LearningBoost

基于人工智能的算法提高了高动态精密运动系统的运动控制性能

LearningBoost 是一种人工智能驱动的伺服控制算法，专为要求最苛刻的高吞吐量多轴运动系统而设计。 在半导体、电子装配、激光加工、生物医学新一代测序和许多其他精密应用中，该算法显著改善了运动过程中的位置误差、激进运动的移动和稳定时间以及跨轴耦合性能。与传统的伺服算法相比，这种先进的控制算法的控制带宽显著提高，从而将动态控制能力提升到了一个新的水平，在具有快速运动、顺应力学和反作用力耦合轴的应用中实现了卓越的性能。.

主要功能和优点

• 多种运行模式（稳健模式、配方模式、循环模式）
• 适用于非重复性（鲁棒性）和重复性（配方、循环）运动曲线
• 灵活的学习和补偿选项
• 动态在线学习模式，促进过程中的改进
• 机械共振及其谐波的高频补偿
• 减少非周期性误差，包括运动过程中的干扰和反作用力耦合轴
• 减少周期误差，包括编码器偏差, 和轴承引起的误差
• LearningBoost 向导图形用户界面简化了算法设置和优化工作

针对高要求应用

• 半导体高级封装：晶粒贴合、LED 粘合和混合/TC 粘合工艺，在这些工艺中，快速 XY 运动会产生跨轴干扰。.
• 电子和 PCB 组装：SMT 拾放操作要求每秒 >50 次快速 XY 移动，且跟随误差最小。.
• 精密检测与计量：晶圆缺陷检测和螺旋扫描应用，需要在 X、Z 和 Theta 级进行强力干扰抑制。.
• 生物医学： 基因组学中的下一代测序需要非常快速的移动和沉降，以最大限度地缩短整体周期时间
• 激光微加工/增材制造，其中至少有 2 个协调轴在连续运动，运动过程中必须尽量减少跟随误差
• 其他
  • 工业卷对卷印刷或光栅扫描印刷