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、傳統諧波減速器依賴柔輪的彈性變形實現高減速比，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微型化，但受限于材料強度與結構設計，存在承載能力低、壽命短等問題。本發(fā)明通過異質材料鍵合與結構創(chuàng)新，結合兩者的優(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對高精度傳動系統的需求日益增長，傳統減速技術與微型化技術之間的矛盾愈發(fā)突出。傳動系統的核心挑戰(zhàn)在于如何在實現微型化(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0.05-0.1)可實現微型化(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>0.3)，且缺乏有效潤滑手段，導致壽命<106次循環(huán)。

5、傳統諧波減速器:依賴柔輪彈性變形實現高減速比(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(如內窺鏡、微型衛(wèi)星驅動機構)。金屬柔輪加工成本高(單件>500美元)，且高溫下熱膨脹系數(cte＝12×10-6/℃)導致齒隙漂移(溫升50℃時誤差>30％)。

6、異質材料集成難題:硅基mems與金屬/陶瓷材料的鍵合界面因熱膨脹系數失配(硅cte＝2.6×10-6/℃，鋼cte＝12×10-6/℃)易產生應力集中(溫差50℃時應力>100mpa)，導致界面剝離或裂紋擴展?，F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:傳統控制依賴預設參數，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(如航天機構因疲勞斷裂失控)。

8、ai與學習框架的技術賦能需求/傳統控制算法的瓶頸

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)參數調整，根據實時傳感器數據(扭矩、溫度、振動)優(yōu)化驅動頻率、相位補償和潤滑策略，將傳動誤差降至±10nm。例如：在微型衛(wèi)星展開機構中，ai可自主調整減速比以補償零重力環(huán)境下的負載波動。

13、多模態(tài)數據融合: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)等多源數據，構建數字孿生模型，實現全生命周期狀態(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/聯邦學習與邊緣智能：在保護數據隱私的前提下，通過聯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:數據匿名化處理：醫(yī)療機器人中的患者生理數據經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協處理器內置自毀指令(如扭矩過載時切斷電源)，確保系統失效時不會造成二次傷害。

18、mems技術結合ai的創(chuàng)新驅動力/材料-結構-算法的協同設計異質材料

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<0.05)，結合ai動態(tài)調控潤滑劑釋放(如溫度>80℃時激活微膠囊封裝的全氟聚醚)。

21、嵌入式傳感網絡：mems結構內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，數據經ai協處理器分析后優(yōu)化驅動策略。

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)避神經血管誤傷風險。

23、航天領域:通過ai驅動的熱-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，得到硅結構刻蝕；

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構刻蝕進行犧牲層釋放、表面功能化、多層結構鍵合、驅動集成得到混合鍵合樣品；

7、2、根據權利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、根據權利2所述的mems技術，其特征根據權利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植入系統；

9、4、根據權利要求3微電子植入系統，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)協處理器。

10、5、根據權利4所述ai(人工智能)協處理器，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、將算力系統進行識別計算驗證數字信號處理器(dsp)轉化進行輸入輸出驗證識別得出波形的高精度控制數字信號處理器，高精度控制數字信號處理器通過數據信息進行識別計算得出波形的高精度控制系統。

13、步驟2、將所述的數據信息進行識別計算得出波形的高精度控制系統高精度控制系統，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據信息編程識別計算得出智能波形生成與存儲系統；

15、步驟4、將所述的智能波形生成與存儲系統設計進行強化學習動態(tài)調整波形進行調整計算識別數字數據信息；

16、步驟5、將所述的調整后的計算識別數字數據信息進行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據信息數字參數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系統進行計算數據信息參數數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據信息數字波形優(yōu)化、自適應控制系統、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。