基于IPMC迟滞蠕变特性的自适应逆控制研究

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IPMC(Ion-exchange polymer metal composite,离子交换膜金属复合材料)是一类新型的人工智能材料,它具有质轻、柔韧性好,可切割成任意大小和形状,施加较低的电压可产生较大的位移,更重要的是它的质地与人类的肌肉相似,故又称人工肌肉。因此,对IPMC特性的研究在微机电控制、生物医学等领域具有重大的意义。本文首先介绍了三种常见的迟滞模型:Preisach模型、KP模型、PI模型,分析比较了各自的特点,选择PI模型对IPMC的迟滞特性进行在线辨识。分析了IPMC蠕变产生的原因,介绍了两种常见的蠕变模型,根据其特点选择了适合IPMC的蠕变模型,并利用MATLAB进行仿真。最后,将迟滞模型PI模型与线性蠕变模型相迭加建立IPMC的迟滞蠕变特性的混合模型。其次,利用在线辨识和离散辨识的方法分别辨识了IPMC的迟滞模型和蠕变模型。利用在线的LMS自适应滤波算法辨识PI模型的权值参数;利用加权最小二乘参数估计递推算法辨识线性蠕变模型并得到相应参数。并且验证了PI模型与线性蠕变算子叠加可以较好的逼近IPMC迟滞蠕变特性曲线。然后,应用自适应逆控制的方法对IPMC的迟滞蠕变特性进行逆补偿。建立了两种基于IPMC的自适应逆控制的结构,对于第一种结构,证明逆控制器的存在性和输入输出稳定性,推导出逆控制器的解析解,并用MATLAB的m文件对其控制过程进行了仿真得到了较好的仿真结果;对第一种结构进行改进,得到另外一种自适应逆控制结构,该结构的优点是提高了运算速度,但是以牺牲控制精度为代价,最后利用MATLAB/SIMULINK仿真了第二种自适应逆控制结构,得到了较好的仿真结果。最后,利用DSP开发板SEED-DEC2812建立了基于IPMC的迟滞蠕变自适应逆控制的控制系统,并得到了实验结果并作出分析。
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