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【24h】

Design of hysteresis-compensating iterative learning control for piezo-positioners: Application to atomic force microscopes

机译：压电定位器的磁滞补偿迭代学习控制设计：在原子力显微镜上的应用

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This article addresses hysteresis-caused positioning error in piezo-based systems, such as atomic force microscopes. First, we present the design of an iterative learning control algorithm based on the Preisach hysteresis model. For a given output bound, we determine the algorithm's rate of convergence. Second, we compensate for creep in the piezo system to determine a hysteresis model, and then the parameters of the model are used to find an appropriate value of the iteration gain such that convergence of the control algorithm is guaranteed. Finally, we demonstrate the efficacy of the approach, to achieve high-precision positioning, by applying the control algorithm to an experimental atomic force microscope system. Results show that iterative learning control can achieve substantial reduction of hysteresis-caused error, e.g., the tracking error is reduced to 0.24% of the total displacement range, which is approximately the noise level of the sensor measurement.
机译：本文解决了基于压电的系统（例如原子力显微镜）中的磁滞引起的定位误差。首先，我们提出一种基于Preisach磁滞模型的迭代学习控制算法的设计。对于给定的输出范围，我们确定算法的收敛速度。其次，我们补偿压电系统中的蠕变以确定滞后模型，然后使用模型的参数来找到适当的迭代增益值，从而确保控制算法的收敛性。最后，我们通过将控制算法应用于实验性原子力显微镜系统，证明了该方法实现高精度定位的功效。结果表明，迭代学习控制可以显着减少磁滞引起的误差，例如，将跟踪误差减小到总位移范围的0.24％，这大约是传感器测量的噪声水平。

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