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CN114562435A - 具有应变计传感器和位置估计的形状记忆合金致动器及其制造方法 - Google Patents

具有应变计传感器和位置估计的形状记忆合金致动器及其制造方法 Download PDF

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CN114562435A
CN114562435A CN202210252688.7A CN202210252688A CN114562435A CN 114562435 A CN114562435 A CN 114562435A CN 202210252688 A CN202210252688 A CN 202210252688A CN 114562435 A CN114562435 A CN 114562435A
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迈克尔·昆茨
穆罕默德·易卜拉欣·可汗
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Smarter Alloys Inc
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Abstract

一种形状记忆致动器包括：单个形状记忆合金；合金的形状记忆效应(SME)区部被构造用于致动；合金的伪弹性(PE)区部被构造为能够进行位置传感的传感器；和控制系统，被构造以通过基于PE区部的传感器结果控制经过至少SME区部的电流而控制致动器。一种控制形状记忆致动器的方法，该方法包括：施加经过致动器的预定电流；测量SME区部的第一电阻；测量PE区部的第二电阻；基于第一和第二电阻计算致动器的估计位置；基于估计位置适配施加于致动器的电流。一种制造形状记忆致动器的方法，所述方法包括：激光处理；热机械处理；训练形状记忆合金。

Description

具有应变计传感器和位置估计的形状记忆合金致动器及其制 造方法
对相关申请的引用
本文件是正式申请，基于2016年9月14日提交的临时申请62/394,491并要求该临时申请的权益，该临时申请在此通过引用并入本文。
技术领域
在此公开的实施例涉及一种形状记忆合金致动器(包括应变计传感器和/或位置估计)和一种制造致动器的方法。
背景技术
形状记忆合金(SMA)是一类材料，呈现出特有的性能，包括形状记忆效应(SME)和伪弹性(PE)。首次观察到SME表现发生在1932年，由Arne Olander通过镉金合金实现。不过，直到1960年后，才将形状记忆合金的名称给予一组呈现出相似性能的材料。形状记忆合金的多种合金组分已被识别出，包括CuAlNi、TiNb FePt和许多更多组分。不过，最广泛使用且商业销售的SMA是NiTi，常被称为Nitinol。NiTi相对于其它SMA提供多种优点，例如力与质量的比率高、可恢复应变大、超弹性、和生物相容性。
SMA用于各种应用中，例如生物医疗血管支架、机动车辆、机器人技术、航空、和振动吸收等作为示例。不过，仍存在一些缺陷可能限制SMA的应用，包括难以获取致动器的位置和/或应变反馈。
这样，需要一种改进的致动器和制造或生产方法以克服传统SMA致动器的至少一些问题。
发明内容
根据本文中的一个方面，提供一种形状记忆致动器，包括：
单个形状记忆合金；
所述单个形状记忆合金的形状记忆效应(SME)区部，被构造用于致动；
所述单个形状记忆合金的伪弹性(PE)区部，被构造为能够进行位置传感的传感器；和
控制系统，被构造以通过基于所述PE区部的传感器结果控制经过至少所述SME区部的电流而控制所述致动器。
在特定情况下，所述PE区部可被构造为应变计。
根据本文中的另一方面，提供一种控制形状记忆致动器的方法，所述方法包括：
通过控制系统施加经过所述致动器的预定电流；
测量所述致动器的形状记忆效应(SME)区部的第一电阻；
测量所述致动器的伪弹性(PE)区部的第二电阻；
通过所述控制系统基于所述第一和第二电阻计算所述致动器的估计位置；
通过所述控制系统基于所述估计位置适配施加于所述致动器的所述电流。
根据本文中的另一方面，提供一种制造形状记忆致动器的方法，所述方法包括：
激光处理形状记忆合金以提供在相变温度上不同于现存伪弹性(PE)区部的形状记忆效应(SME)区部；
对所述激光处理后的形状记忆合金进行热机械处理；和
对所述热机械处理后的形状记忆合金进行训练。
在特定情况下，所述热机械处理可以包括：对所述激光处理后的形状记忆合金进行固溶退火；对所述激光处理后的形状记忆合金进行加工硬化；对所述激光处理后的形状记忆合金进行热处理。在此情况下，所述加工硬化可以包括：将所述激光处理后的形状记忆合金通过一个或多个模具牵拉；在牵拉过程中对所述激光处理后的形状记忆合金进行周期性中间退火。
在另一特定情况下，所述训练可包括：等温应力循环或等应力热循环中的至少一种。
通过阅读以下对于一些示例性实施例的描述，其它方面和特征对于本领域普通技术人员而言将变得显见。
附图说明
现在将仅示例性地参照附图描述实施例，其中：
图1是显示出致动器的实施例的示意图；
图2所示试验结果显示出温度对于训练后的伪弹性NiTi线的伪弹性性能的影响；
图3(a)显示出激光功率对于激光处理后的NiTi的相变温度的影响，其中注意富Ti饱和区域；
图3(b)所示DSC结果显示出范围和可转变性；
图4的示意图显示出适于批量生产致动器的连续激光处理结构的实施例；
图5(a)所示激光处理后的NiTi线显示出处理后区域贱金属(BM)；
图5(b)所示热机械处理后的线例示出在BM和LP区域之间的织构均匀性；
图6所示DSC结果例示出(a)贱金属(和PE)的、(b)激光处理后的、(c)热机械处理后的、(d)训练后的相变温度；
图7(a)显示出试验设备的操作示意图；
图7(b)是独立的便携式试验设备的照片；
图8是SMA致动器驱动电路的电示意图和实施例；
图9显示出在施加噪声消除过滤器之后从电路获取的数据：(a)加热过程中(马氏体到奥氏体)的电阻；(b)冷却过程中(奥氏体到马氏体)的电阻；(c)加热过程中的位置；(d)冷却过程中的位置；
图10显示出激光处理后的SMA致动器的SME部分的奥氏体和马氏体相的相变温度相对于所施加应力的情况，其中马氏体和奥氏体相变的斜率不相同；
图11显示出在无应力条件下从致动器SME部分的DSC结果获取的热容量以及基于正态分布函数的建模无应力热容量，例示出DSC结果(而非建模结果)中存在R相；
图12例示出试验(虚线)和SME模型(实线)结果的图线，其显示出在不同施加应力下位置相对于电阻和位置相对于温度的情况；
图13显示出PE的电阻相对于不同应力和温度的情况；
图14的方框示意图显示出位置、温度和应力估计算法的概念结构；
图15例示出位置估计结果的图线，显示出在不同应力水平下的估计位置(和位置误差)；
图16显示出致动器的另一实施例。
具体实施方式
以下描述整体上涉及一种改进的致动器，包括应变计传感器，可用于位置估计算法(可由控制系统使用以在动态和未知应力水平下控制致动器位置或者直接控制力)。通常而言，致动器在一个单件的致动器线中包括两种或更多种材料组分(区部)。这些组分中的每种在室温下表现不同，一种呈现形状记忆效应(SME)用于致动，另一种呈现伪弹性(PE)效应而用于容许使用传感器(有时由于其为致动器本身的一部分而被称为嵌入式传感器)。致动器的制造包括：激光处理、热处理、和冷加工过程、以及随后的训练(例如使用等应力热循环实现)以使性能稳定。致动器还可包括：基于模型的外部的无传感器的位置估计算法，其使用两个不同材料组分上的两个电阻测量值。直到现在，SMA致动器在动态未知施加应力下的外部的无传感器的位置估计，由于系统的复杂度和未知参数的数量而已经很难或者不可能实现。在本文中所述的实施例中，从嵌入式传感器获取的额外信息意在解决此问题。特别地，所提的致动器预期可应用于机械载荷预先未知的情况。
如前所述，传统SMA致动器中存在的问题涉及反馈，包括确定位置和应变传感，这可允许改善位置控制。
例如，SMA致动器的位置控制已经使用不同控制技术和反馈信号进行尝试。最可靠的反馈信号典型地为直接位置测量。不过，位置传感器可能非常昂贵，并增大了致动器组件的复杂度。正因如此，SMA与其它致动技术(例如压电和磁致动器)相比竞争力不高。无传感器的传感方法(例如使用电阻(ER)作为反馈信号)已被考虑用于位置控制，不过，在许多研究中，施加应力是恒定的或者是预先已知的，并且与位移具有单调关系，例如在弹簧中发生的那样。
本文中的实施例意在提供改进的致动器，其包括应变传感器和位置传感。致动器100的实施例以示意性形式显示在图1中。致动器100通过单个线105形成，线105具有两个具有不同合金组分的区部。在此实施例中，较大区部110有利于致动(“致动区部”或“致动部分”或“形状记忆效应(SME)区部”或“SME部分”)，而较小区部115用于传感应力(“应力传感区部”或“应力传感部分”或“伪弹性(PE)区部”或“PE部分”)。不过，致动区部与应力传感区部的尺寸比率可根据致动器特定用途所需的施加/参数而变化。因此，致动和应力传感均可通过单个SMA线实现。应力传感区部115被构造具有相变温度低于致动区部110的预计操作温度，从而允许应力传感区部115呈现出伪弹性(PE)性能。温度对PE表现的影响例示在图2中。在此致动器中，施加应力被构造为在任意给定温度下保持低于伪弹性平台。这有助于确保操作处于奥氏体相的弹性变形范围内，于是在不同温度下保持相对恒定和呈线性。致动区部110被构造为具有SME性能，以通过高于初始操作温度和PE区部115温度的相变温度而致动(运动)。
如图1中所示，致动器还可包括电接触部120，用于施加电流或用于传感。对于这种致动器，两种电构造能够整体上可用。一种电构造使电流通过PE和SME区部115、110，由此加热这两个区部；第二种构造使大部分电流仅通过SME区部110。这两种构造均起作用，不过，在本文中的实施例中描述后一种构造。
致动器的制造或生产通常包括激光处理以调整组分(即，形成适合的SME和PE区部110、115)，然后进行热机械处理以实现所希望的机械性能。
1.1.激光处理
SMA的脉冲激光处理已显示改变SMA的组分以对SMA添加额外“记忆”，也就是说，提供具有不同相变温度的区部，并因而影响与PE(传感)或SME(致动)相关的性能。关于对SMA激光处理的额外细节，参见PCT专利公开文献No.WO2011014962(PCT申请No.PCT/CA2010/001219)，该文献的内容在此通过引用并入本文。这种方法/过程的实施例可改变SMA的局部功能性能，这是因为所述性能对于合金组分敏感。即使细微改变(例如原子数百分比0.01％)也可改变SMA的功能性能，例如相变温度和伪弹性应力。这种技术开启了单线制造之路，所述单线具有的不同区部具有独特热机械和电机械性能(例如如前所述)。
图3(a)例示出5ms激光脉冲功率对于NiTi相变温度的影响，图3(b)是差示扫描量热法(DSC)曲线，显示出激光处理的范围和可转变性。其中可显示出：激光功率对于Ni蒸发量具有直接影响，这可以通过控制功率量而控制所述线的不同区部的性能。除了激光脉冲功率以外，激光脉冲时间和激光光斑重叠也对性能具有影响，也在所述PCT专利公开文献中描述。例如，每个脉冲可与先前脉冲重叠60％，以提供固化线。图5(a)显示出激光处理(LP)后的NiTi线的放大照片，并例示出原始贱金属(BM)和激光处理(LP)后区域。图5(b)显示出相同线在进一步处理之后的情况。
在激光处理之前，BM线可使用乙醇和丙酮(或类似物)去除表面上的任何杂质而进行清洁。然后，BM线进行激光处理，例如，如图4中所示使用计算机控制的系统200以连续方式进行。系统200可包括：线馈送辊205；线操控辊210；脉冲激光器215；和控制系统220(包括处理器225)。通常而言，由于SMA材料的性质，因而仅需处理需要具有SME性能的区部。为了减少或防止氧化，所述线在处理过程中可在氩气室或类似物内处理。对于本文中的致动器的实施例，使用1000W、5ms的脉冲。用于激光处理的系统和方法的进一步的细节在美国专利公开文献No.US20170165532中描述，所述文献在此通过引用并入本文。图6(a)和(b)显示出BM和LP线的DSC结果。DSC结果显示出相变温度并呈现材料组分的改变。
1.2.热机械/化学处理
激光处理后的线进行热机械处理允许进一步构造致动器最终的微观结构和性能。重要的是应注意：各种热处理也对SMA的相变温度和机械性能具有影响。激光处理改变线微观结构；因此，在激光处理之后，所述线可固溶退火，例如在1000℃持续1小时。所述线也可通过一个或多个模具被牵拉以细化晶体结构并通过加工硬化引发位错。在此实施例中，线牵拉过程使线直径从初始的460微米减小至250微米。为了防止过度加工硬化和破裂，所述线可在每三个模具之后中间退火，在600℃持续15分钟。一旦完成线牵拉步骤，则可实施最终的热处理，在此情况下在480℃持续2小时。在热机械处理的此阶段，SMA致动器具有如前所述的PE和SME部分。图6(c)显示出在热化学处理之后的相变温度，图5显示出被牵拉的致动器线。如此图中可见，在线牵拉之后，在BM和LP区域之间不再有可见的边界。致动器的性能然后通过训练过程稳定化。
典型地，存在不同类型的训练过程：等温应力循环，等应力热循环，或者热和应力循环的组合。训练过程据信在材料微观结构中引起方向优选的晶体。对于本文中的致动器的实施例，执行约1000次等应力热循环以训练SMA致动器。在训练之后，线直径从250μm减小至约226μm。训练前后的相变温度差别在图6(c)和6(d)中可见。
SMA领域中的大多数现有公开文献利用市场销售的NiTi SMA，已知为Flexinol。不过，由于在此所用SMA的合金组分和热化学历史的不同，所提出的致动器的至少一些机械和电性能可能显现为与已有文献有所不同，即使总体表现是相似的。在所进行的试验中，线性能通常通过试验确定。
2.试验设备和系统
试验系统被设计用于表征SMA致动器的电机械性能。图7(a)和7(b)显示出操作示意图和试验系统300的实施例的图片。系统300装备有扭矩控制伺服马达(未示出)以将动态载荷施加于致动器线；不过，在试验中，仅使用静态重物305。致动器线105在每端处被夹紧在两个不锈钢板(未示出)之间。重物连接到底板。线105被限制为使用线性键槽轴承(未示出)而仅经历竖直运动(扭转运动受限)。即使线性轴承良好润滑，轴承中也存在摩擦的影响。这样，即使具有恒定的重物305，施加于线的实际应力也不恒定。实际上，施加于线的应力是加速力、摩擦力、和重力(重物305)的组合。系统300被封闭在塑料环境(未示出)中以防止在不受控环境中的混乱随机空气流对线105的对流系数产生影响。试验系统还装备有传感器，包括高精度位置增量光学位置编码器310、应变计/载荷传感器315、和精度周边温度传感器(未示出)。电连接器320用于连接所述线105上的电压并传感所述线105中的电流/电压。
2.1电流驱动器和测量电路
所述线的加热通过焦耳加热实现。为了控制线温度以及随后的致动器位置，使用可变和受控的动力供应器325。由于目标是通过无传感器方式使用两个电阻测量值估计致动器的位置，因而控制电路不得不能够很准确地测量两个电阻。控制电路400(包括受控的电流源405)的实施例显示在图8中。
在此示例中，电流源405使用高增益达林顿双极结NPN晶体管410实现。晶体管410在下沉构造中相对于电负载(致动器)100定位。下侧的电流传感分流电阻器415用于测量电流并将其馈送回到差分放大器420(连接到晶体管)的负输入端。数字到模拟转换器(DAC)(在此情况下为16比特)425连接到差分放大器420的正输入端并用作基准(命令)电流信号。这种硬件反馈回路以5MHz运行并被构造使命令电流在电负载(致动器电阻)变化时保持恒定。
在此示例中，通过测量经过负载的电流并测量相应电压降而计算电阻(如公式1和2中所示)。测量的电流来自如前文所述的分流电阻器。PE和SME部分上的两个电压降使用140dB差分可编程增益放大器(PGA)430的高共模抑制比(CMRR)测量。CMRR可用于测量极小差分电压时(如在致动器PE部分的情况下)，这是因为，通常而言，CMRR越高，则信噪比越好。PGA 430的增益通过微控制器(MC)435使用串行外围接口(SPI)协议400进行选择。高放大增益用于更敏感的测量，例如PE部分上的电压。与增益类似，PGA 430包含复用器并具有8个输入端，每对输入端可被选择用于差分，其也通过SPI串行通讯进行。为了从ADC获得更高的有效分辨率，使用被称为过采样的技术。过采样进行很快的连续的模拟到数字的转换并将转换值取平均，因而在分辨率与转换速度之间存在折衷。PGA 430的输出经过第二模拟到数字转换器(ADC)445，转换后的数字值被发送到MC 435。此外，为了获得不仅精确而且准确的电压测量值，ADC可使用精确电压基准，使用辅助精确电压计对所述转换针对偏移和增益误差进行校准。
Figure BDA0003547409000000091
Figure BDA0003547409000000092
控制电路400还从试验系统300获取其它测量数据，例如使用应变计传感器315获取实际应力，使用高分辨率增量光学编码器310获取致动器的位置，周边温度传感器450，对系统300的输入电压455。
从公式1和2中显见，电流越低，则计算电阻的噪声越高。为了过滤潜在噪声，测量的电流和电压初始通过中值滤波器和移动平均滤波器过滤。MC435连接到计算机/处理器455，在此情况下使用RS232串行接口。所有测量的数据(包括时间)被发送到计算机455用于记录。MC 435在200Hz频率下运行，过滤和信号处理在微控制器上实时地执行。获取的SME区部在不同施加应力下的位置和电阻可见于图9中。
2.2.电连接
如前所述，致动器线的每端被夹紧在两个不锈钢板之间；随后，板连接到环末端，环末端在电流源电路与致动器线之间形成电连接。为了本文件的目的，中间传感探头仅通过临时电连接部连接。为了计算致动器的(而非电连接部和布线的)真实电阻，从电路到连接部的电阻使用4线电阻测量技术测量为0.32欧姆。
3.电机械性能和建模
开发出致动器线的热模型以确定与温度相关的材料性能。在确定材料性能之后，其用于唯象模型中以描述PE和SME区部的表现。
3.1.模拟温度
SME和PE的电阻性能可取决于线温度。线温度可使用热偶、热相机或者类似物测量。不过，由于线直径细(226um)且希望改进准确度，因而在这些实施例中，模拟致动器温度。给定测量电阻、伸长率、输入电流和周边温度，则使用MATLAB中的PDE工具箱资料库基于基本传热抛物线PDE(公式3)进行模拟。使用数学传热模型推算SMA致动器线的温度的这种方法已用于其它研究中。不过，大多数这些研究使用简单集总电容方法简化问题并且涉及具有恒定组分的材料。使用更复杂的模拟，如下所述，可提供更准确的结果，特别是由于在此实施例中致动器线包括具有不同热性能的多于一种材料组分。
Figure BDA0003547409000000101
致动器线被认为是柱体；因而相对于其长度轴对称。公式3可在柱坐标中描写，如公式4中所示。
Figure BDA0003547409000000102
焦耳加热被建模为内部生热
Figure BDA0003547409000000103
假定半径恒定且热导率变化极小
Figure BDA0003547409000000104
则公式4简化为：
Figure BDA0003547409000000105
其中，r、z、ρ、C、k、T、I、R、L分别是：径向方向、沿长度的方向、密度、热容量、热导率、温度、电流、电阻、和长度。电流、电阻和线长度从试验结果提供到模拟。热容量从DSC检测获得，是温度的函数，以呈现无应力状态下的相变。NiTi的相变温度是施加应力的函数，并随施加应力增大而增大。相变温度的增大假定本质上相对于应力呈线性。当SMA致动器建模时，特别是当涉及动态加载时，这种相变温度的变化应被考虑为尽可能大，并可建模如下：
Ms，f(σ)＝CMσ+M*s，f (6)
As，f(σ)＝CAσ+A* s，f
常数CA和CM基于稳态条件下进行的试验而通过经验获得。Ms和As通过试验得到，Mf和Af分别并行采用。图10中的试验数据显示出相变温度与应力之间的关系。
PE和SME区部的热容量是不同的。由于相变，SME热容量相对于温度的变化导致相变潜热；不过，PE不经历相变，因而其热容量系数假定恒定。模拟中的热容量通过以下分段式关系限定：
Figure BDA0003547409000000111
SME部分的取决于应力的热容量基于正态分布状函数而建模，如公式8和9中所示。其中，曲线中间部分是相变开始和结束温度的平均值，标准差是呈现95％相变的相变温度之差的1/6。热容量模型的结果显示在图11中。
Figure BDA0003547409000000112
Figure BDA0003547409000000113
由于PE和SME区域具有两种不同材料组分，因而其导率也不相同。结果，马氏体和奥氏体的热导率也不相同，这使得SME区域的热导率取决于其相变。公式10将热导率描述为奥氏体和马氏体热导率的加权级数和。公式11是模拟中的热导率的分段式限定。
kS ME(ξ)＝(1-ξ)kA+ξkM (10)
Figure BDA0003547409000000114
出于模拟目的，马氏体相变分数取值为：在特定应力下伸长率与最大伸长率的比率。
致动器线的冷却来自相对于周边环境的热对流和热辐射。热辐射被忽略，热对流实施为公式13的边界条件。柱形线的热对流系数已被其他人研究。近来，所述线相对于水平方向的角度对于对流系数的影响也已被研究，并显示在公式12中：
Figure BDA0003547409000000121
其中，g是重力常数，Rc是空气气体常数，Z是空气压缩性因子，D是线的直径，Pr是普朗特数，P是空气压力，μ是空气动态粘度，k是空气热导率。A、B、n是基于线角度的经验常数。由于线温度沿其半径和长度不均匀，因而考虑使用平均温度用于PE和SME区部。对于对致动器的不同施加应力，模拟运行多次。
3.2.SME建模和性能
存在各种方法对SME表现建模，例如，基于晶体结构和基本物理定律的微机械和热动力建模。不过，这些模型可能复杂且难以限定；因而选择宏观唯象方法用于本文中实施例的目的。这种类型的建模对于致动和控制目的而言是很常见的；并可按两个主要类别进行：机器学习，和基于数字方法或数学函数。这些建模方法中的任意方法可应用于所提出的致动器设计。
公式13和14是一组函数，通过基于经验结果计算马氏体相分数而对相变表现进行唯象建模。其它曲率略有不同的S状函数(余弦和正弦、误差函数、反正切函数)也已用于对SMA相变建模。
Figure BDA0003547409000000122
Figure BDA0003547409000000123
相变条件通过公式15和16给出。
Figure BDA0003547409000000131
Figure BDA0003547409000000132
由于被制造致动器的变化的材料性能和存在R相(如图11中显见)和其它冶金现象(例如轻度双向形状记忆效应)，因而增加对公式13的线性校正，以提供与试验结果的更佳符合性。这可能不必在致动器的所有实施例中进行。
SME的电阻通过添加电阻的马氏体和奥氏体部分作为相对于马氏体相分数的一组串联电阻器，如公式17中所示。此外，由于相变扩展始于所述线的外端并以其方式向内起作用，因而串联模型也具有唯象意义。
RS ME＝(1-ξ)RA+ξRM (17)
奥氏体和马氏体的各自电阻被建模为应力和温度的线性函数，所述关系在一组稳态试验中通过经验获得。公式18显示出线性关系。常数Ro A,M、RT A,M、Rσ A,M是曲线拟合参数，基于经验数据获得，例如如图9中所示。
Figure BDA0003547409000000133
类似于电阻的是，SME的塑性模型也是相分数的函数。不过，通过与电阻模型类似的逻辑，弹性模型被添加为两个并行的弹性构件。
Figure BDA0003547409000000134
SME的经典本构模型给出如下：
Figure BDA0003547409000000135
θSME表示热膨胀，其也是相变的函数。
θS ME＝(1+ξ)θA+ξθM (21)
相变的应力分量Ω在公式22中表示；其中
Figure BDA0003547409000000136
是最大可恢复应变。
Figure BDA0003547409000000141
SME在不同施加应力下的建模结果显示在图12中，并与经验数据比较。应注意，温度被模拟而非测量。对于奥氏体到马氏体的相变，由于本文中提及的材料相关的原因，所述模型更接近于试验结果。
3.3.PE性能和建模
不同于致动器的SME部分的是，PE部分不经历相变(因为施加应力假定低于伪弹性平台应力)，因而致动仅在弹性区域中发生。因此，施加于此致动器设计的最大应力应在任意给定温度下低于伪弹性平台。为此原因，其表现很类似于常规的弹性合金。这样，PE部分的弹性区域的电阻线性地依赖于应力和温度，如图13中通过实验数据所示。
Figure BDA0003547409000000142
PE弹性的这种线性关系可按与公式18中表示的SME马氏体和奥氏体电阻相同的方式建模。因此，由于没有相变(滞回表现)，因而可获得PE部分温度与对致动器所施加应力之间的明确关系。PE区域相对于不同应力和温度的试验电阻测量值显示在图13中。
Figure BDA0003547409000000143
3.4.受控致动范围
SMA致动器的致动范围通常取决于施加于线的应力。通常而言，仅有由于相变和热膨胀所致的线伸长(而非由于材料弹性所致的伸长)可通过焦耳加热而控制。例如，如果SME部分完全在奥氏体相中且应力增大，则致动器的位置变得仅为施加应力(以及可忽略的热膨胀)的函数，不能通过线温度改变进行控制。因此，范围和应力水平的这些限制不得不针对不同的应用加以考虑。所提出的致动器(致动器位置)的总长度通过以下公式表示。
L＝εPELPE+εS MELSME (25)
4.位置估计算法
已基于先前部分中所述经验模型开发出位置估计算法(PEA)的实施例。此部分的目的在于：概述通过测量如早先所提出的两个电阻(RPE和RSME)而估计SMA致动器线的位置的算法。PEA的此实施例基于以下假定进行：PE和SME均在相同的应力和热环境条件(例如周边温度和对流)下。
由于PE区部仅在其弹性区域中操作，因而不存在相分数公式，应力－温度关系可从公式23直接获得。不过，如图13中所示，温度影响大于应力影响。因此，为了获得施加应力，PE的温度和电阻均需要已知。公式26是简化集总电容传热传送函数，实时计算PE区部的温度，且为PEA的一部分。其基于SME区域的先前温度、周边温度、PE的热容量、PE的电阻、热导率、和经过PE区域的电流。PE部分的中心与SME部分之间的距离被表示为L*。APE是PE部分的表面积。因为PE区域的性能由于没有相变而更恒定，因而与SME相比更易于在线计算PE的温度。
Figure BDA0003547409000000151
在每个时间点，根据相变的方向，公式13或14基于记忆相关常数ξa和ξb计算。然后，计算出的马氏体相分数公式被插入公式17中的电阻模型中。通过测量电阻和使用公式17，可针对所述特定数据点获得SME温度与应力之间的关系。这样，通过使用从PE区域获取的应力，SME区域在当前时间的温度可被计算出。
结果可被认为是致动器线的估计温度和应力。这些估计参数可现在插回到先前部分中阐释的SME和PE模型中，以获得致动器的完全解析状态。因此，使用模型和估计应力和温度，致动器线的位置(长度)可在不同施加应力下被估计。此外，估计应力可直接用于力控制系统或类似物中。PEA的实施例总结在图14中所示的方框示意图中。如图14中所示，所述各个公式用于确定致动器的长度/位置。
图15显示出施加的电流、估计和测量的位置、位置误差、和测量的应力。初始，0.34A的开环稳态电流供应到致动器。随后，致动器收缩并到达稳态位置。在此阶段，添加额外重量以增大对致动器线的施加应力。随着重量添加，所述线开始延伸。最终，0.6A的电流供应到所述线以将其完全转变为奥氏体。如从所呈现结果中可见，PEA倾向于很接近地符合实际位置。在此试验中，实现160μm的位置误差，这为在最大呈现应力下的总呈现致动的约4％。
在此实施例中的方法通常依赖于：对于所述线的PE和SME区部具有准确基于经验的数学模型。因此，在模型和现实之间的任何差别可导致被估计参数(例如位置)的误差。不过，参数识别、人工智能、和适应性技术可用于增强模型中所用的材料和环境性能。各种模型和算法的进一步调整应产生更佳结果。
在此文件中，提出一种新的SMA致动器设计，其具有嵌入式应变计传感器，在一个单件致动器线中包含两种不同材料组分；并且论述一种操作和生产/制造方法。电子电路板被设计提供线性电流源动力供应器用于致动器以及测量电阻，例如高侧电阻。此外，基于模型的位置估计算法基于所提出的致动器设计而被开发。
致动器的各种示例
示例1：具有嵌入式传感器的SMA致动器
致动器设计：(如图1中所示)
SMA致动器线在一个单件线中沿其长度包括两个不同材料组分区部。其中一个材料组分区部用作致动器，另一材料组分区部用作嵌入式传感器。因此，这种设计在一个装置中包含传感和致动。致动可以由于伪弹性致动或形状记忆效应所致。
位置估计：
致动器的位置和力使用如前所述的致动器的两个不同区部的两个电阻测量值进行估计。这些电阻测量值被传送到基于模型的和/或机器学习的估计算法。
示例2：单个弹簧偏置的SMA致动器和电感位置控制器
致动器设计：(如图16中所示)
SMA致动器线在一个单件线中沿其长度包括两个不同材料组分区部。其中一个材料组分区部用作致动器，另一材料组分区部形成为弹簧形状，用作传感器和偏置力。
位置估计：
所述线的位置和力使用所述线的弹簧部分的电感测量值计算。弹簧的电感随其螺距距离变化而变化。伸长越多，则电感越低。电感测量可使用例如三种不同方法进行：上升时间；使用LC谐振电路进行频率计数；和通过高通峰探测电路进行频率响应幅度测量。随后，电感映射到位置，计算出的位置然后用于控制算法中以控制位置。除了电感以外，致动器的电阻也可被测量(如前所述)并可协助确定相变状态。
示例3：连续可变Ni含量使SMA表现线性化
基于傅立叶级数原理，任何单调连续函数可使用一系列三角函数的无限(或有限)求和而获得(或近似)。相同的原理可适用于激光处理的SMA线以针对不同应用操控致动器的有效性能。已知的是，激光脉冲功率和施加时间对所述线的Ni组分(即，蒸发Ni的量)具有影响。因此，通过控制激光脉冲，Ni的量可以控制，因而控制所处理区部的热机械和电机械性能。通过汇总多个具有不同性能的小区部，最终有效性能可针对特定应用而形成和优化。例如，所述线的不同区部可具有不同量的Ni含量而将对于无源和有源应用线性化机械或电性能，由此使致动器的可控性更容易。
示例4：成束的各SMA致动器的磁振动感应冷却
基于电磁学原理，具有相同电流方向的电流承载线相互吸引，如果其具有相反电流方向则其相互排斥。相同的原理也可用于成束的SMA致动器线。通过在一频率下切换电流的方向和幅度，成束的线将相互吸引和排斥，因而还引起在此频率下的振动。这种振动在所述线上形成有效力对流，这使得所述线以比自由对流快得多的速率冷却。振动频率可被选择处于人类听力范围外。
上述各个实施例也可组合以形成其它致动器设计。上述实施例的一些应用包括但不限于：外骨骼，触觉反馈，适应性就座(靠背和腰支撑)，虚拟现实和康复手套，可穿戴物，机器人技术，机动车辆(致动器、阀、和类似物)，生物医疗装置和假体(支架、致动器、末端执行器、和类似物)，航空航天工程(可变形翼，无人机(UAV))，和各种其它应用。
虽然本公开内容已在此参照各个实施例和其特定示例进行了例示和描述，不过对于本领域普通技术人员将显见的是，各实施例的各元件可按照其它方式组合以形成进一步的实施例，而且其它实施例和示例可执行类似功能和/或实现类似结果。所有这样的等同实施例和示例处于由权利要求书限定的本公开内容的精神和范围内。例如，本文中的原理和思路据信适用于其它形状记忆材料，包括形状记忆塑料或类似物。
在先前的描述中，为了阐释目的，可提出多个细节以提供对实施例的透彻理解。不过，对于本领域技术人员将显见的是，这些特定细节可能不是都需要。在其它情况下，公知的结构可通过方框示意图形式显示以避免混淆理解。例如，关于在此所述实施例的元件是否实施为软件例程或计算机可读代码(由处理器执行)或为硬件电路、固件、或它们的组合，未提供特定细节。

Claims (7)

1.一种形状记忆致动器，包括：
单个形状记忆合金；
所述单个形状记忆合金的形状记忆效应(SME)区部，被构造用于致动；
所述单个形状记忆合金的伪弹性(PE)区部，被构造为能够进行位置传感的传感器；和
控制系统，被构造以通过基于所述PE区部的传感器结果控制经过至少所述SME区部的电流而控制所述致动器。
2.根据权利要求1所述的形状记忆致动器，其中，
所述PE区部被构造为应变计。
3.一种控制形状记忆致动器的方法，所述方法包括：
通过控制系统施加经过所述致动器的预定电流；
测量所述致动器的形状记忆效应(SME)区部的第一电阻；
测量所述致动器的伪弹性(PE)区部的第二电阻；
通过所述控制系统基于所述第一和第二电阻计算所述致动器的估计位置；
通过所述控制系统基于所述估计位置适配施加于所述致动器的所述电流。
4.一种制造形状记忆致动器的方法，所述方法包括：
激光处理形状记忆合金以提供在相变温度上不同于现存伪弹性(PE)区部的形状记忆效应(SME)区部；
对所述激光处理后的形状记忆合金进行热机械处理；和
对所述热机械处理后的形状记忆合金进行训练。
5.根据权利要求4所述的方法，其中，所述热机械处理包括：
对所述激光处理后的形状记忆合金进行固溶退火；
对所述激光处理后的形状记忆合金进行加工硬化；
对所述激光处理后的形状记忆合金进行热处理。
6.根据权利要求5所述的方法，其中，所述加工硬化包括：
将所述激光处理后的形状记忆合金通过一个或多个模具牵拉；
在牵拉过程中对所述激光处理后的形状记忆合金进行周期性中间退火。
7.根据权利要求4所述的方法，其中，所述训练包括：
等温应力循环或等应力热循环中的至少一种。
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