形状记忆合金是一种新型的金属性智能材料,它独特的形状记忆效应,使它在很多领域都有广阔的应用前景。过去的十几年间,对形状记忆合金的研究和探索一直是国内外科学工作者的热点,也有很多成功的产品投入市场。但大多数产品只利用了形状记忆合金的两种状态:完全马氏体相位和完全奥氏体相位,对两种状态的中间状态,也就是中间相位,应用的产品相当少。而在很多潜在的应用,如人工肌肉,位置调节器等,都需要对中间相位的利用。这对形状记忆合金的控制提出了更高的要求,这是由于形状记忆合金在相变过程中的复杂非线性迟滞行为,位置控制面临相当大的挑战。本文研究重点就是对迟滞现象进行研究并寻求有效的控制方案。 控制方法的基本思想是对实际形状记忆合金迟滞系统进行建模,然后寻找其对应的逆转系统进行信号补偿。使实际位置和参考位置的误差最小化。在课题研究过程中,我们对形状记忆合金的迟滞行为进行了深入,系统的研究。我们采用了Preisach模型来捕捉形状记忆合金的迟滞行为,这是一个相当成功的捕捉迟滞行为的现象模型。同时,基于对Preisach迟滞算子的逆转,本文提出了一种新的逆转补偿算法,这种算法避免了双积分式,使计算时间减小,更适合于实时控制。另外,对逆转迟滞算子的识别直接从迟滞的一阶下降传输曲线获得,这样会使计算更精确。本文提出了迟滞研究中的新概念一输入记忆矩阵和输出记忆矩阵,并研究了两者的属性和它们之间的关系,这一研究成果解决了逆转算子的执行问题。仿真和实验结果显示,逆转迟滞算法是相当有效的。在文章的最后,探索了三维迟滞模型,所有能影响变形的因素分解成三部分。这个模型可被视为Preisach模型的一个重大改良,有重大的理论意义和应用价值。仿真系统和逆转迟滞系统于2005年4月通过了法国高等工程师院校LPMM实验室的验收,得到了实验室工程人员的一致好评。