本文關鍵詞： 原子力顯微鏡 成像方法 廣義預測控制 自整定　出處：《控制理論與應用》2015年08期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：在原子力顯微鏡(atomic force microscope,AFM)掃描樣品時,控制參數(shù)調節(jié)困難,依賴于操作經(jīng)驗.本文基于在線動態(tài)模型辨識,提出了一種AFM系統(tǒng)廣義預測自校正控制與成像方法.首先,利用CARIMA(controlled autoregressive and moving-average)參數(shù)模型來描述局部線性化后的AFM系統(tǒng)模型,并通過在線動態(tài)模型辨識得到線性化模型的參數(shù);基于該模型,采用基于GPC(generalized predictive control)的優(yōu)化方法,在線求解類PI(proportional integral)控制器的參數(shù),進而得到一種具有控制參數(shù)自動調整功能的AFM成像方法.為了驗證本文方法的有效性,進行了仿真與實驗測試.結果表明,在AFM掃描速度不同或PI參數(shù)選擇不恰當?shù)那闆r下,該方法能夠自動地調整控制器參數(shù),從而減小控制誤差,提高成像精度.
[Abstract]:It is difficult to control the parameters when atomic force microscopesis-AFM is used to scan the samples. Based on online dynamic model identification, a generalized predictive self-tuning control and imaging method for AFM systems is proposed. Using CARIMA(controlled autoregressive and moving-average). The parameter model is used to describe the locally linearized AFM system model. The parameters of the linearized model are obtained by on-line dynamic model identification. Based on this model, the optimization method based on GPC(generalized predictive control is adopted. The parameters of the PI(proportional integral-like controller are solved online. Then a AFM imaging method with the function of automatic adjustment of control parameters is obtained. In order to verify the effectiveness of this method, the simulation and experimental tests are carried out. The results show that. When the AFM scan speed is different or the Pi parameter is not properly selected, the controller parameters can be adjusted automatically by this method, which can reduce the control error and improve the imaging accuracy.
【作者單位】： 南開大學機器人與信息自動化研究所;天津市智能機器人技術重點實驗室;
【基金】：國家自然科學基金項目(61127006,61203333) 天津市自然科學基金項目(13JCQNJC03200)資助~~
【分類號】：TH742
【正文快照】： 1引言(Introduction)由于醫(yī)學、生物、化學等對高性能納米測量技術的要求不斷提高,現(xiàn)有的AFM逐漸難以滿足科研工作者的需求.一方面,不同于傳統(tǒng)光學顯微鏡的一次成像,AFM在成像時需要對樣品進行逐點掃描,因此其成像速度非常慢[1].一些化學與生物任務需要觀測活性樣品的快速變化

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本文編號：1464896