随着半导体行业的飞速发展,集成电路复杂度越来越高,芯片尺寸越来越小,导致芯片的加工、封装难度越来越大,半导体设备作为重要的支撑,其性能要求越来越高。高速高精度运动平台作为大多数半导体设备的核心部件,其性能的好坏直接影响着整个设备的性能,这给高速高精度运动平台结构以及伺服控制策略的设计带来极大的挑战。本文针对高速高精度运动平台,在控制系统方案设计、控制算法以及参数整定等方面进行了理论分析与实际应用研究。本文的主要研究内容与成果如下:1)研究分析了伺服系统常见的控制算法,包括PID控制算法、前馈控制算法和神经网络PID控制算法,并对各个控制算法的原理进行分析,最终以“三闭环PID+前馈”的复合控制结构作为高速高精运动平台的控制器,这种控制结构能同时兼顾系统的动态性能和静态性能。2)针对PID控制器的参数手动整定不方便的问题,对神经网络算法和模糊系统进行了研究分析。通过对神经网络中的反向传播算法进行重点分析,结合了LM算法以及模糊逻辑,提出了一种基于神经网络和模糊系统的PID控制器参数整定方法,并给出了该方法的具体实现流程。实验表明,利用该方法能够获取优化合适的PID参数,且该方法避免了人工整定,适用于大批量平台与设备的自动整定,节省了大量人力成本和时间成本,具有一定的工程意义。3)对“三闭环PID+前馈”的复合控制结构进行改进,引进了迭代学习控制。针对实际工程应用中迭代学习控制迭代次数多,后期收敛速度较慢的问题,提出了一种双迭代学习控制策略,并将其应用于“三闭环PID+前馈”的复合控制结构上。先设计了两个A型开环结构迭代学习控制器,一个是基于参考输入信号的迭代学习控制器1,另一个是基于控制量的迭代学习控制器2,然后对其收敛性进行分析,接着设计了零相位滤波器,并进行了实验验证。4)基于参考输入信号的迭代学习控制器1进行迭代学习得到最佳参考输入信号,然后基于控制量的迭代学习控制器2进行迭代学习得到最佳控制补偿量。实验结果表明双迭代学习控制器能够在较少的迭代次数中有效地提高了X-Y运动平台的跟随性能,其X轴的跟踪误差的均方根值降低了86%,Y轴的跟踪误差的均方根值降低了92%,且控制结构简单,适用于实际工程应用。本文的研究成果已经应用于本课题组设计的高速高精度运动平台上,取得了良好的控制效果。本文提出的PID参数整定方法不仅适用于该实验平台,同时适用在其他伺服系统上,本文提出的双迭代学习控制策略同样也适用在高端数控加工等方面,具有广泛应用的前景。