روبوٹ کے لئے کنٹرول کے طریقوں کو کنٹرول کی مقدار اور کنٹرول الگورتھم کے لحاظ سے مختلف اقسام میں تقسیم کیا گیا ہے۔ مندرجہ ذیل میں ہر قسم کے لئے عام طور پر استعمال ہونے والے روبوٹ کنٹرول کے طریقوں کی وضاحت کی گئی ہے۔
I. کنٹرول حجم کے مطابق درجہ بندی
مختلف جگہ کے مطابق جس میں کنٹرول کا حجم واقع ہے ، روبوٹ کنٹرول کو مشترکہ جگہ میں کنٹرول میں درجہ بندی کیا جاسکتا ہے اور کارٹیسین کی جگہ میں کنٹرول۔ ٹینڈم ملٹی مشترکہ روبوٹ کے لئے ، مشترکہ خلائی کنٹرول روبوٹ کے ہر مشترکہ میں متغیر کے کنٹرول کے لئے ہے ، اور کارٹیسین اسپیس کنٹرول روبوٹ کے آخر میں متغیرات کے کنٹرول کے لئے ہے۔ مختلف کنٹرول مقدار کے مطابق ، روبوٹ کنٹرول کو درجہ بندی کیا جاسکتا ہے: پوزیشن کنٹرول ، رفتار کنٹرول ، ایکسلریشن کنٹرول ، فورس کنٹرول ، فورس پوزیشن ہائبرڈ کنٹرول وغیرہ۔ یہ کنٹرول یا تو مشترکہ خلائی کنٹرول یا اختتامی کارٹیسین خلائی کنٹرول ہوسکتے ہیں۔
پوزیشن پر قابو پانے کا ہدف کنٹرول روبوٹ کے جوڑ یا سرے کو مطلوبہ مقام تک پہنچانا ہے۔ مندرجہ ذیل روبوٹ کے لئے مشترکہ خلائی پوزیشن کنٹرول کی ایک مثال ہے۔ مشترکہ پوزیشن کی دی گئی قیمت کا موجودہ قیمت کے ساتھ موازنہ کرکے حاصل کی جانے والی غلطی کو پوزیشن کنٹرولر کے ان پٹ کے طور پر استعمال کیا جاتا ہے ، اور اس کی آؤٹ پٹ پوزیشن کنٹرولر کے آپریشن کے بعد مشترکہ اسپیڈ کنٹرول کی دی گئی قیمت کے طور پر استعمال ہوتی ہے۔ مشترکہ پوزیشن کنٹرولر اکثر PID الگورتھم کا استعمال کرتا ہے ، اسے فجی کنٹرول الگورتھم بھی استعمال کیا جاسکتا ہے۔
سب سے پہلے ، اختتامی آلے کے کنٹرول میں تیزی لائی جاتی ہے۔ اس کے بعد ، ہر مشترکہ کی متعلقہ ایکسلریشن اختتامی پوزیشن ، رفتار اور ایکسلریشن کی توقع کے ساتھ ساتھ موجودہ اختتامی پوزیشن ، مشترکہ پوزیشن اور رفتار کی بنیاد پر سڑ جاتی ہے ، اور پھر کنٹرول ٹورک کو متحرک مساوات کا استعمال کرتے ہوئے ایکسلریشن کنٹرول کو گلنے کے لئے حساب کیا جاتا ہے۔ ، جس کو ہر مشترکہ کے لئے ٹارک کو کنٹرول کرنے کی ضرورت ہے۔
چونکہ مشترکہ فورس/ٹارک براہ راست پیمائش کرنا آسان نہیں ہے ، اور مشترکہ موٹر کا موجودہ مشترکہ موٹر کے ٹارک کی عکاسی کرسکتا ہے ، لہذا مشترکہ موٹر کا موجودہ استعمال مشترکہ قوت/کی موجودہ پیمائش شدہ قیمت کی نشاندہی کرنے کے لئے اکثر کیا جاتا ہے۔ torque. فورس کنٹرولر مشترکہ موٹر کو فورس/ٹارک کی مطلوبہ قدر اور ماپنے والی قیمت کے مابین انحراف کی بنیاد پر مطلوبہ قوت/ٹارک خصوصیات کی نمائش کے لئے کنٹرول کرتا ہے۔
یہ دو حصوں پر مشتمل ہے: پوزیشن کنٹرول اور فورس کنٹرول۔ پوزیشن کنٹرول ایک PI کنٹرول ہے ، جسے روبوٹ کے اختتام کی کارٹیسین خلائی پوزیشن کے طور پر دیا گیا ہے ، اور آخر میں کارٹیسین خلائی پوزیشن کی رائے کائینیٹک کمپیوٹیشن کے بعد مشترکہ جگہ میں پوزیشن سے حاصل کی جاتی ہے۔ اعداد و شمار میں ، ٹی روبوٹ کا کائینیٹک ماڈل ہے اور جے روبوٹ کا جیکوبی میٹرکس ہے۔ اختتامی پوزیشن کی دی گئی قیمت اور موجودہ قیمت کے درمیان فرق جیکوبی میٹرکس کے الٹا میٹرکس کا استعمال کرتے ہوئے مشترکہ جگہ میں پوزیشن میں اضافے میں تبدیل ہوجاتا ہے ، جو اس کے بعد PI آپریشن کے بعد مشترکہ پوزیشن میں اضافے کے حصے کے طور پر استعمال ہوتا ہے۔
فورس کنٹرول بھی PI پر قابو پایا جاتا ہے اور روبوٹ کے اختتام پر کارٹیسین اسپیس فورس/ٹارک کے طور پر دیا جاتا ہے ، جس میں فورس/ٹارک سینسر کی پیمائش سے حاصل کردہ آراء ملتی ہیں۔ دی گئی قیمت اور اختتامی قوت/لمحے کی موجودہ قیمت کے درمیان فرق جیکوبی میٹرکس کے ٹرانسپوز میٹرکس کا استعمال کرتے ہوئے مشترکہ جگہ میں ایک قوت/لمحے میں تبدیل ہوجاتا ہے۔ مشترکہ جگہ میں فورس/لمحہ PI آپریشن کے بعد مشترکہ پوزیشن میں اضافے کے ایک اور حصے کے طور پر استعمال ہوتا ہے۔ روبوٹ کے جوڑوں کی پوزیشن میں اضافے کی مطلوبہ قیمت کے طور پر پوزیشن کنٹرول حصے اور فورس کنٹرول پارٹ کے نتائج کو ایک ساتھ شامل کیا جاتا ہے۔ روبوٹ اپنے ہر جوڑ کی پوزیشن کو کنٹرول کرنے کے لئے اضافی کنٹرول کا استعمال کرتا ہے۔ اعداد و شمار {{1} in میں دکھایا گیا فورس پوزیشن ہائبرڈ کنٹرول فورس پوزیشن ہائبرڈ کنٹرول میں صرف ایک سادہ اسکیم ہے ، جو آر سی (رائبرٹ-کریگ) فورس پوزیشن ہائبرڈ کنٹرول کی ایک آسان شکل ہے ، اور کچھ ضروری اصلاحات عملی ایپلی کیشنز میں مخصوص ماحول کے لئے بنایا جانا چاہئے۔
II ، کنٹرول الگورتھم کے مطابق درجہ بندی
کنٹرول الگورتھم کے مطابق ، روبوٹ کے کنٹرول طریقوں کو پی آئی ڈی کنٹرول ، متغیر ڈھانچے پر قابو ، انکولی کنٹرول ، فجی کنٹرول ، نیورون نیٹ ورک کنٹرول اور دیگر طریقوں میں درجہ بندی کیا جاسکتا ہے۔ کچھ لٹریچر موجودہ کنٹرول الگورتھم کو منطق کی حد کنٹرول ، پی آئی ڈی کنٹرول ، سلائیڈنگ موڈ متغیر ڈھانچہ کنٹرول ، عصبی نیٹ ورک کنٹرول اور فجی کنٹرول میں بھی درجہ بندی کرتا ہے۔ کنٹرول کے یہ طریقے الگ تھلگ نہیں ہوتے ہیں ، اور اکثر ایک ساتھ کنٹرول سسٹم میں استعمال ہوتے ہیں۔
1 ، پی آئی ڈی کنٹرول
انجینئرنگ پریکٹس میں ، متناسب ، لازمی ، تفریق کنٹرول کے لئے سب سے زیادہ وسیع پیمانے پر استعمال شدہ ریگولیٹر کنٹرول قانون ، جسے پی آئی ڈی کنٹرول کہا جاتا ہے ، جسے پی آئی ڈی ریگولیشن بھی کہا جاتا ہے۔ ، ایڈجسٹ کرنا آسان ہے اور صنعتی کنٹرول کی ایک اہم ٹیکنالوجیز بن گیا ہے۔ جب کنٹرولڈ آبجیکٹ کے ڈھانچے اور پیرامیٹرز کو مکمل طور پر مہارت حاصل نہیں کی جاسکتی ہے ، یا ریاضی کے درست ماڈل تک رسائی حاصل نہیں ہوسکتی ہے تو ، دیگر ٹکنالوجیوں کے کنٹرول تھیوری کو استعمال کرنا مشکل ہے تو ، سسٹم کنٹرولر کی ساخت اور پیرامیٹرز کو تجربہ اور فیلڈ ڈیبگنگ پر انحصار کرنا ہوگا۔ پی آئی ڈی کنٹرول ٹکنالوجی کے اطلاق کا تعین کرنا سب سے آسان ہے۔
یہ ہے ، جب ہم کسی سسٹم اور کنٹرولڈ آبجیکٹ کو پوری طرح سے نہیں سمجھتے ہیں ، یا سسٹم کے پیرامیٹرز کو حاصل کرنے کے لئے پیمائش کا موثر ذریعہ نہیں ہوسکتے ہیں ، جو PID کنٹرول ٹکنالوجی کے لئے سب سے موزوں ہے۔ PID کنٹرول ، عملی طور پر ، PI اور PD بھی موجود ہیں۔ کنٹرول ڈاٹ کنٹرولر سسٹم کی غلطی ، کنٹرول کے لئے کنٹرول کنٹرول کی مقدار کے متناسب ، لازمی ، تفریق کے حساب کتاب پر مبنی ہے۔
2 ، متغیر ڈھانچے کا کنٹرول
متغیر ڈھانچے کا کنٹرول 1950 کی دہائی میں سوویت یونین سے تیار کردہ ایک کنٹرول اسکیم ہے۔ نام نہاد متغیر ڈھانچے کے کنٹرول کا مطلب یہ ہے کہ کنٹرول سسٹم میں متعدد کنٹرولرز ہیں ، اور کچھ قواعد کے مطابق مختلف حالات میں مختلف کنٹرولرز استعمال کیے جاتے ہیں۔ متغیر ڈھانچے کے کنٹرول کے استعمال کے بہت سے فوائد ہیں جو دوسرے کنٹرولوں میں نہیں پائے جاتے ہیں ، اور غیر یقینی پیرامیٹرز کے ساتھ نون لائنر سسٹم کے ایک طبقے کے کنٹرول کا احساس کرسکتے ہیں۔
3 ، انکولی کنٹرول
نام نہاد انکولی کنٹرول ، اس سے مراد نظام کے آدانوں یا رکاوٹوں سے مراد ہے جو وسیع پیمانے پر تبدیلیاں رونما ہوتا ہے ، ڈیزائن کیا ہوا نظام سسٹم کے پیرامیٹرز یا کنٹرول کی حکمت عملی کو انکولی طور پر ایڈجسٹ کرسکتا ہے ، تاکہ آؤٹ پٹ اب بھی ڈیزائن کی ضروریات کو پورا کرسکے ، جیسا کہ دکھایا گیا ہے بنیادی ڈھانچہ شکل 2-1 میں۔ انکولی کنٹرول "غیر یقینی صورتحال" کے ساتھ نظاموں سے نمٹتا ہے ، اور بے ترتیب متغیرات کی حالت کا مشاہدہ کرکے اور سسٹم ماڈل کو پہچان کر اس غیر یقینی صورتحال کو کم کرنے کی کوشش کرتا ہے۔ نتیجہ اکثر کنٹرول کے کچھ اہداف کی کامیابی ہے ، یعنی "زیادہ سے زیادہ کنٹرول" کی جگہ "موثر کنٹرول" کی جگہ لی جاتی ہے۔
انکولی کنٹرول سسٹم کو ماڈل سے متعلق انکولی کنٹرول سسٹم ، خود درست کرنے والے کنٹرول سسٹم ، خود کو بہتر بنانے والے کنٹرول سسٹم ، متغیر ڈھانچے کے کنٹرول سسٹم ، اور ذہین انکولی کنٹرول سسٹم میں ان کے اصولوں کے مطابق درجہ بندی کیا جاسکتا ہے۔ ان اقسام کے انکولی کنٹرول سسٹم میں ، ماڈل سے متعلق انکولی کنٹرول سسٹم اور خود درست کرنے والے کنٹرول سسٹم زیادہ پختہ اور عام طور پر استعمال ہوتے ہیں۔
4 ، فجی کنٹرول
فجی کنٹرول میں ، ان پٹ فجی متغیر بننے کے لئے فجی کوانٹائزڈ ہیں ، فجی اصولوں کے ذریعہ فجی اصولوں کے ذریعہ فجی متغیرات موجود ہیں ، اور کنٹرول کے ل clear واضح آؤٹ پٹ حاصل کرنے کے لئے ڈیفائزیشن کے بعد۔ فجی کنٹرول پہلے تھا
1965 میں کیلیفورنیا یونیورسٹی کے پروفیسر زادیہ نے تجویز کیا تھا ، اور 1974 میں ، برطانیہ کے ایہ ممدانی نے فجی کنٹرول کو بوائلر اور بھاپ انجن کنٹرول پر کامیابی کے ساتھ استعمال کیا۔ اس کے بعد ، کنٹرول کے شعبے میں فجی کنٹرول کو تیزی سے تیار کیا گیا ہے اور اس نے بڑی تعداد میں کامیاب ایپلی کیشنز حاصل کیے ہیں۔
5 ، نیورون نیٹ ورک کنٹرول
اعصابی نیٹ ورک کنٹرول 1980 کی دہائی کے آخر میں تیار کردہ خودکار کنٹرول کے میدان میں فرنٹیئر ڈسپلن میں سے ایک ہے۔ یہ ذہین کنٹرول کی ایک نئی شاخ ہے ، جو پیچیدہ نان لائنر ، غیر یقینی اور غیر یقینی نظاموں کے کنٹرول کے مسائل کو حل کرنے کا ایک نیا طریقہ کھولتا ہے۔ اعصابی نیٹ ورک کنٹرول (مصنوعی) عصبی نیٹ ورک تھیوری اور کنٹرول تھیوری کے امتزاج کی ایک پیداوار ہے ، اور یہ ایک ترقی پذیر نظم و ضبط ہے۔ یہ ریاضی ، حیاتیات ، نیوروفیسولوجی ، دماغ سائنس ، جینیاتیات ، مصنوعی ذہانت ، کمپیوٹر سائنس ، خودکار کنٹرول ، وغیرہ سمیت مضامین سے نظریات ، تکنیک ، طریقوں اور تحقیق کے نتائج کو اکٹھا کرتا ہے۔
کنٹرول کے شعبے میں ، سیکھنے کی صلاحیت کے حامل کنٹرول سسٹم کو سیکھنے کے کنٹرول کا نظام کہا جاتا ہے ، جو ذہین کنٹرول سسٹم سے تعلق رکھتا ہے۔ اعصابی کنٹرول سیکھنے کی صلاحیت سے ہے اور اس کا تعلق سیکھنے کے کنٹرول سے ہے ، جو ذہین کنٹرول کی ایک شاخ ہے۔ اب تک اعصابی کنٹرول کی ترقی ، اگرچہ تاریخ کے صرف دس سال سے زیادہ ، متعدد کنٹرول ڈھانچے موجود ہیں۔ جیسے اعصابی پیش گوئی کرنے والا کنٹرول ، اعصابی الٹا سسٹم کنٹرول اور اسی طرح۔