補償指令發出去了，但Z軸的跟隨誤差……波反而變大了？陳浩指著螢幕上一條劇烈抖的曲線，難以置信。
模型預測的誤差趨勢和實際機床態響應不匹配。韓博沉聲道，問題可能出在幾個方面：一是測資料融合後的特徵提取不充分，噪音訊號干擾了有效資訊；二是我們初步搭建的LST測模型，可能對機床這種強耦合非線系統的態特學習不夠，泛化能力差；第三，也可能是最麻煩的——從多測資料融合，到模型預測，再到生補償指令、驅執行機構作，這個閉環的延遲太大了，預測變了‘馬後炮’。
李工話：我檢查了測陣列，安裝位置和同步應該沒問題。但不同測取樣頻率和度不同，融合時的權重分配和時標對齊演算法，可能需要最佳化。
陳浩點頭：模型我再調，增加一些注意力機制，看能不能抓住更關鍵的態特徵。但延遲問題。韓博士，咱們用的嵌式理已經是目前能拿到的商用高效能型號了。如果還要降低延遲，可能需要定製FPGA，甚至考慮專用ASIC，但那開發週期和本……
韓博了太。他知道這個新課題難，但沒想到第一步就遇到這麼的釘子。理論和現實之間的鴻，往往需要無數次的試錯和迭代去填補。
分步走。韓博做出決定，陳浩，你繼續最佳化模型和特徵提取演算法，先不考慮即時，用離線採集的資料訓練和驗證，目標是讓預測度先上來。李工，你研究一下測資料預理和融合演算法的加速，看看有沒有可能在現有上時間。我這邊協調一下，看能不能先搭建一個簡化版的在環模擬平臺，把控制閉環先跑通，再逐步替換真實部件。
好的。兩人領命。
韓博走出略顯悶熱的實驗車間，涼風一吹，頭腦清醒了些。他知道，林凡給這個專案投資源，是希它能為紅星廠未來的技利。但科研攻關，急不得。他必須平衡好長期研究和短期付任務的力。
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