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为满足六维力传感器的高刚度要求,使用固支约束代替铰约束。通过对传感器样机单维加载获得的标定数据进行处理,发现在使用求解标定矩阵或BP神经网络训练的方法时,分别存在维间耦合较大和多维加载误差极大的问题。对此提出一种新的思路,即在标定时同时进行单维加载和多维加载。之后使用上述两种方法进行解耦,对比发现,对新的方法,在使用BP神经网络的方法解耦时,将最大误差降低到了2.27%,证明该方法能够同时解决六维力传感器的维间耦合问题和多维加载问题。 相似文献
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机器人六维力传感器静态标定研究 总被引:3,自引:0,他引:3
针对Stewart并联结构的机器人六维力传感器,设计了其静态标定装置,对静态标定系统的结构组成及标定步骤进行研究。以机器人手指用六维力传感器为例进行了试验,对试验结果的分析表明了该标定系统设计及标定方法的正确性及实用性。 相似文献
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张晓辉 《计算机测量与控制》2003,11(12):988-989,992
介绍了新型Stewart并联结构六维力传感器的静态标定系统组成及标定步骤,重点进行了静态标定软件的设计。以机器人手指用六维力传感器为例进行了实验,对实验结果的分析表明了该软件的正确性及实用性。 相似文献
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针对六维力传感器的维间耦合严重影响测量精度的问题,本文提出了一种基于改进烟花算法优化极限学习机(IFWA-ELM)的解耦算法。首先,对烟花算法的爆炸半径、变异算子和选择策略进行改进,形成改进烟花算法(IFWA)。其次,采用改进烟花算法寻找极限学习机的最佳网络参数,解决极限学习机随机生成初始权值和阈值导致网络不稳定、隐含层神经元数量对网络性能影响较大的问题。为了验证算法的解耦性能,本文以应用于4500m深海机械臂的六维力传感器作为研究对象,采用最小二乘法(LS)、BP神经网络(BPNN)、极限学习机(ELM)和IFWA-ELM算法进行解耦实验。实验结果表明:IFWA-ELM算法具有较好的非线性解耦能力,解耦后Ⅰ类误差控制在0.27%以内,Ⅱ类误差控制在0.13%以内,有效提高了六维力传感器的测量精度。 相似文献
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维间耦合一直是制约多维力传感器精度提高的重要因素,结构解耦也一直是多维力传感器追求的目标。提出了一种新型三维力传感器,可用于Fx、Fz、My3个维度广义力的测量,其敏感原理是结构解耦的,因此可具有更高的精度。介绍了这种新型三维力传感器的结构并分析其敏感原理。采用有限单元法对应变式三维力传感器进行结构静力仿真,利用ANSYS后处理器提供的路径映射技术,精确地获得了应变片的贴片区域。仿真结果表明,该新型传感器与目前的应变式多维力传感器相比,维间耦合误差有明显改善,维间干扰由传统结构的3.56%降低至0.40%。 相似文献
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基于坐标变换的六维力传感器静态标定方法 总被引:1,自引:0,他引:1
为了提高传感器的测量精度,研究了六维力传感器标定矩阵的构造方法。首先,指出了传统标定矩阵的物理意义。然后,在传统标定矩阵中引入坐标平移变换算式,提出了一种综合考虑位置、姿态、坐标轴刻度比例缩放变换关系的六维力传感器静态标定方法。在标定试验的基础上,构造了标定矩阵,并对实测数据进行了补偿计算。误差分析表明:在传感测量系统无平移系统误差时,与传统标定方法相比,该方法的补偿精度略有下降。当在传感测量中加入平移系统误差时,该方法的补偿精度不变,而传统标定方法的测量精度明显下降。该方法起到了消除平移系统误差作用。 相似文献
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多维力传感器的维间耦合问题严重影响了检测精度的提高。通过设计新型RF-GA(基于遗传算法的改进随机森林算法)解耦方法解决多维力信息的解耦问题,实现提高力传感器检测精度的目标。针对随机森林算法中含有大量子树,但每个子树的预测准度无法保证的问题,利用遗传算法对随机森林的子树进行筛选,保留优质子树,从而提高预测精度。以基于应变检测的六维力传感器为实验对象,将RF-GA算法运用到实际力信息解耦中,并通过解耦实验对RF-GA算法进行验证。与现有解耦算法相比,RF-GA解耦方法具有精度高、解耦时间短的优点,实验结果表明该算法能有效提高多维力传感器的解耦精度。 相似文献
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针对外科手术力觉信息采集对多维力传感器提出的低量程和高分辨率的要求,对常规的十字梁六维力传感器进行结构改进,设计了一种具有滑移结构的低维间耦合的小量程六维力传感器。分析了传感器结构抑制维间耦合的机理,通过有限元方法分析了其受力变形情况。标定实验表明:该六维力传感器非线性误差与维间耦合误差均小于2%,具有高灵敏度、高分辨率和低维间耦合的特点。 相似文献
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新型力解耦机器人六维力传感器研究 总被引:7,自引:0,他引:7
用应力分析的方法得到了一个可用于测力的应用测量原理 ,根据该原理设计了一种新型六维力传感器 ,分析了其受力与变形元件测量点应力的对应关系。分析结果表明该传感器的输出是力解耦的 ,具有结构简单 ,工艺性好等优点 ,可应用在仿人行走机器人脚部以及其它类型机器人需要使用多维力传感器的场合 相似文献