原文服务方: 控制理论与应用       
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.
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文献信息
篇名 原子力显微镜系统广义预测控制与成像
来源期刊 控制理论与应用 学科
关键词 原子力显微镜 成像方法 广义预测控制 自整定
年,卷(期) 2015,(8) 所属期刊栏目 论文与报告
研究方向 页码范围 1058-1063
页数 6页 分类号 TP273
字数 语种 中文
DOI 10.7641/CTA.2015.40674
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 张雪波 南开大学机器人与信息自动化研究所 19 139 7.0 11.0
2 方勇纯 6 38 4.0 6.0
3 董晓坤 南开大学机器人与信息自动化研究所 4 23 3.0 4.0
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研究主题发展历程
节点文献
原子力显微镜
成像方法
广义预测控制
自整定
研究起点
研究来源
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引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
控制理论与应用
月刊
1000-8152
44-1240/TP
大16开
1984-01-01
chi
出版文献量(篇)
4979
总下载数(次)
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总被引数(次)
72515
论文1v1指导