之前針對單個諧振頻率設計的簡單前饋模型，在多軸聯動、尤其是進行曲線插補時，完全失效了。誤差甚至被放大了。”
控製室裡一片沉寂。仿佛剛爬上一個山坡，卻發現麵前是更陡峭的群峰。
“我們需要多輸入多輸出的耦合動力學模型。”一個年輕的工程師小聲說，“還要實時解算……這計算量，對控製器的要求……”
“而且，機械結構的動態特性會隨著溫度、負載、甚至磨損狀態變化。”另一個補充道，“模型不可能固定不變。”
問題從“如何抵消一個已知擾動”，升級為“如何在一個動態變化、相互耦合的複雜係統中，實時辨識並抵消多個未知擾動”。難度指數級上升。
林海召集了緊急會議。這一次，參與的不隻是控製組和機械組，還臨時請來了“九天”研究院一位專攻複雜係統辨識與控製的專家線上參與。
“這是個典型的‘臟係統’（DirtySystem）控製問題。”九天專家聽完描述後說，“你們不可能獲得完美模型。思路可能需要轉變：從追求‘精確模型下的精確補償’，轉向‘基於實時數據的自適應魯棒控製’。比如，采用更強的濾波算法先抑製高頻噪聲，再結合迭代學習控製（ILC），讓係統在重複執行相同軌跡時，通過學習上次的誤差，逐次修正指令。同時，可以探索在硬件層麵增加低成本振動傳感器網絡，提供額外的狀態反饋。”
“迭代學習控製（ILC）……”老趙若有所思，“這確實可以避開精確建模的難題，但要求任務軌跡高度重複。對於我們未來多樣化的加工任務，通用性可能受限。”
“可以結合。”林海總結道，“多條腿走路。一組人繼續攻關多軸耦合動力學建模，哪怕是不完美的簡化模型，也有參考價值。另一組人，立刻開始基於ILC和額外傳感器反饋的方案設計與初步實驗。我們的目標不是一步登天解決所有問題，而是找到在現有硬件條件下，能穩定提升精度、哪怕隻是提升一部分的可行路徑。”
策略再次調整，從尋求“根治”轉向尋求“有效管理”。團隊重新分組，投入新一輪的、更為繁瑣的實驗和數據采集工作中。這一次，連臨時加裝的幾個簡易加速度計，都成了寶貴的“新感官”。
陸晨在每周戰略會上，聽取了各條線的進展彙報。
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國家攻關組傳來消息，在直線電機熱管理方麵取得一項小型材料突破，但離工程化尚遠。
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