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LearningBoost(机器自学习)

基于学习的算法可提高重复性运动的性能

通过使用 ACS 开发的先进控制算法 LearningBoost 学习和预先补偿系统干扰,提高运动系统的精度和吞吐量。预期修正与运动同步自主实施,从而不断提高运动性能。

将 LearningBoost 作为优化工具来提高机器的性能,并将 LearningBoost 与 ACS 其他强大的伺服算法相结合,以实现更佳的运动性能。

主要功能和优点

  • 灵活的学习和补偿选项
  • 用于机器校准和调试的离线学习模式
  • 动态在线学习模式,促进过程中的改进
  • 使用本地存储器学习和存储多达 100 个动作配方
  • 访问和操作学习补偿,进一步优化性能
  • 机械共振及其谐波的高频补偿
  • 减少循环误差,包括电机齿槽、编码器偏差和轴承引起的误差

理想的使用案例

  • 计量应用
  • 半导体计量
  • 平板显示器加工
  • MicroLED 加工
  • 生物医学检查
  • 工业卷对卷印刷或光栅扫描印刷
在连续的点对点运动过程中,跟踪误差(多种颜色的位置误差)会减小(黄色的速度曲线)。

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