אתגר PID Tuning במערכות דינמיות

(ב) ⁇ (הופנה מהדף ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇

למידת מכונה מציעה שינוי פרדיגמטי: במקום כוונון PID מרוויח באופן ידני או עם היוריסטים המבוססים על הכלל, אלגוריתמים יכולים ל- 0learntureFLT:1 מהתנהגות מערכת ולהתאמה פרמטרים בזמן אמת. מאמר זה מספק מדריך מעשי, מעמיק על איך ליישם אלגוריתמי למידת מכונה עבור PID כוונון בסביבות דינמיות.

הבנת מפקחי PID: A מרעננים

(ב) ויקרא י"א) , ויקרא י"א (ב) כ"א) כ"הבדל" (ב) בין ה-[[המאה ה-[[1924]], ו[[1924]], כ"ד]], ו[[1924]], [[1924]]]], [[1924]], [[1924]]]]]], [[1924]]]]]], [[1924]]]]]]]]]]]]]], [[1924]]]]]]]], [[1924]], [[1924]]]]]], [[1924]]]]]]]]]]]]]], [[1924]], [[1924]]]]]]]], [[1924]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]

(ב) ויקרא י"א): "וַיְהִיאוּ רָאוּ הוּא הוּא הוּא הוּא הוּא הוּא הוּא הוּא הוּא הוּא הוּא הוּא הוּא ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇

כל רווח משרת מטרה ייחודית:

  • (ב) רווח (KFLT:1ciopLT:2) ⁇ FLT 3: 3 מגיב לשגיאה הנוכחית, צמצום זמן העלייה אך עלול לגרום ללקות יתר.
  • (ב) ⁇ (ב"ה) ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇
  • (ב) ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇

Balancing שלושת אלה הוא האמנות של כוונון PID. שיטות מסורתיות להניח מודל צמחי קבוע; כאשר הצמח משתנה - למשל, זרוע רובוט הרמת שכרות שונות או כור כימי חווה הזדקנות זרז - את הרווחים מכוונן יכול להפוך לא מספיק, המוביל לoscillations, תגובה sluggish, או אפילו חוסר יציבות.

למה מפלי טונינג מסורתיים קצרים בסביבה דינמית

(הופנה מהדף [[1924]]]]]] [[1924]]]]]]]] [[1924]]]]]]]]]] [[1924]]]]]]]]]]]]]] [[1924]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]] [[1924]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]], [[1924]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]], [[1924]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]], [[1924]]]]]]]]]], [[1924]]]]]]]]]]]]]]]]]] [[1924]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]] [[1924]]]] [[1924]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]] [[[[1924]]]]]] [[[[1924]]]]]]]] [[[[1924]]]]]]]]]]]]]]]]]]]] [[[[1924]]]]]] [[[[[[1924]]]] [[[[1924]]]]]]]]]] [[[[[[[[1924]]

למידת מכונה מתייחסת לכך על ידי התאמת רווחים המבוססים על נתונים נצפים, מה שמאפשר לשמור על שליטה אופטימלית על פני מעטפה הפעלה רחבה.זה לא כדור כסף - איכות נתונים, מורכבות מודל, ומגבלות חישוביות חומר - אבל זה מציע ערכת כלים רבת עוצמה עבור אוטומציה מודרנית.

Machine Learning מתקרב ל-PID Tuning

(ב) ניתן ליישם כמה פרדיגמות למידת מכונה על פי PID כוונון, הבחירה תלויה בטבע המערכת, זמינות של נתונים, דרישות בזמן אמת, הגישות המבטיחות ביותר כוללות למידה:0.0.10.03) ⁇ FLT:1, FLT:2neural-based אלגוריתמים ישירות כוונון 3, ו-LT:4bianyes: 5.

Reinforcement Learning for Adaptive PID Control

[הלימוד] כוח הוא התאמה טבעית משום שהוא לומד מדיניות (ממנה ממדינות לפעולות) באמצעות אינטראקציה בין דין לבין טרור עם הסביבה.ב- PID כוונון, הפעולה של הסוכן יכולה להתאים את שלושת הרווחים (או הגדלים שם) לבין הפרס ניתן לבסס על מדדי בקרה כגון: LT:0ingral של טעות מוחלטת (מהפכה: 3) 3; 5; Fintenr) 3 (Fintend) 3; Flal) 3 (Fintend) 3 (Fintend) 3 (Fintenr) 3D2D) 3 (Flal) 3 (FinLT2; Flal) 3 (Flal) 3 (FinLT2; 3 (מעודכן של שגיאה:

אלגוריתמים נפוצים (FLT:0)Deep Q-Networks (DQN)BuildFLT:1, FLT:2Proximal Policy Optimization (PPO)OVAFLT 3, ו-FLT:4Soft Actor-Critic (SAC)FLT:5 הסוכן מאומן בסימולציה או על המערכת בפועל (עם אמצעי הגנה), יכול להתאים את עצמו לתפקוד יציב, לאחר אימון אווירי תיבות של PID).

היתרונות המרכזיים של RL הם היכולת להתמודד עם בעיות החלטות מורכבות, מרובות שלבים וייעל עבור ביצועים לטווח ארוך (למשל, צמצום שגיאות מצטברות לאורך זמן) עם זאת, RL דורש עיצוב זהיר של ייצוג המדינה (למשל, שגיאה, טעות, טעות, טעות, טעות, טעות, טעות, טעות, טעייה, רווחים נגזרים נוכחיים) ותגמול כדי למנוע התנהגות מסוכנת במהלך חקירה.

רשת צומת Direct Tuning

במקום RL, ניתן להכשיר רשת עצבית לתפוקה ישירה של PID רווחים בתנאי התפעול הנוכחיים.זהו LT:0 פיקוח או גישה עצמאית של LT:1.הרשת יכולה להיות ארכיטקטורה להאכיל קדימה עם קלטות כמו השגיאה, סטנקט, חישובים תהליך, והיסטוריה האחרונה שלהם.זה יכול להיות מאומן באמצעות נתונים שנאספו מבקר טוב או סימולציה אופטימלית (למשל, סימולציה אופטימלית).

גרסה מתקדמת יותר היא ה-FLT:0 [החומר העצבי ה- PIDFLT]:1 שבו הרשת העצבית מיישמת את בקר PID עצמו, עם הרווחים המוטבעים במשקל הרשת.אלה כל הזמן מעודכנים באמצעות למידה מקוונת (למשל, החזר קצב דרך הזמן) גישה זו מטשטשת את הקו בין בקר ל tuner.זה יכול להשיג דיוק גבוה, אבל חוסר יציבות אם שיעור הלמידה הוא גבוה מדי או לא מלוטשטוש רעש.

אופטימיזציה Bayesian עבור בטוח, Sample-Efficient Tuning

עבור מערכות שבהן הנתונים יקרים או מסוכנים, אופטימיזציה של Bayesian (BO) מציעה שיטה יעילה מדגם. BO בונה מודל פונדקאית פרובביליסטי (בדרך כלל תהליך Gaussian) של הביצועים מדד כתפקוד של PID רווחים.זה משתמש בפעולת רכישה (למשל שיפור צפוי) כדי לבחור את הרווחים הבאים כדי להעריך.

[ה] ניתן לשלב מגבלות בטיחות (למשל, מקסימום overshoot) באמצעות אופטימיזציה מחוספסת, בעוד שלא ממש הסתגלות במובן המחמיר, ניתן להפעיל באופן זמני כדי לעדכן רווחים המבוססים על נתונים חדשים.

התפתחות וגנטיקה אלגורית

אלגוריתמים גנטיים (GAs) ו- חלקיקים של אופטימיזציה (PSO) הם שיטות אופטימיזציה מבוססות אוכלוסייה שמתפתחות קבוצה של רווחי PID לאורך דורות.הם שיטות לא מקוון (למרות שניתן להשתמש בהן באינטרנט עם יישום זהיר) והם חזקים לתנופים רב-ממדיים.הם אידיאליים למציאת אופטימלי גלובלי כאשר הניחוש הראשוני הוא עני.

שלב-בי-שלב יישום של ML-based PID Tuning

עכשיו, כאשר סקרנו את האלגוריתמים, בואו נלך דרך צינור מעשי עבור הפצת למידת מכונה עבור כוונון PID. תהליך זה הוא מודולרי וניתן להתאים לכל בחירה באלגוריתם.

שלב 1: Define the Control Objective and Metrics

לפני כל למידת מכונה, עליך לציין מה פירוש "טוב": מדדים נפוצים כוללים:

  • (ב) [15] ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇
  • (ב) [15] ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇
  • (ב) ⁇ (ב) ⁇ ⁇
  • (ב) ויקרא י"ד:2 ⁇ ⁇
  • (ב) ויקרא י"ד:2 ויקרא י"ד)
  • (ב) ,0) ,(ב) ,(ב) ,ב) ,(ב) ,ב) ,ב[[1924]], [[1924]]

(ה) ניתן לשלב את התגמול על RL או פונקציה אובדן עבור רשתות עצביות.עבור מערכות קריטיות בטיחות, מגבלות (למשל, מקסימום overshootFLT:0Step 2: איסוף נתונים (מעלות בסיס רשמי)FLT:1 (FLT:1:2 אפילו עבור התאמת RL, זה עוזר לאסוף נתונים בסיס על ההתנהגות תחת הישגים שונים, זה יכול לבוא מניתוח היסטורי, אם אתה צריך רק סימולציה ידנית או סימולציה של מידע).

שלב 3: בחר ורכב את המודל

עבור Reinforcement Learning:

  • (ב) , ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇
  • מרחב פעולה Define: או ערכים של רווח ישיר (continent) או אי-ההה (continent or disrete)
  • בניית הסביבה: סימולציה של הצמח (באמצעות מודלים סטנדרטיים מ-FLT:0) סימולציות של הצמח (FLT:2PythonphcioFLT 3: ספריות) או הצמח בפועל עם מעקבי בטיחות
  • אלגוריתם (למשל, שימוש ב-FLT:0Stable Baselines3FLT:1)
  • רכבת עם הפסקות מוקדם אם רמת תגמול או מעל סף בטיחות
  • אימות בסימולציה לפני הפריסה

עבור רשת נילי Direct Tuning:

  • יצירת נתונים של קלט- ⁇ : עבור כל שלב, תכונות קלט (טרור, וכו ') ו-Fort Gostects
  • השתמש ברשת הזנה קדימה עם 2-3 שכבות נסתרות (ReLU הפעלה)
  • רכבת עם סמן ירידה, באמצעות סדירזציה מתאימה
  • המרת תפקיד שניתן לקרוא לכל שלב בקרה

שלב 4: היערכות והתאמה בזמן אמת

ליזום את המודל המוכשר ללחיצת הבקרה.זה בדרך כלל פועל בתדר נמוך יותר מאשר שיעור העדכון PID (למשל, לעדכן כל 10-100 מחזורי PID) כדי להימנע מעודף חישוב וחוסר יציבות.המודל מקבל מידע המדינה הנוכחי, מצמיד רווחים חדשים (או עסקאות), וליישם אותם על בקר PID.

ביקורתי: יישום: 0 (סעיפים 1:1) על רווחים כדי למנוע את המערכת להיכנס לאי יציבות.

שלב 5: מעקב מתמיד ואימון

סביבות דינמיות נסחף לאורך זמן.מודל ה-ML צריך להיות מאומנים מעת לעת באמצעות נתונים טריים שנאספו במהלך הניתוח.זה יכול להיעשות באינטרנט (למידה מצטברת) או על ידי אימוני רצף (למשל, לילה) להגדיר מערכת כניסה כדי ללכוד מדינה, רווחים, שגיאות, ומדני ביצועים. השתמש בשליטה בתהליך סטטיסטי כדי לזהות כאשר הביצועים של דירוגים, מה שהופך את ההחלמה.

יתרונות מעשיים של ML-מבוסס PID Tuning

מעבר מכוונון ידני או קבוע לכוונון מונע ML מניב כמה יתרונות קונקרטיים בסביבות דינמיות:

  • (FLT:0) הסתגלות בזמן אמת: FLT:1 מקבל להסתגל באופן אוטומטי כמו הצמח משתנה - לדוגמה, זרוע רובוטית טיפול אובייקטים של מסה משתנה שומרת על דיוק מסלול עקבי.
  • (FLT:0) חינוך הנדסה Effort: FIRLT:1 , אוטומציה של תהליך הכוונון חתכים בשעות שבילו באופן ידני tweaking רווחים, במיוחד עבור ציים גדולים של בקרים.
  • (FLT:0) שיפור ביצועים תחת Unquity:cioFLT:1 מודלים ML יכול להתמודד עם לא לינאריות ועיכובים זמן טוב יותר מאשר לוח הזמנים של רווח ליניארי.
  • (ב) ניתן לאמן מודל יחיד למשפחה של מערכות דומות, ולאחר מכן לכוונון עדין ליחידה עם נתונים מינימליים.
  • (FLT:0) אינטגרציה עם תחזוקה חיזוי: ההרחבה של ML יכול לזהות הידרדרות בתגובה למערכת וצרכים של אחזקת דגל.

יישום אמיתי בעולם Scenarios

מערכות רובוטיות וטכנולוגיות

(ב) ב[[1924]], [[1924]], [[1924]]]], [[1924]]]]]], [[1924]]]]]], [[1924]]]]]], [[1924]]]]]]]]]], [[1924]]]]]]]]]]]], [[1924]]]]]]]]]]]]]], [[1924]]]]]]]]]]]]]]]]]], [[1924]]]]]]]]]]]]]]]]]], [[1924]]]]]]]], [[1924]]]]]]]]]]]]]]]], [[1924]]]]]]]]]]]]]]]]]], [[1924]], [[1924]]]]]]]]]]]], [[1924]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]], [[1924]]]]]]]], [[1924]], [[1924]]]], [[1924]]]]]]]], [[1924]]]], [[1924]]]]]]]]]], [[1924]], [[1924]]]]]]]]]], [[1924]]]]]]]], [[1924]]]]]]]]]]]] [[[[1924]]]]

בקרת תהליכים תעשייתיים

כורים כימיים, מחליפי חום, ועמודות זיקוק מפגינים דינמיקות זמן-מה עקב זרז פענוח או רעיית. אופטימיזציה Bayesian ניתן להשתמש ברבעון כדי להחזיר לולאות, בעוד מכוונן מבוסס NN יכול לרוץ בקו ישר עבור לולאות בעלות גיבוי מהיר.

רכב ומכטרוניקה

מערכות הנעה חשמל או בקרים השעיה פעילים נהנים מכוונון עצבי PID המתאים לתנאי הכביש ולסגנון הנהיגה.

אתגרים ושיקולים

בעוד מבטיח, ML מבוסס PID כוונון אינו Plug-and-play.יש כמה מלכודות להימנע:

  • (ב) ⁇ (ב) ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇
  • (FLT:0) הבטחת אחריות: מודלים 1 ML הם ארגזים שחורים; קשה להוכיח את היציבות באופן רשמי.
  • (FLT:0) חישוביות: FIRLT:1) הפעלת רשת עצבית בהקצאה בתוך לולאה שליטה מוסיפה עיכוב אופטימיזציה עם קוונטיזציה, מסגרות בעלות נמוכה, או חומרה ייעודית.
  • (FLT:0) העברת הפצת נתונים: 1 בינואר אם המערכת נכנסת לאזור שלא נראה במהלך אימון, המודל עשוי לייצר רווחים בלתי מתאימים. ניטור רציף וייצוג מדינה חזק יכולים להקטין את זה.
  • (FLT:0) רגולציה והסמכת הארדלס: ההרחבה 1 (באווירה או מכשירים רפואיים, אלגוריתמים מתאימים חייבים לעמוד בסטנדרטים מחמירים (למשל, שיטות ML נוכחיות נאבקות עם יכולת הסברה ואימות.

כיוונים עתידיים

צומת של מערכות למידת מכונה ובקרת פיתוח במהירות.המגמות המתפתחות כוללות את ה-FLT:0meta-learningFLT:1 (ניהול מודל ראשוני שיכול להתאים מערכות חדשות עם כמה שלבים), FLT:2 מודל מבוסס מודל RLIRFLT 3: (באמצעות מודלים של למידה ML-D) (באמצעות מודלים למדים כדי לתכנן רווחים), ו-F:4 LTF:5 כאשר ידע מבוסס על ידי קידוד ® הופך להיות זול יותר ויותר נמוך יותר מאשר קידוד).

מסקנה

בקרים PID הם בכל מקום, אבל הם דורשים הסתגלות מתמשכת בסביבות דינמיות. אלגוריתמים למידת מכונות - חיזוק למידה, רשתות עצביות, אופטימיזציה Bayesian ושיטות אבולוציוניות - מציעים דרך שיטתית לאוטומט ולייעל את כוונון PID.המפתח הוא להגדיר מדדים ברורים, לאסוף נתונים רלוונטיים יותר ויותר, לבחור את האלגוריתם הנכון עבור היישום, וליישם מגבלות בטיחות.

לקריאה נוספת, המאמר בקר בקר על ויקיפדיה וויקפדרציה (WikiFLT) 1 ( 1:1) סוקר כוונון קלאסי, ואת ה-FLT:2ResearchGate נייר על RL עבור PID ControlsFLT:3 מספק נקודת מבט אקדמית עמוקה יותר.התחל קטן עם מערכת מדמיינת, הואר, בקרוב תראה את הכוח של למידה בלולאות הבקרה שלך.