摘要：基于介电型电活性聚合物(DEAP)变形时的电容变化原理,设计并实现一种传感单元,其内框可在平面内移动,用于检测平面位移。建立该传感单元的几何模型,得出其电容变化和内框位移的关系。采用差动测量法测量敏感单元电容变化,建立了面对面敏感单元的电容差值和内框平移量的关系。利用该传感单元设计了一个二自由度角度传感器用来测量关节转角,同样采用差动测量法建立了电容差值和转角的关系。实验测得其沿X轴和Y轴平移灵敏度为-57.2 pF/mm和-58.0 pF/mm,绕X轴和Y轴旋转灵敏度为-139.4 pF/(°)和141.6 pF/(°)。测试结果与分析结果较为吻合,验证了DEAP应用于位移传感器和角度传感器的可行性。

摘要：研究了介电型电活性聚合物(DEAP)驱动器的机电能量转换机理、能量损耗和驱动效率。建立了驱动器机电能量转换模型,并通过试验测算了驱动器等效电路的模型参数,分析了电极材料等因素对DEAP相对介电常数的影响。深入研究了驱动器漏电流损耗,试验验证了漏电流对驱动器性能的影响。最后,设计了驱动器驱动试验台,完成了不同行程的准静态驱动试验,数值计算了驱动器的驱动效率。结果表明:由于等效电路电容未参与能量转换,驱动器机电转换效率分别为17.6%和25.6%。低电压、小行程驱动时,试验误差与理论分析误差不超过15%;而高电压、大行程驱动时,DEAP膜的漏电流等非线性因素使其驱动效率变化明显。该结果可为DEAP圆柱形驱动器的优化设计及合理使用提供指导。

摘要：介电型电活性聚合物(Dielectric electroactive polymer,DEAP)具有大应变、高效率、高能量密度等优点,在仿生机器人领域具有广泛的应用前景。基于生物关节驱动原理及圆柱形驱动器特点设计了单自由度转动关节。根据弹性大变形理论建立驱动器DEAP膜的机电耦合模型,通过微分方程组的迭代求解可获得关节输入电压与输出角度之间的非线性关系,但计算工作量大。将小脑模型关节控制器CMAC(Cerebellar model articulation controller)神经网络与PD控制器相结合实现输出角度与输入电压之间的非线性映射,避免了复杂计算过程。阶跃和正弦参考信号的跟踪控制试验验证了CMAC神经网络控制的可行性。

摘要：介电型电活性聚合物圆柱形驱动器结构简单,能输出较大的位移和力,对其结构参数进行分析是优化设计及合理使用驱动器的基础。通过建立圆柱形驱动器的几何模型分析了驱动器轴向伸长及径厚比对各层膜厚度变化的影响;基于圆柱形驱动器失效模式分析,揭示了结构参数(驱动器膜的预拉伸、卷绕层数、弹簧参数等)对驱动器输出性能的影响。结果表明,驱动器伸长时,小径厚比及较多驱动器膜卷绕层数会使各层膜厚度变化差异显著;基于圆柱形驱动器结构特点,驱动器膜的电击穿、弹簧驱动'失力'及其最大压缩极限变形等失效模式是影响其许用工作范围的主要因素;增加驱动器膜的预拉伸且使其周向延伸率略大于轴向,可获得较佳的综合输出性能;由于层间压力的影响,单独、过多地增加层数对输出性能的提高效果不明显;减小弹簧刚度与长度均能提高驱动器轴向伸长率,但其轴向输出位移量却产生不同变化,同时要注意避免驱动器计算力差超过弹簧预压缩力的情况。

摘要：为了得到最佳DEAP(介电型电活性聚合物)变形量,用正交试验法综合分析了电场强度、预拉伸率、柔性电极厚度、预拉伸后放置时间、柔性电极填充粒子五个因素对DEAP应变响应产生的影响,同时对各因素的显著性进行了数量对比分析.研究结果推导出各因素对DEAP变形量的影响大小,顺序依次为电场强度、柔性电极填充粒子、预拉伸后放置时间、预拉伸率、柔性电极厚度,确定了最佳制备参数,并指出在最佳制备参数的条件下制得的DEAP变形量为221.3%.

摘要：介电型电活性聚合物(DEAP)由于其大应变,高效率及高能量密度等优点,在仿生机器人领域具有广泛的应用前景。该文设计制作了一种可实现弯曲变形的DEAP驱动器,根据弹性大变形理论建立驱动器的机电耦合模型,通过微分方程组的迭代求解获得激励电压与输出角度、侧向输出力之间的关系。试验结果表明,在5kV电压下,该驱动器可产生最大75°的弯曲角度,最大侧向输出力达到0.7N。试验结果与理论结果较吻合,验证了驱动器设计与分析的有效性。以该驱动器为驱动单元,构建了一种仿生爬行机器人,初步试验表明了该类型驱动应用于仿生机器人的可行性,可为仿生机器人摆动驱动提供一种新的实现方法。

摘要：基于介电型电活性聚合物(EAP)的优点,设计、实现了该材料驱动的转动关节。根据介电型EAP的变形原理设计、制作了圆柱形驱动器,其输出最大位移约为11mm,伸长应变达到33.8%,并对输出力-位移特性进行测试。基于该型驱动器实现了转动关节,转角约为±13°,堵转力矩为19.6mN.m,将转动关节应用于爬行机器人,并对试验结果进行分析。