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近年来,随着超精密加工、检测与微装配等技术的快速兴起和发展,微振动对精密加工和检测设备精度的影响变得极其突出。以往传统的被动隔振技术针对低频振动的隔离效果较差,且无法满足各种复杂振动激励下的隔振需求。主动隔振由于能有效隔离各个频段的振动,弥补被动隔振对于低频振动隔离效果不佳等优点,而被广泛应用于超精密加工和检测设备的隔振中,成为振动控制领域的研究热点。其中压电材料作为一种快速发展的新型智能材料,其由于具有较宽的工作频带、灵敏度高、响应速度快以及承载能力强等优点被广泛应用于主动隔振中。本文针对主动隔振中存在的主要技术问题进行研究,主要工作内容包括:1)对自适应主动隔振系统工作原理和控制算法进行了介绍,介绍了自适应滤波的原理,在自适应滤波原理的基础上介绍了用于自适应主动隔振控制器的自适应最小均方(Least Mean Square,LMS)算法及在其基础上改进得来的滤波参考信号最小均方算法(Filtered-X Least Mean Square,FXLMS)算法,并分析了FXLMS算法的优缺点,为后续的研究奠定了理论基础。2)分析了次级通道对于自适应主动隔振控制算法的影响,对目前常用的次级通道辨识方法进行了介绍,并分析了各种辨识算法的优缺点。在此基础上提出了一种基于分数信号处理的双步长两阶段变步长策略的次级通道在线辨识算法,在尽量不增加算法复杂度的原则下,与现有算法相比,该算法的次级通道辨识收敛速度更快、系统收敛后的波动更小、次级通道的辨识精度和系统的稳定性均有了明显的提升。3)分析了压电作动器的率相关动态迟滞非线性特性对于主动隔振系统的影响。针对作动器的率相关动态迟滞非线性特性,采用了改进的Backlash-Like分段辨识模型描述压电作动器的静态迟滞非线性特性,并结合ARX(Auto Regressive eXogenous)模型,建立能精确描述压电微作动器动态迟滞特性的率相关动态迟滞模型。同时,针对传统的粒子群算法(Particle Swarm Optimization,PSO)进行模型参数辨识时易陷入局部最优解的问题,提出一种具有交叉变异策略的改进型粒子群算法进行模型的参数辨识。其次,建立压电作动器的逆模型,采用逆模型前馈线性化控制对压电作动器的迟滞非线性特性进行补偿。搭建了压电作动器的实验平台,验证了动态迟滞模型能较好的描述压电作动器迟滞非线性特性,以及逆模型前馈补偿对于压电作动器线性化控制的控制效果。4)在Matlab/Simulink工具中使用Level-2 M文件型S函数编写FXLMS算法模块和压电作动器迟滞非线性模型以及其逆模型,并基于FXLMS算法自适应控制模块和压电作动器模型以及其逆模型模块搭建了基于压电陶瓷作动器前馈逆补偿的自适应主动隔振仿真系统,并分别以单频、混频和扫频信号作为振动激励信号进行基于作动器迟滞非线性补偿和未补偿情况下的微位移主动隔振仿真研究,分析压电作动器的迟滞非线性特性对于主动隔振系统隔振效果的影响。