1.一种基于在线数据的压电微驱动器无模型预测控制方法，其特征在于，包括：步骤1，给定压电微驱动器控制系统期望的参考轨迹；

步骤2，利用带控制项的动态模态分解方法来求解压电微驱动器的线性逼近动力学系统，得到压电微驱动器对应的线性逼近模型，以及，线性逼近动力学系统的系统矩阵A、控制输入矩阵B、当前状态x(k)以及权重矩阵Q,W；

步骤3，根据线性逼近模型设计基于在线数据的无模型预测控制器，并将参考轨迹、系统矩阵A、控制输入矩阵B、当前状态x(k)以及权重矩阵Q,W代入无模型预测控制器得到最优控制序列；

步骤4，将最优控制序列的首个控制量作为下一步的最优控制输入控制压电微驱动器控制系统。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于,所述步骤2具体包括：步骤2.1，定义采样数据的数据结构；

步骤2.2，输入初始控制信号I(t)对压电微驱动器进行初始采样；

步骤2.3，当初始采样结束后，将采样到的数据形成解压电微驱动器的线性逼近动力学系统；

步骤2.4，利用带控制项的动态模态分解方法来求解压电微驱动器的线性逼近动力学系统，得到压电微驱动器对应的线性逼近模型。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于,所述步骤2.1具体包括：定义采样数据对应的多个队列以及每个队列的数据更新规则。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于,所述步骤2.2具体包括：定义采样间隔，跟根据预设的采样数量计算采样周期；

输入初始控制信号I(t)开始，在采样周期内采样压电微驱动器的系统状态变量和外部控制输入在不同时刻下的值。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于,所述步骤3具体包括：步骤3.1，根据线性逼近模型设计基于在线数据的无模型预测控制器，并将其转化为带约束的二次规划问题；

步骤3.2，根据参考轨迹、系统矩阵A、控制输入矩阵B、当前状态x(k)以及权重矩阵Q,W计算二次规划问题的各项参数；

步骤3.3，代入全部参数后通过内点法求解二次规划问题，得到最优控制序列。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于,所述二次规划问题的表达式为T其中，二次规划问题的参数H,f定义如下所示：T T

H＝2(θQθ+W),f＝2EQθ

E＝Ψx(k)‑Rk, 其中A,B为线性逼近动力学系统的系统矩阵和控制输入矩阵，p为模型预测控制的控制时域长度，x(k)为当前k时刻的系统状态，Rk为参考轨迹序列。