基于BP神经网络的压电陶瓷蠕变预测

压电陶瓷驱动器的蠕变误差随时间呈现非线性变化,难以实时修正。提出基于BP神经网络的压电陶瓷蠕变预测方法,使用压电陶瓷驱动系统采集数据,对数据进行归一化处理,通过实验设计BP神经网络的隐含层数、隐含层节点数、节点转移函数和训练函数,构建BP神经网络预测模型,建立压电陶瓷蠕变与时间的关系。用BP神经网络模型对压电陶瓷蠕变进行了预测仿真,并将结果与实测数据进行了对比。结果表明,蠕变预测结果与实验数据的最大绝对误差均小于0.1 μm,最大蠕变误差均不超过0.6%,最大均方误差仅为0.0021,可见,BP预测模型具有较高的预测精度,可作为预测压电陶瓷蠕变误差的一种有效手段。     

螺旋箝位双向大推力压电直线作动器研究

设计了一种基于螺旋箝位原理的尺蠖式压电直线作动器,它可实现大推力、大行程双向作动。阐述了螺旋箝位运动原理,进行作动器的结构设计。通过ANSYS有限元仿真分析了箝位力对端面的影响,并对力矩电机主轴进行强度校核,分析了计算力矩电机转速与压电叠堆驱动频率的匹配关系。最后,搭建实验测试系统。结果表明,该作动器在叠堆驱动电压为150 V、频率100 Hz、电机转速150 r/min时,获得最大推力为190 N,行程可达60 mm。     

用于受限空间下的前列腺针刺手术机器人

为了能够在核磁环境下进行前列腺针刺手术,在满足临床需求的基础上,运用多种类型的超声电机,设计了一种新型针刺手术机器人结构。首先基于RCM原理对针刺模块做了相关改进,增加了压电减摩装置可以减小针刺过程的摩擦阻力;然后通过D-H参数法求解了正逆运动学方程,并用蒙特卡洛法求解了机器人的工作空间;最后通过MATLAB软件对所求得的运动学方程进行了验证,对机器人关节运动性能进行了仿真。通过分析与验证,该机器人满足核磁环境下的设计需求。     

遗传算法优化的BP神经网络压电陶瓷蠕变预测

针对压电陶瓷驱动器的蠕变误差随时间呈现非线性变化,会严重影响其定位精度的问题,提出遗传算法优化BP神经网络的压电陶瓷蠕变预测算法。采用遗传算法优化了BP神经网络的权值和阈值,构建了基于遗传算法的BP神经网络(GA-BP算法)的蠕变预测模型。用GA-BP算法对压电陶瓷蠕变进行了预测仿真,并将结果与实测数据进行了对比。结果表明,获得的蠕变预测结果与实验数据的最大绝对误差均不超过0.2μm,最大蠕变误差均小于1.5%,最大均方误差仅为0.004 6,因此,GA-BP预测模型可作为预测压电陶瓷蠕变误差的一种有效手段。     

压电陶瓷驱动器的迟滞特性

针对压电陶瓷固有的迟滞现象对其定位控制精度的影响,对迟滞进行了特征分析和实验验证。基于微观极化机理和机电耦合效应分析了迟滞的成因,分别对不同驱动行程,全行程不同位置和不同起始电压下的迟滞特性进行了对比实验。结果表明:对10V行程的驱动,随着电压区间的递增,平均位移输出先增大后减小,平均迟滞误差从0.419 3μm减小到0.158 9μm;对100V行程的驱动,随着起始电压的增大,平均位移输出从42.882 5μm减小到25.92μm,平均迟滞误差从3.999 3μm减小到1.692 3μm;起始电压每增加15V,位移输出减小5.654 2μm,迟滞误差减小0.769μm。实验结果反映了电畴翻转状况对驱动过程机电耦合效率的影响,有效验证了电畴翻转理论。实验也表明:针对电畴翻转不同阶段所表现的的迟滞特征对压电陶瓷驱动器的迟滞误差进行补偿,可修正或减小迟滞误差带来的影响,为提高系统定位控制精度提供科学的参考依据。     

基于PA41的压电叠堆驱动电源设计

通过分析压电叠堆的工作特性,设计了一种以高压运放PA41为核心器件的电压控制型压电叠堆驱动电源。阐述了两种驱动电路方法并选择合适的方案,分析了驱动电路原理并完成电路元器件选型。最后搭建实验平台对驱动电源进行实验测试,分析其输出特性曲线及输出误差的原因。实验结果表明,此电源调节方便,响应迅速,能有效应用于压电叠堆的驱动控制。     

压电作动磁共振兼容手术机器人的研究进展

磁共振兼容手术机器人及其驱动技术是医疗器械研究领域的热点和前沿。该文对磁共振兼容手术机器人及其驱动技术的研究现状进行综述。首先,介绍磁共振成像技术的特征,然后,阐述磁共振兼容手术机器人的研究进展,比较磁共振兼容手术机器人不同驱动方式的特性,其次,重点介绍了压电作动器驱动的磁共振兼容手术机器人的研究现状,讨论磁共振兼容压电作动器的研究进展,最后,指出磁共振兼容压电作动手术机器人存在的问题和未来的研究方向。