摘要

原子力显微镜(AFM)是进行纳米测量和操作的一种重要工具.针对原子力显微镜系统,论文提出了一种基于学习控制的先进扫描模式.具体而言,首先构造了一种适用于AFM的学习控制系统,它由对于扫描管动态特性的最优逆补偿环节和对于样品表面特性的学习算法两部分组成.然后,针对测量过程中扫描线之间的偏移,通过将常见的比例-积分控制算法与这种学习控制相结合,实现了一种基于学习算法的先进扫描模式.论文将这种模式应用于周期性样品来测试其性能,仿真和实验结果表明它可以显著提高测量的速度和精度,同时将样品与探针针尖的距离控制在一个合理的范围之内,以避免损坏样品或探针.这种先进扫描模式可以应用于对快速生物过程的实时监测,...