स्थायी चुम्बक समन्वित रैखिक मोटरों में स्थिति ट्रैकिंग के गतिशील प्रदर्शन में सुधार के लिए, विक्षेप अवलोकक के आधार पर एक मॉडल पूर्वानुमान स्थिति नियंत्रण विधि प्रस्तावित की गई है। सबसे पहले, प्रणाली के लंपित विक्षेप का अनुमान लगाने के लिए एक नया न्यूरल नेटवर्क सशक्त मॉडल संदर्भ अनुकूलनीय अवलोकक डिज़ाइन किया गया है। अनुमानित विक्षेप को एक नई स्थिति चर के रूप में लेते हुए, इसे स्पष्ट रूप से मॉडल पूर्वानुमान के ढांचे में सम्मिलित किया गया है, जो विक्षेप का ऑनलाइन अनुमान और मुआवजा प्राप्त करता है, और मॉडल पूर्वानुमान विधि में असामान्य प्रणाली मापदंडों और अज्ञात विक्षेप के कारण नियंत्रण प्रदर्शन में गिरावट को प्रभावी ढंग से हल करता है। नियंत्रण इनपुट में वृद्धि को भविष्यवाणी समीकरण के इनपुट के रूप में उपयोग किया जाता है, जो नियंत्रण इनपुट को चिकनाई प्रदान करता है और अचानक परिवर्तनों से बचाता है। अवलोकक के अनुकूलन लाभ को लेयपुनोव सिद्धांत द्वारा डिज़ाइन किया गया है और प्रणाली की स्थिरता का विश्लेषण किया गया है। ट्यूबुलर स्थायी चुम्बक रैखिक समन्वित मोटर प्लेटफॉर्म पर बड़ी संख्या में प्रयोग और विश्लेषण किए गए हैं, जो प्रस्तावित विधि की प्रभावशीलता को सिद्ध करता है।
झाओ एट अल. (सन,) ने इस प्रश्न का अध्ययन किया।