“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Fabian Rudnick深入探讨了PI基于学习的运动控制的未来开发过程。
推动市场和应用
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。
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我们期待您的项目,与您共同迎接挑战并携手推动技术极限的发展。
采用全新的基于学习的控制算法。
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。
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。
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。
工程师Fabian Rudnick深入探讨了PI基于学习的运动控制的未来开发过程。
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。
我们期待您的项目,与您共同迎接挑战并携手推动技术极限的发展。