绘制系统框图。
苏陌在面前直接绘制了系统框图。
首先输入部分是周围各项传感器所预测的目标信号。
然后输出的控制信号的时候，苏陌从尾部直接牵出来一根反馈数据线。
“我采取的方法是追踪控制，通过PID对整体电机的调节，同时能够获得追踪误差，然后通过神经网络结构对整体的控制误差进行调整，降低时滞特性。”
苏陌将整个框图全部都绘制了出来。
但凡是学控制的人，都知道控制都是滞后的。
尤其是像苏陌这种触发式控制，在周围环境改变的情况下，传感器要先感知到环境的变化。
然后再做出反应。
就算是再灵敏的传感器，相比于周围环境改变的瞬间，也是有极强的滞后性！
“苏陌，你的设想非常的好，但是有个问题，你如何能够保证你的矢量发动机调整方位能够合适，而且要做到短时间内迅速转向？”
徐文林皱着眉头，看向面前的苏陌：“而且矢量发动机的尾焰喷射装置，并不是单一变量，至少是三个喷射孔协同喷射，这样才能够改变整体的飞机位置！”
“所以你要控制的并不是一个，而是整整三个，三个控制孔喷射的话，若是其中某个有所误差，都会让你的系统一直都处于扰动的状态，绝对不会在短时间内收敛！”
不会在短时间收敛，就意味着整个系统不处于稳定状态。
系统的控制将会出现大问题。
任何数学不收敛，就意味着找不到可行解。
“没错，这块的确非常复杂，所以我们要做的并不是滞后控制，而是超前控制！”
“所以我们首先需要用神经网络算法对感知到的设备数据进行超前预测，预测的时间范围至少是三秒左右，若是我们的传感器是保持微秒级，那么留给我们的控制时间就是差不多两秒半！”
“两秒半，我们完全可以实现精准预测！”
苏陌颇为肯定地说道。
“苏工，你刚才说使用神经网络算法来进行精准预测，但是我们所有人都知道，神经网络算法一直都是黑箱，这里面很多东西都不确定，所以可靠性并不能够得到保证！”
“而且控制上使用神经网络还是比较少，这毕竟不像是什么人脸识别之类，这种就算是错误也最多就是重新再来一遍，若是在战斗机上出现了失误的情况，很有可能导致人机争夺控制权问题！”
人机争权问题。
这一直都是所有人关心的问题。
尤其是最近很多次空难，都是因为飞机过度地争夺控制权，启动紧急制动装置，导致出现的问题！
“不，神经网络模型并没有那么复杂，其本质只是依靠着计算机强大的算力来进行试凑法计算，用线性函数来拟合非线性函数，最终实现初步收敛！”
苏陌直接将整个神经网络模型讲解清楚，而后抬头看向面前的徐教授：“所以教授，我们运用的这个算法里面蕴含着正态分布与贝叶斯概率学方法，并且我会将整个模型进行白箱解析，确保整个控制的可靠性！”
控制可靠性？
苏陌想要将神经网路直接开箱处理？
这要是发表出去，又是一个顶级论文。
徐文林看着面前的苏陌：“这部分的内容你有多大的把握？”
“差不多吧，我已经研究了弹簧谐振模型，这个模型可以将整个喷气孔尾焰旋转装置视为弹簧，当尾焰触碰的时候，就仿佛像是给了弹簧一个力道，会迅速触发扭转！”
“当然，这里面牵扯到很多问题，例如弹簧的阻尼的具体参数，这部分我已经完成了理论推导模型，但是具体的数值暂时还不清楚，所以还需要进行下一步的实验！”
苏陌转头看向面前的黑板，然后画了一个弹簧的受力图。
在弹簧振子的作用下，苏陌已经开始估计整体的阻尼情况！
“若是用弹簧模拟整体的情况，那么在尾焰喷出来的瞬间，相当于整个喷射装置会在短时间内感知到力量的大小，并且进行有效地反馈，这种被动式的反馈完成之后！”
“相当于在接触的瞬间就直接开始运作了，这样的方法能够缩短后续主动控制的时间！”
“若是你的神经网络预测能够成功的话，那么我们将会提前获得两秒半，哦不，至少是三秒的测试时间！”
