1、長行程和高精度是當前驅(qū)動進給系統(tǒng)面臨的需求和挑戰(zhàn)。以傳統(tǒng)電機作為宏執(zhí)行器，雖然能提供較大的行程，但是響應速度慢和精度低的缺陷，使其難以在精密定位系統(tǒng)中發(fā)揮作用。而基于智能材料的微執(zhí)行器響應速度快、定位精度高，但是行程有限。因此需要合理地設計宏執(zhí)行器和微執(zhí)行器的控制方案，結(jié)合宏執(zhí)行器和微執(zhí)行器的優(yōu)點，使得整個雙級執(zhí)行器實現(xiàn)長行程高精度的定位。
　　主要研究工作和成果如下:
　　(1)考慮一類含有非匹配不確定性的非線性系統(tǒng)，Bo

2、uc-Wen模型用于描述非線性系統(tǒng)中的遲滯非線性，采用徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(RBFNN)，對非平滑、多映射的遲滯非線性進行在線逼近，將時變的遲滯轉(zhuǎn)化為權(quán)值矩陣的學習，通過李雅普諾夫穩(wěn)定性理論得到權(quán)值矩陣的更新律。設計的多層滑模自適應控制器，能夠有效地解決系統(tǒng)中含有非匹配不確定性的問題，并可將系統(tǒng)跟蹤誤差收斂到預設的邊界層內(nèi)。
　　(2)針對一類含有backlash-like遲滯特性的狀態(tài)受限非線性系統(tǒng)，基于障礙型李雅普諾夫函數(shù)(BLF)

3、和徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(RBFNN)設計了一種輸出反饋控制器。首先，在系統(tǒng)狀態(tài)不可測的情況下，通過BLF解決系統(tǒng)狀態(tài)受限問題。其次引入RBF神經(jīng)網(wǎng)絡近似逼近backlash-like遲滯中的類擾動項，在類擾動項界未知的情況下，削弱遲滯效應對系統(tǒng)的影響。最后通過李雅普諾夫穩(wěn)定性定理設計控制器，證明了閉環(huán)系統(tǒng)的穩(wěn)定性，仿真結(jié)果表明了該控制方案的可行性。
　　(3)針對質(zhì)量-彈簧-阻尼結(jié)構(gòu)描述的雙級執(zhí)行器，采用解耦控制方式，宏執(zhí)行器跟蹤參考信