사전 추적 오류에 필요한 솔루션

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    feedforward tracking error

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    이 기사에서는 ZMETC(Z-Magnitude Error Tracking Operating)와 같은 다양한 모델 기반 피드포워드 원격 제어와 같은 오류 추적의 최신 정량 분석을 제공합니다. 비최소 -Phase-Zero-Ignore-Traffic-Monitoring-Control(NMPZITC) 여러 가지 이점이 있는 아키텍처 감소(2-DOF). 분석 결과 1) 제품이나 서비스의 불확실성이 없는 경우에도 속도, 가속도, 저크와 같은 추가 보상을 위해 항상 추가 예측 조건이 많이 필요합니다. 2) 모델 기반 예측 전략 도입의 인과 관계를 넘어서는 비인과적 구현은 추가 추적 오류로 이어지며 훨씬 더 많은 무료 보상이 필요합니다. 이를 바탕으로 추가 리드가 큰 경우 보정 조건을 받는 알고리즘에 대한 공식을 제안한다. 일반적으로 초정밀 모션 시스템의 시뮬레이션과 즐거움은 또한 탐구 이론과 제안된 알고리즘을 확인합니다.

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    … 여기서 아마도 . 0의 비최소 위상. .Using technologyZero Defect Tracking .(ZMET) .[37], .( .−1 .) .design .to .simple . 가장 두드러지게 . ….

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  • 나노기술로의 진화에는 과학적인 작업과 같은 반복적인 업무를 수행하기 위한 계절 매핑의 정확한 추적이 포함될 것입니다. 서스테인을 반복하는 것도 이따금 정확한 신호 추적을 위한 직관적인 선택이지만 일부 정수는 신호를 사회화하는 디지털 제어로 기간을 이겨야 하며 그렇지 않으면 성능이 심각하게 저하됩니다. 따라서 문서상 FDFRC(Fractional Defer Filter)를 기반으로 하는 Good Might 마스터링은 임의의 양으로 일관된 신호 추적을 생성하도록 설계되었습니다. 내부 모델의 원리에 따라 정수/비정수 간격을 수정하기 위해 중요한 Farrow 구조를 사용하여 스펙트럼 선택 속성을 갖는 진정한 프락셀 지연 필터를 설계하는 경우가 많습니다. 또한 FDFRC의 안정성을 정의하고 분석하여 도메인 컨트롤러를 더 쉽게 구현할 수 있도록 합니다. 제안된 FDFRC 승인 i 매개변수만이 비정상적인 정수/비정수 간격에 대해 조정될 가능성이 있는 것과 관련하여 사용자에게 친숙하고 쉽고 간단하고 실용적인 매개변수를 제공합니다. Piezoelectric nanopositional junction에서 사용 가능한 평면에서 Lissajous xy-scan과 결합된 z축에 대한 삼각파를 사용하여 다른 주파수로 비교 실험을 수행하여 제안된 컨트롤러를 정밀하게 추가 테스트하여 모니터링 기능을 크게 향상시킵니다. /p>

    문서상, 이는 반복 학습 제어(ILC) 스틱. 정밀 모션 시스템의 구현이 제안될 수 있습니다. 아이디어는 단순히 ILC가 우수한 추적 성능을 충족하기를 원할 수 있기 때문에 ILC 응답에는 추구하는 역학에 대한 유용한 정보가 포함되어 있으므로 모델을 기반으로 모든 예측 컨트롤러를 효율적으로 조정하는 데 크게 사용될 수 있다는 것입니다. 따라서 ILC 고도 성능을 수신할 수 있는 반면 참조 방법 변경에 대한 ILC 감도는 무시할 수 있습니다. 제안된 알고리즘에서 가속, 냉각, 순간 전진은 가장 적은 수의 영역을 통해 빠른 ILC 신호에 의해 먼저 조정됩니다. 그런 다음 특정 나머지 추적 오류는 내 중복 모델을 기반으로 한 예측 컨트롤러에 의해 모두 보상되고 컨트롤러의 구조는 Monte Carlo 방법으로 결정되며 일부 컨트롤러와 연결된 매개 변수도 조정되어 최소 제곱 ILC로 증가합니다. 신호. 그리고 시스템의 정확한 운동량에 대한 모델링 실험은 다양한 이론적 테스트와 권장 알고리즘을 확인합니다.

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    문서에 따르면 이 PBVGC(Variable Gain Phase Feedback) 처리는 정밀 시스템에 사용됩니다. 업그레이드 익스플로잇. 움직임. 의심할 여지 없이, 제어 전략의 가능성에 대한 분석이 제공되며, 안정성 분석이 제공되며, 정직하게 말하면 Lyapunov 이차 조인트가 작업을 완료하는 방법과 데이터 기반 튜닝이 다음을 기반으로 하는 설계 변수에 가까워집니다. 특정 유한 차분 설계가 제안됩니다. 그리고 전문가 정밀 모션 시스템 시뮬레이션 테스트는 위상 변수 개발 피드백 제어 알고리즘과 가정된 적응 접근 방식을 모두 테스트합니다.

    feedforward tracking error

    이 기사는 정확한 이동 시간에 따라 달라지는 안정적이고 불안정한 0으로 완벽한 경로를 생성하기 위한 일종의 유연한 예측 컨트롤러에 대해 설명합니다. 연습과 피드백 컨트롤러로 구성된 이 멋진 제어 방식의 역학은 시스템 매개변수의 변화에 ​​따라 알 수 없거나 천천히 변화하는 방식으로 반응합니다. 이러한 종류의 기사 이전에 제안된 제어 방식인 Feed-forward 컨트롤러가 일반적으로 사용되는 반면 피드백 컨트롤러는 수집 루프 시스템이 거의 일시적으로 ferme 상태로 유지된다는 가정 하에 탑재됩니다. 미래의 벤치마크 입력에 대한 여러 샘플을 사용할 수 있으므로 범용 예측 컨트롤러와 관련된 미리보기 작업은 피드백 역학에 의해 생성된 위상 변이에 대해 적절하게 보상하며, 기능 제어(즉, 출력 플랫폼 실제로 단계적으로). 모든 권장 정현파와 함께) 점근적으로. 숫자

    시간 경과에 따라 원하는 경보를 추적하는 기준을 담당하는 예측자가 도입되었습니다. 리드는 닫힌 루프에서 모든 북극과 남극을 지우고 더 나아가 취소된 루프에서 지울 수 있는 0을 지웁니다. 많은 경우에 버전 원 이미지 외부에 0이 포함되어 있는 취소되지 않은 0의 경우 피드포워드 제어는 이로 인해 발생하는 프로세스 이동을 취소합니다. 트레이스 보상은 원하는 출력 신호와 실제 출력 신호 사이에 응답하는 주파수가 각 주파수에 대해 완전히 자유로운 위상 편이를 나타내도록 합니다. 이 프로그램은 로봇 팔 및 포지셔닝 테이블과 같은 일반적인 모션 제어 작업에 특히 매우 유용합니다. 일반적인 모션 제어 작업은 제안된 컨트롤러의 특정 성능을 보여주기 위해 선택되지만 일정을 포함하여 앞서 있습니다.

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