अनुकूली नियंत्रण

अनुकूली नियंत्रण एक नियंत्रक द्वारा उपयोग की जाने वाली नियंत्रण विधि है जिसे एक नियंत्रित प्रणाली के लिए अनुकूल होना चाहिए जिसमें पैरामीटर भिन्न होते हैं, या शुरू में अनिश्चित होते हैं। उदाहरण के लिए, जैसे ही एक विमान उड़ता है, ईंधन की खपत के परिणामस्वरूप उसका द्रव्यमान धीरे-धीरे कम हो जाएगा; एक ऐसे नियंत्रण कानून की आवश्यकता है जो ऐसी बदलती परिस्थितियों के अनुरूप खुद को ढाल सके। अनुकूली नियंत्रण मजबूत नियंत्रण से इस मायने में भिन्न है कि इसमें इन अनिश्चित या समय-परिवर्तनशील मापदंडों की सीमाओं के बारे में पूर्व जानकारी की आवश्यकता नहीं होती है; मजबूत नियंत्रण यह गारंटी देता है कि यदि परिवर्तन दी गई सीमा के भीतर हैं तो नियंत्रण कानून को बदलने की आवश्यकता नहीं है, जबकि अनुकूली नियंत्रण का संबंध नियंत्रण कानून को बदलने से है।

पैरामीटर अनुमान
अनुकूली नियंत्रण का आधार पैरामीटर अनुमान है, जो सिस्टम पहचान की एक शाखा है। अनुमान के सामान्य तरीकों में पुनरावर्ती न्यूनतम वर्ग और ढतला हुआ वंश  शामिल हैं। ये दोनों विधियां अद्यतन कानून प्रदान करती हैं जिनका उपयोग वास्तविक समय में अनुमानों को संशोधित करने के लिए किया जाता है (यानी, जैसे सिस्टम संचालित होता है)। लायपुनोव स्थिरता का उपयोग इन अद्यतन कानूनों को प्राप्त करने और अभिसरण मानदंड दिखाने के लिए किया जाता है (आमतौर पर लगातार उत्तेजना; इस स्थिति में छूट का अध्ययन समवर्ती शिक्षण अनुकूली नियंत्रण में किया जाता है)। अनुमान एल्गोरिदम की मजबूती में सुधार के लिए आमतौर पर प्रक्षेपण (गणित) और सामान्यीकरण का उपयोग किया जाता है।

अनुकूली नियंत्रण तकनीकों का वर्गीकरण
सामान्य तौर पर, किसी को इनमें अंतर करना चाहिए:


 * 1) फीडफॉरवर्ड अनुकूली नियंत्रण
 * 2) प्रतिक्रिया अनुकूली नियंत्रण

साथ ही बीच में भी
 * 1) प्रत्यक्ष तरीके
 * 2) अप्रत्यक्ष तरीके
 * 3) हाइब्रिड तरीके

प्रत्यक्ष विधियाँ वे हैं जिनमें अनुमानित पैरामीटर सीधे अनुकूली नियंत्रक में उपयोग किए जाते हैं। इसके विपरीत, अप्रत्यक्ष विधियाँ वे हैं जिनमें आवश्यक नियंत्रक मापदंडों की गणना के लिए अनुमानित मापदंडों का उपयोग किया जाता है। हाइब्रिड विधियाँ मापदंडों के अनुमान और नियंत्रण कानून के प्रत्यक्ष संशोधन दोनों पर निर्भर करती हैं।

फीडबैक अनुकूली नियंत्रण की कई व्यापक श्रेणियां हैं (वर्गीकरण भिन्न हो सकता है):


 * दोहरे अनुकूली नियंत्रक - दोहरे नियंत्रण सिद्धांत पर आधारित
 * इष्टतम दोहरे नियंत्रक - डिज़ाइन करना कठिन
 * उप-इष्टतम दोहरे नियंत्रक
 * अद्वैत अनुकूली नियंत्रक
 * अनुकूली पोल प्लेसमेंट
 * चरम चाहने वाले नियंत्रक
 * पुनरावृत्तीय अधिगम नियंत्रण
 * शेड्यूल प्राप्त करें
 * मॉडल संदर्भ अनुकूली नियंत्रक (एमआरएसी) - वांछित बंद लूप प्रदर्शन को परिभाषित करने वाला एक संदर्भ मॉडल शामिल करें
 * ग्रेडिएंट ऑप्टिमाइज़ेशन एमआरएसी - जब प्रदर्शन संदर्भ से भिन्न होता है तो पैरामीटर समायोजित करने के लिए स्थानीय नियम का उपयोग करें। उदाहरण: एमआईटी नियम।
 * स्थिरता अनुकूलित एमआरएसी
 * मॉडल पहचान अनुकूली नियंत्रक (एमआईएसी) - सिस्टम चलने के दौरान सिस्टम पहचान करते हैं
 * सतर्क अनुकूली नियंत्रक - नियंत्रण कानून को संशोधित करने के लिए वर्तमान एसआई का उपयोग करते हैं, जिससे एसआई अनिश्चितता की अनुमति मिलती है
 * निश्चितता समकक्ष अनुकूली नियंत्रक - वर्तमान एसआई को वास्तविक प्रणाली मानें, कोई अनिश्चितता न मानें
 * गैरपैरामीट्रिक अनुकूली नियंत्रक
 * पैरामीट्रिक अनुकूली नियंत्रक
 * स्पष्ट पैरामीटर अनुकूली नियंत्रक
 * निहित पैरामीटर अनुकूली नियंत्रक
 * एकाधिक मॉडल - बड़ी संख्या में मॉडल का उपयोग करें, जो अनिश्चितता के क्षेत्र में वितरित होते हैं, और संयंत्र और मॉडल की प्रतिक्रियाओं पर आधारित होते हैं। प्रत्येक क्षण एक मॉडल चुना जाता है, जो कुछ मीट्रिक के अनुसार पौधे के सबसे करीब होता है।

अनुकूली नियंत्रण में कुछ विशेष विषयों को भी पेश किया जा सकता है:

हाल के दिनों में, फ़ज़ी अनुकूली नियंत्रण जैसी नई अवधारणाओं को सामने लाने के लिए अनुकूली नियंत्रण को फ़ज़ी और न्यूरल नेटवर्क जैसी बुद्धिमान तकनीकों के साथ विलय कर दिया गया है।
 * 1) अलग-अलग समय प्रक्रिया पहचान के आधार पर अनुकूली नियंत्रण
 * 2) मॉडल संदर्भ नियंत्रण तकनीक पर आधारित अनुकूली नियंत्रण
 * 3) सतत-समय प्रक्रिया मॉडल पर आधारित अनुकूली नियंत्रण
 * 4) बहुपरिवर्तनीय प्रक्रियाओं का अनुकूली नियंत्रण
 * 5) अरेखीय प्रक्रियाओं का अनुकूली नियंत्रण
 * 6) समवर्ती शिक्षण अनुकूली नियंत्रण, जो सिस्टम के एक वर्ग के लिए पैरामीटर अभिसरण के लिए लगातार उत्तेजना पर स्थिति को आराम देता है

अनुप्रयोग
अनुकूली नियंत्रण प्रणालियों को डिजाइन करते समय, विकट: अभिसरण और मजबूती (कंप्यूटर विज्ञान) मुद्दों पर विशेष विचार आवश्यक है। ल्यपुनोव स्थिरता का उपयोग आमतौर पर नियंत्रण अनुकूलन कानूनों को प्राप्त करने और दिखाने के लिए किया जाता है।




 * एक ऑपरेटिंग बिंदु के लिए कार्यान्वयन चरण के दौरान बाद में तय किए गए रैखिक नियंत्रकों की स्व-ट्यूनिंग;
 * संचालन बिंदुओं की पूरी श्रृंखला के लिए कार्यान्वयन चरण के दौरान बाद में तय किए गए मजबूत नियंत्रकों की स्व-ट्यूनिंग;
 * यदि उम्र बढ़ने, बहाव, घिसाव आदि के कारण प्रक्रिया व्यवहार में परिवर्तन होता है, तो अनुरोध पर निश्चित नियंत्रकों की स्व-ट्यूनिंग;
 * अरेखीय या समय-भिन्न प्रक्रियाओं के लिए रैखिक नियंत्रकों का अनुकूली नियंत्रण;
 * नॉनलाइनियर प्रक्रियाओं के लिए नॉनलाइनियर नियंत्रकों का अनुकूली नियंत्रण या स्व-ट्यूनिंग नियंत्रण;
 * बहुपरिवर्तनीय प्रक्रियाओं (एमआईएमओ सिस्टम) के लिए बहुपरिवर्तनीय नियंत्रकों का अनुकूली नियंत्रण या स्व-ट्यूनिंग नियंत्रण;

आमतौर पर ये विधियाँ नियंत्रकों को प्रक्रिया स्थैतिक और गतिशीलता दोनों के अनुकूल बनाती हैं। विशेष मामलों में अनुकूलन केवल स्थैतिक व्यवहार तक ही सीमित हो सकता है, जिससे स्थिर-अवस्था के लिए विशेषता वक्रों के आधार पर अनुकूली नियंत्रण हो सकता है या चरम मूल्य नियंत्रण हो सकता है, जो स्थिर स्थिति को अनुकूलित कर सकता है। इसलिए, अनुकूली नियंत्रण एल्गोरिदम लागू करने के कई तरीके हैं।

अनुकूली नियंत्रण का एक विशेष रूप से सफल अनुप्रयोग अनुकूली उड़ान नियंत्रण रहा है। कार्य के इस निकाय ने ल्यपुनोव तर्कों का उपयोग करके एक मॉडल संदर्भ अनुकूली नियंत्रण योजना की स्थिरता की गारंटी पर ध्यान केंद्रित किया है। दोष-सहिष्णु अनुकूली नियंत्रण सहित कई सफल उड़ान-परीक्षण प्रदर्शन आयोजित किए गए हैं।

यह भी देखें

 * अरेखीय नियंत्रण
 * बुद्धिमान नियंत्रण
 * ल्यपुनोव अनुकूलन

अग्रिम पठन

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 * K. S. Narendra and A. M. Annaswamy, Stable Adaptive Systems. Englewood Cliffs, NJ: Prentice Hall, 1989; Dover Publications, 2004.
 * S. Sastry and M. Bodson, Adaptive Control: Stability, Convergence and Robustness. Prentice Hall, 1989.
 * K. J. Astrom and B. Wittenmark, Adaptive Control. Reading, MA: Addison-Wesley, 1995.
 * I. D. Landau, R. Lozano, and M. M’Saad, Adaptive Control. New York, NY: Springer-Verlag, 1998.
 * G. Tao, Adaptive Control Design and Analysis. Hoboken, NJ: Wiley-Interscience, 2003.
 * P. A. Ioannou and B. Fidan, Adaptive Control Tutorial. SIAM, 2006.
 * G. C. Goodwin and K. S. Sin, Adaptive Filtering Prediction and Control. Englewood Cliffs, NJ: Prentice-Hall, 1984.
 * M. Krstic, I. Kanellakopoulos, and P. V. Kokotovic, Nonlinear and Adaptive Control Design. Wiley Interscience, 1995.
 * P. A. Ioannou and P. V. Kokotovic, Adaptive Systems with Reduced Models. Springer Verlag, 1983.

बाहरी संबंध

 * Shankar Sastry and Marc Bodson, Adaptive Control: Stability, Convergence, and Robustness, Prentice-Hall, 1989-1994 (book)
 * K. Sevcik: Tutorial on Model Reference Adaptive Control (Drexel University)
 * Tutorial on Concurrent Learning Model Reference Adaptive Control G. Chowdhary (slides, relevant papers, and matlab code)