时间:2023-12-18 14:22:50来源:普爱纳米位移技术(上海)有限公司
PI采用全新的基于学习的控制算法
实现前所未有的运动性能水平
超越传统控制的极限
基于反馈和前馈的控制算法可以实现高水平的性能,但存在根本性限制,我们将如何超越传统控制的极限呢?
预防性干扰补偿
针对高精度运动系统的机器学习控制算法,可以预先补偿干扰,实现反馈和前馈控制规律的智能实时优化。
多种学习模式提升性能
学习不同先前的执行模式,可以最小化运动和稳定时间,减少动态跟随误差,并在广泛的操作范围内最大化稳定性。
市场和应用
使用基于机器学习的控制算法,从先前的执行过程中进行学习,从而避免或补偿重复误差。
“推动我们前进的动力是实现他人认为不可能的运动性能”工程师FabianRudnick深入探讨了PI基于学习的运动控制的未来开发过程。
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