原子力显微镜系统广义预测控制与成像

发布时间：2018-01-26 06:09

  本文关键词： 原子力显微镜 成像方法 广义预测控制 自整定　出处：《控制理论与应用》2015年08期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：在原子力显微镜(atomic force microscope,AFM)扫描样品时,控制参数调节困难,依赖于操作经验.本文基于在线动态模型辨识,提出了一种AFM系统广义预测自校正控制与成像方法.首先,利用CARIMA(controlled autoregressive and moving-average)参数模型来描述局部线性化后的AFM系统模型,并通过在线动态模型辨识得到线性化模型的参数;基于该模型,采用基于GPC(generalized predictive control)的优化方法,在线求解类PI(proportional integral)控制器的参数,进而得到一种具有控制参数自动调整功能的AFM成像方法.为了验证本文方法的有效性,进行了仿真与实验测试.结果表明,在AFM扫描速度不同或PI参数选择不恰当的情况下,该方法能够自动地调整控制器参数,从而减小控制误差,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.
【作者单位】： 南开大学机器人与信息自动化研究所;天津市智能机器人技术重点实验室;
【基金】：国家自然科学基金项目(61127006,61203333) 天津市自然科学基金项目(13JCQNJC03200)资助~~
【分类号】：TH742
【正文快照】： 1引言(Introduction)由于医学、生物、化学等对高性能纳米测量技术的要求不断提高,现有的AFM逐渐难以满足科研工作者的需求.一方面,不同于传统光学显微镜的一次成像,AFM在成像时需要对样品进行逐点扫描,因此其成像速度非常慢[1].一些化学与生物任务需要观测活性样品的快速变化

【参考文献】

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【共引文献】

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本文编号：1464896