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摘要
磁控形状记忆合金(Magnetic Shape Memory Alloy, MSMA)的磁滞非线性限制了MSMA驱动器的性能。利用多场耦合加载测量系统对MSMA的力-磁耦合特性进行了实验，通过控制加载变量，得到了MSMA磁感应强度-形变率曲线和外加应力-形变率曲线。结合实验数据，通过BP神经网络对MSMA形变特性进行建模，并分别提出了2种控制策略对模型进行了比较分析。仿真结果表明，基于PID与磁滞正模型的闭环控制策略可以很好地补偿MSMA的磁滞非线性，提高驱动器的控制精度，有益于MSMA在驱动器领域的进一步应用。
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