原理驗證的成功帶來了短暫的鼓舞，隨之而來的是更復雜的現實。當他們嘗試將單軸的前饋補償模型，擴充套件到模擬雙軸聯動的簡易測試臺時，情況急轉直下。

“耦合諧振。”老趙指著螢幕上混亂的誤差曲線圖，聲音疲憊，“X軸的運動，會透過機械結構傳遞，激發Y軸原本不顯著的諧振模式，反之亦然。我們之前針對單個諧振頻率設計的簡單前饋模型，在多軸聯動、尤其是進行曲線插補時，完全失效了。誤差甚至被放大了。”

控制室裡一片沉寂。彷彿剛爬上一個山坡，卻發現面前是更陡峭的群峰。

“我們需要多輸入多輸出的耦合動力學模型。”一個年輕的工程師小聲說，“還要即時解算……這計算量，對控制器的要求……”

“而且，機械結構的動態特性會隨著溫度、負載、甚至磨損狀態變化。”另一個補充道，“模型不可能固定不變。”

問題從“如何抵消一個已知擾動”，升級為“如何在一個動態變化、相互耦合的複雜系統中，即時辨識並抵消多個未知擾動”。難度指數級上升。

林海召集了緊急會議。這一次，參與的不只是控制組和機械組，還臨時請來了“九天”研究院一位專攻複雜系統辨識與控制的專家線上參與。

“這是個典型的‘髒系統’（Dirty Syste控制問題。”九天專家聽完描述後說，“你們不可能獲得完美模型。思路可能需要轉變：從追求‘精確模型下的精確補償’，轉向‘基於即時資料的自適應魯棒控制’。比如，採用更強的濾波演算法先抑制高頻噪聲，再結合迭代學習控制（ILC），讓系統在重複執行相同軌跡時，透過學習上次的誤差，逐次修正指令。同時，可以探索在硬體層面增加低成本振動感測器網路，提供額外的狀態反饋。”

“迭代學習控制（ILC）……”老趙若有所思，“這確實可以避開精確建模的難題，但要求任務軌跡高度重複。對於我們未來多樣化的加工任務，通用性可能受限。”

“可以結合。”林海總結道，“多條腿走路。一組人繼續攻關多軸耦合動力學建模，哪怕是不完美的簡化模型，也有參考價值。另一組人，立刻開始基於ILC和額外感測器反饋的方案設計與初步實驗。我們的目標不是一步登天解決所有問題，而是找到在現有硬體條件下，能穩定提升精度、哪怕只是提升一部分的可行路徑。”

策略再次調整，從尋求“根治”轉向尋求“有效管理”。團隊重新分組，投入新一輪的、更為繁瑣的實驗和資料採集工作中。這一次，連臨時加裝的幾個簡易加速度計，都成了寶貴的“新感官”。

陸晨在每週戰略會上，聽取了各條線的進展彙報。

埃裡克專案進入引數最佳化迭代，危機暫緩，信任在修復中鞏固。

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