目前,数控机床的优劣主要取决于精度和速度。未来自动化设备发展的方向越来越趋向于高速,高精度。永磁直线同步电机（PMLSM）以其重复定位精度高,可靠性高等特点,被广泛的应用于精密器件加工等方面。由于PMLSM消除了机械传动并直接与负载相连,因此,对外部扰动较为敏感。直驱H型平台主要由三台PMLSM组成,其中包括X方向的一台永磁直线同步电机以及Y方向的两台平行安装的永磁直线同步电机。而在H型平台系统中,无论是单轴上的时变参数、外界扰动或者是双轴上的耦合非线性等不确定性扰动,都会影响系统的性能,降低跟踪精度。本文主要目的是通过设计单轴上的学习型模型预测控制器（L-MPC）和双轴上的迭代学习控制器（ILC）,减小H型平台Y1和Y2轴间的同步误差。首先,概述了H型平台的国内外发展现状,并论述了PMLSM和直驱H型平台同步控制的主要控制方法以及影响平台定位精度的因素,推导并建立了PMLSM和H型平台的数学模型。其次,针对于直线电机单轴上的位置误差,将模型预测控制（MPC）应用于单轴的位置环,通过预测模型,以性能指标的最优进行滚动优化,然后进行反馈校正三个方面来减小位置误差。提出L-MPC控制,以适用于重复运动的ILC更新MPC的输入,进一步改善对于参考信号的跟踪性能。在Matlab/Simulink平台中分别搭建了MPC和L-MPC的仿真模型。仿真结果表明,L-MPC能在MPC的基础上有效地减小单轴的位置误差。最后,为了减小双轴间的同步误差,在单轴控制器的基础上,在双轴间设计使用适用于重复运动的ILC,减小Y轴上双直线电机因外界因素造成的同步误差。同时为了进一步提高控制精度和计算速度,减少迭代学习的次数,引入分数阶控制,形成分数阶迭代学习控制（F-ILC）,分数阶是在整数阶的基础上发展而来,具有更好的调节效果。提出变增益分数阶迭代学习控制（VGF-ILC）应用于双轴系统中,通过改变学习增益提高系统的收敛速度。在Matlab/Simulink中分别搭建了ILC、F-ILC和VGF-ILC的仿真模型。仿真结果表明,F-ILC和VGF-ILC大大提高了系统双轴间的控制精度和收敛速度。