当前电子制造装备的极限工作条件对系统动态响应和稳态精度同时提出极高要求，因此如何有效抑制各类扰动和不确定性对伺服性能的影响，消除系统动态对位置的依赖性，实现不同封装下的快速精准定位，是芯片封装装备高加速度高精度运动控制面临的难点和关键。为此基于音圈电机XY定位平台，本文尝试将时频分析技术引入迭代学习控制(Iteative Learning Control-ILC)算法，对加速非一致轨迹跟踪进行深入的实验研究。　　本文针对高加速度带来的各类扰动对系统控制品质的影响，采用时频变带宽滤波器取代传统迭代学习控制器固定带宽的滤波器，与反馈控制器一同构成复合抗干扰回路，实现复杂干扰的抵消和抑制以提高系统动态响应;继而为高效率实现不同任务的芯片封装作业，引入小波滤波的方法，给消除系统动态对起始位置的依赖性提供了一种新思路;在此基础上，提出分段迭代学习的策略，根据已知轨迹下的迭代学习结果，通过分段记忆重新组合，快速实现非一致轨迹下的迭代学习。可望为下一代高加速度芯片封装装备的高精度运动控制研究提供理论和技术支撑。通过本课题的进行，可使控制系统对不确定性具有处理能力、自主能力和自学习能力，预期实现高精度、高效率的封装作业。相关的理论与方法，对深化迭代学习控制基础理论研究，提高微电子装备制造业的自动化水平具有重要意义。