运动系统多层递阶自适应预报与控制是一种先进的智能控制方法，主要用于处理复杂运动系统的动态特性。该方法通过构建多层递阶结构，将系统分解为多个子模块，每个模块负责不同层次的预测和控制任务。在预报方面，系统利用自适应算法实时调整模型参数，以适应外部环境变化和内部动态特性，从而提高预测精度。在控制方面，递阶结构允许高层控制器进行全局优化，而低层控制器负责局部快速响应，确保系统的稳定性和鲁棒性。该方法广泛应用于机器人控制、航空航天、智能制造等领域，能够有效应对非线性、时变和不确定性问题，提升系统的自适应能力和整体性能。