李晓光张 弼张道辉赵新刚韩建达

(1.中国科学院沈阳自动化研究所机器人学国家重点实验室,辽宁沈阳 110016;2.中国科学院机器人与智能制造创新研究院,辽宁沈阳 110016;3.中国科学院大学,北京 100049;4.湖州师范学院求真学院,浙江湖州 313000;5.南开大学人工智能学院,天津 300350)

1 引言

形状记忆合金(shape memory alloy,SMA)是智能材料中的一种,具有功率/重量比大,驱动电路简单,驱动电压低,集驱动-传动于一身等优点,已经广泛应用在汽车、医疗、仿生、航空、机器人等领域[1-2].SMA的主要特性是形状记忆特性.所谓形状记忆特性是指SMA高温加热到某一阈值后能够恢复初始形状和尺寸.SMA由两种不同的固体相组成,即低温状态的马氏体相和高温状态的奥氏体相.SMA的形状记忆正是由于马氏体和奥氏体之间的相互转变实现的.然而,两种固态晶体之间的相互转换导致了SMA的非线性、迟滞特性.同时,影响SMA动态特性的因素较多,温度、马氏体体积含量难以测量,使得精确建模无法实现,从而为精确控制带来极大的挑战.

目前,关于SMA的控制主要集中在位置控制.许多学者采用基于SMA驱动器系统迟滞逆模型的前馈-反馈混合控制方法:迟滞逆模型置于前向通道,补偿迟滞对系统的影响;反馈控制消除模型误差,提高系统的跟踪精度[3-4].与建立迟滞逆模型不同,许多学者将SMA的迟滞作为系统未建模动态,采用鲁棒控制方法进行处理,例如滑动模型控制[5]、智能控制[6]、反步自适应控制[7]、反馈线性化控制[8]等.

SMA驱动装置与外……