SMA驱动柔性机械臂BP神经网络PID控制方法研究

摘要：

针对形状记忆合金(SMA)丝驱动软体仿生柔性臂弯曲角度难以精确控制的问题,文中提出一种BP神经网络PID控制算法.该方法基于仿生柔性臂的运动学模型和驱动模型,利用电阻映射的弯曲角度反馈,采用BP神经网络优化PID参数实现位置控制.然后,搭建仿生柔性臂实验测试平台,利用不同驱动电压条件下弯曲实验测试数据确立初始PID参数,分别采用传统PID方法、模糊PID控制方法和BP神经网络PID控制算法对仿生柔性机械臂进行位置控制实验.结果表明,与其他两种方法相比,BP神经网络PID控制方法能在5 s内达到期望角度,调节时间更短,位置误差仅为2°,并且在外界扰动条件下2 s内可完成自适应调节,具有较强的鲁棒性,能够更好地补偿SMA相变过程中的迟滞问题,证明了所提方法的有效性.

关键词：仿生柔性臂、BP神经网络PID、弯曲角度、位置控制、形状记忆合金丝(SMA)、电阻反馈

所属期刊栏目：45

分类号：TN711-34;TP24(基本电子电路)

资助基金：国家自然科学基金;黑龙江省自然科学基金;东北林业大学中央高校基本科研业务费

在线出版日期：2022-05-16（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：176-181