以压电陶瓷驱动器作为动力输入的快速伺服刀架具有输出力大和高频率响应的优点。压电陶瓷驱动器固有的迟滞现象严重影响了快速伺服刀架的输出定位精度。为解决此问题，通过引入归一化Bouc-Wen模型建立前馈控制补偿器，归一化Bouc-Wen模型解决了经典Bouc-Wen模型中存在的参数冗余问题。获得模型参数后，基于其逆模型搭建了前馈补偿器，并在搭建的实验平台上进行了单/双自由度轨迹跟踪性能测试。实验结果表明，对于等幅正弦波信号，经前馈控制环节补偿下快速伺服刀架的最大轨迹跟踪误差为1, 18%，最大轨迹跟踪偏差为2, 61%，证明该文所提出的前馈控制补偿器能提高快速伺服刀架的定位精度。

空间激光通信精瞄系统中压电式倾斜镜存在的迟滞非线性特性,不仅降低了精瞄系统定位精度,而且对信标光的捕获以及链路的稳定性造成影响。针对该问题,提出一种基于PLAY迟滞算子改进Prandtl-Ishlinskii(P-I)数学模型及参数辨识方法,利用该模型对迟滞特性进行前馈线性化逆补偿。为进一步提高系统跟踪精度,在线性化的基础上,设计了静态输出反馈控制器,形成复合控制方法,并设计了激光通信终端精瞄系统实验,验证了该复合方法的有效性。通过对系统输入不同频率等幅和减幅正弦控制信号进行测试,结果表明,改进P-I模型最大拟合误差在1%之内,前馈模型逆补偿使压电陶瓷执行器(PEA)的线性度误差由5%减小到1%以内,复合控制方法系统跟踪误差降低了80%。

快速倾斜镜是星间激光通信终端精瞄系统的核心部件，其驱动装置为压电陶瓷执行器，而压电陶瓷具有迟滞特性，其严重影响了快速倾斜镜的定位精度，进而对星间通信链路的稳定性造成不利影响。为解决这一问题，本文设计了一种改进Prandtl-Ishlinskii(P-I)模型对压电陶瓷执行器进行建模。在此基础上，提出了压电陶瓷执行器前馈线性化方法，以对迟滞特性进行前馈逆补偿。接着，提出了一种结合改进的 P-I模型与增量式PID算法的复合控制算法，并在DSP中实现了该复合控制算法。最后，在试验平台上对该算法进行了验证。结果显示: 当分别对系统输入10Hz和100Hz减幅正弦、等幅正弦曲线时，模型误差在0.59%以内，在输入同频100 Hz以下的减幅正弦曲线时，传统PID算法的最大误差为59.31 μrad，而该复合算法的最大误差为14.22 μrad。实验数据表明，本文复合控制方法的动态跟踪性能明显优于传统PID方法，改进Prandtl-Ishlinskii(P-I)模型可以精确描述压电陶瓷的迟滞特性。本文设计的复合控制方法满足实际应用对快速倾斜镜的要求。

为了提高压电微位移平台快速定位的精确度, 建立了一种表征压电微位移平台驱动电压与输出位移关系的定位模型。考虑压电工作台在快速、大行程精确定位过程中会受压电陶瓷迟滞特性及本身动态特性的影响, 本文采用Bouc-Wen模型描述压电陶瓷迟滞特性, 并结合压电工作台的动态特性进行共同建模, 使模型同时体现压电工作台的动态特性与迟滞特性。为了验证模型的正确性, 搭建了基于压电微位移平台和相关驱动器的实验设备对模型进行了实验验证, 并进行了测控程序的二次开发。研究结果表明, 与单纯的Bouc-Wen模型相比, 提出模型在最大位移输出为40 μm, 输入电压频率为40 Hz时的最大误差由3.04 μm下降到了0.67 μm, 此时最大相对误差为1.68%。得到的结果验证了提出的模型可较好地模拟压电工作台的迟滞特性与动态特性, 大大提高压电微位移平台在快速、大行程定位中的精确度。

为了克服压电叠堆的迟滞特性，实现压电叠堆的精确控制，建立了压电叠堆控制系统， 研究了该系统所用到的神经网络、分数阶微积分等算法。首先，搭建了采集压电叠堆位移数据的硬件系统，并对含有噪声的位移数据进行了滤波处理；利用 径向基函数（RBF）神经网络对压电叠堆建模，得到了模型参数。然后，利用RBF神经网络建模得到的Jacobain信息来整定分数阶PIμDλ控制器中的参数对压电叠堆进行控制。最后，与RBF整数阶PID对压电叠堆的控制效果进行了对比。结果显示：RBF建模误差仅为位移实测数据的0.22%，RBF神经网络分数阶PIμDλ控制系统输出稳定,很好地跟随了给定。得到的结果表明RBF神经网络分数阶PIμDλ控制器控制性能良好，在压电叠堆的控制中比RBF整数阶PID控制器表现得更加稳定、精确。