例如，一個(gè)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(duì)機(jī)器人負(fù)載變化等控制過程有嚴(yán)格要求的控制過程。 如果一個(gè)傳送機(jī)器人AGV特別重的負(fù)荷，這將減少移動(dòng)速度，自適應(yīng)控制器將進(jìn)入分析結(jié)果，然后，以增加機(jī)器人的增益，相反，如果負(fù)載降低，更大的運(yùn)動(dòng)的效果，那么調(diào)整就會(huì)給它一個(gè)輕微的降低的好處。 不管是哪種教學(xué)方式，控制器都BX能夠測量出其過程中的變化，從而進(jìn)行確定企業(yè)需要我們采取哪種補(bǔ)償。如果有條件的話，還可以選擇直接作為衡量負(fù)載從A到B點(diǎn)需要多長時(shí)間問題或者其他測量多遠(yuǎn)路程。 但非常鑫是從自適應(yīng)控制器檢測在這個(gè)過程中的控制的變化是比較緩慢的，所以長期變化會(huì)很容易地被隱藏，短期干擾可能會(huì)導(dǎo)致問題的混亂。控制過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(yùn)動(dòng)控制器還可以進(jìn)行優(yōu)化城市軌道，在通過學(xué)生學(xué)習(xí)能力從而能夠達(dá)到其目的。只有控制器學(xué)會(huì)機(jī)器的響應(yīng)過程，從而計(jì)算出機(jī)器人Z終目標(biāo)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(xué)習(xí)的所需的數(shù)字經(jīng)濟(jì)模型 是非常復(fù)雜的。一旦過程管理模型主要研究設(shè)計(jì)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。