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     

运动-力解耦的多维轮力传感器研究

介绍了一种具有运动-力解耦功能的多维车轮力传感器。基于车轮力传感器的特殊安装与实用环境的测量误差,在常规轮力传感器力-力维间解耦与测量的基础上,引入运动测量技术与校正方法,提出了一种联合的解耦方法,能够对运动场下传感器测量的旋转耦合误差和惯性耦合误差进行补偿,同时还兼顾初值误差校准,进一步提高了车轮力的测量精度和稳定性,即实现运动-力解耦。     

基于神经网络的多维力传感器静态解耦的研究

提出了基于人工神经网络进行多维力传感器静态解耦的方法。维间耦合是制约多维力传感器测量精度的主要因素，为克服传统线性解耦方法的局限性，利用BP神经网络的强非线性逼近能力研究了多维力传感器的非线性静态解耦。以研制的微型5维指尖力／力矩传感器为对象进行了解耦实验，结果表明，与基于最小二乘的线性解耦方法相比，提高了解耦精度。     

多维力传感器迭代动态解耦方法

在多维力传感器不变性动态解耦方法的基础上,提出了迭代动态解耦方法,可以获得更好的解耦效果,可以解决强耦合问题。仿真和机器人腕力传感器动态解耦的结果证明了该方法的有效性。     

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％。     

基于车轮多维力传感器的轮胎动特性研究

介绍了车轮多维力传感器的基本原理和以该传感器为核心构建的汽车道路试验数据采集系统。利用该系统进行了汽车的制动试验，以采集到的数据为基础应用BP神经网络进行轮胎纵向制动力和滑移率关系的研究。结果表明，基于车轮多维力传感器的道路试验数据采集系统能够为轮胎动特性的研究提供方便而有效的手段。     

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ansys车轮力传感器的优化设计

车轮在行驶过程中载荷情况较为复杂,采用经典力学的计算方法往往有很大的局限性。建立了一组多个车轮力传感器弹性体的有限元模型,然后对弹性体进行结构应力分析,最后使用MATLAB软件对分析结果进行拟合,得到应变与变形梁宽的关系,再以优化约束条件最终计算出尺寸优化结果并加以验证。     

新型并联式六维力传感器及静态性能分析

针对传统并联式六维力传感在分支布局和测量性能上的不足,提出一种分支水平和竖直布置的新型并联式六维力传感器,并对六维力传感器静态性能进行研究。首先介绍了新型并联式六维力传感器的结构特点和测量原理,建立了该传感器的数学模型,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。推导出六维力传感器线性度和重复性指标,用于评价六维力传感器的静态性能。最后利用传感器样机实验数据验证了所推导性能指标的可能性和有效性。     

基于模糊推理的多维传感器解耦算法研究

本文根据模糊知识的基本原理,利用模糊逻辑推理建立多维传感器模型,并进行多维传感器的解耦计算,从而大大降低了多维传感器通道间的耦合,最后进行了仿真计算,结果表明这种方法的解耦效果良好,而且易于在计算机上实现。     

基于小波变换的车轮力传感器信号的去噪研究

在汽车道路试验中，通过多维车轮力传感器（WFT）可以测量每个轮所受的各维力和力矩。在测量过程中，信号会不可避免地受到各种噪声的干扰，而且，在将测量数据从车轮坐标系转换到车辆坐标系时，车轮转角的误差使测量结果产生了更严重的噪声。这些宽带随机噪声严重影响了车辆性能的分析。小波分析是一种信号的时间-尺度分析方法，特别适合于非平稳信号的分析，具有多分辨率分析特性，而且在时频两域都具有表征信号局部特征的能力。针对车轮力信号的特点，在MATLAB环境下编程进行车轮力信号小波变换去噪研究，试验结果表明，在选择了适当的小波基本函数和阈值的情况下，采用小波变换的闻值去噪方法对多维车轮力信号进行去噪处理，可以取得良好的效果。     

新型多自由度足力测试装置设计

介绍了一种新的六自由度足力测量装置的结构.首先描述了测试装置的硬件结构,然后运用坐标变换等数学工具,根据点在平面上的投影确定了移动体在空间的位移,并通过刚度矩阵,给出了该装置的数学模型及六维力向量的信息获取方法.试验结果表明,该装置方案可行,结构合理,数学模型正确,刚度矩阵的标定能满足精度要求,基本上达到了使用程度.     

新型灵巧手指六维力传感器参数设计方法研究

研究机器人力传感器性能与其结构参数关系，对机器人力传感器结构参数的合理选择有重要意义。提出了一种以等平台Stewart机构为原形的新型机器人灵巧手指六维力传感器，基于对其位移刚度椭球和扭转刚度椭球的分析，分别定义了其位移刚度和扭转刚度各向同性性能指标，并以性能图谱的形式给出了性能指标与结构参数关系，为基于各向同性性能的灵巧手指六维力传感器的结构优化设计提供了理论依据。     

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。     

新型点磨削砂轮磨削力模型及试验研究

点磨削砂轮轴线与工件轴线之间存在倾斜角α,磨削过程中磨粒的运动轨迹改变,点磨削力及理论模型也随之变化。以传统磨削力理论为基础,利用点磨削模型的转换,建立点磨削力理论模型,通过试验验证理论模型的正确性。试验结果表明:模型的计算值与试验结果的趋势一致,数值相近。点磨削力模型为实际加工提供一种辅助和验证方法。同时提出一种带有粗磨区倾角θ的新型点磨削砂轮,在点磨削力模型的基础上,做了进一步研究,建立新型砂轮的磨削力分配模型。通过点磨削试验对该模型进行试验验证,用不同θ角的砂轮在一系列磨削参数条件下磨削阶梯轴。试验表明:模型分析结果与试验结果一致,在相同磨削参数下,带有粗磨区倾角θ的新型点磨削砂轮的磨削力要小于θ=0°的传统点磨削砂轮磨削力,磨削力随着θ角的增大而减小。此外,还可以得出磨削参数倾斜角α、磨削深度ap和砂轮速度vs对点磨削力的影响规律。     

电涡流传感器动/静态自动校验仪的研究

针对当前电涡流传感器实际校验中存在的问题,设计开发了一种电涡流传感器全自动动/静态校验仪。介绍了该校验仪的总体架构,给出了硬件结构框图和软件功能界面。与现有的校验设备相比,该校验仪体现了校验过程的全自动化及对校验数据自动生成报表和图形的智能化管理,具有精度高、结构简单、操作灵活、动/静态特性一体化校验的特点。     

斗轮机静动态应力分析

通过在工作环境下的几种实测方法测得大型斗轮堆取料机的各项力学性能，即：对拉杆施以侧向扰动推算得拉杆初始应力；利用应变与应力的线性关系和钢结构载荷与应力的线性关系，通过监测动态应变推算设备的动态力学性能；通过对拉杆的动态应变进行监测推算拉杆动态应力和斗轮挖掘力识别等。将各项测试结果与设计要比较，表明其与有限元分析结果接近，从而可知测试结果可靠。     

球头副曲率半径对力传感器方位误差的影响

对不同接触形式的球头副的载荷偏心量和接触应力进行了分析,并设计了9对不同接触形式、不同结构尺寸的球头副进行方位误差测量。实验结果发现,相对于球面-球面点接触形式球头副,球面-平面点接触形式球头副的方位误差更小,球面-球面完全接触形式球头副与球面-平面点接触形式球头副的偏心载荷相当;调整角度较小时,可以选用球面-球面点接触或球面-球面完全接触,调整角度较大时,宜采用球面-平面点接触或半径较小的球面-球面完全接触。