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例如，一個自適應(yīng)比例控制器可以調(diào)整其增益，如果它被觀察到在控制過程中太快或太慢。 該方法適用于對機器人負載變化等控制過程有嚴格要求的控制過程。 如果一個傳送機器人AGV特別重的負荷，這將減少移動速度，自適應(yīng)控制器將進入分析結(jié)果，然后，以增加機器人的增益，相反，如果負載降低，更大的運動的效果，那么調(diào)整就會給它一個輕微的降低的好處。 不管是哪種教學方式，控制器都BX能夠測量出其過程中的變化，從而進行確定企業(yè)需要我們采取哪種補償。如果有條件的話，還可以選擇直接作為衡量負載從A到B點需要多長時間問題或者其他測量多遠路程。 但非常鑫是從自適應(yīng)控制器檢測在這個過程中的控制的變化是比較緩慢的，所以長期變化會很容易地被隱藏，短期干擾可能會導(dǎo)致問題的混亂?？刂七^程通常需要長期和短期影響加以區(qū)分，即使在控制中檢測到這種行為的工程變更后，這并不表明賠償應(yīng)使用。 盡管在上述的一些技術(shù)難題，自適應(yīng)運動控制器還可以進行優(yōu)化城市軌道，在通過學生學習能力從而能夠達到其目的。只有控制器學會機器的響應(yīng)過程，從而計算出機器人Z終目標位置信息以及企業(yè)需要指令的序列。在完成這種人工智能學習的所需的數(shù)字經(jīng)濟模型 是非常復(fù)雜的。一旦過程管理模型主要研究設(shè)計出來，那么控制器就可以調(diào)整期控制算法，甚至可以得到充分預(yù)測未來的過程行為。