基于Stewart平台的6维力传感器各向同性的进一步分析

基于 Ｓｔｅｗａｒｔ平台的并联结构 ６维力传感器由其上平台半径 Ｒ_１、下平台半径 Ｒ_２、连杆长 Ｌ、上平台定位角 θ_Ｂ及下平台定位角θ_Ａ等５个结构参数确定，而该传感器的各向同性只与Ｒ_１、Ｒ_２、Ｌ及上下平台定位角之差θ_ＡＢ等４个结构参数有关，与 θ_Ａ、θ_Ｂ无关，对这一重要结论进行了论证。

机器人六维腕力传感器标定试验台误差分析与研究

介绍了自行研制的机器人六维腕力传感器标定试验台以及在该试验台上进行单向施加标定力的方法。分析了试验台系统误差产生的各种原因,推导出由轴承内部的摩擦力矩、定滑轮与绳子之间的摩擦力、绳子自重、加载方向和作用点位置偏差等各种原因引起的系统误差的计算公式。针对施加Fz方向标定力的情况,计算出各种原因引起的系统误差值,求出合成后试验台总的系统误差值,并进一步提出减小系统误差的方法。

基于六维力传感器的工业机器人末端负载受力感知研究

针对工业机器人末端负载与外界环境接触力的感知需求,在机器人法兰与负载之间设置六维力传感器,并研究一套标定与计算方法,综合考虑负载重力作用、传感器零点、机器人安装倾角等因素,利用不少于3个机器人姿态下的力传感器数据,可求得传感器零点、机器人安装倾角、负载重力大小、负载重心坐标等参数,进一步可消除传感器零点及负载重力对受力感知的影响,精确得到机器人末端负载所受的外部作用力与力矩.实验得到对于重量从320 N到1 917 N的负载,在静态条件下,感知外力的误差在负载重力的0.28%以内,感知外力矩的误差在负载对传感器力矩的0.59%以内.

机器人六维腕力传感器标定方法和标定装置的研究

通过对机器人六维腕力传感器系统的各种标定方法的分析讨论,说明了应采用阶跃响应的方法来对它的动态性能进行标定。从矩形脉冲频谱对系统传递函数影响的角度,说明了为减少矩形脉冲频谱对传递函数标定曲线的干扰,应使阶跃激励开始时刻前的采样点数为零。新设计的实验方法和实验装置便于测出标定中使用的激励信号,通过数据采样系统的"软触发"功能,准确抓取到阶跃开始时刻,减少了干扰。同时,在该实验台上加载所使用的定滑轮数量较少,也有效地减小了标定误差。

机器人用六维腕力传感器标定研究

本文在基于获得最高标定精度的基础上，推导出标定力的选取原则；同时提出了传感器相对干扰矩阵的新概念，在此基础上，建立了一套传感器标定的实验系统。

并联结构六维力传感器性能分析与优化设计

基于螺旋理论和空间模型理论绘制了Stewart平台型六维力传感器的性能图谱,总结了结构参数对传感器各性能指标的影响规律;在此基础上对大型Stewart平台六维力传感器的结构进行了非线性单目标、多目标优化设计,为具有普通球形铰链大型Stewart平台六维力传感器的设计和优化提供了依据。

基于FLANN的腕力传感器动态建模方法

本文将函数联接型神经网络 (FL ANN)引入传感器动态特性的研究。利用神经元网络良好的逼近能力 ,建立腕力传感器的动态数学模型。该方法所建模型阶次低 ,准确度高 ,对数据个数和采样频率无特殊要求 ,比其它方法更为有效和实用。

多维加速度场中六维力传感器惯性耦合特性研究

六维力传感器的特殊结构决定了各维间耦合存在的必然性,在多维加速度场六维力测试环境中,传感器惯性质量分布又加重了耦合的程度。本文针对多维加速度场中六维力传感器惯性耦合效应,建立传感器力学解析模型和弹性体的应力—应变关系,采用有限元方法(FEM)仿真,分析了多维加速度场中惯性力学特点与耦合效应本质特征,为加速度场中六维力传感器主动设计和惯性耦合补偿提供理论参考依据。

十字梁结构六维腕力传感器标定研究

分析了十字梁结构六维腕力传感器标定存在的问题，试验表明直接采用传统的最小二乘标定方法存在无法正确解耦或解偶精度低的问题。为此提出了基于径向基函数神经网络的标定方法。试验结果表明：与最小二乘法标定结果相比，该方法可以将解耦精度提高一个数量级;与基于BP神经网络标定结果相比，该方法有较快的收敛速度。

新型六维腕力传感器

设计了一种新型六维腕力传感器.采用有限单元法对六维腕力传感器的十字梁弹性体进行结构静力学分析,论述了该机械结构的合理性,确定了应变片黏贴的最佳位置,通过合理的应变片电桥的组桥将各维力/力矩信号转化为电压输出.设计放大电路对六维电压信号进行放大,最后通过试验标定装置对此六维腕力传感器进行标定.

大量程六维力传感器设计与标定研究

为提高大量程六维力传感器的灵敏度,设计了一种适用于机械臂末端的应变式传感器。该传感器采用十字梁式弹性体结构,通过优化应变梁结构和合理布置应变片等方式,使传感器在大量程条件下仍具有较高的刚度和灵敏度。使用有限元法分析验证了传感器应力分布的合理性,并根据最小二乘法标定原理对传感器进行解耦标定实验,实验结果表明:传感器静态性能良好,最小灵敏度为0.375 m V/N,满足使用要求。

一种新型水下机器人用六维腕力传感器

本文提出了一种新型水下作业机械手用六维腕力传感器。该传感器具有结构简单 ,易于加工、密封和水压力补偿的特点。文中介绍了该传感器的机械结构、弹性体的力学模型和力—变形转换矩阵。文章最后对设计的腕力传感器进行了标定 ,获得了传感器的转换矩阵 。

基于MSVR的六维腕力传感器静态解耦算法

针对维间耦合会影响六维腕力传感器测量精度的问题,提出了基于多输出支持向量回归机(Multi-output support vector regression,MSVR)的解耦算法。以实验室研制的六维腕力传感器为例进行静态标定实验,使用基于MSVR的解耦算法以及传统的基于最小二乘求解标定矩阵的解耦算法对标定数据进行处理分析。实验结果表明,本文提出的解耦算法稳定可靠,能有效抑制维间耦合的干扰,具有较高的解耦精度。

一种机器人多轴腕力传感器弹性体有限元分析

建立一种机器人腕力传感器弹性体的静、动特性的有限元计算模型，分析传感器弹性体在各种工况下的应力分布规律以及固有振动的频率和振型，为改进传感器的弹性体的设计，进行传感器结构的优化设计进行前期的准备。

机器人腕力传感器辩识建模与动态补偿

把系统辨识、数字仿真和动态补偿有机地结合在一起，形成分析、改善传感器动态特性的完整方法，具体应用于机器人腕力传感器的研究中，证明了此方法的有效性。

基于正交试验设计的多轴腕力传感器静动特性的数值分析

在文献［１］的基础上，应用正交试验设计，本文对多轴腕力传感器弹性体的静、动特性进行数值分析，全面分析结构主要参数对传感器静、动特性的影响。

基于CAN总线的集成化六维腕力传感器的设计

提出一种基于片上系统的嵌入式集成化六维腕力传感器设计方案 ,将传感器弹性体、信号处理电路、电源系统以及总线接口电路集成在一起 ,详述了传感器设计的结构和原理 ,给出了一种规格的集成化六维力传感器实验结果 。

基于LabVIEW和MATLAB设计的虚拟仪器

虚拟仪器编程软件LabVIEW结合计算功能强大的MATLAB将大大提高虚拟仪器的设计功能。专业工具箱是MATLAB的特色,功能强大。在虚拟编程软件LabVIEW中结合MATLAB工具箱就能够设计出独具特色的虚拟仪器。分析了LabVIEW中如何调用MATLAB脚本节点以及MAT-LAB工具箱的应用。还给出了MATLAB在LabVIEW设计机器人六维腕力传感器系统的动态标定虚拟仪器中的应用,表明了MATLAB工具软件使LabVIEW设计虚拟仪器更为方便有效。

一种新型结构的机器人六维力传感器

本文介绍了自行设计研制的机器人六维腕力传感器(HUST-FS6)。这种力传感器弹性体结构为三梁非径向对称结构,经过测试,各项性能良好,将HUST-FS6力传感器装于机器人腕部,成功地进行了跟踪外部环境的运动实验。

六维力传感器标定及其在气动柔性手指上应用

提出了一种精密六维力传感器的标定方法.搭建了实验平台,采用移动滑台搭载测力计对传感器施加外力的方式,得到传感器在不同外力情况下各方向力和力矩输出的电压差值,利用数值分析方法对电压差值和外力、力矩大小之间的关系进行分析,获得了电压差值与外力、力矩大小的关系方程,并应用六维力传感器对气动柔性手指进行了夹持力实验研究.实验结果表明,柔性手指指尖夹持力、所受力矩随气压增加而增大,且指根处受力、力矩均小于指尖夹持力及夹持力所产生力矩,为后续柔性机械手的研究提供了科学依据.