本發(fā)明涉及微型傳動，具體為一種基于mems納米減速器與傳統(tǒng)諧波減速器鍵合集成的混合減速裝置，適用于微型機器人、精密醫(yī)療器械及航空航天等領域的高精度、高扭矩密度傳動需求。

背景技術：

1、傳統(tǒng)諧波減速器依賴柔輪的彈性變形實現(xiàn)高減速比，但其體積較大且難以微型化；而mems減速器雖可通過納米加工實現(xiàn)微型化，但受限于材料強度與結(jié)構(gòu)設計，存在承載能力低、壽命短等問題。本發(fā)明通過異質(zhì)材料鍵合與結(jié)構(gòu)創(chuàng)新，結(jié)合兩者的優(yōu)勢，提出一種高性能混合減速方案。

2、隨著微型機器人、精密醫(yī)療器械、航空航天設備及消費電子等領域?qū)Ω呔葌鲃酉到y(tǒng)的需求日益增長，傳統(tǒng)減速技術與微型化技術之間的矛盾愈發(fā)突出。傳動系統(tǒng)的核心挑戰(zhàn)在于如何在實現(xiàn)微型化(尺寸<10mm3)的同時，兼顧高減速比(>100:1)、高扭矩密度(>5n·m/kg)和長壽命(>107次循環(huán))。然而，現(xiàn)有技術因材料、工藝和設計限制，難以滿足這些嚴苛要求。存在以下問題：

3、傳統(tǒng)減速技術的局限性/mems納米減速器：

4、硅基或氮化硅(si3n4)納米齒輪(模數(shù)0.05-0.1)可實現(xiàn)微型化(尺寸<1mm3)和高精度(齒形誤差<10nm)，但受限于材料脆性(硅斷裂韌性僅0.8mpa·m1/2)和低承載能力(扭矩密度<0.1n·m/kg)，無法滿足手術機器人關節(jié)(需求>0.5n·m)或工業(yè)協(xié)作機器人(需求>5n·m)等高負載場景。摩擦磨損嚴重(硅-硅摩擦系數(shù)>0.3)，且缺乏有效潤滑手段，導致壽命<106次循環(huán)。

5、傳統(tǒng)諧波減速器:依賴柔輪彈性變形實現(xiàn)高減速比(單級50-200:1)，但體積大(直徑>10mm)、重量高(>10g)，無法集成于微型設備(如內(nèi)窺鏡、微型衛(wèi)星驅(qū)動機構(gòu))。金屬柔輪加工成本高(單件>500美元)，且高溫下熱膨脹系數(shù)(cte＝12×10-6/℃)導致齒隙漂移(溫升50℃時誤差>30％)。

6、異質(zhì)材料集成難題:硅基mems與金屬/陶瓷材料的鍵合界面因熱膨脹系數(shù)失配(硅cte＝2.6×10-6/℃，鋼cte＝12×10-6/℃)易產(chǎn)生應力集中(溫差50℃時應力>100mpa)，導致界面剝離或裂紋擴展?，F(xiàn)有鍵合技術(如au-si共晶鍵合、sio2直接鍵合)強度低(<5mpa)，無法承受動態(tài)交變載荷(如機器人高頻啟停場景)。

7、智能化與自適應能力缺失:傳統(tǒng)控制依賴預設參數(shù)，無法實時補償環(huán)境擾動(如溫度、負載突變)，導致傳動精度下降(背隙>1μm)。缺乏健康狀態(tài)監(jiān)測與壽命預測能力，易引發(fā)突發(fā)性失效(如航天機構(gòu)因疲勞斷裂失控)。

8、ai與學習框架的技術賦能需求/傳統(tǒng)控制算法的瓶頸

9、pid控制：依賴線性模型假設，難以處理非線性摩擦、齒隙遲滯等復雜動力學問題，動態(tài)誤差>10％。

10、開環(huán)控制：無法感知負載變化(如手術機器人遇到組織阻力突變)，導致輸出扭矩波動>20％。

11、ai協(xié)處理器的必要性

12、實時自適應控制：基于強化學習(rl)的動態(tài)參數(shù)調(diào)整，根據(jù)實時傳感器數(shù)據(jù)(扭矩、溫度、振動)優(yōu)化驅(qū)動頻率、相位補償和潤滑策略，將傳動誤差降至±10nm。例如：在微型衛(wèi)星展開機構(gòu)中，ai可自主調(diào)整減速比以補償零重力環(huán)境下的負載波動。

13、多模態(tài)數(shù)據(jù)融合:集成壓阻傳感器(應變檢測)、紅外測溫(熱監(jiān)控)、光學編碼器(位移反饋)等多源數(shù)據(jù)，構(gòu)建數(shù)字孿生模型，實現(xiàn)全生命周期狀態(tài)追蹤。

14、壽命預測與健康管理(phm):利用長短時記憶網(wǎng)絡(lstm)分析歷史負載譜，預測疲勞裂紋萌生時間(誤差<5％)，并觸發(fā)預防性維護，避免災難性失效(如人工心臟泵停跳).

15、學習框架模塊的核心功能/聯(lián)邦學習與邊緣智能：在保護數(shù)據(jù)隱私的前提下，通過聯(lián)邦學習框架共享多臺設備的局部模型(如潤滑策略優(yōu)化)，提升全局模型的泛化能力。邊緣端部署輕量化ai模型(如tinyml)，實現(xiàn)低延遲(<1ms)實時控制，云端進行大規(guī)模訓練與模型迭代。

16、倫理與安全設計:數(shù)據(jù)匿名化處理：醫(yī)療機器人中的患者生理數(shù)據(jù)經(jīng)加密后僅用于局部模型優(yōu)化，杜絕隱私泄露風險。

17、故障安全機制：ai協(xié)處理器內(nèi)置自毀指令(如扭矩過載時切斷電源)，確保系統(tǒng)失效時不會造成二次傷害。

18、mems技術結(jié)合ai的創(chuàng)新驅(qū)動力/材料-結(jié)構(gòu)-算法的協(xié)同設計異質(zhì)材料

19、梯度鍵合：通過sic/si3n4過渡層與等離子體活化鍵合技術，界面強度提升至>15mpa，熱應力降低60％，解決硅-金屬鍵合失效問題。

20、智能潤滑與自修復：ald沉積二硫化鉬(mos2)納米潤滑膜(厚度2nm，摩擦系數(shù)<0.05)，結(jié)合ai動態(tài)調(diào)控潤滑劑釋放(如溫度>80℃時激活微膠囊封裝的全氟聚醚)。

21、嵌入式傳感網(wǎng)絡：mems結(jié)構(gòu)內(nèi)集成多晶硅納米線壓阻傳感器(靈敏度>100μv/με)，實時監(jiān)測齒根應力分布，數(shù)據(jù)經(jīng)ai協(xié)處理器分析后優(yōu)化驅(qū)動策略。

22、技術責任感與社會價值/醫(yī)療領域:手術機器人傳動系統(tǒng)需滿足生物相容性(如氮化硅涂層)、無菌環(huán)境可靠性(潤滑劑無毒性)，ai確保動作精度(±10μm)以規(guī)避神經(jīng)血管誤傷風險。

23、航天領域:通過ai驅(qū)動的熱-力耦合仿真，驗證減速器在-150℃～200℃極端環(huán)境的可靠性，避免衛(wèi)星因材料脆化失效。

24、工業(yè)可持續(xù)發(fā)展:ai優(yōu)化能耗(傳動效率>90％)，減少工業(yè)機器人碳排放；預測性維護降低設備停機率，助力綠色制造。

技術實現(xiàn)思路

1、1、一種基于mems納米減速器，其特征在于，包括；

2、步驟s1、制備硅晶圓混合鍵合樣品和soi晶圓混合鍵合樣品；

3、步驟s2、分別對所述硅晶圓混合鍵合樣品和soi晶圓混合鍵合樣品進行清洗與氧化處理；

4、步驟s3、將經(jīng)清洗與氧化處理后的所述硅晶圓混合鍵合樣品和soi晶圓混合鍵合樣品待鍵合進行光刻膠涂覆，曝光與顯影；

5、步驟s4、在曝光與顯影的所述硅晶圓混合鍵合樣品和soi晶圓混合鍵合樣品進行硬掩模制備，得到硅結(jié)構(gòu)刻蝕；

6、步驟s5、將所述的硅晶圓混合鍵合樣品和soi晶圓混合鍵合樣品得到硅結(jié)構(gòu)刻蝕進行犧牲層釋放、表面功能化、多層結(jié)構(gòu)鍵合、驅(qū)動集成得到混合鍵合樣品；

7、2、根據(jù)權利1所述的一種基于mems納米和諧波減速器鍵合混合方法，其特征在于步驟s1到步驟s5中所得到混合鍵合樣品包括mems納米技術。

8、3、根據(jù)權利2所述的mems技術，其特征根據(jù)權利1所訴的硅晶圓混合鍵合樣品和soi晶圓混合鍵合樣品所述的微電子系統(tǒng)植入系統(tǒng)；

9、4、根據(jù)權利要求3微電子植入系統(tǒng)，其特征在于，所述權利1到權利3中mems技術基于ai(人工智能)協(xié)處理器。

10、5、根據(jù)權利4所述ai(人工智能)協(xié)處理器，所包括自主研發(fā)ai芯片、多復合型模塊進行搭建集成。

11、6、一種諧波減速器鍵合混合減速裝置，其特征在于，包括

12、步驟1、將算力系統(tǒng)進行識別計算驗證數(shù)字信號處理器(dsp)轉(zhuǎn)化進行輸入輸出驗證識別得出波形的高精度控制數(shù)字信號處理器，高精度控制數(shù)字信號處理器通過數(shù)據(jù)信息進行識別計算得出波形的高精度控制系統(tǒng)。

13、步驟2、將所述的數(shù)據(jù)信息進行識別計算得出波形的高精度控制系統(tǒng)高精度控制系統(tǒng)，進行可編程波形存儲；

14、步驟3、將所述的可編程波形存儲進行數(shù)據(jù)信息編程識別計算得出智能波形生成與存儲系統(tǒng)；

15、步驟4、將所述的智能波形生成與存儲系統(tǒng)設計進行強化學習動態(tài)調(diào)整波形進行調(diào)整計算識別數(shù)字數(shù)據(jù)信息；

16、步驟5、將所述的調(diào)整后的計算識別數(shù)字數(shù)據(jù)信息進行ai算法進行聚合、通過強化學習和算法聚類進行計算識別驗證數(shù)據(jù)信息數(shù)字參數(shù)編程進行學習與訓練模塊；

17、步驟6、將所述的學習與訓練模塊進行識別驗證dsp系統(tǒng)進行計算數(shù)據(jù)信息參數(shù)數(shù)字得出一份基于學習與訓練模塊智能波形發(fā)生器；

18、步驟7、將所述的基于學習與訓練模塊智能波形發(fā)生器進行學習訓練模塊，其特征在于步驟1到步驟6所述學習與訓練模塊智能波形發(fā)生器進行驗證識別計算數(shù)據(jù)信息數(shù)字波形優(yōu)化、自適應控制系統(tǒng)、異常檢測、離線訓練在線訓練、端對端集成以及部署形成一種諧波減速器鍵合混合方法。