磁控形状记忆合金执行器位移控制方法

摘要

一种磁控形状记忆合金执行器位移控制方法，属于智能材料及其机构建模与控制领域。本发明的目的是将神经网络与迭代学习控制相结合，设计了基于神经网络的迭代学习控制器，并给出系统初始状态在有界范围内变化时系统收敛条件的磁控形状记忆合金执行器位移控制方法。本发明步骤是：建立可以描述磁控形状记忆合金执行器率相关迟滞非线性的Volterra级数模型，并利用神经网络构建Volterra级数的核函数；采用神经网络拟合迭代学习控制器，并给出系统初始状态在有界范围内变化时系统的收敛条件。本发明不但放宽了迭代学习控制的适用条件，更符合实际应用环境，还提高了迭代学习控制的鲁棒性，提升控制品质。