中文摘要：

离子聚合物金属复合材料（IPMC）是近年来人们日益关注的电致动智能材料，具有驱动电压小、变形大、重量轻和能在液体中工作等优点，可作为微型执行器用于生物医学、人工肌肉、仿生机器人和海洋、太空工程。该材料具有受外力作用时因变形而产生电荷转移的特性，因此也可作为传感器用于测量物体变形、位移、振动等物理量。由于用这类材料制作的传感器具有重量轻微、产生电信号较强、体积小、柔性大和可在液体介质中工作等特点，故在生物医学、微机电系统与器件等领域有广泛的应用前景。然而这类传感器的信号存在着如迟滞等非线性动态特性，且温度、湿度和不同液体介质等工作环境也会对传感器信号产生影响。本申请将利用智能信号处理技术，研究对这类传感器的非线性信号进行分析、智能化处理的方法；辨识迟滞等非线性模型，探讨相应的智能补偿方法；同时研究智能感知滤波方法，消除典型环境干扰对传感器的不利影响，为获得高性能的传感器打下基础。

结论摘要：

本课题根据研究计划对离子聚合物金属复合材料（IPMC）位移传感器的信号测量装置进行研制，以此为基础和实验平台，对IPMC传感器的信号进行了仔细的分析发现了如下特性 1、温度、湿度和不同液体介质等工作环境会对传感器信号的信号产生影响，出现了漂移、时变、时滞现象。 2、由于IPMC这种材料的记忆特点，使得输入输出关系呈现迟滞非线性关系，并且随着输入频率变化，输出特性会出现较大的滞后。针对IPMC传感器的上述特性,本课题主要做如下工作研制了一种低成本的带超薄保护层的IPMC材料制作位移传感器，这种传感器在工作在干燥环境时，能有效避免材料中的溶液蒸发，从而减小了信号的漂移与时变特征，具有良好的稳定性。为了消除IPMC传感器信号中的随机噪声以及所含的迟滞的非光滑性影响影响，我们研究了一种非光滑卡尔曼滤波器，用于进行实时动态滤波，其滤波效果优于传统的扩展卡尔曼滤波器和粒子群滤波器。在IPMC传感器的非线性补偿研究上，我们提出了一种预测补偿方法用于解决IPMC传感器存在的漂移与时滞影响。另外还提出了一种未反馈补偿方法，可以提高补偿器的鲁棒性。