来源：PI普爱纳米位移技术2023-12-18我要评论(0)
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...
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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