论文部分内容阅读
随着社会自动化程度的提高,越来越多的任务要求机器人能够在有限空间内进行精密操作。而传统机械手的驱动单元与执行单元各自独立,体积较大,动作缺乏柔性,难以胜任日益复杂的操作需求。本课题组使用形状记忆合金(Shape Memory Alloy, SMA)制成内嵌式形状记忆合金驱动器(Embedded SMA Actuator, ESMAA),克服了这些缺点,有望作为机械手指应用于机器人系统。但SMA在运行过程中依赖金属的内部相变,存在迟滞和其他非线性特征,难以建立精确模型,使精密控制困难。同时,用于ESMAA的位置和力传感器需考虑其柔性、体积、集成难度等各方面的因素,以避免对ESMAA运行造成负面影响。面对这些挑战,本文在国家自然基金的支持下,开展了一系列研究工作,取得初步成果如下:通过比较,选择了合适的应变片作为曲率传感器,并进行规范的工艺集成。采用聚偏二氯乙烯(PVDF)压电薄膜制作了触滑觉传感器。讨论了集成传感器对ESMAA运行的影响。分析了ESMAA运行的特点,构建了基于PI与变结构控制策略的ESMAA的控制模型。分析了PVDF触滑觉传感器信号识别的方法,并对ESMAA机械手抓取物体的操作流程进行了基本规划。构建了ESMAA的检测与驱动电路。该电路器件少,构成简单,运行可靠。编制了可进行并行控制三台ESMAA的DSP程序。对ESMAA开展了位置闭环实验研究,测试了不同控制策略以及不同控制参数对实验结果的影响。实验表明,变结构控制策略下ESMAA的响应速度可达到PI控制的2倍左右,其中,饱和控制响应快速,无明显振荡,控制效果好。对PVDF的力测试实验证明了触滑觉传感的可行性。