前馈控制能够对参考轨迹引起的伺服跟踪误差进行有效的补偿,因而获得较高的轨迹跟踪性能,并且前馈控制具有响应速度快、定位精度高等特点,因此被广泛运用于高精度数控机床、晶圆加工和精密仪器等精密运动工作场所。值得关注的是,在设计控制器时常常存在着许多不确定性的影响因素,例如系统执行器输入输出约束、系统跟踪轨迹变化等。因此,综合考虑了实际应用中存在各种各样的控制问题,为了提高轨迹的跟踪性能,对精密运动控制系统的前馈控制算法展开了研究和设计。本文首先分析了运动控制系统的常用控制策略,并在反馈加前馈的二自由度控制策略中,反馈控制器采用PID控制器以维持系统的闭环稳定性,而前馈控制器分别采用了迭代学习控制与基于模型的前馈控制算法进行设计,同时对这两种前馈控制算法性能进行了理论分析与推导以及对比分析。为了解决迭代学习控制算法对变轨迹的鲁棒性和基于模型的前馈算法跟踪性能的问题,提出了一种迭代前馈调参的控制算法。该算法先采用基函数对输入整形滤波器与前馈控制器实现了参数化,再通过数据驱动的迭代寻优方式得到最优参数,从而实现轨迹跟踪任务。同时,根据仿真结果分析可知迭代前馈调参算法既可以实现变轨迹跟踪的鲁棒性又可以达到较高的轨迹跟踪性能。其次,针对运动控制系统在执行器约束下现有无约束的前馈算法存在的问题进行了分析,为解决该问题提出了一种基于数据驱动的最优迭代前馈调参算法。在迭代前馈调参控制框架下,结合最优迭代学习控制的特点,通过直接约束法与间接约束法对系统控制信号与控制信号的变化量进行了加权约束,从而实现运动控制系统在执行器约束下的轨迹跟踪,并对直接约束法与间接约束法进行了比较,同时对所提出算法轨迹跟踪性能进行了理论和仿真分析。最后,设计了合理的实验控制方案,并建立了以无刷直流电机为运动控制系统的实验平台,对文中所提算法进行了实验验证,并通过实验结果证明了所提出算法的有效性和正确性。