基于形状记忆合金预测对象部件的致动量数据的方法

本申请提供一种基于形状记忆合金(SMA)预测对象部件的致动量数据的方法，包括：在线获取SMA的电学信号数据；基于预先确定的迟滞模型和在线获取的电学信号数据，预测对象部件的致动量数据，其中，确定迟滞模型的步骤包括：获取与多个采样时刻相对应的多组样本数据，每组样本数据包括SMA的电学信号数据和相对应的对象部件的致动量数据；基于输入多项式函数，对电学信号数据V(t)和致动量数据Y(t)进行迟滞模型拟合，确定迟滞模型。根据本申请提供的预测对象部件的致动量数据的方法，通过提高迟滞模型的精确度，从而能够更为准确地预测致动量数据，提高光学防抖效果。