多维车轮力传感器静态解耦的研究

传感器的静态耦合是制约多维车轮力传感器（WFT）测量精度的一个主要因素，WFT的耦合主要为线性耦合。针对标定WFT时不能施加单维力的情况，用迭代法实现了线性解耦。时WFT的耦合率矩阵进行了计算，并进行了耦合分析。对汽车道路试验数据进行了解耦，并与不解耦的结果进行了对比。结果表明：经线性解耦后，WFT的耦合误差基本被消除，测量精度得到了提高。     

多维力/力矩传感器静态解耦的研究

多维力 /力矩传感器的静态耦合是影响其测量精度的主要因素之一。在研究基于最小二乘理论的多维力传感器静态线性解耦方法的同时 ,提出了一种基于 BP神经网络的静态非线性解耦方法。以 HIT灵巧手的微型五维指尖力 /力矩传感器为对象进行了实验 ,结果表明 ,基于神经网络的非线性解耦方法可以明显地提高传感器的测量精度     

大量程柔性铰六维力传感器静态解耦的研究

为提高大量程六维力传感器的测量精度,提出了一种新型的六维力传感器非线性静态解耦方法,该方法结合混合递阶遗传算法和小波神经网络的优点,采用递阶遗传算法与最小二乘法分别对小波神经网络隐层结构参数以及输出层权值进行优化,再将优化后的小波神经网络模型用于六维力传感器非线性解耦.建立了基于混合递阶遗传算法和优化小波神经网络的六维力传感器非线性解耦模型,设计了基于混合递阶遗传算法的小波神经网络结构及参数优化算法,给出了六维力传感器非线性解耦的具体实现流程.以最新研制的6-UPUR大量程柔性铰六维力传感器为对象进行实验,结果表明,采用该方法六维力传感器的Ⅰ类误差和Ⅱ类误差分别为1.25％和2.59％,比采用BP和RBF神经网络方法的测量精度高.     

基于BP神经网络的三维力传感器静态标定方法研究

三维力传感器作为测力平台的核心元件,其测量精度直接影响测力平台的使用效果,而维间耦合问题是影响精度的主要方面。文章首先讨论了三维力传感器传统的静态标定方法在消除耦合误差方面的应用,并在方法缺陷分析的基础上,提出了新的三维力解耦方法——基于BP神经网络的解耦方法,继而对两种方法进行误差分析,验证了神经网络方法在多维力传感器解耦中的可行性和优越性。     

一种六维轮力传感器标定分析

针对汽车六维车轮力传感器数值解耦精度不高的问题,设计了标定台架,并对一种新研制的六维WFS进行了标定和解耦,以评估该传感器的性能并研究和完善高精度的解耦方法。讨论和分析了六维WFS的测量原理和解耦理论,通过多向组合加载的方式,获得了传感器各通道对多维耦合力的响应,利用最小二乘法解耦得到了传感器的耦合系数矩阵;并对耦合系数矩阵和耦合率矩阵的特征进行了讨论。研究结果表明,采用多向组合加载结合最小二乘法进行解耦,解决了试验中难以精确施加纯单向力或力矩的困难,能使六维WFS具有更高的测量精度。     

Stewart型六维力传感器的静态解耦实验

本文研究了一种Stewart型机器人六维力传感器的静态解耦实验问题，为该种六维力传感器的实用及其产业化奠定基础，并且介绍了传感器测试原理、标定装置，进行静态标定与解耦实验。实验结果分析表明，该六维力传感器解耦性良好，满程测量精度能达到2％。     

基于径向基函数神经网络的压电式六维力传感器解耦算法

针对四点支撑结构的压电式六维力传感器线性度差,维间耦合严重的问题,提出了基于径向基函数(RBF)神经网络的解耦算法。分析了耦合产生的主要原因,建立了RBF神经网络模型。通过对六维力传感器进行标定实验获取解耦所需的实验数据,并对实验数据进行处理。然后采用RBF神经网络优化传感器输出系统的多维非线性解耦算法,解耦出传感器的输入输出映射关系,得到解耦后的传感器输出数据。对传感器解耦后的数据分析表明:采用RBF神经网络的解耦算法得到的最大Ⅰ类误差和Ⅱ类误差分别为1.29%、1.56%。结果显示:采用RBF神经网络的解耦算法,能够更加有效地减小传感器的Ⅰ类误差和Ⅱ类误差,满足了传感器两类误差指标均低于2%的要求。该算法有效地提高了传感器的测量精度,基本解决了传感器解耦困难的难题,     

基于ReLU函数的胎路接触三向力传感器解耦方法北大核心CSCD

针对轮胎路面接触三向力传感器维间耦合解耦困难的问题,提出基于线性整流函数(rectified linear unit, ReLU)神经网络的解耦算法。以三向力传感器作为研究对象,首先进行单轴加载的静态标定试验,并分析3个方向下单轴加载的耦合力,然后应用基于线性整流函数神经网络解耦算法以及传统的解耦算法对试验数据进行数值解耦。分析比较试验数据,所提算法得到的最大Ⅰ类误差、Ⅱ类误差分别为0.91%、0.87%,而传统算法最大Ⅰ类误差、Ⅱ类误差分别为3.08%、11.95%,进一步提高了三向力传感器的测量精度。     

双层预紧式六维力传感器及其静态标定

针对基于传统Stewart结构六维力传感器在解耦、刚度等方面性能的不足,设计并研制一种双层预紧式六维力传感器,并对其进行静态标定试验研究.所设计的六维力传感器采用球窝锥头式球面副代替传统球副,有效地减小了球副的摩擦力矩,另外测量分支只承受压力,消除了力在换向时对接触球面的冲击,提高了整体刚度.基于螺旋理论推导出传感器所施加外力与测量分支轴向力之间的映射关系,进而说明预紧式六维力传感器的测量原理.采用最小二乘线性化标定方法对传感器进行静态解耦和测量误差分析,推导出传感器的标定矩阵和误差矩阵.研制出双层预紧式六维力传感器样机,并进行静态标定试验.经过标定试验,该传感器各方向最大非线性度误差低于满量程的1.17％,最大耦合误差低于满量程的1.82％.试验结果表明双层预紧式六维力传感器具有很高的测量精度,可用于工业生产中对六维力测量要求较高的场合.     

一种新型的六维力传感器静态标定系统设计研究

针对现有六维力传感器静态标定系统集成度不足、操作界面比较复杂、测量误差大、实验效率低等不足,研制了一种基于虚拟仪器的六维力传感器静态标定系统。该系统以Lab VIEW软件为设计操作平台,基于线性模型的六维力传感器静态解耦方法,充分分析了影响实验结果的误差因素,开发设计了标定试验台、信号采集系统以及数据分析软件。在静态环境下多次实验,实验结果表明与传统静态标定系统相比,该系统界面易用性好,标定效率高,具有较好的准确度。     

轴向等距分布式外科手术多维力传感器设计

为了精确采集手术机器人的多维作用力,提出了一种轴向等距分布式多维力测量传感器及其解耦方案,根据三条光纤布拉格光栅(FBG)的受力情况通过最小二乘法进行初步解耦,鉴于多种外部因素所造成的传感器输入与输出数据的非线性关系,基于前馈神经网络实现传感器的最终解耦。实验结果表明,所提出的传感器测量精度较高,解耦方法切实有效,能够准确测量手术过程中工具杆的受力情况。     

基于SSA-ELM的双层十字梁结构光纤布拉格光栅传感器三维力解耦

针对三维力传感器维间耦合干扰严重的问题,以双层十字梁结构光纤布拉格光栅三维力传感器为研究对象,提出了基于麻雀搜索算法优化极限学习机(Sparrow Search Algorithm–Extreme Learning Machine,SSA-ELM)的解耦算法.首先,研究了光纤布拉格光栅的传感及测力原理,揭示该三维力传感...     

传感器动态补偿的神经网络逆系统方法

给出一种基于神经网络逆系统的传感器动态补偿策略。无需传感器具体模型和参数，即可实现传感器系统的近似单位线性化，达到动态补偿的目的。仿真实验和动态标定试验结果表明，应用这种新型的易于工程实现的动态补偿方法可显著地提高传感器的动态特性，有效改善传感器的动态品质。     

传感器动态非线性的一种补偿方法

针对传感器存在的动态非线性问题，本文提出一种补偿方法，将具有动态非线性的传感器分为非线性静态环境环节和线性动态环节。先对传感器输出信号进行非线性静态校正，再进行线性动态补偿，研制以DSP为处理核心的传感器模拟器和传感器动态非线性补偿系统，实验结果表明，方法是有效的。     

基于落锤装置的力监测压力绝对校准方法研究

在详细探讨了利用落锤装置进行压力校准的多种途径的基础上,针对力监测压力方法中存在的传感器力值测量精度易受预紧力和惯性力影响的问题,提出了一种改进方法,即在落锤装置原有锤头结构的基础上自行研制了高精度的应变式力传感器,推导了通过自研力传感器监测造压油缸内压力的惯性力修正模型,并总结了模型进一步简化所需满足的前提条件。在此基础上分别对传统和自研力传感器开展了多组校准试验,试验结果表明,采用过渡件和螺栓固定等传统安装方式会对力传感器产生附加预紧力和惯性力两方面的不良影响,造成传感器在测量锤头和活塞杆之间的撞击力时产生很大的测试误差;自研力传感器在满足重锤质量远大于活塞杆质量并保证撞击对中精度的前提下,能够直接根据传感器测得的力值和活塞杆横截面积计算出缸内的压力,和现有的比对式准静态校准方法相比,其高压段压力监测精度优于1%,可作为一种有效的压力校准方法。     

机械解耦自标定并联六维力传感器设计及仿真

针对传统多维力传感器研制后均需繁冗的加载标定这一现状,提出了多维力传感器“自标定”设计理念,通过钢球滚动机械解耦,设计了一种弱耦合全压向力自标定正交并联六维力传感器结构。论证了该六维力传感器的滚动解耦原理,分析了其自标定原理。基于螺旋理论建立了该六维力传感器理想数学模型,计算得到其一阶静力影响系数矩阵。考虑分支弹性变形,基于高次超静定结构力学求解原理,对该六维力传感器进行了受力分析与仿真计算,结合数值算例论证了其自标定特性,从而为该新型六维力传感器的研制奠定基础。     

固定式三向铣削测力仪的研究

由于铣刀在铣削过程中切削位置不同,固定型铣削测力仪将产生输出误差。为降低铣削位置变化对传感器输出的影响,研制了一种四竖直敏感梁结构的应变型固定式三维铣削测力仪。研究表明,当铣削位置范围限定时,该测力仪可以将输出信号误差维持在可用范围,并分别进行了静态力测量和动态铣削实验。在静态力测量实验中,在70mm×70mm×15mm工件上,传感器解耦偏差不大于5.58%;在动态切削实验中,使用相同加工参数在不同位置处铣削,传感器测得的铣削力峰峰值最大相差3.73%。对该铣削测力仪的研究为解决竖直方向高刚度的应变型固定式铣削力传感器的解耦问题提供了新的思路和参考。