音圈电机(Voice Coil Motor, VCM)以其形态灵活多样、快速响应、直接驱动和高速运动等多种优良特性,被越来越多地应用于集成电路引线键合定位、精密机床进给定位及光学对焦设备驱动等精密定位领域,对其相关研究已成为微定位领域的热点。　　研究表明,各种定位设备越来越高的速度与精度要求使得音圈电机的应用出现了局限,在高速工况下其自身潜在因素被激发,显现出了明显的非线性特征,影响了定位精度的进一步提高。为分析与解决现有问题,本文通过深入研究,取得如下主要成果:　　1)在了解当前音圈电机生产、研究与应用概况的基础上,经过理论推导与定性分析,确定高速音圈电机特性表现为一种特殊的迟滞非线性特性,指出包含谐振模态在内的音圈电机高阶模型以隐含方式描述了其迟滞特性。首先通过仿真验证了音圈电机高阶模型的输入输出迟滞特性,随后,基于现有电机实验平台,实验验证了音圈电机迟滞特性的存在与表现。　　2)考察了迟滞建模总体情况,指出了广泛应用于描述机械领域迟滞非线性的Bouc-Wen迟滞模型对非可导输入的无效性。基于柔化思想,将其微分项改进为不完全微分,以弱化非可导输入的微分冲击。仿真实验结果表明了其有效性,由此扩大了其适用性,同时指出,此模型可作为高速音圈电机迟滞特性的描述之一。　　3)针对迟滞非线性特性,设计前馈-反馈的2自由度控制系统对高速音圈电机进行控制。为适应当前效率优先的实际应用要求,以三角波(对比正弦类轨迹而言,其点到点之间为直线,路径更短,效率更高)作为输入信号设计控制系统。针对传统的给定值速度和加速度前馈必须对输入信号求一阶和二阶导数而三角波为不可导信号的特点,采用傅立叶级数变换的方法,通过转换信号描述方式逼近三角波各阶导数,实现其前馈控制算法。针对高速音圈电机动态迟滞非线性特点,采用并改进了一种新型的PID型神经网络控制器作为反馈控制器,并采用动态回归神经网络辨识系统,实现反馈控制器的参数更新。仿真实验结果表明,此新型的复合智能控制结构有效提高了高速音圈电机跟踪精度。　　4)基于现有的音圈电机运动控制实验平台,对理论研究的成果进行了实验验证。实验中实现了所提出的傅立叶前馈控制算法。实验结果表明,对比传统前馈控制算法,采用傅立叶前馈控制算法控制下的高速音圈电机超调更小,定位精度更高。