基于多级形状记忆合金驱动的变弯度机翼多状态变形模糊控制

doi:10.3969/j.issn.1004-132X.2026.03.017

摘要/Abstract

摘要：

融合形状记忆合金（SMA）和柔性结构的连续变弯度机翼设计是未来变形机翼的重要发展方向之一。为应对复杂飞行环境和变形需求，机翼需具备不同弯度状态的变形调节和精确控制能力。为此，搭建了一个由三级SMA丝状驱动器和模块化柔性结构组成的变弯度机翼结构，并提出了一种多状态变形模糊控制算法。通过开环测试建立基于最小能耗和加热级数的控制逻辑，进而设计了多级模糊PID控制算法，以应对SMA非线性驱动特性及载荷变化等不确定因素，确保机翼在不同变弯度状态下的精确变形控制。实验结果表明，所提多状态模糊控制算法能够有效实现不同变弯度状态下的精确变形控制，相较于普通PID，调节时间明显缩短，平均绝对误差和最大超调量均得到有效改善，同时具有较好的鲁棒性。

关键词: 变弯度机翼, 形状记忆合金, 柔性结构, 模糊PID控制

Abstract:

The design of continuously variable-camber wings integrating SMA and flexible structures represented a crucial development direction for future morphing wings. To address complex flight environments and deformation requirements， wings should possess multi-camber deformation adjustment capabilities and precise control performance. A variable-camber wing structure was presented driven by a three-stage SMA wire actuator combined with modular flexible components， along with a multi-state deformation fuzzy control algorithm. First， by an open-loop test， the control logic was established based on minimum energy consumption and heating stages. Subsequently， a multi-stage fuzzy PID control algorithm was developed to handle SMA nonlinear driving characteristics and uncertain factors like load variations， ensuring precise deformation control across different camber states. Experimental results demonstrate that the proposed multi-state fuzzy control algorithm may effectively achieve precise deformation control under various variable curvature states. Compared with conventional PID control， the new control algorithm significantly reduces settling time， effectively improves both mean absolute errors and maximum overshoots， while maintaining good robustness.

Key words: variable-camber wing, shape memory alloy（SMA）, flexible structure, fuzzy PID control

中图分类号:

V214

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图/表 26

图1 变弯度机翼结构

Fig.1 Variable-camber wing structure

图2 变弯度机翼变形控制实验装置

Fig.2 Variable-camber wing deformation control setup

图3 变弯度机翼变形控制实验流程图

Fig.3 Flowchart of variable-camber wing deformation control experiment

图4 不同恒流驱动下变形状态

Fig.4 Deformation states under different constant current drives

图5 SMA驱动装置变形响应测试

Fig.5 SMA actuator dynamic characteristics test

图6 多状态切换控制器逻辑

Fig.6 Multi-state switching controller logic

图7 变弯度机翼模糊控制器原理图

Fig.7 Schematic diagram of fuzzy controller for variable-camber wing

表1 伸缩因子参数表

Tab.1 Extension factor parameter table

状态	e
1	α_e₁
2	α_e₂
3	α_e₃

表2 量化因子参数表

Tab.2 Quantization factor parameter table

状态	K_P	K_I	K_D
1	Q_P1	Q_I1	Q_D1
2	Q_P2	Q_I2	Q_D2
3	Q_P3	Q_I3	Q_D3

图8 变弯度机翼模糊PID控制器结构图

Fig.8 Structure diagram of fuzzy PID controller for variable-camber wing

图9 隶属函数图

Fig.9 Membership function diagram

表3 KP 模糊规则表

Tab.3 KP fuzzy rule table

		C_E
		NB	NM	NS	ZO	PS	PM	PB
E	NM	PB	PB	PM	PM	PS	ZO	PS
	NB	PB	PB	PM	PS	PS	PS	NS
	NS	PM	PM	PM	PS	ZO	NS	NS
	ZO	NS	NS	NS	NS	NS	NM	NM
	PS	NS	NS	NS	NS	NM	NM	NM
	PM	NS	NS	NS	NM	NM	NM	NB
	PB	NM	NM	NM	NM	NM	NB	NB

图10 空载情况下模糊PID电流输出

Fig.10 Fuzzy PID current output under no-load conditions

图11 空载时模糊PID和普通PID控制下机翼末端位移

Fig.11 Wingtip displacements under fuzzy PID and conventional PID control （no-load）

图12 空载时模糊PID和普通PID控制下的误差

Fig.12 Errors under fuzzy PID and conventional PID control （no-load）

表4 空载下状态1两种控制方法的性能对比

Tab.4 Performance comparison of two control methods for state 1 （no-load）

控制方法	调节时间/ms	平均绝对误差/μm	最大超调量/mm
模糊PID	2900	8.42	0.029
普通PID	2400	7.92	0.022

表5 空载下状态2两种控制方法的性能对比

Tab.5 Performance comparison of two control methods for state 2 （no-load）

控制方法	调节时间/ms	平均绝对误差/μm	最大超调量/mm
模糊PID	3320	14.79	0.031
普通PID	4520	42.69	0.081

表6 空载下状态3两种控制方法的性能对比

Tab.6 Performance comparison of two control methods for state 3 （no-load）

控制方法	调节时间/ms	平均绝对误差/μm	最大超调量/mm
模糊PID	5690	3.78	0.01
普通PID	7870	4.98	0.011

图13 变弯度机翼施加100 g载荷

Fig.13 Variable-camber wing with 100 g load

图14 施加载荷后恒流1.4 A驱动下变形状态

Fig.14 Deformation state under constant current 1.4 A drive after load application

图15 施加载荷后模糊PID电流输出

Fig.15 Fuzzy PID current output after load application

图16 施加载荷后模糊PID和普通PID位移

Fig.16 Displacements under fuzzy PID and conventional PID control after load application

图17 施加载荷后模糊PID和普通PID误差

Fig.17 Errors under fuzzy PID and conventional PID control after load application

表7 负载下状态1两种控制方法的性能对比

Tab.7 Performance comparison of two control methods for state 1 （under load）

控制方法	调节时间/ms	平均绝对误差/μm	最大超调量/mm
模糊PID	1540	9.922	0.034
普通PID	2820	7.014	0.055

表8 负载下状态2两种控制方法的性能对比

Tab.8 Performance comparison of two control methods for state 2 （under load）

控制方法	调节时间/ms	平均绝对误差/μm	最大超调量/mm
模糊PID	4050	9.936	0.028
普通PID	6130	41.893	0.088

表9 负载下状态2两种控制方法的性能对比

Tab.9 Performance comparison of two control methods for state 2 （under load）

控制方法	调节时间/ms	平均绝对误差/μm	最大超调量/mm
模糊PID	5660	2.187	0.008
普通PID	8560	5.845	0.012

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