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为了实现对不同物体表面微观结构的检测,并判断出不同物体的粗糙度和细密度,利用铁镓合金材料(Galfenol)的逆磁致伸缩效应设计并制作了一种高精度和高响应的纹理探测触觉传感器。基于欧拉-伯努利梁结构动力学理论、磁致伸缩材料线性本构方程和法拉第电磁感应定律建立了纹理表面微观结构与输出电压之间的关系。实验结果表明:在粗糙度大于6.5的范围内,传感器可以精确识别物体的粗糙度;在细密度大于6的范围内,提取谐波频率的方法对细密度的识别具有较高的灵敏度;在细密度小于6的范围内,提取功率谱重心的方法对细密度的识别具有较高的灵敏度。因此,利用传感器获得的信号,通过特征值提取可以表征物体的粗糙-光滑、稀疏-细密属性。 相似文献
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针对智能机械手抓取物体时的滑动问题,为了给机械手提供滑动信号,利用铁镓合金(Galfenol)的逆磁致伸缩效应设计了一种高灵敏度的磁致伸缩触觉传感器。根据逆磁致伸缩效应、欧拉-伯努利梁结构力学原理和胡克定理,建立了触觉传感器的摩擦力测试模型,利用该传感器进行了滑动检测,对采集的滑动信号作了离散小波变换,分析了不同抓取力下滑动信号的DWT细节系数,通过设置阈值为0.05来控制机械手抓取物体。实验结果表明:在偏置磁场为4.2 kA/m,施加的摩擦力为4 N时,传感器输出电压峰值为256 mV,灵敏度达到64 mV/N,将传感器安装在机械手上,可以为机械手提供稳定抓取的控制信号。 相似文献
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针对轮胎胎冠花纹复杂,人工观测裂纹容易漏检的难题,模拟动物毛发感知机理设计了一种新型磁致伸缩触觉传感器阵列。以铁镓合金片(Galfenol)作为悬臂梁敏感元件,使用有限元软件确定悬臂梁最佳长度然后实验验证。推导传感器的输出特性模型,实验测得传感器灵敏度为170.5 mV/N。将3个传感单元集成,形成1×3传感器阵列。传感器安装在滑轨工作台上,触头在胎冠上滑动。通过MATLAB分析传感器输出的动态信号可以识别胎冠花纹中的裂纹。 相似文献
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为了满足机器人精确感知和抓取物体的需要,首先设计了以铁镓丝为敏感元件的新型触觉传感单元,搭建了传感单元输出特性测试平台,测试了其输出电压与施加静态和动态压力的关系。以触觉传感单元为核心设计了传感器阵列结构,并将传感阵列安装在机械手上,进行了抓取实验。实验结果表明,施加静态压力时,在1.908kA/m的偏置磁场下,长度为16mm、直径为0.8mm的铁镓丝组成的触觉传感单元在2N压力下的输出电压可达96mV,灵敏度为48mV/N。在1~4Hz、0~2N的动态压力作用下,传感单元输出曲线平滑,灵敏度高。传感器阵列安装在机械手上,能感知多路压力信息,精确显示机械手指的受力分布情况,可广泛应用在机械手准确抓取与智能控制领域中。 相似文献
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主要阐述磁致伸缩位移传感器的测量机理,介绍了磁致伸缩位移传感器工作原理,重点讨论了影响磁致位移传感器测量精度的指标,并提出了应对措施。 相似文献
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磁致伸缩逆效应是稀土超磁致伸缩材料的一个重要应用特性,应用磁致伸缩逆效应可以制作超磁致伸缩力传感器。但由于缺乏相应的设计理论分析,从而制约了其发展。在分析了磁致伸缩逆效应的基础上,给出了超磁致伸缩力传感器的设计原理,设计了超磁致伸缩力传感器的结构,并采用数值计算方法对其磁场进行了计算。计算结果与实验结果的比较表明:二者符合较好,设计的超磁致伸缩力传感器方案是可行的,对其今后进行深入应用研究和优化设计具有重要意义。 相似文献
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《仪器仪表学报》2020,(8)
受人类手指的感知与探测功能启发,基于新型磁致伸缩材料Fa_(83)Ga_(17)(Galfenol)的逆磁致伸缩效应,设计了一种用于测量压力与检测刚度的触觉传感器阵列。根据电磁学和力学理论,建立了触觉传感器阵列的模型,计算结果表明模型可以描述传感器阵列的输出电压与压力之间的关系。制备了2×2传感器阵列样机,样机尺寸为37×22×14 mm。将传感器阵列样机安装在两指机械手上进行输出特性测试,测试结果表明传感器阵列的灵敏度为115 mV/N,检测范围为0~3 N,在周期为0~1 s范围具有较快的反应速度。研制的磁致伸缩触觉传感器具有灵敏度高,响应速度快的特点,可以检测触觉压力,感知压力分布和物体刚度的信息,与机械手配合可以完成稳定抓取物体的任务。 相似文献
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磁致伸缩位移传感器的研制 总被引:1,自引:0,他引:1
磁致伸缩位移传感器是基于磁致伸缩效应原理实现位移测量的器件,由于磁致伸缩材质和扭转渡的传播特性,以及电子测量电路对于精确测时功能的实现,使得该传感器同时具有非接触、绝对式测量、精度高、测量大位移、寿命长、安装简便,适用范围广等优点。且受外界干扰小,能在恶劣的环境下工作,已在国外得到广泛应用,而国内还没有自主研发的产品。文中介绍了自主研发的磁致伸缩位移传感器的工作原理,传感器的电路部分设计,以及该传感器的相关性能测试和测试结果分析,最后给出了一些性能提升的方案。 相似文献
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新一代智能化磁致伸缩液位传感器 总被引:1,自引:0,他引:1
围绕一种智能化磁致伸缩液位传感器的实现,介绍了磁致伸缩传感器的工作原理、C8051F015单片机的主要特性以及数字信号处理核心器件FPGA的功能和使用方法,并从硬、软件设计两个方面进行了详细论述,作为新一代智能化传感器,已完成试验投入试生产。 相似文献
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物体表面形貌深度信息对于智能机器人检测物体表面特征、人机交互具有重要意义。 受动物毛发感知机理启发,设
计了一种新型仿生磁致伸缩触觉传感器单元及阵列;基于逆磁致伸缩效应、欧拉-伯努利梁理论和胡克定律,推导了深度检
测的输出电压模型。 仿真研究确定了最佳偏置磁场和阵列间距,实验测试了传感器单元在静态和动态下的输出特性,在
0. 05~ 4. 8 mm 深度检测范围内,灵敏度为 185. 72 mV/ mm,响应时间和恢复时间分别为 31 ms 和 43 ms,且具有良好的重复
性,传感器阵列中单元之间输出电压的耦合影响不超过 2. 4% 。 将传感器单元及阵列安装在机械手上,选择合适的滑动速度
滑过不同物体表面时,根据输出电压波形精确测量各种深度和形貌,结果表明该传感器单元和阵列可为深度与形貌检测提
供参考。 相似文献
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超磁致伸缩材料具有相对磁导率高、磁机转换率高等优良特性,对于传感器装置是一种很好的材料.文中基于维拉里效应原理完成了超磁致伸缩力传感器的设计,并利用有限元分析方法验证了所设计传感器磁场分布的合理性.提出了基于电感测童力传感器输出特性的方法,并进行了实验,确定了该传感器的灵敏度最高状态的最佳偏置磁场强度;并测量了0~10(3)作用力下传感器的输出特性,实验结果表明该传感器输出特性良好,可用于高精度要求的场合. 相似文献
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为开发具有缺陷检测与应力测量双功能的单体传感器,设计出一种包括静态偏置磁路和内、外层感应线圈的一体化传感器结构,可工作于磁致伸缩与磁弹传感器两种模式。结合磁致伸缩与磁弹基本理论,以能量转换效率和应力测量灵敏度为指标,采用有限元仿真法对一体化传感器的偏置磁场进行优化选取。一体化传感器的试验测试结果表明,传感器工作于磁致伸缩传感器模式时,可在直径6.3 mm钢杆中激励产生L(0,1)模态超声导波并有效检测出宽度和深度均为1 mm的槽型缺陷,增加外层感应线圈的驱动直流可对静态偏置磁场强度进行补偿以使接收的缺陷回波信号幅值增加,提高传感器的缺陷检测能力;工作于磁弹传感器模式时,随激励信号幅值增大,传感器的应力测量灵敏度和测量结果线性度均有提高,其中测量结果线性拟合确定系数最高达0.992 4,表明一体化传感器可用于高精度应力测量。 相似文献
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为了实现磁致伸缩传感器与上位机的交互,研制了一种由高档8位单片机ATmega128控制的SSI-USB转换器.通过对SSI协议规范的研究,以及对由PDIUSBD12实现的USB接口电路的研究,提出了相关的软硬件设计.最终实现了SSI信号与USB信号的相互转换,从而实现了磁致伸缩传感器与上位机的通信. 相似文献
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针对影响磁致伸缩液位传感器测量精度的原因,介绍了一种基于DSP的磁致伸缩液位传感器的设计方法,并从硬件和软件方面进行了论述。硬件方面,采用DSP TMS320F2812为微处理器,包括激励脉冲电路、放大电路、液晶显示电路和串口通信电路等;软件方面,结合FIR滤波算法,提出一种新的磁致伸缩传感器检测液位方法——全波采样法。该算法通过提供特征点,有效避免了传统硬件滤波电路和检测电路带来的测量误差。液位测量实验证明,系统方案设计合理,测量数据精度较高,很好地满足了实际测量要求。 相似文献
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实验研究了磁致伸缩位移传感器的探测电压信号,以便提高磁致伸缩位移传感器的检测精度。分析和验证了波导丝材料、驱动脉冲电流、检测线圈等参数对磁致伸缩位移传感器输出电压的影响规律。对检测线圈进行了优化设计,基于实验数据确定了传感器的各项参数值。实验发现磁致伸缩系数大、魏德曼效应显著的Fe-Ga材料作为波导丝,可明显提高电-磁-机械能的转换效率,获得较大的检测电压信号。研制了新型Fe-Ga波导丝磁致伸缩位移传感器样机,并与Fe-Ni波导丝传感器进行了性能对比。结果表明,与Fe-Ni波导丝相比,Fe-Ga波导丝磁致伸缩位移传感器的检测信号明显增强,信噪比显著提高,其检测电压信号幅值比Fe-Ni波导丝检测电压信号幅值提高了40mV,相应的传感器精度提高了2倍。 相似文献
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研究了铁镓合金(Galfenol)的磁致伸缩特性,提出一种基于Galfenol的新型磁致伸缩压力传感器,以实现机器人的触觉力精确感知。该传感器利用磁致伸缩逆效应将压力转换为电压信号,从而完成对压力的精确测量。设计、制作了磁致伸缩压力传感器,采用双永磁体回形磁路优化了压力传感器的磁场。对传感器进行了理论分析与实验研究,讨论了偏置条件、外压力等因素对输出电压峰值的影响。实验结果表明,在偏置磁场为4.8kA/m、施加的压力为2.5Hz、6N时,传感器的输出电压峰值达16mV,且输出电压峰值与压力呈较好的线性关系。研制的传感器具有结构简单、线性度好、反应速度快等特点,可以满足机器人触觉感知的需求,也可应用于其他领域的压力测量。 相似文献
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准确辨识模型参数是提高超磁致伸缩执行器位移控制精度的关键,针对单一算法难以实现对超磁致伸缩磁滞非线性模型参数准确识别的问题,将遗传算法与模拟退火算法融合,首先利用遗传算法的快速搜索能力得到一个较优群体,再利用模拟退火算法的突跳能力对整个群体进行优化调整,并在算法中引入最优保留策略和动态步长搜索方法,提出一种改进的遗传模拟退火算法,并将其应用于对超磁致伸缩执行器位移磁滞非线性模型参数辨识。该算法兼具遗传算法和模拟退火算法的优点,既有较快的收敛速度,又提高了辨识精度和最优解质量。通过试验验证,超磁致伸缩棒伸长量的模型计算结果与测量值符合程度较好,平均相对误差为3.85%,该方法能方便有效地辨识模型参数。 相似文献