाई है।

बायेसियन नियंत्रक

बायेसियन संभाव्यता ने कई कलन विधि का उत्पादन किया है जो कई उन्नत नियंत्रण प्रणालियों में सामान्य उपयोग में हैं, जो नियंत्रक में उपयोग किए जाने वाले कुछ चरों के अवस्था समष्टि (नियंत्रण) अनुमानक के रूप में कार्य करते हैं।

काल्मन निस्यंदक और कण निस्यंदक लोकप्रिय बायेसियन नियंत्रण घटकों के दो उदाहरण हैं। नियंत्रक अभिकल्पना के लिए बेयसियन दृष्टिकोण को प्रायः तथाकथित प्रणाली प्रतिरूप और मापन प्रतिरूप को प्राप्त करने में एक महत्वपूर्ण प्रयास की आवश्यकता होती है, जो नियंत्रित प्रणाली में उपलब्ध संवेदक मापन के लिए राज्य चर को जोड़ने वाले गणितीय संबंध हैं। इस संबंध में, यह अभिकल्पना को नियंत्रित करने के लिए प्रणाली-सैद्धांतिक दृष्टिकोण से बहुत निकटता से जुड़ा हुआ है।

यह भी देखें

सूचियों

संदर्भ

  1. "Intelligent control".
  • Liu, J.; Wang, W.; Golnaraghi, F.; Kubica, E. (2010). "A Novel Fuzzy Framework for Nonlinear System Control". Fuzzy Sets and Systems. 161 (21): 2746–2759. doi:10.1016/j.fss.2010.04.009.


अग्रिम पठन

  • Jeffrey T. Spooner, Manfredi Maggiore, Raul Ord onez, and Kevin M. Passino, Stable Adaptive Control and Estimation for Nonlinear Systems: Neural and Fuzzy Approximator Techniques, John Wiley & Sons, NY ;
  • Farrell, J.A., Polycarpou, M.M. (2006). Adaptive Approximation Based Control: Unifying Neural, Fuzzy and Traditional Adaptive Approximation Approaches. Wiley. ISBN 978-0-471-72788-0.{{cite book}}: CS1 maint: multiple names: authors list (link)
  • Schramm, G. (1998). Intelligent Flight Control - A Fuzzy Logic Approach. TU Delft Press. ISBN 90-901192-4-8.