当前算法大多仅完成了仿真或小范围实验，还没有在高精度运动平台上经历过应用层面的验证。

理论模型与实际机械非线性之间的匹配经验存在严重欠缺！

并且就摩擦、间隙的补偿而言，目前只能做到微米级。

制约该项技术实现极速突破的主要原因在于，精密轴承、气浮组件、高稳定性电源等关键配套产品的国产化率过低，且性能与国外产品存在较大差距，这使得在进行系统集成时，极难跨越精度瓶颈。

即便陈延森每天都把普朗克时钟的天赋拉到极限，前路依旧困难重重。

刚解决完A问题，转眼又冒出一个B问题，再次把路堵得死死的。

可在一帮行业顶尖专家看来，陈延森的能力已属妖孽，仅凭一己之力，就研发出了更先进的控制算法。

换作他们，没个七八年时间都琢磨不出来。

结果半个月不到，这群各地自动化研究所的博士、教授和院士们，对陈延森的称呼也从“陈总”、“陈老板”变成了“陈先生”。

一些能放得下脸面的人，甚至喊起了“陈老师”。

其中就有哈工大的章延杰，再过四年就奔五十岁了，却整天围着陈延森打转，一口一个陈老师的叫着。

这时，章延杰抱着一台笔记本电脑凑到陈延森的面前问道：“陈老师，您昨天说的扰动补偿算法流程图，我回去想了半宿，有个地方还是没吃透。”

他顿了顿又说：“扩展卡尔曼滤波器在估算外部扰动时，怎么平衡响应速度和估算精度？我按您给的参数做仿真，响应快了，误差就飘到200纳米以上，想把误差压到50纳米以下，响应速度又变慢了，遇上突发的扰动情况，根本来不及补偿。”

陈延森停下脚步，紧盯着屏幕看了几十秒，随即开口说道：“老章，你看这条扰动曲线，外部干扰不是恒定的，比如气浮组件的压力波动，有时候是高频小幅度的，有时候是低频大幅度的。

你之前用的是固定增益的卡尔曼滤波器，自然没法兼顾速度和精度，可以加个自适应增益模块，让滤波器自己判断扰动类型。

高频小扰动时，把增益调大，加快响应；低频大扰动时，降低增益，减少误差。

我昨天做了组仿真，用这个逻辑，响应时间能控制在10毫秒以内，误差能稳定在20纳米以下，你今天试试这组参数。”

章延杰眉心深蹙，过了好一会儿，才拍着大腿喊道：“对啊！我怎么没想到要分扰动类型调整增益！”

有些技术障碍，其实就像一层窗户纸，一捅就破。

可要是没人点拨，说不定就得在门口绕上数月、乃至数年的弯路。

听到动静，周围几个埋头干活的研发工程师也围了过来。

清华自动化系的李拓扑指着图上的模块问道：“这个自适应增益的阈值该如何设定？如果对扰动类型判断失误，会不会反过来影响精度？”

其他几人的脸上，同样带着好奇。

陈延森微微颔首，拉过一把椅子坐下，直接用章延杰的电脑调出了一组实验数据：“可以用前500毫秒的扰动数据做特征提取，比如频率超过100Hz、幅度小于0.5纳米的，归为高频小扰动；

频率低于50Hz、幅度大于1纳米的，归为低频大扰动，中间模糊地带的，用加权算法平衡增益，这样判断准确率能达到98%以上，基本不会出错。”

几名来自清华自动化系的教授听后，眼前一亮，不由地咽了咽口水。

哈工大的几位博士面面相觑，眼中闪过一抹震惊之色。

与陈延森接触的越多，就越能感觉到世界的参差、人与人之间的差距，以及自身能力的渺小。