基于MGPI模型的SMA柔性驱动自适应NN控制

作     者：冯颖 梁明威 FENG Ying;LIANG Ming-wei

作者机构：华南理工大学自动化科学与工程学院广东广州510640 

基　　金：国家自然科学基金项目(62073146) 广东省自然科学基金项目(2018A030313331,2021A1515011851) 广州市科技计划基础与应用基础研究项目(202102080435)资助 

出 版 物：《控制理论与应用》 (Control Theory & Applications)

年 卷 期：2022年第39卷第4期

页      码：721-729页

摘      要：形状记忆合金(SMA)作为一类仿人肌肉驱动的智能柔性驱动材料,在机器人及高端制造等领域逐步得到应用,但由于SMA的热力学效应,造成输入输出之间存在强饱和回滞非线性,从而影响了驱动性能.此外在引入负载后,SMA柔性驱动部件输出性能表现出更为复杂的驱动特性.因此,如何有效抑制带载条件下SMA柔性驱动部件强饱和非线性影响,成为提升驱动性能的关键.针对此问题,本文重点研究带载条件下SMA柔性驱动部件的建模及驱动控制算法.针对SMA驱动部件中的强饱和非线性特性,本文提出一类修正(MGPI)回滞模型来进行表征.通过设定线性输入形状函数,不仅有效解析表征SMA驱动部件中的饱和回滞非线性,并且便于控制器设计.基于MGPI模型,考虑柔性驱动部件的动态特性,本文提出了带载条件下的SMA柔性驱动部件的自适应神经网络控制算法,实现考虑内部非线性和外部干扰条件下的驱动精度有效提升,并保证全局稳定性.

主 题 词：形状记忆合金 回滞 自适应神经网络控制 

学科分类：08[工学] 0802[工学-机械学] 0835[0835] 080201[080201] 

核心收录：

D　O　I：10.7641/CTA.2021.10161

馆 藏 号：203111720...