超磁致伸缩智能构件精密位移控制与迟滞建模研究

该篇论文主要探讨了超磁致伸缩智能构件（GMM）在精密加工活塞异形孔中的应用及其位移控制系统的复杂性。随着发动机技术的发展，对活塞销孔承载能力的需求提升，促使孔形逐渐向非圆柱形发展。作者张凯和翟鹏之前的研究工作已经展示了GMM在异形孔加工中的潜力，但其结构通常较为复杂。 论文的核心焦点在于解决GMM固有的迟滞特性带来的问题。GMM的迟滞现象导致智能构件定位精度下降，这是影响其位移控制性能的关键因素。传统的线性控制方法在处理迟滞模型时表现乏力，如果忽略迟滞效应，可能导致控制系统不稳定，甚至发生剧烈震荡。因此，研究者提出了基于神经网络的动态迟滞建模方法，这种方法能够捕捉输入与输出之间的复杂关系，以及迟滞对输出频率的依赖。 通过建立神经网络模型，论文构建了一种逆迟滞模型，将其与传统的比例-积分-微分（PID）反馈控制器相结合，旨在实现对GMM智能构件的实时精密位移控制。这种控制策略的关键在于有效抵消迟滞非线性影响，以确保加工过程的稳定性和高精度。 仿真部分在Matlab平台上进行，结果显示提出的控制策略非常有效，成功地实现了对GMM智能构件迟滞效应的补偿，从而达到了精密位移控制的目标。这对于提升活塞异形孔加工的精度和效率具有重要意义，同时也为超磁致伸缩材料在智能制造领域的应用提供了新的控制策略和技术支持。 这篇论文不仅深入研究了GMM智能构件的迟滞问题，还通过创新的控制技术解决了这一难题，为工业界提供了一种实用的解决方案，推动了精密加工技术的发展。