超磁致驱动器迟滞非线性控制：逆模补偿策略

超磁致驱动器是一种利用材料的磁致伸缩效应进行工作的精密驱动装置，它在微纳米定位、精密机械、生物医疗等领域有着广泛的应用。然而，这类驱动器在实际工作过程中，由于材料的磁滞现象，导致其性能受到显著影响，表现为输出与输入之间的非线性关系，即迟滞现象。迟滞非线性会降低驱动器的控制精度和稳定性，因此，解决这一问题对于提高超磁致驱动器的性能至关重要。 本研究由王湘江和王兴松共同完成，他们设计了一套超磁致驱动器及其实验系统，旨在通过逆模补偿控制方法来解决迟滞非线性问题。首先，研究人员对迟滞系统进行了可逆性分析，这是理解并处理迟滞现象的基础。可逆性分析旨在揭示磁滞回线的对称性和可预测性，这对于构建逆模型至关重要。 接下来，研究者采用了反向传播（BP）神经网络作为工具，构建了超磁致驱动器的迟滞特性逆模型。BP神经网络因其强大的非线性映射能力和自我学习能力，被广泛用于处理复杂非线性问题，特别适合建模具有非线性和复杂性的磁滞特性。通过训练神经网络，使其能够模拟出驱动器的逆磁滞行为，从而可以在控制过程中抵消实际磁滞效应。 在控制策略上，研究者对比了三种不同的控制方式：有逆模前馈的开环控制、传统PID控制以及PID加逆模前馈的闭环控制。开环控制中，逆模前馈补偿器直接作用于输入信号，试图在输入阶段就消除迟滞影响。而传统的PID控制虽然可以稳定系统，但对非线性误差的补偿效果有限。最后，结合PID控制器和逆模前馈的闭环控制方案，能够在反馈机制下进一步改善控制性能，有效减小系统的非线性误差，提高执行器的控制精度。 实验结果显示，逆模前馈补偿器在所有测试中都表现出了显著的优势，它能显著降低因磁滞非线性引起的误差，从而提升了超磁致驱动器的精度。这表明，逆模补偿控制策略对于解决超磁致驱动器的迟滞问题是非常有效的，对于未来优化此类驱动器的性能具有重要指导意义。 该研究在超磁致驱动器的控制技术方面取得了重要进展，通过逆模补偿控制，成功地克服了磁滞非线性带来的挑战，提高了驱动器的控制性能。这一成果不仅对工程技术领域，特别是精密驱动和控制技术的发展有所贡献，也为相关领域的理论研究和实践应用提供了新的思路和方法。