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形状记忆合金驱动导管机器人的运动控制研究

作 者: 颜增翼
导 师: 付宜利
学 校: 哈尔滨工业大学
专 业: 机械电子工程
关键词: 形状记忆合金 导管机器人 动力学模型 模糊控制 参数自整定模糊PID TITO系统
分类号: TP242.3
类 型: 硕士论文
年 份: 2009年
下 载: 66次
引 用: 1次
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内容摘要


传统的导管远端具有特殊的形状,在插管过程中不能改变。由于人体血管分支较多,这种导管对操作技术要求过高,而且容易引发错误和重复操作,增加对人体血管的损伤。目前,出现了多种能够在三维空间主动选择方向的导管机器人,其中形状记忆合金(Shape Memory Alloy, SMA)驱动的导管机器人成功地进行了测试,但有关的研究主要集中在设计和加工工艺方面,本文对其动态特性进行了研究。建立了单SMA螺旋弹簧驱动和双SMA螺旋弹簧驱动导管机器人的动力学模型,并分别实现了对这两种导管机器人的运动控制。主要包括:单SMA驱动器和双SMA驱动器动力学建模、单SMA驱动导管机器人的PID和模糊PID控制、双SMA驱动导管机器人的双输入双输出(Two-input Two-output, TITO) PID控制与TITO模糊控制。在对机器人弯曲轴线进行圆弧假设的基础上,结合SMA的本构方程以及传热方程,建立了单SMA驱动导管机器人的动力学模型。通过仿真和实验对所推导的模型能否描述这种SMA驱动结构的特性进行了验证。对多驱动器驱动导管机器人的力学方程进行了推导,结合单SMA驱动导管机器人的模型,建立了双SMA驱动导管机器人的动力学模型,并通过仿真对其进行了验证。研究了单SMA驱动导管机器人的运动控制方法。针对系统方程高度耦合不能进行拉普拉斯变换获得传递函数以及SMA驱动器存在高度非线性的特点,分别采用了传统PID和参数自整定模糊PID控制方法,并对系统仿真结果进行了比较。PID控制器采用Z-N参数整定法获得PID控制器的各个控制参数,简单易行;模糊PID结合了PID和模糊控制的优点,通过模糊控制对PID的三个参数进行自整定调节。研究了双SMA驱动导管机器人的运动控制方法。针对系统的2个自由度存在强的耦合特性,分别采用了TITO PID和TITO模糊控制的方法,并对系统仿真结果进行了比较。对于TITO PID控制器,通过分析两个驱动器的电压与偏转角度之间存在的关系,提出了电压比例分配函数的概念,利用一个PI控制器对这种关系的不准确性进行补偿来实现控制;对于TITO模糊控制器,在总结传统模糊控制缺点的基础上,采用一个模糊PID控制器对弯曲角度进行控制,采用一个模糊控制器对偏转角度进行控制,同时采用一个解耦模糊控制器补偿系统的耦合来实现控制。

全文目录


摘要  3-5
Abstract  5-8
第1章 绪论  8-15
  1.1 课题背景与意义  8-9
  1.2 国内外研究现状与分析  9-13
    1.2.1 线性控制  10
    1.2.2 脉宽调制控制  10-11
    1.2.3 无传感器控制  11-12
    1.2.4 非线性控制  12
    1.2.5 智能控制  12-13
  1.3 主要研究内容  13-15
第2章 导管机器人的动力学建模  15-33
  2.1 单SMA驱动导管机器人动力学建模  16-26
    2.1.1 单SMA驱动导管机器人的动力学方程  17-18
    2.1.2 SMA弹簧的本构方程  18-20
    2.1.3 SMA弹簧传热学方程  20-21
    2.1.4 单SMA驱动导管机器人的动力学模型  21-22
    2.1.5 单SMA驱动导管机器人的残余角度  22-23
    2.1.6 单SMA驱动导管机器人模型仿真验证  23-24
    2.1.7 单SMA驱动导管机器人模型实验验证  24-26
  2.2 双SMA驱动导管机器人动力学建模  26-32
    2.2.1 双SMA驱动导管机器人的动力学方程  26-28
    2.2.2 双SMA驱动导管机器人的动力学建模  28-30
    2.2.3 双SMA驱动导管机器人的残余应力  30
    2.2.4 双SMA驱动导管机器人的模型仿真验证  30-32
  2.3 本章小结  32-33
第3章 导管机器人的控制仿真  33-50
  3.1 单SMA驱动导管机器人控制实现  33-39
    3.1.1 PID控制  33-35
    3.1.2 模糊PID控制  35-39
  3.2 双SMA驱动导管机器人控制实现  39-49
    3.2.1 TITO PID控制  39-43
    3.2.2 TITO模糊控制  43-49
  3.3 本章小结  49-50
结论  50-52
参考文献  52-56
攻读学位期间发表的学术论文  56-58
致谢  58

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中图分类: > 工业技术 > 自动化技术、计算机技术 > 自动化技术及设备 > 机器人技术 > 机器人 > 专用机器人
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