Table of Contents
सिस्टम पैरामीटर का आकलन प्रभावी नियंत्रकों को डिजाइन करने और सिस्टम स्थिरता सुनिश्चित करने के लिए नियंत्रण इंजीनियरिंग में सही ढंग से आवश्यक है। विभिन्न व्यावहारिक तरीकों का उपयोग उपलब्ध डेटा और सिस्टम विशेषताओं के आधार पर इन मापदंडों को निर्धारित करने के लिए किया जाता है। यह लेख नियंत्रण प्रणालियों में पैरामीटर अनुमान के लिए सामान्य दृष्टिकोण पर चर्चा करता है।
समय-घरेलू तरीके
समय-घरेलू तरीकों में विशिष्ट इनपुट जैसे चरण या आवेग संकेत के लिए सिस्टम की प्रतिक्रिया का विश्लेषण करना शामिल है। क्षणिक प्रतिक्रिया की जांच करके, लाभ, समय स्थिरांक और डंपिंग अनुपात जैसे पैरामीटर का अनुमान लगाया जा सकता है। तकनीकों में कम से कम वर्गों के तरीकों के माध्यम से वक्र फिटिंग और पैरामीटर पहचान शामिल है।
आवृत्ति-Domain तरीके
आवृत्ति-डोमेन दृष्टिकोण प्रणाली की प्रतिक्रिया का विश्लेषण करने के लिए साइनसोइडल इनपुट. Bode भूखंडों और Nyquist आरेख लाभ और चरण मार्जिन की जांच करके सिस्टम मापदंडों की पहचान करने में मदद करते हैं। ये विधियां उन प्रणालियों के लिए उपयोगी हैं जहां आवृत्ति प्रतिक्रिया डेटा आसानी से उपलब्ध है या मापन में आसान है।
प्रायोगिक और डाटा-संचालित तकनीक
प्रायोगिक तरीकों में सिस्टम और रिकॉर्डिंग आउटपुट के लिए ज्ञात इनपुट को लागू करना शामिल है। रिले फीडबैक और आवर्ती कम से कम वर्ग एल्गोरिदम जैसे तकनीक इस डेटा को मापने के लिए मापदंड को संसाधित करती है। ये विधियां व्यावहारिक हैं जब आंतरिक मापदंडों का प्रत्यक्ष माप मुश्किल होता है।
आम तौर पर प्रयुक्त पैरामीटर अनुमान विधि
- ]Least Squares Method: भविष्यवाणी और वास्तविक आउटपुट के बीच वर्गित त्रुटियों के योग को कम करके मॉडल पैरामीटर फिट बैठता है।
- ]मैक्सिमम समानता अनुमान: मानकों का पता लगाता है जो अवलोकन डेटा की संभावना को अधिकतम करता है।
- Recursive आकलन: लगातार अद्यतन पैरामीटर अनुमान के रूप में नए डेटा उपलब्ध हो जाता है।
- ]Frequency उत्तर विश्लेषण: पैरामीटर निष्कर्षण के लिए Bode साजिशों और चरण मार्जिन गणना का उपयोग करता है।