例如，一個自適應比例控制器可以調整其增益，如果它被觀察到在控制過程中太快或太慢。 該方法適用于對機器人負載變化等控制過程有嚴格要求的控制過程。 如果一個傳送機器人AGV特別重的負荷，這將減少移動速度，自適應控制器將進入分析結果，然后，以增加機器人的增益，相反，如果負載降低，更大的運動的效果，那么調整就會給它一個輕微的降低的好處。 不管是哪種教學方式，控制器都BX能夠測量出其過程中的變化，從而進行確定企業(yè)需要我們采取哪種補償。如果有條件的話，還可以選擇直接作為衡量負載從A到B點需要多長時間問題或者其他測量多遠路程。 但非常鑫是從自適應控制器檢測在這個過程中的控制的變化是比較緩慢的，所以長期變化會很容易地被隱藏，短期干擾可能會導致問題的混亂?？刂七^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，這并不表明賠償應使用。 盡管在上述的一些技術難題，自適應運動控制器還可以進行優(yōu)化城市軌道，在通過學生學習能力從而能夠達到其目的。只有控制器學會機器的響應過程，從而計算出機器人Z終目標位置信息以及企業(yè)需要指令的序列。在完成這種人工智能學習的所需的數字經濟模型 是非常復雜的。一旦過程管理模型主要研究設計出來，那么控制器就可以調整期控制算法，甚至可以得到充分預測未來的過程行為。