超静定六维力传感器静定测量模型及标定方法

针对一种预紧式超静定Stewart结构六维力传感器,通过综合考虑传感器的整体刚度和分支杆变形的位移协调关系,以简洁的解析表达式推导得到了包含中间预紧分支作用的广义外力与6个测量分支轴向力之间的全映射关系,建立了超静定六维力传感器的静定测量模型,并提出一种超静定六维力传感器的静定标定方法,进行了标定实验及测试研究.研究内容为解决超静定并联式结构的六维力传感器受力分析提供了新的途径,同时为超静定结构六维力传感器的标定研究奠定了理论和实验基础.     

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.     

预紧式并联六维力传感器容错测量机理与标定测试研究

对一种预紧式并联六维力传感器进行了容错测量原理的理论分析与标定测试研究。介绍了预紧式并联六维力传感器的结构容错特点,并基于螺旋理论和变形协调关系,分别建立传感器无故障、信号故障时的数学模型,进而揭示其容错测量机理。研究分析了预紧式并联六维力传感器的静态标定算法,提出一种容错标定方法,并对传感器进行了无故障及信号故障时单向、两方向组合及分区加载的容错静态标定测试研究。通过分析测试数据,得到传感器不同工作状态下的线性误差。研究内容为容错六维力传感器的实际应用奠定了理论和试验基础。     

新型预紧式六维力传感器及其位姿误差分析

为了获得综合性能指标优良的六维力传感器,本文提出一种新型的基于Stewart平台的预紧式六维力传感器结构,并对其进行了位姿误差分析。首先以经典Stewart平台六维力传感器为比较对象,描述了此预紧式六维力传感器的结构特点;而后综合利用影响系数法和矢量法建立其位姿误差模型,进而定义位姿误差灵敏度指标并据此绘制误差灵敏度直方图以分析不同误差因素对传感器位姿误差的影响情况;最后研制出传感器样机并完成标定实验,实验结果表明该传感器测力精度在1%以内。所研究内容对六维力传感器的设计制造和实验标定具有理论指导意义。     

预紧式Stewart结构六维力/力矩传感器

针对六维力/力矩传感器测量量程受限问题,提出一种具有分载测量功能的预紧式Stewart结构六维力/力矩传感器.首先,对比传统Stewart结构力/力矩传感器,阐述了预紧式六维力/力矩传感器的结构特点和测量原理.然后,完成了预紧式Stewart结构六维力/力矩传感器的结构设计.建立了传感器的有限元模型,对模型进行了模态分...     

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。     

平板式压电六维力传感器静态性能研究

针对弹性体式六维力传感器存在的瓶颈矛盾,提出一种非弹性体式平板式压电六维力传感器。目前研究这类六维力传感器的静态性能主要是试验标定法和数字仿真法,这两种方法无法找到传感器结构参数与传感器性能之间的数学关系,也就无法全面实现基于静态特性的结构参数设计。从研究这类传感器的灵敏度特性出发,分析传感器的测量原理,推导传感器的等效结构模型;提出基于灵敏度特性的静态数学解析模型,建立这类传感器的数值模型;结合传感器的数学解析模型和数值模型研制传感器试验原型并开展静态标定试验,测试灵敏度、各向同性度、维间耦合、线性度、重复性等静态特性参数。试验结果证明:平板式压电六维力传感器工作原理正确,解析数学模型和数字模型有效,研究结论为全面设计和研究这类多维力传感器的静态特性奠定了基础。     

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％。     

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。     

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.