其他先进控制策略优化方案

对于微纳运动系统，由于其微纳尺度精度级的高性能要求，对于发展的各种致动微纳运动实现，因其间隙、变形、蠕变、滞后等各种时变及强非线性因素的影响，当前各种先进控制策略和计算方法，基本上在微纳运动系统控制技术中都能体现，也正是各个前沿领域尖端技术对微纳运动系统高精度性能的迫切要求，促进了现代控制理论与技术的研究发展。因此，针对不同的微纳运动系统和实现原理，除了上述介绍的几种先进控制策略，还有一些其他各具特色的控制策略和方法。

1.预见控制策略

预见控制是20世纪70年代发展起来的一种先进控制思想，它在跟踪给定信号已知的条件下，运用优化控制理论，以二次型为最优化控制指标，在原有闭环系统中增加了前馈补偿通道，通过前馈补偿通道将目标信号的变化提前加到控制输出端，使系统输出能更快地随着目标变化方向动作。

预见控制在具体实现上分为最优预见控制、预见前馈补偿控制两种。这两种控制的基本结构相同，如图4-10所示。图中，R（k）为目标控制信号，FR（j）为目标信号的预见补偿增益，Fe为误差补偿函数，Fx为状态变量反馈补偿函数，y（k）为控制对象实际状态输出信号。它们都要求反馈控制器具有状态反馈的基本形式，但是最优预见控制要求反馈控制器也要按最优化方法进行设计，而预见前馈补偿控制则没有这样的要求，故其有更为广泛的应用范围。

预见控制的基本原理：首先，对于指令目标输入信号的变化，由于预见前馈作用，在目标信号变化的前若干步，控制输入就已根据系统的动态特性和目标信号的大小预先发生动作，从而避免了给定变化造成的控制不及时，使得跟踪输出更为平滑；其次，随着控制输入离控制信号变化的时间间隔不断缩短，预见前馈动作幅度也不断变大，若在预见步数内给定没有变化则前馈控制没有输出；最后，由于反馈的存在，某目标时刻后的控制输出依然存在变化，使得系统能够具有对干扰的抑制能力，这也保证了系统稳定性。

(www.xing528.com)

图4-10　预见控制基本结构

2.鲁棒控制策略

鲁棒控制的研究是针对模型的不确定性问题提出的。其研究的重点是讨论控制系统的某个性能或某个指标在某种扰动下保持不变的能力（或对扰动不敏感的程度）；针对控制对象模型的不确定性（包括模型的不确定性、非线性的线性化、降阶近似、漂移、参数与特性时变性、工作环境与外界扰动等），设法保持系统的稳定鲁棒性和品质鲁棒性。主要的方法有代数方法和频域方法。

3.模糊控制策略

模糊控制策略是当前智能控制发展与应用相对较广泛和成熟的一种策略。目前，模糊控制器专家芯片已经商品化，即对于实际系统的不确定性因素，在无法构建精确数学模型的情况下，往往借助于专家的经验，采用一定的逻辑推理机制来实现目标控制。尽管模糊控制策略提高了控制智能性，但是单纯采用模糊控制策略需要较多的控制规则，并且需要工作人员的大量经验，控制精度相对较低。因此，目前更多的模糊控制应用是与其他控制策略的复合，如混合模糊控制、自适应模糊控制、神经模糊控制等技术的应用。