近年来,随着国内外学者对微机光电系统的不断研究,微机光电技术被广泛应用在各个领域。而MEMS电磁驱动式微镜作为其中最具潜力的一项应用产品,以其响应速度快、响应频率高、集成度高等特点被广泛应用于航天工业、激光通信、汽车行业等多个领域。其工作原理是通过给电磁线圈施加驱动电流,使其产生电磁场,反射镜面与其发生作用产生洛伦兹力从而发生偏转。通过控制驱动信号的幅度和频率,即可控制电磁驱动式微镜在二维方向上的扫描。与其他类型的微镜相比,电磁驱动式微镜具有扫描精度高,易驱动的优点。因此其在便携式激光扫描仪、微型显示器等应用场景中有着更大的潜力。因此本文基于此对电磁驱动式微镜进行的研究是具有很大潜在价值的。电磁驱动式微镜是一种结构复杂的精密微型设备,因此在使用过程中外界扰动会对其产生较大的影响,使用环境不当或操作不规范都有可能使其内部结构受损或遭到破坏。因此需要对电磁驱动式微镜进行故障诊断,以确保其在工作在正常状态。但由于其本身的结构,电磁驱动式微镜具有非线性和欠阻尼的特性。因此,想要对其进行故障诊断就必须解决如何观测其状态变量的问题。本文基于FPGA提出了一种非光滑卡尔曼滤波器的设计,并基于构建决策树实现了微镜的故障分类问题,能够准确判断电磁驱动式微镜的故障类型。主要完成的研究内容如下:（1）通过前期的研究工作,电磁驱动式微镜系统符合迟滞Hammerstein系统的描述。基于此,使用Duhem模型对系统的迟滞非线性环节进行描述。通过辨识得到了电磁驱动式微镜的系统参数矩阵,并通过实验证明了模型能准确跟踪系统的真实输出。（2）针对Hammerstein系统存在中间变量不可直接观测的问题,构造了非光滑卡尔曼滤波器。并基于FPGA重新设计了滤波器的运算流程,在保证估计精确度的前提下显著改善了算法的时间复杂度。不仅通过实验验证了设计的非光滑卡尔曼滤波器对状态估计的准确性,并与传统卡尔曼滤波器进行对比,验证了其拥有更好的实时性。（3）基于设计的非光滑卡尔曼滤波器,设计了电磁驱动式微镜系统故障诊断模型。即对滤波估计输出和系统真实输出之间的残差信号进行时域和频域的特征提取,采用决策树的方法构建电磁驱动式微镜的故障分类模型。通过实验证明,建立的模型能准确的对电磁驱动式微镜进行故障诊断。