來源：PI普愛納米位移技術2023-12-18
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PI采用全新的基於(yu) 學習(xi) 的控製算法實現前所未有的運動性能水平超越傳(chuan) 統控製的極限 基於(yu) 反饋和前饋的控製算法可以實現高水平的性能，但存在根本性限製，我們(men) 將如何超越傳(chuan) 統...
PI采用全新的基於(yu) 學習(xi) 的控製算法
實現前所未有的運動性能水平
超越傳(chuan) 統控製的極限 基於(yu) 反饋和前饋的控製算法可以實現高水平的性能，但存在根本性限製，我們(men) 將如何超越傳(chuan) 統控製的極限呢？ 預防性幹擾補償(chang) 針對高精度運動係統的機器學習(xi) 控製算法，可以預先補償(chang) 幹擾，實現反饋和前饋控製規律的智能實時優(you) 化。 多種學習(xi) 模式提升性能 學習(xi) 不同先前的執行模式，可以最小化運動和穩定時間，減少動態跟隨誤差，並在廣泛的操作範圍內(nei) 最大化穩定性。 市場和應用 使用基於(yu) 機器學習(xi) 的控製算法，從(cong) 先前的執行過程中進行學習(xi) ，從(cong) 而避免或補償(chang) 重複誤差。 “推動我們(men) 前進的動力是實現他人認為(wei) 不可能的運動性能”工程師FabianRudnick深入探討了PI基於(yu) 學習(xi) 的運動控製的未來開發過程。
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