王福全，郑 鑫，2，周智勇，段黎明，2*

（1. 重庆大学 重庆大学ICT 研究中心，重庆 400044；2. 重庆大学 机械工程学院，重庆 400044）

1 引 言

在精密加工检测系统中，精密气浮转台是必不可少的复杂机械设备，其性能直接影响加工检测质量［1-2］。如在微纳计算机断层扫描（Computed Tomography，CT）系统中，精密气浮转台是实现被检测对象空间精确定位的关键部件，其运动精度直接影响CT 图像成像质量［3］。

精密气浮转台低速运动易受到很多因素影响。如非线性摩擦使转台出现低速爬行现象，转子偏心引起不平衡力使转子振动，位置传感器测量误差使转子位置反馈不准确等。因此，精密气浮转台低速精确控制是一个难题。

目前，美国AEROTECH 公司的精密气浮转台技术处于领先水平。国内对精密气浮转台的研究主要集中在科研机构。但此类产品的具体控制技术未见报道。

国内外研究的转台主要是大中型精密转台。这类转台的控制技术研究主要有基于模糊神经网络控制［4］，基于滑模控制［5-6］以及基于扰动补偿的控制［7］等。

在基于模糊神经网络控制方面，Zhou 等［8］提出一种基于模糊神经网络的矢量控制方案。结果表明，对于转台运行时的复杂工况，该方法具有良好的转矩跟踪性能。但模糊神经网络控制方法需要大量数据训练模型才能获得较好的控制效果，这需要大量的数据采集工作。

基于滑模控制方面，Wu 等［9］提出一种自适应鲁棒滑模控制方法。实验结果表明，该方法能够改善转台伺服系统的跟踪性能。吴少博等［10］提出快速非奇异终端滑模和扩张高增益观测器复合控制。……