SMA驱动柔性机械臂BP神经网络PID控制方法研究

作者：王扬威^*; 吕佩伦; 郑舒方; 张铂轩; 李三平; 李兴东

来源：现代电子技术, 2022, 45(10): 176-181.

DOI：10.16652/j.issn.1004-373x.2022.10.033

• 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

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。

• 单位
  机电工程学院; 东北林业大学