來源：PI普愛納米位移技術2023-12-18
我要評論(0 )
PI采用全新的基于學習的控制算法實現前所未有的運動性能水平超越傳統控制的極限 基于反饋和前饋的控制算法可以實現高水平的性能，但存在根本性限制，我們將如何超越傳統...
PI采用全新的基于學習的控制算法
實現前所未有的運動性能水平
超越傳統控制的極限 基于反饋和前饋的控制算法可以實現高水平的性能，但存在根本性限制，我們將如何超越傳統控制的極限呢？ 預防性干擾補償 針對高精度運動系統的機器學習控制算法，可以預先補償干擾，實現反饋和前饋控制規律的智能實時優化。 多種學習模式提升性能 學習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，并在廣泛的操作范圍內最大化穩定性。 市場和應用 使用基于機器學習的控制算法，從先前的執行過程中進行學習，從而避免或補償重復誤差。 “推動我們前進的動力是實現他人認為不可能的運動性能”工程師FabianRudnick深入探討了PI基于學習的運動控制的未來開發過程。
轉載請注明出處。
① 凡本網未注明其他出處的作品，版權均屬于激光制造網，未經本網授權不得轉載、摘編或利用其它方式使用。獲本網授權使用作品的，應在授權范圍內使
用，并注明"來源:激光制造網”。違反上述聲明者，本網將追究其相關責任。
② 凡本網注明其他來源的作品及圖片，均轉載自其它媒體，轉載目的在于傳遞更多信息，并不代表本媒贊同其觀點和對其真實性負責，版權歸原作者所有，如有侵權請聯系我們刪除。
③ 任何單位或個人認為本網內容可能涉嫌侵犯其合法權益，請及時向本網提出書面權利通知，并提供身份證明、權屬證明、具體鏈接(URL)及詳細侵權情況證明。本網在收到上述法律文件后，將會依法盡快移除相關涉嫌侵權的內容。
相關文章網友點評
熱門資訊
精彩導讀
關注我們
