白板上迅浮现出几个几何符号：一个正方形框代表系统主控单元，从中引出四条线，分别通向四个圆圈，标注为：x轴、y轴、o轴、轴。
四轴之间以细线相连，构成一个封闭的菱形结构，在线的中点处，姜蕴宁用红笔标记：“干扰耦合路径”
。
她又在主控单元与各轴之间的连线上画出小箭头，旁边简要注注：
“实时反馈”
“建模修正”
“控制量调节”
右上角，她划出一个椭圆区域，写着“误差动态模型”
，箭头从四轴汇入其中，最终返回主控单元，构成一个闭环控制链路。
“你的意思是，把平台的运动误差建模实时化？”
控制组的孙卓越忍不住出声。
“是的。”
姜蕴宁点头。
“我们以前做过离线建模优化，但实时建模……以目前的计算资源，尤其是要同时处理xyo多个轴的动态，恐怕难以跟上吧。”
“xyo多个轴”
指的是设备同时控制水平方向的x轴和y轴移动，一个旋转角度（o），以及垂直方向的轴移动。
这几个轴的动作相互关联，实时建模因此非常复杂且难度很大。
“以前，实时建模不是必须。”
姜蕴宁转头看他，“但在7n以下，不这么做不行。”
她在“误差动态模型”
下方补了一行字：
Δx（t），Δy（t），Δo（t），Δ（t）——实时估计的误差向量。
“系统不是靠一个静态模型控制，而是一个持续自校准的反馈闭环。”
她解释道，笔尖在“主控单元”
与“建模模块”
之间来回点划，“每一个控制周期内，平台的位移、姿态、反馈误差都会被实时采集、解析，并动态回传到建模模块——我们不预设它怎么偏，而是让系统自己识别它在往哪里偏。”
孙卓越皱眉：“但误差建模一般滞后于物理行为，尤其o轴一旦起摆，耦合误差是非线性的，你确定能实时修正？”
耦合误差就是一个运动轴的变化影响到了其他轴的运动精度或状态，从而引的间接误差。
它本质上是由于多轴系统中各轴之间存在物理或控制层面的相互干扰，导致无法将每个轴的误差单独看待。
“不能完全修正，没有关系。”
姜蕴宁看向他，眼神平静而坚定，“我们的目标不是消灭误差，是控制它在系统‘可承受范围’内波动。”
“用的是局部线性拟合+时窗更新+主动学习，不是全局预测。”
她一边说，一边在白板下方补画了一个时间轴，上面密布着细小的矩形块，每个都标注时间戳：“t?，t?，t?，…”
“每一个时窗内，我们抽取多轴的实时状态、控制量、反馈误差，喂给建模引擎。”
她点着这些时间块说，“下一周期，控制策略就会基于这些信息做微调。
等于是系统每几十毫秒，就对‘自己是谁’重新下一个定义。”
姜蕴宁的方法优势显着，特别适合在线调整和高动态环境下的实时误差控制。
然而，其局限性也十分明显：由于依赖局部模型的拟合精度，控制策略在当前工况下表现出色，但一旦系统状态生偏离，模型的有效性可能迅下降，难以在其他工况下保持稳定性能。
不同工况下，机械的刚度、热膨胀、惯性力等物理量会生变化，进而导致误差模式的差异。
为了实现纳米级的精度和系统稳定性，控制策略必须针对当前工况进行动态调整。
“可是，工况不同的话，设备的稳定性可能会下降。”
孙卓迟疑。
这个想法他们之前也考虑过，但现实中面临的技术难题非常严峻，远预期的复杂度，实施起来并不容易。
所以，一直以来，并非他们缺乏创新意愿或能力，而是受限于实际条件和技术瓶颈。<
