文档介绍：摘 要
虽然磁控形状记忆合金是一种发展历史比较短的功能材料，但是由于其兼具了
压电陶瓷材料以及磁致伸缩材料频率响应快，控制精度高等优点，同时又能够克服
上述两种材料形变率小而无法满足大行程执行器的缺点。并且，由于该材料属于一
种磁控型的材料，相较于温控型的合金材料有着易于控制的显著优点。因此，磁控
形状记忆合金材料的相关研究受到了人们的广泛关注。但是，就目前的研究现状看
来，人们对该种材料的形变机理、影响形变的因素、合金材料的应用等方面的研究
还远远不够，尤其是在磁控形状记忆合金执行器的控制方法的研究方面，几乎尚属
空白。因此，本文尝试针对磁控形状记忆合金执行器的控制方法进行一定的实验研
究，为今后磁控形状记忆合金执行器的进一步应用奠定一定的基础。
文中首先对磁控形状记忆合金的背景做了一定的介绍，并针对其执行器的形变
机理、静态特性、动态特性做出了一定的分析介绍，并在此基础上建立了 MSMA
执行器的动力学模型，为控制方法的研究打下基础。通过对磁控形状记忆合金执行
器外在特性的分析，了解到该执行器输入输出之间存在着特殊的多值映射的磁滞非
线性关系，针对这种磁滞非线性关系，考虑建立执行器的磁滞模型，使用模型补偿
的方法对其进行控制。
在磁控形状记忆合金执行器的建模方面，利用神经网络在函数逼近方面的显著
优越性，使用两个平移了的双 Sigmoid(双 S)函数作为激励函数以解决神经网络不
能实现一对多映射的问题，成功的建立了磁控形状记忆合金执行器的正、逆模型，
并利用逆模型对执行器进行了开环控制，最后利用上述开环控制器与一个神经网络
控制器构成前馈加反馈的复合控制，仿真实验结果证明了采用的控制方法的有效
性，并可以获得较好的精度。
随后，以 PI 磁滞模型为基础，运用 Play 算子建立 MSMA 执行器的正模型。
并利用 Play 算子和 Stop 算子为一组互补算子的理论，利用 Stop 算子建立 MSMA
执行器的逆模型，并通过逆模型对执行器进行了开环控制，最后同样利用该开环控
制器与一个神经网络控制器构成前馈加反馈的复合控制，仿真实验结果证明了控制
方法的有效性以及可以获得良好的精确度。
最后，利用模糊控制的理论，采用再励学习的学习方式，针对 MSMA 执行器
设计了一个再励学习模糊神经网络控制器对执行器进行控制。.针对所设计的控制
器进行了仿真实验，实验结果表明该控制器可以取得一个较好的控制效果。
关键词：
磁控形状记忆合金，磁滞非线性，神经网络，PI 模型，再励学习
I
Abstract
Magnetically controlled shape memory alloy is a kind of functioning material that
has a short history of the development, but it possesses both the rapid frequency
response and high control precision. At the same time, it is able to overtime the
shortcoming of low deformation rate. Moreover, magnetically controlled shape memory
alloy is a magnetic control material. It is easier to control than temperature shape
memory alloy. So, a research of magnetically controlled shape memory alloy attracts
intensive concern. For the time being, the research for the mechanism of deformation,
the factors of deformation and the applications of magn