周伟把自己关在办公室里整整一天一夜。桌上铺满了写满新符号和逻辑图的草稿纸，电脑屏幕上不再是复杂的微分方程和传递函数，取而代之的是一个基于“如果…那么…”规则库的崭新算法框架。
他放弃了追求那个虚无缥缈的“完美数学模型”，转而开始构建一个模拟老师傅“手感”的模糊控制系统。
他定义了几个简单的“模糊”概念：
· 振动大小：分为“小”、“中”、“大”三级。
· 控制动作：分为“不动”、“微调”、“中调”、“强调”。
· 变化趋势：分为“在变大”、“在变小”、“基本不变”。
然后，他开始编写规则，就像总结老师傅的经验：
· 规则1： 如果振动“小”，那么控制动作“不动”。
· 规则2： 如果振动“中”且趋势“在变大”，那么控制动作“微调”。
· 规则3： 如果振动“大”且趋势“在变大”，那么控制动作“中调”。
· 规则4： 如果振动“大”且趋势“在变小”，那么控制动作“微调”。
· 规则5： 如果控制后振动“变大”，那么下一次控制动作“反向调整”。
……
这些规则看起来简单甚至粗糙，但它不再依赖于精确的系统参数，而是基于振动的宏观状态和变化趋势做出反应。它不追求一步到位，而是像一个有经验的工匠，小心翼翼地、一步步地试探着逼近那个平稳的状态。
当周伟顶着两个浓重的黑眼圈，带着这份全新的、基于模糊逻辑的控制算法草稿走出办公室时，刘莉和孙梅都围了上来。
“怎么样？”刘莉急切地问。
周伟把草稿递给她们，声音沙哑但带着一丝兴奋：“换了个路子。不跟它硬算到底了，咱们跟它‘商量’着来。”
刘莉看着那些简单的规则，眼睛亮了：“对！就是这个感觉！就像王师傅调机器，不是一锤子买卖！”
孙梅也仔细看着，点头道：“规则清晰，计算量应该比之前小很多，对硬件要求低了，响应速度说不定能提上来。”
三人立刻投入到新算法的实现和仿真中。周伟将规则库编程实现，孙梅负责将传感器的模拟信号进行“模糊化”处理，转换成“小、中、大”这样的模糊量，刘莉则协助确定不同控制动作对应的具体输出力度。
在计算机仿真中，他们用模拟的主轴振动数据测试新算法。结果令人振奋！
相比于旧算法要么反应迟钝、要么剧烈失稳的表现，新算法展现出了惊人的鲁棒性（抗干扰能力）。面对带有噪声和延迟的输入信号，它不再“惊慌失措”，而是像一个沉稳的老手，根据设定好的规则，不紧不慢地输出控制指令。虽然抑制振动的速度不是最快的，但过程非常平稳，再也没有出现那种导致系统崩溃的正反馈。
“成功了！仿真通过了！”周伟看着屏幕上平稳下降的振动曲线，激动地差点跳起来。
“这路子真的可行！”孙梅也难掩喜悦。
刘莉长长地舒了一口气，脸上露出了久违的、轻松的笑容：“看来，有时候‘土办法’也能解决大问题。”
思路的转换，如同在漆黑的隧道里终于看到了另一端的光亮。虽然前面还有很长的路要走，还需要将算法与真实的样机结合进行反复调试，但最大的认知障碍已经被突破。这条基于经验和规则的新路径，为他们指明了继续前进的方向。
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