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在原子力顯微鏡(atomic force microscope,AFM)掃描樣品時,控制參數(shù)調(diào)節(jié)困難,依賴于操作經(jīng)驗.本文基于在線動態(tài)模型辨識,提出了一種AFM系統(tǒng)廣義預(yù)測自校正控制與成像方法.首先,利用CARIMA(controlled autoregressive and moving-average)參數(shù)模型來描述局部線性化后的AFM系統(tǒng)模型,并通過在線動態(tài)模型辨識得到線性化模型的參數(shù);基于該模型,采用基于GPC(generalized predictive control)的優(yōu)化方法,在線求解類PI(proportional integral)控制器的參數(shù),進而得到一種具有控制參數(shù)自動調(diào)整功能的AFM成像方法.為了驗證本文方法的有效性,進行了仿真與實驗測試.結(jié)果表明,在AFM掃描速度不同或PI參數(shù)選擇不恰當?shù)那闆r下,該方法能夠自動地調(diào)整控制器參數(shù),從而減小控制誤差,提高成像精度.