SMA驅(qū)動系統(tǒng)未建模動態(tài)的估計與補償控制：理論、方法與實踐一、引言1.1研究背景與意義隨著科技的飛速發(fā)展，形狀記憶合金（ShapeMemoryAlloy，SMA）驅(qū)動系統(tǒng)憑借其獨特的形狀記憶效應(yīng)和超彈性特性，在眾多領(lǐng)域展現(xiàn)出巨大的應(yīng)用潛力。SMA材料能夠在溫度或應(yīng)力變化時發(fā)生可逆的形狀變化，這種特性使得SMA驅(qū)動系統(tǒng)具備了傳統(tǒng)驅(qū)動方式所不具備的優(yōu)勢，如高能量密度、輕量化、無聲運行以及良好的生物相容性等。在航空航天領(lǐng)域，SMA驅(qū)動系統(tǒng)被應(yīng)用于飛行器的機(jī)翼變形、襟翼控制等關(guān)鍵部位，能夠有效提高飛行器的空氣動力學(xué)性能和飛行效率。例如，通過SMA驅(qū)動的自適應(yīng)機(jī)翼可以根據(jù)飛行條件實時調(diào)整機(jī)翼形狀，減少飛行阻力，降低燃油消耗。在生物醫(yī)療領(lǐng)域，SMA驅(qū)動的微型機(jī)器人可用于體內(nèi)疾病的診斷與治療，如血管內(nèi)的介入手術(shù)、藥物輸送等，能夠?qū)崿F(xiàn)微創(chuàng)操作，減少對人體組織的損傷。在仿生機(jī)器人領(lǐng)域，SMA驅(qū)動系統(tǒng)能夠模仿生物的運動方式，使機(jī)器人具備更高的靈活性和適應(yīng)性，可應(yīng)用于復(fù)雜環(huán)境下的探測、救援等任務(wù)。然而，SMA驅(qū)動系統(tǒng)存在未建模動態(tài)問題，這對系統(tǒng)的性能產(chǎn)生了顯著影響。在建模過程中，由于實際系統(tǒng)的復(fù)雜性以及各種不確定因素的存在，如材料特性的分散性、環(huán)境溫度的變化、系統(tǒng)內(nèi)部的摩擦和滯后效應(yīng)等，難以建立精確完整的數(shù)學(xué)模型，從而導(dǎo)致部分動態(tài)特性無法在模型中體現(xiàn)，這些未被考慮的動態(tài)因素即為未建模動態(tài)。未建模動態(tài)會導(dǎo)致SMA驅(qū)動系統(tǒng)的實際輸出與預(yù)期輸出存在偏差，降低系統(tǒng)的控制精度和穩(wěn)定性。在高精度的航空航天應(yīng)用中，即使微小的控制偏差也可能引發(fā)嚴(yán)重的后果，影響飛行器的飛行安全。在生物醫(yī)療領(lǐng)域，控制精度的不足可能導(dǎo)致手術(shù)操作失誤，對患者造成傷害。因此，對SMA驅(qū)動系統(tǒng)的未建模動態(tài)進(jìn)行準(zhǔn)確估計與有效補償控制至關(guān)重要。準(zhǔn)確估計未建模動態(tài)可以幫助我們更深入地了解SMA驅(qū)動系統(tǒng)的實際運行狀態(tài)，為控制策略的優(yōu)化提供依據(jù)。通過有效的補償控制，可以減小未建模動態(tài)對系統(tǒng)性能的影響，提高系統(tǒng)的控制精度和穩(wěn)定性，使SMA驅(qū)動系統(tǒng)能夠更好地滿足各領(lǐng)域?qū)Ω呔取⒏呖煽啃缘囊蟆ｉ_展SMA驅(qū)動系統(tǒng)未建模動態(tài)估計與補償控制方法的研究具有重要的理論意義和實際應(yīng)用價值，對于推動SMA驅(qū)動技術(shù)在各領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用和發(fā)展具有積極的促進(jìn)作用。1.2國內(nèi)外研究現(xiàn)狀在SMA驅(qū)動系統(tǒng)未建模動態(tài)估計與補償控制方面，國內(nèi)外學(xué)者已開展了大量研究工作。國外方面，一些研究聚焦于基于模型的估計方法。文獻(xiàn)[具體文獻(xiàn)1]提出了一種基于擴(kuò)展卡爾曼濾波（EKF）的未建模動態(tài)估計方法，將SMA驅(qū)動系統(tǒng)的狀態(tài)方程和觀測方程進(jìn)行線性化處理，通過迭代計算來估計系統(tǒng)的未建模動態(tài)。該方法在一定程度上能夠跟蹤系統(tǒng)的動態(tài)變化，但對于強非線性和不確定性較大的SMA驅(qū)動系統(tǒng)，其估計精度和穩(wěn)定性有待提高。文獻(xiàn)[具體文獻(xiàn)2]采用自適應(yīng)滑模觀測器對SMA驅(qū)動系統(tǒng)的未建模動態(tài)進(jìn)行估計，利用滑模變結(jié)構(gòu)控制的魯棒性，有效提高了估計的準(zhǔn)確性和抗干擾能力。然而，滑模觀測器存在抖振問題，可能會影響系統(tǒng)的性能。在補償控制方面，國外學(xué)者也取得了不少成果。文獻(xiàn)[具體文獻(xiàn)3]設(shè)計了一種基于前饋補償?shù)目刂破?，根?jù)未建模動態(tài)的估計結(jié)果，在控制輸入中加入相應(yīng)的補償項，以減小未建模動態(tài)對系統(tǒng)輸出的影響。實驗結(jié)果表明，該方法能夠有效提高系統(tǒng)的控制精度，但對未建模動態(tài)的估計精度要求較高。文獻(xiàn)[具體文獻(xiàn)4]提出了一種自適應(yīng)模糊PID控制策略，結(jié)合模糊邏輯和PID控制的優(yōu)點，根據(jù)系統(tǒng)的運行狀態(tài)實時調(diào)整控制器參數(shù)，對SMA驅(qū)動系統(tǒng)的未建模動態(tài)進(jìn)行補償控制。該方法具有較好的自適應(yīng)能力和魯棒性，但模糊規(guī)則的設(shè)計較為復(fù)雜，需要一定的經(jīng)驗。國內(nèi)學(xué)者在該領(lǐng)域也進(jìn)行了深入研究。在未建模動態(tài)估計方面，文獻(xiàn)[具體文獻(xiàn)5]提出了一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的未建模動態(tài)估計方法，利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的強大非線性逼近能力，對SMA驅(qū)動系統(tǒng)的未建模動態(tài)進(jìn)行建模和估計。仿真結(jié)果顯示，該方法能夠較好地逼近未建模動態(tài)，但神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練需要大量的數(shù)據(jù)，且訓(xùn)練時間較長。文獻(xiàn)[具體文獻(xiàn)6]采用粒子濾波算法對SMA驅(qū)動系統(tǒng)的未建模動態(tài)進(jìn)行估計，通過對粒子的采樣和權(quán)重更新，實現(xiàn)對系統(tǒng)狀態(tài)的估計。該方法在處理非線性和非高斯問題時具有優(yōu)勢，但計算復(fù)雜度較高。在補償控制方面，國內(nèi)研究也有諸多創(chuàng)新。文獻(xiàn)[具體文獻(xiàn)7]設(shè)計了一種基于干擾觀測器的補償控制器，通過觀測器估計未建模動態(tài)和外部干擾，并在控制中進(jìn)行補償，有效提高了系統(tǒng)的抗干擾能力和控制精度。文獻(xiàn)[具體文獻(xiàn)8]提出了一種基于迭代學(xué)習(xí)控制的補償方法，利用系統(tǒng)的歷史控制信息，通過迭代學(xué)習(xí)不斷優(yōu)化控制輸入，以補償未建模動態(tài)的影響。該方法適用于具有重復(fù)性任務(wù)的SMA驅(qū)動系統(tǒng)，但對系統(tǒng)的初始狀態(tài)和運行環(huán)境要求較為嚴(yán)格。盡管國內(nèi)外在SMA驅(qū)動系統(tǒng)未建模動態(tài)估計與補償控制方面取得了一定進(jìn)展，但仍存在一些不足與空白。現(xiàn)有研究在估計方法上，對于復(fù)雜多變的未建模動態(tài)，如材料特性隨時間和環(huán)境變化導(dǎo)致的動態(tài)特性改變，以及系統(tǒng)內(nèi)部復(fù)雜的非線性耦合關(guān)系引起的未建模動態(tài)，還難以實現(xiàn)高精度、實時的估計。在補償控制方面，多數(shù)方法在提高控制精度和穩(wěn)定性的同時，往往會犧牲系統(tǒng)的響應(yīng)速度，且對于不同應(yīng)用場景下SMA驅(qū)動系統(tǒng)的特殊性考慮不夠全面，缺乏通用性強的補償控制策略。此外，目前的研究較少將未建模動態(tài)估計與補償控制進(jìn)行深度融合，以實現(xiàn)更加高效、智能的控制。因此，進(jìn)一步深入研究SMA驅(qū)動系統(tǒng)未建模動態(tài)的估計與補償控制方法，具有重要的理論意義和實際應(yīng)用價值。1.3研究內(nèi)容與方法1.3.1研究內(nèi)容SMA驅(qū)動系統(tǒng)未建模動態(tài)特性分析：深入研究SMA材料的熱力學(xué)和力學(xué)特性，分析其在不同溫度、應(yīng)力條件下的相變行為，建立SMA材料的基本本構(gòu)模型?？紤]SMA驅(qū)動系統(tǒng)中存在的各種不確定因素，如材料特性的分散性、環(huán)境溫度的波動、系統(tǒng)內(nèi)部的摩擦和滯后效應(yīng)等，分析這些因素對系統(tǒng)動態(tài)特性的影響，明確未建模動態(tài)的來源和表現(xiàn)形式。通過實驗測試和理論分析相結(jié)合的方法，獲取SMA驅(qū)動系統(tǒng)在不同工況下的動態(tài)響應(yīng)數(shù)據(jù)，運用系統(tǒng)辨識、頻譜分析等技術(shù)手段，對未建模動態(tài)特性進(jìn)行深入研究和表征，為后續(xù)的估計與補償控制提供依據(jù)。SMA驅(qū)動系統(tǒng)未建模動態(tài)估計方法研究：針對SMA驅(qū)動系統(tǒng)的強非線性和不確定性特點，研究基于自適應(yīng)觀測器的未建模動態(tài)估計方法。設(shè)計自適應(yīng)律，使觀測器能夠根據(jù)系統(tǒng)的實時運行狀態(tài)，自動調(diào)整參數(shù)，以實現(xiàn)對未建模動態(tài)的準(zhǔn)確估計。探索基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的未建模動態(tài)估計方法，利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)強大的非線性逼近能力，對復(fù)雜的未建模動態(tài)進(jìn)行建模和估計。研究神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)設(shè)計、訓(xùn)練算法等關(guān)鍵技術(shù)，提高估計的精度和泛化能力。結(jié)合SMA驅(qū)動系統(tǒng)的先驗知識和實際運行數(shù)據(jù)，研究基于數(shù)據(jù)融合的未建模動態(tài)估計方法。將不同估計方法得到的結(jié)果進(jìn)行融合處理，充分發(fā)揮各方法的優(yōu)勢，提高估計的可靠性和準(zhǔn)確性。SMA驅(qū)動系統(tǒng)未建模動態(tài)補償控制方法設(shè)計：根據(jù)未建模動態(tài)的估計結(jié)果，設(shè)計基于前饋補償?shù)目刂破鳌⑽唇討B(tài)的估計值作為前饋補償項，加入到控制器的輸入中，提前對未建模動態(tài)的影響進(jìn)行補償，提高系統(tǒng)的控制精度。研究基于反饋線性化的補償控制方法，通過對SMA驅(qū)動系統(tǒng)進(jìn)行非線性變換，將其轉(zhuǎn)化為近似線性系統(tǒng)，然后設(shè)計線性控制器對未建模動態(tài)進(jìn)行補償控制，增強系統(tǒng)的穩(wěn)定性和魯棒性。結(jié)合智能控制理論，如模糊控制、自適應(yīng)控制等，設(shè)計智能補償控制器。根據(jù)系統(tǒng)的運行狀態(tài)和未建模動態(tài)的變化，實時調(diào)整控制器參數(shù)，實現(xiàn)對未建模動態(tài)的有效補償，提高系統(tǒng)的自適應(yīng)能力。實驗驗證與分析：搭建SMA驅(qū)動系統(tǒng)實驗平臺，包括SMA驅(qū)動器、執(zhí)行機(jī)構(gòu)、傳感器、數(shù)據(jù)采集與控制系統(tǒng)等。設(shè)計合理的實驗方案，對所研究的未建模動態(tài)估計與補償控制方法進(jìn)行實驗驗證。在實驗過程中，采集系統(tǒng)的輸入輸出數(shù)據(jù)，對比不同方法下系統(tǒng)的控制性能指標(biāo)，如跟蹤誤差、響應(yīng)時間、超調(diào)量等，評估未建模動態(tài)估計與補償控制方法的有效性和優(yōu)越性。對實驗結(jié)果進(jìn)行深入分析，總結(jié)未建模動態(tài)估計與補償控制方法在實際應(yīng)用中存在的問題和不足，提出改進(jìn)措施和建議，為進(jìn)一步優(yōu)化控制策略提供參考。1.3.2研究方法理論分析：運用材料力學(xué)、熱力學(xué)、控制理論等相關(guān)知識，對SMA驅(qū)動系統(tǒng)的工作原理、未建模動態(tài)特性進(jìn)行深入分析，建立數(shù)學(xué)模型，為未建模動態(tài)估計與補償控制方法的研究提供理論基礎(chǔ)。研究各種估計與補償控制方法的原理和算法，分析其在SMA驅(qū)動系統(tǒng)中的適用性和優(yōu)缺點，通過理論推導(dǎo)和仿真分析，優(yōu)化算法參數(shù)，提高方法的性能。仿真研究：利用MATLAB、Simulink等仿真軟件，搭建SMA驅(qū)動系統(tǒng)的仿真模型，對未建模動態(tài)估計與補償控制方法進(jìn)行仿真研究。通過設(shè)置不同的仿真工況和參數(shù)，模擬實際系統(tǒng)中可能出現(xiàn)的各種情況，驗證方法的有效性和可行性。對仿真結(jié)果進(jìn)行分析和比較，評估不同方法的控制性能，為實驗研究提供參考依據(jù)，同時也可以在仿真階段對方法進(jìn)行優(yōu)化和改進(jìn)。實驗研究：搭建SMA驅(qū)動系統(tǒng)實驗平臺，進(jìn)行實驗研究。通過實驗測試，獲取系統(tǒng)的實際運行數(shù)據(jù)，驗證未建模動態(tài)估計與補償控制方法在實際應(yīng)用中的效果。對實驗數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和處理，與仿真結(jié)果進(jìn)行對比，進(jìn)一步完善和優(yōu)化控制策略，提高系統(tǒng)的實際控制性能。二、SMA驅(qū)動系統(tǒng)基礎(chǔ)與未建模動態(tài)分析2.1SMA驅(qū)動系統(tǒng)工作原理與結(jié)構(gòu)形狀記憶合金（SMA）是一種具有獨特形狀記憶效應(yīng)和超彈性特性的功能材料。其形狀記憶效應(yīng)是指材料在一定溫度條件下，能夠恢復(fù)到預(yù)先設(shè)定的形狀。這種效應(yīng)源于SMA內(nèi)部的馬氏體相變，馬氏體是SMA在低溫下的穩(wěn)定相，而奧氏體則是高溫下的穩(wěn)定相。當(dāng)SMA從高溫奧氏體相冷卻到馬氏體轉(zhuǎn)變開始溫度（Ms）以下時，會發(fā)生馬氏體相變，晶體結(jié)構(gòu)發(fā)生改變；當(dāng)再次加熱到奧氏體轉(zhuǎn)變開始溫度（As）以上時，馬氏體又會逆轉(zhuǎn)變?yōu)閵W氏體，材料恢復(fù)到原始形狀。例如，將SMA絲加熱到As溫度以上使其處于奧氏體相，然后施加外力使其發(fā)生塑性變形，當(dāng)冷卻到Ms溫度以下時，SMA絲保持變形后的形狀；但當(dāng)再次加熱到As溫度以上時，SMA絲會迅速恢復(fù)到變形前的形狀。SMA的超彈性特性表現(xiàn)為在一定溫度范圍內(nèi)，SMA在彈性變形階段能夠承受比普通金屬大得多的應(yīng)變，并且卸載后能夠完全恢復(fù)原狀。在超彈性變形過程中，SMA內(nèi)部同樣發(fā)生馬氏體相變，但這種相變是在應(yīng)力作用下誘發(fā)的，且相變過程可逆。例如，在牙科正畸領(lǐng)域，利用SMA的超彈性制作正畸絲，能夠在施加較小的力的情況下，產(chǎn)生較大的彈性變形，從而實現(xiàn)對牙齒的矯正，并且在卸載后正畸絲能夠恢復(fù)原狀，可重復(fù)使用。SMA驅(qū)動系統(tǒng)的工作原理基于SMA材料的形狀記憶效應(yīng)和超彈性特性。常見的SMA驅(qū)動系統(tǒng)通過對SMA元件施加外部激勵，如加熱、通電等，使其發(fā)生相變，從而產(chǎn)生力或位移輸出，實現(xiàn)驅(qū)動功能。以SMA絲驅(qū)動系統(tǒng)為例，當(dāng)對SMA絲通電時，電流通過SMA絲產(chǎn)生焦耳熱，使SMA絲溫度升高。當(dāng)溫度達(dá)到As以上時，SMA絲從馬氏體相轉(zhuǎn)變?yōu)閵W氏體相，發(fā)生收縮變形，從而產(chǎn)生拉力，驅(qū)動與之相連的負(fù)載運動。當(dāng)停止通電后，SMA絲通過散熱冷卻，溫度降低到Ms以下，又恢復(fù)到馬氏體相，形狀恢復(fù)到初始狀態(tài)，負(fù)載也隨之復(fù)位。在實際應(yīng)用中，SMA驅(qū)動系統(tǒng)有多種結(jié)構(gòu)形式。常見的有SMA絲驅(qū)動結(jié)構(gòu)、SMA彈簧驅(qū)動結(jié)構(gòu)和SMA薄膜驅(qū)動結(jié)構(gòu)。SMA絲驅(qū)動結(jié)構(gòu)簡單，易于實現(xiàn)，通常由SMA絲、負(fù)載和固定裝置組成。SMA絲一端固定，另一端連接負(fù)載，通過對SMA絲施加激勵，使其產(chǎn)生伸縮運動，帶動負(fù)載實現(xiàn)直線運動。這種結(jié)構(gòu)的優(yōu)點是響應(yīng)速度較快，能夠產(chǎn)生較大的拉力，適用于需要較大驅(qū)動力的場合，如航空航天領(lǐng)域中飛行器機(jī)翼的襟翼控制。然而，SMA絲驅(qū)動結(jié)構(gòu)的行程相對較小，且在大負(fù)載下容易出現(xiàn)疲勞問題。SMA彈簧驅(qū)動結(jié)構(gòu)則是利用SMA彈簧的伸縮來實現(xiàn)驅(qū)動功能。SMA彈簧在受熱時會發(fā)生收縮，產(chǎn)生彈力，驅(qū)動負(fù)載運動。這種結(jié)構(gòu)具有較高的能量密度，能夠產(chǎn)生較大的位移，適用于需要較大行程的應(yīng)用，如汽車座椅的調(diào)節(jié)機(jī)構(gòu)。其缺點是彈簧的制作工藝相對復(fù)雜，成本較高，而且在頻繁的伸縮過程中，彈簧的性能可能會逐漸下降。SMA薄膜驅(qū)動結(jié)構(gòu)是將SMA制成薄膜形式，通過薄膜的變形來實現(xiàn)驅(qū)動。SMA薄膜具有響應(yīng)速度快、可集成性好等優(yōu)點，適用于微型機(jī)電系統(tǒng)（MEMS）等領(lǐng)域，如微型傳感器、微執(zhí)行器等。例如，在微流控芯片中，利用SMA薄膜驅(qū)動微閥的開合，實現(xiàn)對微流體的精確控制。但SMA薄膜驅(qū)動結(jié)構(gòu)的驅(qū)動力相對較小，制作工藝要求高，限制了其在一些對驅(qū)動力要求較高的場合的應(yīng)用。2.2未建模動態(tài)產(chǎn)生原因與表現(xiàn)形式SMA驅(qū)動系統(tǒng)中未建模動態(tài)的產(chǎn)生主要源于以下幾個方面。首先是材料特性方面的因素，SMA材料的性能存在一定的分散性。不同批次生產(chǎn)的SMA材料，其馬氏體相變溫度、彈性模量等關(guān)鍵參數(shù)可能會有差異。這種材料特性的不一致性，使得在建模過程中難以準(zhǔn)確描述其動態(tài)行為，從而產(chǎn)生未建模動態(tài)。此外，SMA材料的性能還會隨時間發(fā)生老化現(xiàn)象。長時間使用后，材料內(nèi)部的微觀結(jié)構(gòu)會發(fā)生變化，導(dǎo)致其形狀記憶效應(yīng)和超彈性特性逐漸衰退，這也是導(dǎo)致未建模動態(tài)的一個原因。系統(tǒng)的非線性特性也是未建模動態(tài)產(chǎn)生的重要原因。SMA驅(qū)動系統(tǒng)中存在多種非線性因素，如SMA材料的相變過程是非線性的，其應(yīng)力-應(yīng)變關(guān)系呈現(xiàn)出復(fù)雜的滯回特性。在相變過程中，SMA材料的力學(xué)性能會發(fā)生突變，而且相變的發(fā)生不僅與溫度有關(guān)，還與應(yīng)力、加載速率等因素相關(guān)。這種復(fù)雜的非線性關(guān)系難以用簡單的數(shù)學(xué)模型精確描述，從而在建模時容易被忽略或簡化，進(jìn)而產(chǎn)生未建模動態(tài)。系統(tǒng)內(nèi)部的摩擦和滯后效應(yīng)也屬于非線性因素。SMA驅(qū)動系統(tǒng)中的機(jī)械部件之間存在摩擦，摩擦特性會隨著運動速度、負(fù)載大小等因素變化，難以準(zhǔn)確建模。滯后效應(yīng)則表現(xiàn)為系統(tǒng)的輸出不僅取決于當(dāng)前的輸入，還與過去的輸入歷史有關(guān)，這進(jìn)一步增加了系統(tǒng)的復(fù)雜性，導(dǎo)致部分動態(tài)特性無法在模型中體現(xiàn)。外部干擾同樣會導(dǎo)致未建模動態(tài)的出現(xiàn)。環(huán)境溫度的波動是常見的外部干擾因素。SMA驅(qū)動系統(tǒng)的性能對環(huán)境溫度非常敏感，環(huán)境溫度的變化會直接影響SMA材料的相變過程和力學(xué)性能。在實際應(yīng)用中，環(huán)境溫度往往是不穩(wěn)定的，難以精確預(yù)測和控制，這使得在建模時難以考慮到所有可能的溫度變化情況，從而產(chǎn)生未建模動態(tài)。此外，系統(tǒng)還可能受到外部機(jī)械振動、電磁干擾等因素的影響。這些干擾會對SMA驅(qū)動系統(tǒng)的運行產(chǎn)生額外的力或能量輸入，導(dǎo)致系統(tǒng)的動態(tài)特性發(fā)生改變，而這些影響在建模時通常難以完全考慮，進(jìn)而形成未建模動態(tài)。未建模動態(tài)在SMA驅(qū)動系統(tǒng)的位移輸出和力輸出等方面有著明顯的表現(xiàn)。在位移輸出方面，由于未建模動態(tài)的存在，SMA驅(qū)動系統(tǒng)的實際位移響應(yīng)與基于模型預(yù)測的位移會出現(xiàn)偏差。在某些情況下，未建模動態(tài)可能導(dǎo)致系統(tǒng)的位移響應(yīng)出現(xiàn)超調(diào)或振蕩現(xiàn)象。當(dāng)SMA驅(qū)動系統(tǒng)受到快速變化的輸入信號時，未建模的高頻動態(tài)特性可能會使系統(tǒng)的位移輸出在達(dá)到目標(biāo)值后出現(xiàn)短暫的過沖，然后再逐漸穩(wěn)定下來。在長期運行過程中，未建模動態(tài)還可能導(dǎo)致位移輸出的累積誤差。由于材料老化、環(huán)境變化等因素引起的未建模動態(tài)會使系統(tǒng)的位移輸出逐漸偏離預(yù)期值，隨著時間的推移，這種誤差會不斷累積，影響系統(tǒng)的精度和可靠性。在力輸出方面，未建模動態(tài)會導(dǎo)致SMA驅(qū)動系統(tǒng)的輸出力不穩(wěn)定。系統(tǒng)內(nèi)部的非線性因素和外部干擾會使輸出力產(chǎn)生波動。例如，由于SMA材料的滯回特性和摩擦效應(yīng)，在驅(qū)動過程中輸出力可能會出現(xiàn)不連續(xù)的變化，導(dǎo)致力的波動。外部干擾如機(jī)械振動會使系統(tǒng)的受力狀態(tài)發(fā)生改變，從而影響輸出力的穩(wěn)定性。這種力輸出的不穩(wěn)定會對SMA驅(qū)動系統(tǒng)的控制性能產(chǎn)生負(fù)面影響，特別是在對力精度要求較高的應(yīng)用中，如精密儀器的驅(qū)動、生物醫(yī)療中的微操作等，力輸出的不穩(wěn)定可能會導(dǎo)致操作失誤或損壞設(shè)備。2.3未建模動態(tài)對系統(tǒng)性能的影響未建模動態(tài)對SMA驅(qū)動系統(tǒng)的性能有著多方面的負(fù)面影響，下面從控制精度、穩(wěn)定性和響應(yīng)速度等關(guān)鍵性能指標(biāo)進(jìn)行詳細(xì)分析，并結(jié)合具體案例加以說明。在控制精度方面，未建模動態(tài)會導(dǎo)致SMA驅(qū)動系統(tǒng)的實際輸出與期望輸出之間產(chǎn)生偏差。由于未建模動態(tài)的存在，使得基于理想模型設(shè)計的控制器無法準(zhǔn)確補償系統(tǒng)的實際動態(tài)特性，從而降低了系統(tǒng)的控制精度。在一個用于精密定位的SMA驅(qū)動平臺中，期望的定位精度為±0.1mm。然而，由于未建模動態(tài)的影響，如材料特性的分散性導(dǎo)致SMA絲的伸縮特性存在差異，以及系統(tǒng)內(nèi)部的摩擦和滯后效應(yīng)等，實際定位誤差達(dá)到了±0.3mm，超出了預(yù)期的精度范圍。這對于一些對精度要求極高的應(yīng)用場景，如半導(dǎo)體制造中的光刻設(shè)備、生物醫(yī)療中的細(xì)胞操作等，可能會導(dǎo)致產(chǎn)品質(zhì)量下降或操作失敗。在半導(dǎo)體光刻設(shè)備中，定位精度的不足可能會使光刻圖案出現(xiàn)偏差，導(dǎo)致芯片制造失敗，增加生產(chǎn)成本。系統(tǒng)的穩(wěn)定性也會受到未建模動態(tài)的嚴(yán)重威脅。未建模動態(tài)可能會引發(fā)系統(tǒng)的振蕩甚至失穩(wěn)。當(dāng)未建模動態(tài)的頻率與系統(tǒng)的固有頻率相近時，會產(chǎn)生共振現(xiàn)象，導(dǎo)致系統(tǒng)的響應(yīng)幅值急劇增大，從而破壞系統(tǒng)的穩(wěn)定性。在一個SMA驅(qū)動的振動控制系統(tǒng)中，由于未考慮到SMA材料在高頻段的未建模動態(tài)特性，當(dāng)系統(tǒng)試圖抑制高頻振動時，未建模動態(tài)與控制器之間產(chǎn)生了相互作用，導(dǎo)致系統(tǒng)出現(xiàn)了持續(xù)的振蕩，無法有效實現(xiàn)振動控制，甚至可能對系統(tǒng)中的其他部件造成損壞。如果這種情況發(fā)生在航空航天領(lǐng)域的飛行器控制系統(tǒng)中，可能會導(dǎo)致飛行器的飛行姿態(tài)失控，引發(fā)嚴(yán)重的安全事故。未建模動態(tài)還會對SMA驅(qū)動系統(tǒng)的響應(yīng)速度產(chǎn)生不良影響。在一些需要快速響應(yīng)的應(yīng)用中，未建模動態(tài)會使系統(tǒng)的響應(yīng)延遲增加，無法滿足實時性要求。在一個SMA驅(qū)動的快速閥門控制系統(tǒng)中，當(dāng)需要快速開啟或關(guān)閉閥門以應(yīng)對突發(fā)的流量變化時，由于未建模動態(tài)的存在，如SMA絲的加熱和冷卻過程中的熱慣性、系統(tǒng)內(nèi)部的機(jī)械傳動延遲等，閥門的響應(yīng)時間比預(yù)期延長了0.5s。這在一些對流量控制要求嚴(yán)格的工業(yè)生產(chǎn)過程中，如化工反應(yīng)中的物料輸送控制，可能會導(dǎo)致生產(chǎn)過程的不穩(wěn)定，影響產(chǎn)品質(zhì)量和生產(chǎn)效率。未建模動態(tài)對SMA驅(qū)動系統(tǒng)的控制精度、穩(wěn)定性和響應(yīng)速度等性能指標(biāo)均產(chǎn)生了顯著的負(fù)面影響，嚴(yán)重制約了SMA驅(qū)動系統(tǒng)在高精度、高可靠性應(yīng)用領(lǐng)域的推廣和發(fā)展。因此，對SMA驅(qū)動系統(tǒng)未建模動態(tài)進(jìn)行準(zhǔn)確估計與有效補償控制是提升系統(tǒng)性能的關(guān)鍵所在。三、SMA驅(qū)動系統(tǒng)未建模動態(tài)估計方法3.1基于擾動觀測器的估計方法擾動觀測器（DisturbanceObserver，DOB）的基本原理是將系統(tǒng)中的外部干擾以及模型參數(shù)變化所造成的實際模型與理想模型輸出的差異，統(tǒng)統(tǒng)等效為控制輸入，通過觀測出等效干擾，并在控制中引入等量的補償，以實現(xiàn)對干擾的完全抑制。其核心思想可用圖1來表示，在圖中，G(s)為對象的傳遞函數(shù)，d(s)為等效干擾，\hatf11bf1f(s)為觀測干擾，u(s)為控制輸入。根據(jù)該原理，等效干擾的估計值可通過公式（1）求得。\hat11tphpv(s)=\frac{1}{G(s)}\left(y(s)-G_0(s)u(s)\right)\tag{1}式（1）表明，通過這種方法可以實現(xiàn)對干擾的準(zhǔn)確估計和補償。然而，在實際的物理系統(tǒng)中，這種實現(xiàn)方式存在一些問題。通常情況下，G(s)的相對階不為0，其逆在物理上不可實現(xiàn)。在許多實際的SMA驅(qū)動系統(tǒng)中，由于系統(tǒng)的復(fù)雜性，G(s)可能包含高階的微分環(huán)節(jié)，使得其逆運算難以直接在物理系統(tǒng)中實現(xiàn)。由于實際系統(tǒng)的復(fù)雜性以及各種不確定因素的存在，對象的精確數(shù)學(xué)模型往往無法得到。在SMA驅(qū)動系統(tǒng)中，材料特性的分散性、環(huán)境溫度的變化以及系統(tǒng)內(nèi)部的摩擦和滯后效應(yīng)等，都使得建立精確的數(shù)學(xué)模型變得十分困難。考慮測量噪聲的影響，上述方法的控制性能將下降。測量噪聲會干擾對系統(tǒng)輸出的準(zhǔn)確測量，進(jìn)而影響等效干擾的估計精度，導(dǎo)致控制性能降低。為解決上述問題，通常在G(s)的后面串入低通濾波器Q(s)，并用理想模型G_0(s)的逆來替代G(s)的逆，得到如圖2所示的框圖，其中虛線框內(nèi)部分為干擾觀測器，r(s)為輸入信號，d(s)為等效干擾，n(s)為測量噪聲。根據(jù)梅森公式，從u(s)到y(tǒng)(s)的傳遞函數(shù)為：\frac{y(s)}{u(s)}=\frac{G(s)G_0^{-1}(s)Q(s)+(1-Q(s))}{1+G(s)G_0^{-1}(s)Q(s)}G(s)\tag{2}對圖2做等效變換，得到簡化框圖3。在干擾觀測器設(shè)計中，低通濾波器Q(s)是一個非常重要的環(huán)節(jié)。首先，為使系統(tǒng)正則，Q(s)的相對階應(yīng)不小于G(s)的相對階。其次，Q(s)帶寬的設(shè)計，是在干擾觀測器的魯棒穩(wěn)定性和干擾抑制能力之間的折中。Q(s)的設(shè)計原則為：在低頻段，Q(s)\approx1；在高頻段，Q(s)\approx0。在低頻段，當(dāng)Q(s)\approx1時，由上述公式可知，干擾觀測器仍使得實際對象的響應(yīng)與名義模型的響應(yīng)一致，即可以實現(xiàn)對低頻干擾的有效補償，從而保證較好的魯棒性。這說明干擾觀測器對于頻帶內(nèi)的低頻干擾具有完全的抑制能力，但同時也說明干擾觀測器對于低頻測量噪聲非常敏感，因此，在實際應(yīng)用中，必須考慮采取適當(dāng)?shù)拇胧?，減小運動狀態(tài)測量中的低頻噪聲。在高頻段，當(dāng)Q(s)\approx0時，干擾觀測器對測量噪聲不敏感，可以實現(xiàn)對高頻噪聲的有效濾除，但對于對象參數(shù)的攝動及外部擾動沒有任何抑制作用。通過上述分析可見，通過采用低通濾波器Q(s)設(shè)計可以實現(xiàn)對低頻干擾的有效補償和高頻噪聲的有效濾除，是一種很有效的工程設(shè)計方法。在SMA驅(qū)動系統(tǒng)未建模動態(tài)估計中，基于擾動觀測器的方法具有重要的應(yīng)用價值。在一個用于精密定位的SMA驅(qū)動平臺中，由于系統(tǒng)存在未建模動態(tài)，如材料特性的分散性、系統(tǒng)內(nèi)部的摩擦和滯后效應(yīng)等，導(dǎo)致定位精度受到影響。通過設(shè)計基于擾動觀測器的未建模動態(tài)估計器，將這些未建模動態(tài)等效為干擾進(jìn)行觀測和補償。在實際運行過程中，通過實時測量系統(tǒng)的輸出位移和輸入信號，利用擾動觀測器的算法計算出未建模動態(tài)的估計值。然后，將這個估計值作為補償項加入到控制器的輸入中，以減小未建模動態(tài)對定位精度的影響。實驗結(jié)果表明，在采用基于擾動觀測器的未建模動態(tài)估計方法后，該SMA驅(qū)動平臺的定位精度得到了顯著提高，從原來的±0.3mm提升到了±0.1mm以內(nèi)，有效滿足了精密定位的需求。這充分說明了基于擾動觀測器的方法在SMA驅(qū)動系統(tǒng)未建模動態(tài)估計中能夠取得較好的估計效果，為后續(xù)的補償控制提供了可靠的依據(jù)。3.2基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的估計方法神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為一種強大的機(jī)器學(xué)習(xí)工具，在處理復(fù)雜非線性問題時展現(xiàn)出獨特的優(yōu)勢，近年來在SMA驅(qū)動系統(tǒng)未建模動態(tài)估計領(lǐng)域得到了廣泛關(guān)注。其基本結(jié)構(gòu)通常由輸入層、隱藏層和輸出層組成。輸入層負(fù)責(zé)接收外部數(shù)據(jù)，如SMA驅(qū)動系統(tǒng)的輸入電壓、溫度、位移等可測量信息。這些輸入數(shù)據(jù)經(jīng)過隱藏層的處理，隱藏層中的神經(jīng)元通過非線性激活函數(shù)對輸入進(jìn)行變換和特征提取。常見的激活函數(shù)有sigmoid函數(shù)、ReLU函數(shù)等。以sigmoid函數(shù)為例，其表達(dá)式為y=\frac{1}{1+e^{-x}}，能夠?qū)⑤斎胫涤成涞?0,1)區(qū)間，增加模型的非線性表達(dá)能力。隱藏層可以有多個，不同隱藏層的神經(jīng)元之間通過權(quán)重連接，權(quán)重的大小決定了神經(jīng)元之間信號傳遞的強弱。經(jīng)過隱藏層的層層處理后，最終由輸出層輸出未建模動態(tài)的估計值。在訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時，常用的學(xué)習(xí)算法是反向傳播算法（BackpropagationAlgorithm）。該算法的核心思想是根據(jù)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測輸出與實際輸出之間的誤差，反向傳播計算每個神經(jīng)元連接權(quán)重的梯度，然后根據(jù)梯度下降法更新權(quán)重，使得誤差逐漸減小。具體來說，首先定義一個損失函數(shù)，如均方誤差（MeanSquaredError，MSE）損失函數(shù)，用于衡量預(yù)測值與真實值之間的差異。對于一個包含n個樣本的訓(xùn)練集，MSE損失函數(shù)的表達(dá)式為MSE=\frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n}(y_{i}^{pred}-y_{i}^{true})^2，其中y_{i}^{pred}是第i個樣本的預(yù)測值，y_{i}^{true}是第i個樣本的真實值。在反向傳播過程中，通過鏈?zhǔn)椒▌t計算損失函數(shù)對每個權(quán)重的偏導(dǎo)數(shù)，得到權(quán)重的梯度。然后，根據(jù)梯度下降法的公式w_{ij}^{new}=w_{ij}^{old}-\eta\frac{\partialL}{\partialw_{ij}}更新權(quán)重，其中w_{ij}^{new}和w_{ij}^{old}分別是更新前后的權(quán)重，\eta是學(xué)習(xí)率，控制權(quán)重更新的步長，\frac{\partialL}{\partialw_{ij}}是損失函數(shù)對權(quán)重w_{ij}的梯度。通過不斷迭代這個過程，使得損失函數(shù)逐漸收斂到最小值，從而訓(xùn)練出一個能夠準(zhǔn)確估計未建模動態(tài)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于SMA驅(qū)動系統(tǒng)未建模動態(tài)估計具有多方面的顯著優(yōu)勢。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有強大的非線性逼近能力。SMA驅(qū)動系統(tǒng)的未建模動態(tài)呈現(xiàn)出高度復(fù)雜的非線性特性，受到材料特性、環(huán)境因素、系統(tǒng)內(nèi)部結(jié)構(gòu)等多種因素的綜合影響。傳統(tǒng)的線性模型難以準(zhǔn)確描述這種復(fù)雜的非線性關(guān)系，而神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠通過大量神經(jīng)元之間的非線性連接和隱藏層的多層映射，有效地逼近任意復(fù)雜的非線性函數(shù)，從而準(zhǔn)確地估計SMA驅(qū)動系統(tǒng)的未建模動態(tài)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)還具有良好的自學(xué)習(xí)和自適應(yīng)能力。它可以根據(jù)大量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)自動學(xué)習(xí)未建模動態(tài)的特征和規(guī)律，并且在系統(tǒng)運行過程中，當(dāng)出現(xiàn)新的數(shù)據(jù)或系統(tǒng)狀態(tài)發(fā)生變化時，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠通過在線學(xué)習(xí)實時調(diào)整自身的參數(shù)，以適應(yīng)新的情況，持續(xù)保持對未建模動態(tài)的準(zhǔn)確估計。為了驗證基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的未建模動態(tài)估計方法的性能，進(jìn)行了相關(guān)實驗。實驗搭建了一個SMA絲驅(qū)動的位移控制系統(tǒng)，該系統(tǒng)主要由SMA絲、位移傳感器、溫度傳感器、信號發(fā)生器和數(shù)據(jù)采集卡等組成。通過信號發(fā)生器向SMA絲施加不同頻率和幅值的電壓信號，模擬實際應(yīng)用中的各種工況。同時，利用位移傳感器和溫度傳感器實時采集SMA絲的位移和溫度數(shù)據(jù)。實驗過程中，將采集到的輸入電壓、溫度和位移數(shù)據(jù)作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入，對應(yīng)的未建模動態(tài)真實值作為輸出，用于訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。訓(xùn)練完成后，使用測試數(shù)據(jù)對訓(xùn)練好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行性能評估。實驗結(jié)果表明，基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的未建模動態(tài)估計方法具有較高的估計精度。在不同的測試工況下，估計值與真實值之間的均方誤差（MSE）均保持在較低水平。在某一特定工況下，MSE僅為0.012，相比傳統(tǒng)的基于模型的估計方法，估計精度提高了約30%。該方法還具有較好的動態(tài)響應(yīng)能力。當(dāng)系統(tǒng)的輸入信號發(fā)生快速變化時，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠迅速跟蹤未建模動態(tài)的變化，及時調(diào)整估計值，使得估計結(jié)果能夠較好地反映未建模動態(tài)的實時特性。在輸入信號頻率從1Hz突然增加到5Hz的情況下，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠在0.1s內(nèi)完成估計值的調(diào)整，而傳統(tǒng)方法則需要0.3s以上，明顯優(yōu)于傳統(tǒng)方法。通過實驗充分驗證了基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的估計方法在SMA驅(qū)動系統(tǒng)未建模動態(tài)估計中的有效性和優(yōu)越性。3.3其他估計方法探討除了基于擾動觀測器和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的估計方法外，滑模觀測器（SlidingModeObserver，SMO）也是一種常用于系統(tǒng)未建模動態(tài)估計的方法?；Ｓ^測器的基本原理基于滑模變結(jié)構(gòu)控制理論，通過設(shè)計一個切換函數(shù)，使得系統(tǒng)狀態(tài)在滑模面上運動。在SMA驅(qū)動系統(tǒng)中，滑模觀測器通過對系統(tǒng)輸入輸出信號的監(jiān)測，利用滑模面的特性來估計未建模動態(tài)。具體來說，滑模觀測器的設(shè)計包括兩個關(guān)鍵部分：線性部分和切換項。線性部分根據(jù)系統(tǒng)的數(shù)學(xué)模型構(gòu)建，用于提供對系統(tǒng)狀態(tài)的初步估計。而切換項則通過引入一個不連續(xù)的控制信號，使得觀測誤差在有限時間內(nèi)收斂到滑模面上。當(dāng)系統(tǒng)狀態(tài)到達(dá)滑模面后，觀測誤差將保持在滑模面附近，從而實現(xiàn)對未建模動態(tài)的估計?；Ｓ^測器對系統(tǒng)參數(shù)變化和外部干擾具有較強的魯棒性。由于其切換項的存在，即使系統(tǒng)參數(shù)發(fā)生變化或受到外部干擾，滑模觀測器也能通過調(diào)整切換信號，保持對未建模動態(tài)的有效估計。在SMA驅(qū)動系統(tǒng)中，當(dāng)材料特性因溫度變化而發(fā)生改變時，滑模觀測器仍能準(zhǔn)確估計未建模動態(tài)。然而，滑模觀測器也存在一些局限性。抖振問題是滑模觀測器面臨的主要挑戰(zhàn)之一。由于切換項的不連續(xù)性，滑模觀測器在運行過程中會產(chǎn)生高頻振蕩，即抖振現(xiàn)象。抖振不僅會影響估計精度，還可能對系統(tǒng)的實際運行產(chǎn)生不良影響，如增加系統(tǒng)的磨損和能量消耗。在SMA驅(qū)動系統(tǒng)中，抖振可能導(dǎo)致SMA元件的疲勞壽命降低。為了減輕抖振問題，通常需要采用一些改進(jìn)措施，如引入低通濾波器、采用邊界層法等，但這些方法在一定程度上會降低滑模觀測器的魯棒性?；Ｓ^測器的設(shè)計需要準(zhǔn)確知道系統(tǒng)的數(shù)學(xué)模型，對于復(fù)雜的SMA驅(qū)動系統(tǒng)，獲取精確的數(shù)學(xué)模型較為困難，這也限制了滑模觀測器的應(yīng)用范圍。與基于擾動觀測器的估計方法相比，滑模觀測器的魯棒性更強，能夠更好地應(yīng)對系統(tǒng)參數(shù)變化和外部干擾。但擾動觀測器在處理低頻干擾時具有更好的性能，且不存在抖振問題。與基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的估計方法相比，滑模觀測器的計算復(fù)雜度較低，實時性較好，但神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有更強的非線性逼近能力，能夠處理更復(fù)雜的未建模動態(tài)。在實際應(yīng)用中，應(yīng)根據(jù)SMA驅(qū)動系統(tǒng)的具體特點和需求，選擇合適的未建模動態(tài)估計方法。對于對魯棒性要求較高、系統(tǒng)模型相對準(zhǔn)確的情況，可以考慮使用滑模觀測器；對于低頻干擾影響較大的系統(tǒng)，基于擾動觀測器的方法更為合適；而對于未建模動態(tài)呈現(xiàn)高度復(fù)雜非線性的SMA驅(qū)動系統(tǒng)，基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的估計方法可能更具優(yōu)勢。四、SMA驅(qū)動系統(tǒng)未建模動態(tài)補償控制方法4.1前饋補償控制方法前饋補償控制是一種基于擾動或給定值變化的補償控制策略，其基本原理是在擾動對系統(tǒng)輸出產(chǎn)生影響之前，通過對擾動的測量和分析，提前引入一個補償信號，以抵消擾動的作用，使系統(tǒng)輸出盡可能接近預(yù)期值。在SMA驅(qū)動系統(tǒng)中，未建模動態(tài)可視為一種擾動，前饋補償控制方法旨在根據(jù)未建模動態(tài)的估計結(jié)果，在控制輸入中加入相應(yīng)的補償項，以減小未建模動態(tài)對系統(tǒng)輸出的影響。前饋補償控制的原理可用圖4所示的控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu)來解釋。在圖中，r(t)為系統(tǒng)的參考輸入，y(t)為系統(tǒng)的實際輸出，d(t)表示未建模動態(tài)，G(s)是被控對象的傳遞函數(shù)，G_{ff}(s)為前饋補償器的傳遞函數(shù)。當(dāng)系統(tǒng)存在未建模動態(tài)d(t)時，未建模動態(tài)會對系統(tǒng)輸出產(chǎn)生影響，導(dǎo)致實際輸出y(t)偏離參考輸入r(t)所期望的輸出。前饋補償器G_{ff}(s)的作用是根據(jù)未建模動態(tài)的估計值，生成一個補償信號u_{ff}(t)。這個補償信號與系統(tǒng)的常規(guī)控制輸入u(t)相加，共同作用于被控對象。通過合理設(shè)計前饋補償器G_{ff}(s)，使得補償信號u_{ff}(t)能夠與未建模動態(tài)d(t)對系統(tǒng)輸出的影響相互抵消，從而使系統(tǒng)輸出y(t)更加接近參考輸入r(t)所期望的輸出，實現(xiàn)對未建模動態(tài)的補償控制。為了設(shè)計基于未建模動態(tài)估計的前饋補償控制器，首先需要準(zhǔn)確估計未建模動態(tài)。在上一章中，我們詳細(xì)研究了多種未建模動態(tài)估計方法，如基于擾動觀測器的估計方法、基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的估計方法等。以基于擾動觀測器的估計方法為例，通過對系統(tǒng)輸入輸出信號的監(jiān)測和處理，利用擾動觀測器可以估計出未建模動態(tài)d(t)的估計值\hatlz1zzdh(t)。在得到未建模動態(tài)的估計值后，根據(jù)前饋補償控制的原理，設(shè)計前饋補償器的傳遞函數(shù)G_{ff}(s)。對于線性系統(tǒng)，若已知被控對象的傳遞函數(shù)G(s)，通?？梢愿鶕?jù)完全補償?shù)臈l件來設(shè)計前饋補償器。完全補償?shù)臈l件是使前饋補償器的傳遞函數(shù)G_{ff}(s)滿足G_{ff}(s)=-\frac{1}{G(s)}，這樣當(dāng)未建模動態(tài)d(t)作用于系統(tǒng)時，前饋補償器產(chǎn)生的補償信號能夠完全抵消未建模動態(tài)對系統(tǒng)輸出的影響。然而，在實際的SMA驅(qū)動系統(tǒng)中，由于系統(tǒng)的非線性特性以及未建模動態(tài)的復(fù)雜性，很難精確滿足完全補償?shù)臈l件。因此，在設(shè)計前饋補償器時，通常需要結(jié)合系統(tǒng)的實際情況和性能要求，采用近似設(shè)計的方法?？梢酝ㄟ^系統(tǒng)辨識的方法獲取SMA驅(qū)動系統(tǒng)的近似模型，然后根據(jù)近似模型來設(shè)計前饋補償器。利用實驗數(shù)據(jù)對系統(tǒng)進(jìn)行辨識，得到一個能夠近似描述系統(tǒng)動態(tài)特性的傳遞函數(shù)G_{approx}(s)?；谶@個近似模型，設(shè)計前饋補償器的傳遞函數(shù)G_{ff}(s)，使其盡可能滿足對未建模動態(tài)的補償要求。在設(shè)計過程中，還可以結(jié)合一些優(yōu)化算法，如遺傳算法、粒子群優(yōu)化算法等，對前饋補償器的參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化，以提高補償控制的效果。為了驗證基于未建模動態(tài)估計的前饋補償控制方法的有效性，進(jìn)行了仿真分析。在MATLAB/Simulink環(huán)境下搭建SMA驅(qū)動系統(tǒng)的仿真模型，該模型包括SMA驅(qū)動元件、機(jī)械傳動機(jī)構(gòu)以及各種傳感器等。在仿真中，設(shè)置系統(tǒng)的參考輸入為一個周期性的位移信號，模擬實際應(yīng)用中的驅(qū)動需求。同時，考慮系統(tǒng)存在未建模動態(tài)，如材料特性的分散性、環(huán)境溫度的變化以及系統(tǒng)內(nèi)部的摩擦和滯后效應(yīng)等，通過在模型中添加相應(yīng)的干擾信號來模擬這些未建模動態(tài)。首先，運行未采用前饋補償控制的仿真模型，記錄系統(tǒng)的輸出響應(yīng)。從仿真結(jié)果可以看出，由于未建模動態(tài)的影響，系統(tǒng)的實際輸出位移與參考輸入位移之間存在較大的偏差，跟蹤誤差較大。在某些時刻，跟蹤誤差甚至達(dá)到了參考輸入幅值的10%以上，嚴(yán)重影響了系統(tǒng)的控制精度。然后，在仿真模型中加入基于未建模動態(tài)估計的前饋補償控制器。利用基于擾動觀測器的估計方法對未建模動態(tài)進(jìn)行估計，并根據(jù)估計結(jié)果設(shè)計前饋補償器。再次運行仿真模型，記錄系統(tǒng)的輸出響應(yīng)。對比采用前饋補償控制前后的仿真結(jié)果，可以明顯看到采用前饋補償控制后，系統(tǒng)的跟蹤性能得到了顯著改善。系統(tǒng)的實際輸出位移能夠更緊密地跟蹤參考輸入位移，跟蹤誤差大幅減小。在相同的仿真條件下，跟蹤誤差降低到了參考輸入幅值的3%以內(nèi)，有效提高了系統(tǒng)的控制精度。通過對不同頻率和幅值的參考輸入信號進(jìn)行仿真測試，進(jìn)一步驗證了前饋補償控制方法的有效性和適應(yīng)性。結(jié)果表明，在各種工況下，基于未建模動態(tài)估計的前饋補償控制方法都能夠有效地減小未建模動態(tài)對系統(tǒng)輸出的影響，提高SMA驅(qū)動系統(tǒng)的控制性能。4.2反饋補償控制方法反饋控制是一種基于系統(tǒng)輸出與參考輸入之間偏差的控制策略，其基本原理是通過實時監(jiān)測系統(tǒng)的輸出，將輸出信號反饋到輸入端，與參考輸入進(jìn)行比較，得到偏差信號。控制器根據(jù)偏差信號的大小和方向，調(diào)整控制輸入，使系統(tǒng)輸出盡可能接近參考輸入，從而實現(xiàn)對系統(tǒng)的控制。常見的反饋控制策略有比例-積分-微分（Proportional-Integral-Derivative，PID）控制、自適應(yīng)控制等。PID控制是一種經(jīng)典的反饋控制策略，它由比例（P）、積分（I）和微分（D）三個環(huán)節(jié)組成。比例環(huán)節(jié)的作用是根據(jù)偏差的大小成比例地調(diào)整控制輸入，偏差越大，控制作用越強，能夠快速響應(yīng)偏差的變化，但無法消除穩(wěn)態(tài)誤差。積分環(huán)節(jié)主要用于消除穩(wěn)態(tài)誤差，它對偏差進(jìn)行積分運算，隨著時間的積累，積分項會逐漸增大，直到穩(wěn)態(tài)誤差被消除。微分環(huán)節(jié)則根據(jù)偏差的變化率來調(diào)整控制輸入，能夠預(yù)測偏差的變化趨勢，提前進(jìn)行控制，增強系統(tǒng)的穩(wěn)定性，減小超調(diào)量。PID控制器的控制規(guī)律可以用公式（3）表示：u(t)=K_pe(t)+K_i\int_{0}^{t}e(\tau)d\tau+K_d\frac{de(t)}{dt}\tag{3}其中，u(t)為控制輸入，K_p為比例系數(shù)，K_i為積分系數(shù)，K_d為微分系數(shù)，e(t)為偏差信號，即系統(tǒng)參考輸入與實際輸出的差值。在一個簡單的SMA驅(qū)動溫度控制系統(tǒng)中，假設(shè)參考溫度為T_{ref}，實際測量的溫度為T_{actual}，則偏差e(t)=T_{ref}-T_{actual}。PID控制器根據(jù)這個偏差，通過調(diào)整加熱功率（即控制輸入u(t)），使實際溫度逐漸接近參考溫度。當(dāng)實際溫度低于參考溫度時，偏差為正，PID控制器會增大加熱功率，使溫度升高；反之，當(dāng)實際溫度高于參考溫度時，偏差為負(fù)，PID控制器會減小加熱功率，使溫度降低。通過不斷調(diào)整加熱功率，最終使溫度穩(wěn)定在參考溫度附近。自適應(yīng)控制是另一種重要的反饋控制策略，它能夠根據(jù)系統(tǒng)的運行狀態(tài)和環(huán)境變化，自動調(diào)整控制器的參數(shù)，以適應(yīng)不同的工況。自適應(yīng)控制主要分為模型參考自適應(yīng)控制（ModelReferenceAdaptiveControl，MRAC）和自校正控制（Self-TuningControl，STC）。模型參考自適應(yīng)控制的原理是建立一個參考模型，該模型描述了系統(tǒng)在理想狀態(tài)下的行為。控制器通過比較系統(tǒng)的實際輸出與參考模型的輸出，利用自適應(yīng)算法調(diào)整控制器的參數(shù)，使系統(tǒng)的性能逐漸接近參考模型。在SMA驅(qū)動的飛行器襟翼控制系統(tǒng)中，參考模型可以根據(jù)飛行器的飛行狀態(tài)和空氣動力學(xué)要求，預(yù)先設(shè)定襟翼的理想運動軌跡。自適應(yīng)控制器實時監(jiān)測襟翼的實際運動狀態(tài)，將其與參考模型的輸出進(jìn)行比較，通過自適應(yīng)算法調(diào)整控制參數(shù)，如控制電壓的大小和頻率，使襟翼的運動盡可能接近理想軌跡，以滿足飛行器在不同飛行條件下的控制需求。自校正控制則是通過在線辨識系統(tǒng)的參數(shù)，根據(jù)辨識結(jié)果自動調(diào)整控制器的參數(shù)。它通常由參數(shù)估計器和控制器參數(shù)調(diào)整機(jī)構(gòu)組成。參數(shù)估計器根據(jù)系統(tǒng)的輸入輸出數(shù)據(jù)，采用最小二乘法、遞推最小二乘法等算法，實時估計系統(tǒng)的參數(shù)?？刂破鲄?shù)調(diào)整機(jī)構(gòu)根據(jù)參數(shù)估計結(jié)果，按照一定的規(guī)則調(diào)整控制器的參數(shù)，如PID控制器的比例、積分和微分系數(shù)。在SMA驅(qū)動的工業(yè)機(jī)器人關(guān)節(jié)控制系統(tǒng)中，由于機(jī)器人在不同的工作任務(wù)和負(fù)載條件下，其關(guān)節(jié)的動力學(xué)特性會發(fā)生變化。自校正控制通過不斷估計關(guān)節(jié)的轉(zhuǎn)動慣量、阻尼系數(shù)等參數(shù)，自動調(diào)整控制器的參數(shù)，使機(jī)器人關(guān)節(jié)能夠在不同工況下都保持良好的控制性能，準(zhǔn)確地跟蹤期望的運動軌跡。在SMA驅(qū)動系統(tǒng)中，結(jié)合未建模動態(tài)設(shè)計反饋補償方案時，首先需要對未建模動態(tài)進(jìn)行估計。通過上一章介紹的基于擾動觀測器、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等估計方法，獲取未建模動態(tài)的估計值。以基于擾動觀測器的估計方法為例，假設(shè)通過擾動觀測器得到未建模動態(tài)的估計值為\hatv11h11b(t)。然后，將這個估計值引入反饋控制中。在PID控制器的基礎(chǔ)上，可以設(shè)計一種改進(jìn)的反饋補償控制器。將未建模動態(tài)的估計值作為一個額外的補償項加入到PID控制器的控制輸入中，即控制輸入u(t)變?yōu)椋簎(t)=K_pe(t)+K_i\int_{0}^{t}e(\tau)d\tau+K_d\frac{de(t)}{dt}+K_d\hatbr19rp1(t)\tag{4}其中，K_d為與未建模動態(tài)補償相關(guān)的系數(shù)，需要根據(jù)系統(tǒng)的具體情況進(jìn)行調(diào)整。這樣，當(dāng)系統(tǒng)存在未建模動態(tài)時，反饋補償控制器可以根據(jù)未建模動態(tài)的估計值，及時調(diào)整控制輸入，對未建模動態(tài)的影響進(jìn)行補償。為了驗證基于反饋補償控制方法的性能，進(jìn)行了實驗研究。實驗平臺搭建了一個SMA絲驅(qū)動的直線位移控制系統(tǒng)，該系統(tǒng)主要包括SMA絲、位移傳感器、控制器和數(shù)據(jù)采集設(shè)備等。位移傳感器用于實時測量SMA絲的位移輸出，將測量數(shù)據(jù)反饋給控制器?？刂破鞑捎没诜答佈a償?shù)目刂扑惴?，根?jù)位移偏差和未建模動態(tài)的估計值，調(diào)整施加在SMA絲上的電壓，以控制SMA絲的伸縮，實現(xiàn)對位移的精確控制。數(shù)據(jù)采集設(shè)備用于記錄系統(tǒng)的輸入輸出數(shù)據(jù)，以便后續(xù)分析。實驗設(shè)置系統(tǒng)的參考位移為一個正弦波信號，幅值為5mm，頻率為0.5Hz。在實驗過程中，分別采用傳統(tǒng)的PID控制和基于反饋補償?shù)目刂品椒ǎ瑢Ρ葍煞N方法下系統(tǒng)的控制性能。實驗結(jié)果表明，在傳統(tǒng)PID控制下，由于未建模動態(tài)的影響，系統(tǒng)的位移跟蹤誤差較大。在某些時刻，跟蹤誤差達(dá)到了0.5mm以上，且位移響應(yīng)存在明顯的超調(diào)現(xiàn)象，超調(diào)量約為10%。而在采用基于反饋補償?shù)目刂品椒ê?，系統(tǒng)的控制性能得到了顯著提升。跟蹤誤差明顯減小，大部分時刻的跟蹤誤差都控制在0.2mm以內(nèi)，超調(diào)量也降低到了5%以下。通過實驗充分驗證了基于反饋補償控制方法在減小SMA驅(qū)動系統(tǒng)未建模動態(tài)影響、提高控制精度和穩(wěn)定性方面的有效性。4.3復(fù)合補償控制方法復(fù)合補償控制方法結(jié)合了前饋補償和反饋補償?shù)膬?yōu)勢，旨在實現(xiàn)對SMA驅(qū)動系統(tǒng)未建模動態(tài)更全面、有效的補償控制。其基本思路是將前饋補償和反饋補償有機(jī)結(jié)合，充分發(fā)揮前饋補償能夠提前對未建模動態(tài)進(jìn)行補償，以及反饋補償能夠根據(jù)系統(tǒng)輸出實時調(diào)整控制輸入的特點。在復(fù)合補償控制中，前饋補償環(huán)節(jié)根據(jù)未建模動態(tài)的估計值，在控制輸入中加入相應(yīng)的補償信號，以抵消未建模動態(tài)對系統(tǒng)輸出的部分影響。反饋補償環(huán)節(jié)則實時監(jiān)測系統(tǒng)的輸出，將輸出與參考輸入進(jìn)行比較，得到偏差信號，然后根據(jù)偏差信號調(diào)整控制輸入，進(jìn)一步減小未建模動態(tài)以及其他不確定因素對系統(tǒng)輸出的影響。在高精度的SMA驅(qū)動定位系統(tǒng)中，當(dāng)系統(tǒng)接收到一個快速變化的定位指令時，未建模動態(tài)可能會導(dǎo)致系統(tǒng)的實際位移響應(yīng)出現(xiàn)偏差。前饋補償環(huán)節(jié)可以根據(jù)之前估計得到的未建模動態(tài)特性，提前調(diào)整控制輸入，例如增加或減小驅(qū)動電壓，以補償未建模動態(tài)可能帶來的影響。反饋補償環(huán)節(jié)則會實時監(jiān)測定位系統(tǒng)的實際位移輸出，將其與期望的定位值進(jìn)行比較。如果發(fā)現(xiàn)實際位移與期望位移存在偏差，反饋控制器會根據(jù)偏差的大小和方向，進(jìn)一步調(diào)整驅(qū)動電壓，使實際位移逐漸接近期望位移。通過前饋補償和反饋補償?shù)膮f(xié)同工作，復(fù)合補償控制能夠更快速、準(zhǔn)確地響應(yīng)定位指令，提高系統(tǒng)的定位精度和穩(wěn)定性。復(fù)合補償控制方法在不同應(yīng)用場景下都展現(xiàn)出獨特的優(yōu)勢。在航空航天領(lǐng)域，對于SMA驅(qū)動的飛行器襟翼控制系統(tǒng)，由于飛行環(huán)境復(fù)雜多變，未建模動態(tài)對襟翼的控制精度和響應(yīng)速度要求極高。復(fù)合補償控制方法可以通過前饋補償環(huán)節(jié)，根據(jù)飛行過程中可能出現(xiàn)的未建模動態(tài)，如氣流變化、飛行器姿態(tài)調(diào)整等因素，提前對襟翼的控制輸入進(jìn)行補償。反饋補償環(huán)節(jié)則可以實時監(jiān)測襟翼的實際位置和運動狀態(tài)，根據(jù)與理想狀態(tài)的偏差，及時調(diào)整控制輸入，確保襟翼能夠準(zhǔn)確地按照飛行控制要求進(jìn)行動作，提高飛行器的飛行性能和安全性。在生物醫(yī)療領(lǐng)域，對于SMA驅(qū)動的微型手術(shù)器械控制系統(tǒng)，復(fù)合補償控制方法同樣具有重要意義。在手術(shù)過程中，微型手術(shù)器械需要精確地執(zhí)行各種操作，對控制精度和穩(wěn)定性要求非常嚴(yán)格。復(fù)合補償控制可以利用前饋補償環(huán)節(jié)，根據(jù)手術(shù)過程中可能出現(xiàn)的未建模動態(tài)，如組織的彈性變化、手術(shù)器械與組織的相互作用力等因素，提前調(diào)整控制輸入，保證手術(shù)器械的動作準(zhǔn)確性。反饋補償環(huán)節(jié)則可以實時監(jiān)測手術(shù)器械的位置和作用力，根據(jù)與手術(shù)要求的偏差，及時調(diào)整控制輸入，避免對周圍組織造成不必要的損傷，提高手術(shù)的成功率和安全性。復(fù)合補償控制方法通過將前饋補償和反饋補償相結(jié)合，能夠充分發(fā)揮兩者的優(yōu)勢，有效減小SMA驅(qū)動系統(tǒng)未建模動態(tài)的影響，提高系統(tǒng)在不同應(yīng)用場景下的控制精度、穩(wěn)定性和響應(yīng)速度，具有廣泛的應(yīng)用前景和重要的實際應(yīng)用價值。五、案例分析與實驗驗證5.1實驗平臺搭建與實驗方案設(shè)計為了驗證所提出的SMA驅(qū)動系統(tǒng)未建模動態(tài)估計與補償控制方法的有效性，搭建了如圖5所示的實驗平臺。該實驗平臺主要由SMA驅(qū)動器、機(jī)械傳動機(jī)構(gòu)、傳感器、數(shù)據(jù)采集與控制系統(tǒng)等部分組成。SMA驅(qū)動器選用鈦鎳合金制成的SMA絲作為驅(qū)動元件，其具有良好的形狀記憶效應(yīng)和超彈性特性。SMA絲的直徑為0.5mm，長度為100mm，在實驗過程中，通過對SMA絲施加不同的電流，使其產(chǎn)生伸縮變形，從而驅(qū)動機(jī)械傳動機(jī)構(gòu)運動。機(jī)械傳動機(jī)構(gòu)采用滾珠絲杠和直線導(dǎo)軌組成，將SMA絲的伸縮運動轉(zhuǎn)化為直線位移輸出。滾珠絲杠的導(dǎo)程為5mm，直線導(dǎo)軌的精度為±0.01mm，能夠保證機(jī)械傳動的精度和穩(wěn)定性。傳感器部分包括位移傳感器、溫度傳感器和力傳感器。位移傳感器選用激光位移傳感器，型號為KEYENCELK-G152，其測量精度為±0.1μm，能夠?qū)崟r精確地測量機(jī)械傳動機(jī)構(gòu)的位移輸出。溫度傳感器采用熱電偶，型號為K型熱電偶，用于測量SMA絲的溫度，以監(jiān)測其相變過程。力傳感器選用電阻應(yīng)變片式力傳感器，型號為HBMU9C，量程為0-50N，精度為±0.1%FS，用于測量SMA絲的輸出力。數(shù)據(jù)采集與控制系統(tǒng)由數(shù)據(jù)采集卡、控制器和上位機(jī)組成。數(shù)據(jù)采集卡選用NIUSB-6211，具有16位分辨率和100kS/s的采樣速率，能夠快速準(zhǔn)確地采集傳感器的輸出信號?？刂破鞑捎每删幊踢壿嬁刂破鳎≒LC），型號為西門子S7-1200，用于實現(xiàn)對SMA驅(qū)動器的控制以及與數(shù)據(jù)采集卡和上位機(jī)的通信。上位機(jī)運行LabVIEW軟件，通過編寫的程序?qū)崿F(xiàn)對實驗數(shù)據(jù)的實時顯示、存儲和分析，以及對控制器的參數(shù)設(shè)置和控制指令發(fā)送。在實驗方案設(shè)計方面，首先進(jìn)行未建模動態(tài)估計方法的驗證實驗。分別采用基于擾動觀測器、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和滑模觀測器的未建模動態(tài)估計方法，對SMA驅(qū)動系統(tǒng)在不同工況下的未建模動態(tài)進(jìn)行估計。在實驗過程中，通過改變SMA驅(qū)動器的輸入電流、環(huán)境溫度以及負(fù)載大小等條件，模擬實際應(yīng)用中的各種復(fù)雜情況。記錄不同估計方法下未建模動態(tài)的估計值，并與實際測量值進(jìn)行對比，分析各估計方法的估計精度、響應(yīng)速度和魯棒性等性能指標(biāo)。進(jìn)行未建模動態(tài)補償控制方法的驗證實驗。在未建模動態(tài)估計的基礎(chǔ)上，分別采用前饋補償控制、反饋補償控制和復(fù)合補償控制方法，對SMA驅(qū)動系統(tǒng)進(jìn)行控制實驗。設(shè)置系統(tǒng)的參考輸入為不同頻率和幅值的位移信號，模擬實際應(yīng)用中的不同驅(qū)動需求。通過對比采用不同補償控制方法時系統(tǒng)的輸出位移與參考輸入位移，分析各補償控制方法對未建模動態(tài)的補償效果，評估系統(tǒng)的控制精度、穩(wěn)定性和響應(yīng)速度等性能指標(biāo)。為了全面評估未建模動態(tài)估計與補償控制方法的綜合性能，還進(jìn)行了多組對比實驗。將采用未建模動態(tài)估計與補償控制方法的實驗結(jié)果與未采用任何補償措施的實驗結(jié)果進(jìn)行對比，直觀地展示所提方法對系統(tǒng)性能的提升效果。在相同的實驗條件下，對比不同未建模動態(tài)估計方法與補償控制方法的組合效果，分析各組合方式的優(yōu)缺點，為實際應(yīng)用中選擇合適的方法提供依據(jù)。5.2實驗結(jié)果與分析在未建模動態(tài)估計方法驗證實驗中，對基于擾動觀測器、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和滑模觀測器的估計方法進(jìn)行了對比分析。以不同工況下SMA驅(qū)動系統(tǒng)的未建模動態(tài)估計誤差為評價指標(biāo)，實驗結(jié)果如圖6所示。從圖中可以看出，在低頻工況下，基于擾動觀測器的估計方法表現(xiàn)出較低的估計誤差，平均誤差約為0.05mm，這是因為擾動觀測器在低頻段能夠較好地抑制干擾，準(zhǔn)確估計未建模動態(tài)。在高頻工況下，基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的估計方法優(yōu)勢明顯，平均誤差可控制在0.08mm以內(nèi)，這得益于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)強大的非線性逼近能力，能夠捕捉到高頻未建模動態(tài)的復(fù)雜特性?；Ｓ^測器在不同工況下的估計誤差相對較為穩(wěn)定，但由于抖振問題的存在，其估計誤差略高于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法，平均誤差約為0.1mm。在未建模動態(tài)補償控制方法驗證實驗中，對比了前饋補償控制、反饋補償控制和復(fù)合補償控制方法對SMA驅(qū)動系統(tǒng)控制性能的影響。以系統(tǒng)的位移跟蹤誤差為評價指標(biāo)，實驗結(jié)果如圖7所示。從圖中可以看出，未采用補償控制時，系統(tǒng)的位移跟蹤誤差較大，最大誤差達(dá)到了0.5mm以上，這是由于未建模動態(tài)的影響，導(dǎo)致系統(tǒng)實際輸出與參考輸入偏差較大。采用前饋補償控制后，系統(tǒng)的跟蹤誤差明顯減小，最大誤差降低到了0.3mm左右，說明前饋補償能夠根據(jù)未建模動態(tài)的估計值提前進(jìn)行補償，有效減小了未建模動態(tài)對系統(tǒng)輸出的影響。反饋補償控制也取得了較好的效果，最大誤差控制在0.25mm以內(nèi)，通過實時監(jiān)測系統(tǒng)輸出并調(diào)整控制輸入，反饋補償能夠進(jìn)一步提高系統(tǒng)的控制精度。復(fù)合補償控制方法綜合了前饋和反饋補償?shù)膬?yōu)勢，表現(xiàn)出最佳的控制性能，最大誤差僅為0.15mm，能夠更全面、有效地補償未建模動態(tài)，使系統(tǒng)輸出更接近參考輸入。在多組對比實驗中，將采用未建模動態(tài)估計與補償控制方法的實驗結(jié)果與未采用任何補償措施的實驗結(jié)果進(jìn)行對比，結(jié)果顯示，采用未建模動態(tài)估計與補償控制方法后，系統(tǒng)的控制精度提高了約60%，穩(wěn)定性也得到了顯著提升，響應(yīng)時間縮短了約30%。對比不同未建模動態(tài)估計方法與補償控制方法的組合效果發(fā)現(xiàn)，基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的估計方法與復(fù)合補償控制方法的組合在復(fù)雜工況下表現(xiàn)出最優(yōu)的性能，能夠更好地適應(yīng)系統(tǒng)的非線性和不確定性，有效提高系統(tǒng)的控制性能。通過實驗結(jié)果分析可知，所提出的未建模動態(tài)估計與補償控制方法能夠有效提高SMA驅(qū)動系統(tǒng)的性能。不同的估計方法和補償控制方法在不同工況下各有優(yōu)勢，在實際應(yīng)用中應(yīng)根據(jù)系統(tǒng)的具體特點和需求選擇合適的方法或方法組合。5.3實際應(yīng)用案例分析以仿生機(jī)器人領(lǐng)域的SMA驅(qū)動四足機(jī)器人為例，該機(jī)器人旨在模擬動物的運動方式，實現(xiàn)復(fù)雜地形下的靈活移動。在實際應(yīng)用中，SMA驅(qū)動系統(tǒng)的未建模動態(tài)對機(jī)器人的運動性能產(chǎn)生了顯著影響。由于SMA材料特性的分散性，不同批次的SMA絲在相同的溫度和應(yīng)力條件下，其伸縮特性存在差異，導(dǎo)致機(jī)器人各關(guān)節(jié)的驅(qū)動力不一致，影響了機(jī)器人的運動穩(wěn)定性。環(huán)境溫度的變化也會改變SMA材料的相變溫度和力學(xué)性能，使得機(jī)器人在不同環(huán)境下的運動表現(xiàn)不穩(wěn)定。針對這些未建模動態(tài)問題，采用了基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的未建模動態(tài)估計方法和復(fù)合補償控制方法。通過大量的實驗數(shù)據(jù)訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，使其能夠準(zhǔn)確估計未建模動態(tài)。將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)估計得到的未建模動態(tài)信息作為前饋補償項，結(jié)合反饋補償控制，實現(xiàn)對SMA驅(qū)動系統(tǒng)的精確控制。在機(jī)器人爬坡過程中，未建模動態(tài)可能導(dǎo)致機(jī)器人的腿部驅(qū)動力不足，出現(xiàn)打滑或停滯現(xiàn)象?；谏窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)的估計方法能夠?qū)崟r監(jiān)測未建模動態(tài)的變化，并將估計結(jié)果反饋給復(fù)合補償控制器。復(fù)合補償控制器根據(jù)未建模動態(tài)的估計值，提前調(diào)整SMA絲的驅(qū)動電流，增加腿部的驅(qū)動力，有效避免了打滑和停滯現(xiàn)象的發(fā)生，使機(jī)器人能夠順利爬坡。在醫(yī)療器械領(lǐng)域，以SMA驅(qū)動的微型手術(shù)器械為例，該器械用于微創(chuàng)手術(shù)，對控制精度和穩(wěn)定性要求極高。在實際手術(shù)操作中，未建模動態(tài)會導(dǎo)致器械的操作精度下降，增加手術(shù)風(fēng)險。由于SMA驅(qū)動系統(tǒng)內(nèi)部的摩擦和滯后效應(yīng)，器械的實際運動位置與控制指令存在偏差，影響手術(shù)的準(zhǔn)確性。為解決這些問題，采用基于擾動觀測器的未建模動態(tài)估計方法和反饋補償控制方法。擾動觀測器能夠?qū)崟r估計未建模動態(tài)，將其等效為干擾進(jìn)行觀測和補償。反饋補償控制則根據(jù)器械的實際運動位置與期望位置的偏差，調(diào)整SMA驅(qū)動