تم اعداد المقالة بواسطة : ا.م.د حسن حمد علي <br />شهدت نظم السيطرة (Control Systems) تطورًا كبيرًا في العقود الأخيرة، مدفوعة بالتقدم التكنولوجي وزيادة تعقيد التطبيقات الصناعية والروبوتية والطبية. أصبحت النظم الحديثة تعتمد على تقنيات مثل الذكاء الاصطناعي، التعلم الآلي، والحوسبة المتقدمة لتحسين الأداء والكفاءة. تهدف هذه المقالة إلى استعراض أحدث المنهجيات في تصميم نظم السيطرة، مع التركيز على التوجهات الحديثة مثل **السيطرة الذكية، السيطرة المتكيفة، والنظم غير الخطية**. <br />1. السيطرة الذكية (Intelligent Control) <br />تستخدم السيطرة الذكية تقنيات الذكاء الاصطناعي (AI) والتعلم الآلي (ML) لتحسين أداء النظام دون الحاجة إلى نموذج دقيق للنظام. من أهم تقنياتها: <br />أ. الشبكات العصبية الاصطناعية (ANNs) <br />- تُستخدم لاكتشاف الأنماط المعقدة في البيانات وتوليد إشارات تحكم مناسبة. <br />- تُطبق في أنظمة مثل السيارات ذاتية القيادة والروبوتات الصناعية. <br />ب. المنطق الضبابي (Fuzzy Logic) <br />- يعتمد على قرارات تحكم تقاربية بدلاً من القيم الدقيقة، مما يجعله مناسبًا للنظم غير الخطية. <br />- يستخدم في أنظمة التكييف الذكية وأنظمة التحكم في السرعة. <br />ج. التعلم المعزز (Reinforcement Learning) <br />- يتعلم النظام من خلال التجربة والخطأ لتحسين سياسة التحكم. <br />- يُستخدم في الأتمتة الصناعية والطائرات المسيرة (Drones). <br />2. السيطرة المتكيفة (Adaptive Control) <br />تتميز هذه الطريقة بقدرتها على تعديل معاملات التحكم تلقائيًا لمواجهة التغيرات الديناميكية في النظام. من أشهر أنواعها: <br />أ. السيطرة المتكيفة النموذجية (Model Reference Adaptive Control - MRAC) <br />- يُقارن أداء النظام بأداء نموذج مرجعي، ويتم تعديل المعاملات لتحقيق الأداء المطلوب. <br />- يُستخدم في أنظمة الطيران والمركبات الفضائية. <br />ب. السيطرة المتكيفة ذاتية الضبط (Self-Tuning Control) <br />- تقوم بتحديث معاملات المتحكم بناءً على تقدير المعالم في الوقت الحقيقي. <br />- تُستخدم في التحكم في العمليات الكيميائية والأنظمة الميكانيكية. <br /><br />3. السيطرة غير الخطية (Nonlinear Control) <br />تعتمد على معالجة الأنظمة التي لا تخضع لمبدأ التراكب (Superposition Principle)، وتشمل: <br />أ. السيطرة الانزلاقية (Sliding Mode Control - SMC) <br />- تتميز بمقاومة عالية للاضطرابات وعدم اليقين في النموذج. <br />- تُستخدم في الروبوتات والأنظمة الكهروهيدروليكية. <br />ب. السيطرة بالعودة التكيفية (Backstepping Control) <br />- تعتمد على تقسيم النظام إلى أنظمة فرعية وبناء متحكم لكل منها. <br />- تُطبق في أنظمة الطائرات والأنظمة الميكانيكية المعقدة. <br />4. سيطرة الشبكات (Networked Control Systems - NCS) <br />مع تطور إنترنت الأشياء (IoT)، أصبحت العديد من أنظمة السيطرة تعمل عبر شبكات اتصالات، مما يتطلب: <br />- تحكم قوي ضد تأخير الشبكة وفقدان الحزم. <br />- استخدام خوارزميات تحكم موزعة (Distributed Control). <br />رغم التقدم الكبير، تواجه نظم السيطرة الحديثة تحديات مثل: <br />- التعامل مع البيانات الضخمة (Big Data) في الوقت الفعلي. <br />- تحسين أمان الأنظمة ضد الهجمات السيبرانية. <br />- دمج الذكاء الاصطناعي مع السيطرة الكلاسيكية لتحقيق أداء أمثل. <br />من المتوقع أن تشهد المستقبل تطورات في: <br />✔ السيطرة الكمية (Quantum Control) لأنظمة الحوسبة الكمية. <br />✔السيطرة العصبية الحيوية (Neuroadaptive Control) للواجهات بين الدماغ والآلة. <br />نستنتج مما ورد اعلاه ان الطرق الحديثة في تصميم نظم السيطرة أدت إلى تحسين كبير في الأداء والمرونة، مما يفتح آفاقًا جديدة في الصناعة والروبوتات والطيران والطب. مع استمرار التطور في الذكاء الاصطناعي والحوسبة المتقدمة، ستلعب هذه النظم دورًا محوريًا في تشكيل مستقبل التكنولوجيا .<br />