本课题以无铁心永磁直线同步电机(Ironless Permanent Magnet Linear Synchronous Motor,ILPMLSM)驱动的慢刀伺服系统(Slow Tool Servo,STS)为研究对象,以重复控制策略为理论基础,并结合线性矩阵不等式(Linear Matrix Inequality,LMI)、线性分式变换以及高阶重复控制等理论,针对高精度加工场合下慢刀伺服系统中存在的参数摄动等不确定性影响系统性能的问题,进行慢刀伺服系统的位移跟踪控制研究,以满足慢刀伺服系统对于鲁棒性和跟踪性能的双重要求。主要研究内容包括如下几个部分:首先,对慢刀伺服系统的基本结构和运行原理进行学习与分析,给出了慢刀伺服系统的数学模型。其次,直线电机伺服系统在超精密加工机床慢刀伺服应用中,要求系统既要对周期性输入指令具有较好的跟踪能力,又要对于系统参数变化等不确定性具有一定的抑制能力。针对这一问题,采用一种基于线性矩阵不等式(LMI)的鲁棒重复控制策略。本文采用的鲁棒重复控制策略是由Lyapunov-Krasovskii理论推导出的一种基于LMI的静态反馈控制律,可以保证系统的鲁棒性能以及跟踪能力。利用MATLAB/Simulink对慢刀伺服系统进行建模仿真,且在不同工况下与重复控制进行对比,仿真结果验证了所采用控制策略的可行性和有效性。最后,慢刀伺服系统的输入指令一般为周期性的,系统在跟踪周期性输入指令时存在因系统参数摄动等干扰因素导致鲁棒性能和跟踪性能不佳的问题。为了提高系统的鲁棒性以及跟踪性能,引入了高阶重复控制策略。这种高阶重复控制策略采用了一种系统的、基于半定规划的高阶重复控制器计算方法,能够在鲁棒性与稳定性两个性能之间产生一个最佳的权衡,进而提高系统的鲁棒性能和跟踪性能。仿真结果表明,该策略可以有效跟踪慢刀伺服系统的周期性输入信号和抑制参数摄动的干扰。