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作为一类新型智能材料,形状记忆合金(Shape Memory Alloys,SMA)能通过材料温度的变化引起相变,产生形变和恢复张力,从而实现热能与机械能的转换。SMA的特殊驱动特性使得SMA驱动器具有高功率密度比、恢复力大等优良特性,在仿生机器人及航空航天等领域逐步得到应用。但也由于材料内部的特殊属性,SMA驱动器的输入输出之间存在着强饱和迟滞等非线性特性,造成驱动输出精度下降、振荡甚至不稳定,限制驱动性能的提升。本论文以SMA丝实现仿人关节单自由度的弯曲运动为目标,设计了对抗型SMA柔性驱动平台。考虑SMA丝内部的迟滞效应,采用前馈控制加反馈控制的复合控制方案,在前馈环节基于Duhem模型构建迟滞逆模型进行补偿,在反馈环节设计自适应动态面控制方法保证系统闭环稳定性,最终实现SMA柔性驱动部件输出的精确跟踪。本论文完成的主要工作如下:1)为了实现人工肌肉柔性驱动输出性能,本论文中设计了对抗型SMA驱动平台。该平台通过双组SMA丝的交替加热冷却来实现双向的互补驱动力,并通过扭转弹簧实现双向驱动力的快速恢复,具有行程大、恢复快、驱动定位精度高的优点,有效克服了传统SMA丝驱动结构设计中的响应速度慢,重复性差的问题。2)为降低SMA丝内部迟滞特性对驱动精度的影响,本文设计了基于Duhem逆模型的前馈控制方案。针对采用微分方程结构的Duhem模型,选取高斯概率密度函数来定义Duhem模型中的斜率函数,从而实现对SMA饱和迟滞效应的精确描述,并通过多输入信号实验测试验证了此前馈补偿控制策略的有效性。3)在增加迟滞前馈控制器的基础上,本论文采用前馈控制加反馈控制的控制方案,反馈环节采用自适应动态面控制(Dynamic surface control)方法。自适应动态面控制策略的应用能够克服前馈迟滞补偿环节所造成的补偿误差,基于Lyapunov稳定性设计方法保证闭环系统的稳定性,并同时考虑外部未知干扰的影响,有效提高SMA柔性驱动部件的输出性能。仿真和实验结果均验证了所提控制策略的有效性。本论文主要以SMA材料实现仿人肌肉柔性驱动输出为目标,在结构设计及控制策略上实现对柔性驱动性能的提升,研究结果对后续SMA柔性驱动部件在仿生机器人中实现复杂运动及操作要求提供技术支撑。