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SCI论文丨一种高集成度的形状记忆合金作动器及基于位置补偿的精密自感知跟踪控制
一、基本信息：
清华大学·清华大学机械系，研究方向：精密机电控制
发表于Sensors and Actuators A: Physical。
影响因子：4.6
二、论文内容简介
本文提出了一种新颖的方法，利用最简单的线性模型进行位置估计。不可避免的建模误差直接在最终控制结果中得到补偿，而不是对估计误差进行补偿。这极大地降低了SMA自感知控制的实现难度，并有效提高了控制精度。此外，本文设计了一个高度集成的SMA致动器原型，其中集成了额外的位置传感器和自复位加载装置，大大减小了SMA致动器的体积。在该原型上进行了一系列自感知跟踪实验，验证了补偿的自感知控制可以实现与带有外部传感器的控制方法相媲美的性能。
三、研究背景
形状记忆合金（SMA）致动器由于其简单性、高强度和灵活性的优势而被广泛应用于各种致动器中。SMA在相变过程中电阻变化与位移之间的映射关系使其能够进行自感知控制，无需外部位移传感器。然而，现有自感知模型的有限精度和高复杂性是制约自感知控制广泛应用的两个关键因素。由于SMA线的相变过程具有很高的非线性，使用简单的自感知模型实现准确的位置估计是极具挑战性的。
四、创新内容与工程应用价值
形状记忆合金（SMA）致动器具备了自感知能力后，能够在无需额外增加位置测量传感器的前提下实现精准的位置闭环控制。这对于一些小型化精密驱动场景而言具有重要的意义。
五、基于灵思创奇设备
由灵思创奇生产的cube模块能够提供高分辨的AD/DA，配合实时采样和控制频率为5kHz，满足满足实验数据发送/采集的精度和速度要求。主要用于模拟量输出控制SMA的收缩，并用读取电阻阻值的变化进行位移估计。
