典型文献
基于MGPI模型的SMA柔性驱动自适应NN控制
文献摘要：
形状记忆合金(SMA)作为一类仿人肌肉驱动的智能柔性驱动材料,在机器人及高端制造等领域逐步得到应用,但由于SMA的热力学效应,造成输入输出之间存在强饱和回滞非线性,从而影响了驱动性能.此外在引入负载后,SMA柔性驱动部件输出性能表现出更为复杂的驱动特性.因此,如何有效抑制带载条件下SMA柔性驱动部件强饱和非线性影响,成为提升驱动性能的关键.针对此问题,本文重点研究带载条件下SMA柔性驱动部件的建模及驱动控制算法.针对SMA驱动部件中的强饱和非线性特性,本文提出一类修正(MGPI)回滞模型来进行表征.通过设定线性输入形状函数,不仅有效解析表征SMA驱动部件中的饱和回滞非线性,并且便于控制器设计.基于MGPI模型,考虑柔性驱动部件的动态特性,本文提出了带载条件下的SMA柔性驱动部件的自适应神经网络控制算法,实现考虑内部非线性和外部干扰条件下的驱动精度有效提升,并保证全局稳定性.
文献关键词：
形状记忆合金;回滞;自适应神经网络控制
中图分类号：
作者姓名：
冯颖;梁明威
作者机构：
华南理工大学自动化科学与工程学院,广东广州510640
文献出处：
引用格式：
[1]冯颖;梁明威-.基于MGPI模型的SMA柔性驱动自适应NN控制)[J].控制理论与应用,2022(04):721-729
A类：
MGPI,回滞非线性
B类：
SMA,NN,形状记忆合金,智能柔性,柔性驱动材料,高端制造,热力学效应,输入输出,驱动性能,输出性能,驱动特性,饱和非线性,非线性影响,驱动控制,控制算法,非线性特性,定线,形状函数,控制器设计,动态特性,自适应神经网络控制,外部干扰,干扰条件,全局稳定性
AB值：
0.254858
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