制造业是社会经济的主体,在中国制造2025的背景下,制造业对加工工艺和加工精度提出了更高的要求。微机电系统具有微型化、智能化、低能耗、多用途、高集成度和适于大批量制造等优点,近年来,在工业精密定位、医疗器械、智能穿戴、航空航天以及国防武器装备等方面广泛运用。微驱动器是微机电系统中的执行机构,作为系统的核心器件直接关系到设备的稳定性、可靠性和精度。目前研究的微驱动器存在响应时间长、体积过大、集成化程度低等问题。本文针对一种新型平面结构的微直线电机展开研究,提出一种采用多个隧道磁阻（Tunnel Magneto Resistance,TMR）传感器检测新型微直线电机位置策略,实现新型微直线电机和检测系统集成化设计,减小整个系统的占用体积,扩展新型微直线电机在狭小空间场合的应用。本文围绕多个TMR传感器组合检测新型微直线电机动子位置和提高检测精度展开研究。首先,本文针对新型平面结构的微直线电机数学模型和工作原理进行研究,从新型微直线电机结构出发,将其等效为传统旋转电机,根据传统旋转电机模型进而推导出本文微直线电机数学模型。详细推导新型微直线电机动子纵向磁场表达式,并通过有限元对动子纵向磁场进行仿真,与推导表达式相互验证。然后,根据新型微直线电机动子在纵向磁场分布及强度大小,提出采用多个TMR传感器检测新型微直线电机动子位置策略。推导TMR传感器输出电压和新型微直线电机动子纵向磁场强度函数关系,对TMR传感器的安装个数及安装位置进行详细推导,确定安装间距和安装个数。接下来,为提高TMR传感器位置检测精度,本文采用检测精度很高的激光干涉仪进行新型微直线电机动子位置实际测量,将多个TMR传感器的输出电压和激光干涉仪输出的动子位置信息通过神经网络进行数据拟合,得到TMR传感器输出电压和动子位置的对应关系。通过TMR传感器输出电压即可估算出新型微直线电机动子位置,并将其作为新型微直线电机位置闭环控制系统的输入。为提高微直线电机位置估算精度,本文采用基于粒子群神经网络对拟合算法进行优化,拟合估算结果得到较大改善。最后,搭建基于TMR传感器和激光干涉仪的新型微直线电机检测平台。采集TMR传感器输出和动子位置信息,对比神经网络和粒子群神经网络对动子位置的拟合估算结果,验证改善后动子估算算法的优越性。将粒子群神经网络算法拟合的数学模型用于新型微电机位置闭环控制,搭建基于多个TMR传感器的新型微直线电机测试平台,新型微直线电机的定位控制精度小于10μm,实验结果验证了本文提出的基于多个TMR传感器检测动子位置策略的可行性和准确性。