本项目主要目标是基于一种电致形变智能材料-IPMC,建立其人工肌肉的控制模型;在此基础上,研究微操作器件的建模、感知和控制方法,从而提出微型智能系统建模和控制的系统理论方法,用于实现对微/纳米对象的操作。本项目核心内容有:1)开展针对IPMC非线性动力学特性(包括飘移、爬行、磁滞现象等)的面向控制的系统模型和仿真模型的研究,实现其人工肌肉特性;2)研究新的IPMC感知方法,完成混合式微力传感器研制;3)开发针对IPMC主要非线性的闭环控制方案,包括自适应逆控制、神经网络逆控制及无穷维系统控制方法等;4)基于IPMC驱动器/传感器,实现仿生微操作器件的虚拟样机系统及实物样机制作;5)通过微操作试验,验证所提出的建模、感知和控制方法的有效性。研究意义:为生物细胞和微器件的操作提供新方法,促进生物工程和MEMS技术的发展;有益于MEMS/NEMS中的传感器、驱动器以及仿生微型机器人的开发。
{{i.achievement_title}}
数据更新时间:2023-05-31
EBPR工艺运行效果的主要影响因素及研究现状
一种基于多层设计空间缩减策略的近似高维优化方法
复杂系统科学研究进展
基于改进LinkNet的寒旱区遥感图像河流识别方法
结直肠癌免疫治疗的多模态影像及分子影像评估
IPMC人工肌肉致动性能改进方法与理论研究
基于人工肌肉的仿人手臂自主控制方法研究
基于自主感知的列车运行安全控制和保障理论与方法
感知时间和情景的存取控制策略建模与实施