基于折纸泵与软气动执行器反向迟滞行为耦合的迟滞补偿新方法

《Sensors and Actuators A: Physical》：Hysteresis Compensation Approach via Combination of Origami Pump and Soft Pneumatic Actuator

本文提出了一种通过折纸泵（Origami Pump）与软气动执行器（Soft Pneumatic Actuator）的反向迟滞行为耦合实现迟滞补偿的创新策略。通过改进的Prandtl-Ishlinskii（P-I）模型理论验证了反向迟滞环组合的补偿效应，并在多频率与振幅条件下实验证实了该方法能有效减小迟滞环面积，为软体机器人精准控制提供了新思路。

　　

INTRODUCTION

软执行器在机器人领域的发展中扮演着重要角色。其柔性与顺应性特征构建了多样化的机器人能力，为众多应用领域开辟了新机遇。它们在丰富人类日常生活方面展现出巨大潜力，例如人机交互（human-machine interaction）与操作控制（manipulation），并涵盖多种材料与驱动模式。

THEORETICAL FRAMEWORK

本研究重点关注气动执行器循环操作中产生的迟滞环现象，这是表征迟滞行为的常用术语。这些迟滞环可能具有不同方向，例如顺时针与逆时针方向。我们将顺时针与逆时针迟滞环称为反向迟滞环。在理论框架中，我们证明了两种反向迟滞环的组合可实现迟滞补偿，并扩展了该理论。

Fabrication and Design of the Origami Pump and Soft Pneumatic Actuator

根据理论框架建议，当两个硬件组件具有反向迟滞环时，可应用所提出的迟滞补偿方法。具体而言，为实践该理论框架，我们采用折纸泵与软气动执行器作为呈现反向迟滞行为的组件。折纸泵与软气动执行器构成泵-执行器单元，作为两个组件的组合体系。

RESULTS

通过实验，我们分析了折纸泵、软气动执行器及泵-执行器单元的迟滞特性。特别针对泵-执行器单元，执行器的行为以弯曲角度作为输出进行判定。测量的电机位置数据被设定为输入，压力则作为连接两个关系的中间变量。显然，压力在泵中作为输出，同时在执行器中作为输入。

PARAMETER IDENTIFICATION

为进一步评估迟滞补偿效果，我们使用改进的P-I模型估算了更多不同条件下的迟滞环面积。为确定折纸泵与软气动执行器的迟滞模型参数，我们采用混合优化方法。该方法结合了遗传算法（Genetic Algorithm, GA）与Nelder-Mead（NM）算法。我们使用GA（一种自然启发的元启发式算法）进行参数全局搜索，以避免早熟收敛问题。

CONCLUSION

本研究提出了一种通过组合具有相反迟滞环方向的折纸泵与软气动执行器来实现迟滞补偿的新方法。实验与理论均证明反向迟滞环的组合可实现迟滞补偿。特别通过改进P-I模型的参数变化，研究了反向迟滞变化对迟滞补偿强度的影响。为实现该理论框架的应用，我们设计了折纸泵与软气动执行器，并在实验中验证了补偿效果。