离子聚合物金属复合材料（IPMC）的制备工艺、封装技术及迟滞蠕变建模与控制策略综述

为解决离子聚合物金属复合材料（IPMC）在驱动和传感应用中存在的迟滞、蠕变和非线性问题，研究人员系统综述了其制备工艺、封装技术和建模控制策略。通过分析溶液浇铸、热压和3D打印等基膜制备方法，以及化学镀、物理气相沉积和直接组装等电极涂层技术，总结了各方法的优缺点。研究还探讨了Preisach、Prandtl-Ishlinskii和Bouc-Wen等迟滞模型，以及自适应控制、滑模控制和PID控制等策略，为IPMC的高精度控制提供了理论依据和技术支持，对促进其在柔性机器人和生物医学等领域的应用具有重要意义。

　　

离子聚合物金属复合材料（Ionic Polymer-Metal Composites, IPMC）作为一种典型的电活性聚合物（EAP），因其具有低驱动电压、大变形能力、柔性和生物相容性等优点，在软体机器人、生物医学设备和传感器等领域展现出广阔的应用前景。然而，IPMC在实际应用中仍面临诸多挑战，包括制备工艺复杂、成本高昂、长期稳定性差，以及固有的迟滞（hysteresis）和蠕变（creep）非线性行为，这些因素严重限制了其高精度控制和大规模应用。

为了系统解决这些问题，研究人员在《Engineering Science and Technology, an International Journal》上发表了一项综述研究，全面总结了IPMC的制备工艺、封装技术以及迟滞和蠕变建模与控制策略的最新进展。该研究首先详细分析了IPMC基膜的制备方法，包括溶液浇铸（Solution Casting, SC）、热压（Hot Pressing, HP）和3D打印技术。溶液浇铸法操作简单、成本低，但难以控制薄膜厚度均匀性和内部微观结构；热压法易于大规模生产，但设备要求高，需要严格控制温度和压力；3D打印技术适用于复杂形状，但成本高、精度低。在电极涂层方面，化学镀（Chemical Plating, CP）成本低但电极厚度控制困难，物理气相沉积（Physical Vapor Deposition, PVD）可获得均匀致密的电极但设备昂贵，直接组装工艺（Direct Assembly Process, DAP）可精确控制电极负载和厚度但操作复杂。

在封装技术方面，研究比较了聚二甲基硅氧烷/聚四氟乙烯（PDMS/PTFE）、聚对二甲苯（Parylene）、聚酰亚胺（PI）薄膜、聚烯烃薄膜（POF）和介电凝胶等方法的优缺点。PDMS/PTFE封装具有良好的防水性和柔韧性，Parylene封装能有效防止水分蒸发但成本较高，PI薄膜封装耐高温、强度高但柔韧性差，POF封装经济高效但温度范围有限，介电凝胶封装具有优异的绝缘性和散热性但难以处理。这些封装技术显著提高了IPMC的环境适应性和使用寿命。

针对IPMC的迟滞和蠕变非线性特性，研究深入探讨了Preisach模型、Prandtl-Ishlinskii（PI）模型、Bouc-Wen（BW）模型和Krasnoselskii-Pokrovskii（KP）模型等建模方法。Preisach模型通过加权叠加基本迟滞算子来描述复杂迟滞现象，但参数识别复杂；PI模型通过Play算子和Backlash算子的加权叠加来简化建模过程；BW模型基于物理机制，能描述率相关迟滞但参数确定困难；KP模型作为Preisach模型的推广，能有效预测IPMC的力学性能。在控制策略方面，研究介绍了自适应控制、滑模控制（Sliding Mode Control, SMC）、PID控制和逆控制等方法。自适应控制能实时调整参数以适应系统变化，滑模控制对扰动和参数变化具有强鲁棒性，PID控制结构简单易于实现但处理复杂非线性系统性能较差，逆控制基于系统逆模型能实现精确轨迹跟踪但对模型准确性依赖性强。

此外，研究还强调了数据驱动方法在迟滞和蠕变抑制中的重要性。通过最小二乘支持向量机-非线性自回归外生模型（LSSVM-NARX）、自适应神经模糊推理系统-非线性自回归外生模型（ANFIS-NARX）和递归模糊神经网络-非线性自回归外生模型（RFNN-NARX）等智能算法，结合人工蜂群算法、粒子群优化（PSO）等优化方法，显著提高了模型的预测精度和控制性能。这些方法有效解决了IPMC的多值映射和动态适应性问题，为高精度控制提供了新思路。

关键技术方法包括：基膜制备采用溶液浇铸、热压和3D打印技术；电极涂层使用化学镀、物理气相沉积和直接组装工艺；封装采用PDMS、Parylene、PI薄膜和介电凝胶；迟滞蠕变建模使用Preisach、PI、BW和KP模型；控制策略采用自适应控制、滑模控制、PID控制和逆控制；数据驱动方法采用LSSVM-NARX、ANFIS-NARX和RFNN-NARX模型，并结合人工蜂群算法和粒子群优化进行参数优化。

研究结果表明，通过优化制备工艺和封装技术，IPMC的机械性能和环境稳定性得到显著提升。迟滞和蠕变模型的建立为理解IPMC的非线性行为提供了理论基础，而先进控制策略和数据驱动方法则有效抑制了迟滞和蠕变现象，提高了IPMC的执行精度和响应速度。例如，LSSVM-NARX模型在随机正弦输入位移下控制误差RMSE可达0.03，ANFIS-NARX模型将匹配函数从92.88%提升至97.58%，RFNN-NARX模型较ANFIS-NARX平均精度提高24%。

研究结论部分强调，IPMC作为一种具有广阔应用前景的智能材料，其制备工艺、封装技术和控制策略的进步将极大推动其在柔性机器人、生物医学设备和传感器等领域的实际应用。未来研究应聚焦于开发新型高导电性质子聚合物、纳米级屏障涂层封装、深度学习与物理机制结合的混合建模方法，以及高透明度和可解释性的人工智能模型，以进一步提升IPMC的性能和可靠性，满足高端应用需求。