आंतरिक मॉडल (मोटर नियंत्रण): Difference between revisions
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[[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 क्षेत्र में, | [[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 क्षेत्र में, आंतरिक मॉडल ऐसी प्रक्रिया है जो सिस्टम की गड़बड़ी के परिणाम का अनुमान लगाने के लिए सिस्टम की प्रतिक्रिया का अनुकरण करती है। आंतरिक मॉडल सिद्धांत को पहली बार 1976 में बी. ए. फ्रांसिस और डब्ल्यू. एम. वोन्हम द्वारा व्यक्त किया गया 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> कॉनेंट और एशबी अच्छे नियामक प्रमेय के स्पष्ट सूत्रीकरण के रूप में। | ||
<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 ]] नियंत्रित प्रणाली को स्पष्ट रूप से मॉडल करने में विफल रहता है (हालांकि शास्त्रीय नियंत्रक में | <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 में विफल रहता 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, जबकि आंतरिक मॉडल को ही नियंत्रक का हिस्सा माना जाता है। नियंत्रक से जानकारी, जैसे [[केंद्रीय तंत्रिका तंत्र]] | केंद्रीय तंत्रिका तंत्र (सीएनएस), [[प्रतिक्रिया]] जानकारी, और अपवाही प्रतिलिपि, संयंत्र को भेजी जाती है जो तदनुसार चलती है। | 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, जबकि आंतरिक मॉडल को ही नियंत्रक का हिस्सा माना जाता है। नियंत्रक से जानकारी, जैसे [[केंद्रीय तंत्रिका तंत्र]] | केंद्रीय तंत्रिका तंत्र (सीएनएस), [[प्रतिक्रिया]] जानकारी, और अपवाही प्रतिलिपि, संयंत्र को भेजी जाती है जो तदनुसार चलती है। | ||
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==आगे मॉडल== | ==आगे 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 | [[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। फॉरवर्ड मॉडल (अनुमानित बॉडी पोजीशन) के आउटपुट की तुलना प्लांट (बॉडी पोजीशन) के आउटपुट से की जाती है। सिस्टम या वातावरण से आने वाला शोर वास्तविक और अनुमानित शरीर की स्थिति के बीच अंतर पैदा 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, फॉरवर्ड मॉडल मोटर कमांड के इनपुट को "प्लांट" तक ले जाते हैं और शरीर की अनुमानित स्थिति का आउटपुट देते हैं। | ||
फॉरवर्ड मॉडल में मोटर कमांड इनपुट | फॉरवर्ड मॉडल में मोटर कमांड इनपुट अपीयरेंस कॉपी हो सकता है, जैसा कि चित्र 1 में देखा गया है। उस फॉरवर्ड मॉडल से आउटपुट, शरीर की अनुमानित स्थिति, की तुलना 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 सिस्टम में पेश किए गए शोर के कारण भिन्न हो सकती है। यदि वास्तविक और अनुमानित शरीर की स्थिति भिन्न होती है, तो अंतर को पूरे सिस्टम में इनपुट के रूप में फिर से फीड किया जा सकता है ताकि अधिक सटीक गति बनाने के लिए मोटर कमांड का समायोजित सेट बनाया 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।]]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 | [[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== | ==संयुक्त आगे और उलटा मॉडल== | ||
सैद्धांतिक कार्य से पता चला है कि मोटर नियंत्रण के मॉडल में, जब व्युत्क्रम मॉडल का उपयोग फॉरवर्ड मॉडल के साथ संयोजन में किया जाता है, तो व्युत्क्रम मॉडल से मोटर कमांड आउटपुट की अपवाही प्रतिलिपि को आगे की भविष्यवाणियों के लिए फॉरवर्ड 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 | सैद्धांतिक कार्य से पता चला है कि मोटर नियंत्रण के मॉडल में, जब व्युत्क्रम मॉडल का उपयोग फॉरवर्ड मॉडल के साथ संयोजन में किया जाता है, तो व्युत्क्रम मॉडल से मोटर कमांड आउटपुट की अपवाही प्रतिलिपि को आगे की भविष्यवाणियों के लिए फॉरवर्ड 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 सटीक रूप से नियंत्रित करने और फिर किसी वस्तु को पकड़ने के लिए हाथ को सटीक 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== | ==[[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, | 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 फॉरवर्ड 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 == | ==वैज्ञानिक == | ||
वैज्ञानिकों की | 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 ]], [[क्लाउड घेज़]], [[ 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, जबकि 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 | [[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, जबकि 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 == | == यह भी देखें == | ||
Revision as of 00:17, 6 October 2023
नियंत्रण सिद्धांत के विषय क्षेत्र में, आंतरिक मॉडल ऐसी प्रक्रिया है जो सिस्टम की गड़बड़ी के परिणाम का अनुमान लगाने के लिए सिस्टम की प्रतिक्रिया का अनुकरण करती है। आंतरिक मॉडल सिद्धांत को पहली बार 1976 में बी. ए. फ्रांसिस और डब्ल्यू. एम. वोन्हम द्वारा व्यक्त किया गया था।[1] कॉनेंट और एशबी अच्छे नियामक प्रमेय के स्पष्ट सूत्रीकरण के रूप में।
[2] यह शास्त्रीय नियंत्रण के विपरीत है, जिसमें शास्त्रीय प्रतिक्रिया पाश नियंत्रित प्रणाली को स्पष्ट रूप से मॉडल करने में विफल रहता है (हालांकि 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 हिस्सा है जिसे नियंत्रित किया जा रहा है, जबकि आंतरिक मॉडल को ही नियंत्रक का हिस्सा माना जाता है। नियंत्रक से जानकारी, जैसे केंद्रीय तंत्रिका तंत्र | केंद्रीय तंत्रिका तंत्र (सीएनएस), प्रतिक्रिया जानकारी, और अपवाही प्रतिलिपि, संयंत्र को भेजी जाती है जो तदनुसार चलती है।
आंतरिक मॉडल को फ़ीड फ़ॉरवर्ड (नियंत्रण) | फ़ीड-फ़ॉरवर्ड या फीडबैक नियंत्रण के माध्यम से नियंत्रित किया जा सकता है। फ़ीड-फ़ॉरवर्ड नियंत्रण केवल सिस्टम की वर्तमान स्थिति और उसके मॉडल का उपयोग करके सिस्टम में अपने इनपुट की गणना करता है। यह फीडबैक का उपयोग नहीं करता है, इसलिए यह अपने नियंत्रण में त्रुटियों को ठीक नहीं कर सकता है। फीडबैक नियंत्रण में, सिस्टम के कुछ आउटपुट को सिस्टम के इनपुट में वापस फीड किया जा सकता है, और फिर सिस्टम अपने वांछित आउटपुट से त्रुटियों के लिए समायोजन या क्षतिपूर्ति करने में सक्षम होता है। दो प्राथमिक प्रकार के आंतरिक मॉडल प्रस्तावित किए गए हैं: आगे के मॉडल और उलटे मॉडल। सिमुलेशन में, अधिक जटिल आंदोलन कार्यों को हल करने के लिए मॉडलों को जोड़ा जा सकता है।
आगे मॉडल
अपने सरलतम रूप में, फॉरवर्ड मॉडल मोटर कमांड के इनपुट को "प्लांट" तक ले जाते हैं और शरीर की अनुमानित स्थिति का आउटपुट देते हैं।
फॉरवर्ड मॉडल में मोटर कमांड इनपुट अपीयरेंस कॉपी हो सकता है, जैसा कि चित्र 1 में देखा गया है। उस फॉरवर्ड मॉडल से आउटपुट, शरीर की अनुमानित स्थिति, की तुलना 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 सिस्टम में पेश किए गए शोर के कारण भिन्न हो सकती है। यदि वास्तविक और अनुमानित शरीर की स्थिति भिन्न होती है, तो अंतर को पूरे सिस्टम में इनपुट के रूप में फिर से फीड किया जा सकता है ताकि अधिक सटीक गति बनाने के लिए मोटर कमांड का समायोजित सेट बनाया जा सके।
उलटा मॉडल
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 फॉरवर्ड मॉडल के साथ संयोजन में किया जाता है, तो व्युत्क्रम मॉडल से मोटर कमांड आउटपुट की अपवाही प्रतिलिपि को आगे की भविष्यवाणियों के लिए फॉरवर्ड 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 सटीक रूप से नियंत्रित करने और फिर किसी वस्तु को पकड़ने के लिए हाथ को सटीक रूप से नियंत्रित करने की अनुमति देगा।[5]
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 फॉरवर्ड 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 , क्लाउड घेज़, 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[6] इरोस्लाव ब्लागॉचिन और एरिक मोरो द्वारा विकसित किए गए थे।[7] 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, जबकि 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,[8] पीटर मैज़ोनी, मौरिस ए. स्मिथ, कर्ट थोरोमैन, जोर्न डाइड्रिचसन, और एमी बास्टियन।
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
