基于HSA-SVR的压电式车削测力仪多维力解耦

文中针对压电式多维力测力仪向间干扰大,制约测量精度的问题,分析了向间干扰对测力仪测量精度的影响,提出了一种基于支持向量回归机(SVR)的非线性解耦算法。利用混合模拟退火算法(HSA)对SVR进行参数寻优,对比并分析了HSA-SVR和线性最小二乘解耦法(LS)的解耦性能,证明经该方法解耦后向间干扰最大为0.526%,非线性误差最大为0.214%,HSA-SVR具有更好的非线性解耦效果。

基于最小二乘的多维力/力矩传感器线性解耦算法研究

在六维力传感器线性解耦基本原理的基础上,依据拟合误差和耦合误差评价指标对比分析了标定矩阵求逆算法、灵敏度系数矩阵算法、最小二乘线性拟合算法。以某品牌车型电机悬置装置为例,对其标定数据进行数据预处理、悬置多维力解耦以及误差分析。结果表明:最小二乘线性拟合的解耦算法具有更好的适用性。

机器人多维力传感器的研究进展

机器人多维力传感器是机器人与人和外界环境交互的重要部件。力感知技术作为机器人的四大关键技术之一,在抓取、打磨、装配以及健康医疗等领域得到了广泛应用。针对机器人多维力传感器当前的研究进展情况进行了概述。首先对几种常用的多维力传感器的研究现状进行了简单的介绍,然后介绍了几种典型的弹性体结构和改进的弹性体结构。此外,对多维力传感器的标定方法进行了总结,并对标定中存在的问题进行了讨论。由于维间耦合是影响传感器精度的关键因素,且广泛存在于各种结构的多维力传感器中,所以减小或消除维间耦合成为多维力传感器研究中的一个不可或缺的内容,因此对多维力传感器的解耦方法进行了综述。在动态力信号测量场合,需要动态性能好的多维力传感器,还给出了多维力传感器动态性能补偿的一般方法,并分析了运动中的机器人多维力传感器存在的惯性力问题及一般的解决方法。最后,对多维力传感器技术的未来发展趋势提出了新思路,并指出了未来需要解决的问题。

一种新的协作机器人人机用电容式多维力传感器设计

针对传统的应变式和压阻式多维力传感器存在信号需要放大调理、制作工艺难度大、成本较高等不足,设计出一种新型电容式多维力传感器。该传感器把所有的传感元件制造在单个印刷板上,无需粘贴应变片等元件,而是采用容值的变化来感知外部信息;COMSOL多物理场仿真软件仿真分析结果显示该电容式多维力传感器具有输出信号幅值大无需放大、抗干扰能力强、无需粘贴应变片等元器件易于实现小型化、成本较低、运行稳定等优势。

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 。

一种多维力测力平台阵列系统的设计

在单台多维力测力平台的基础上 ,提出了一种基于CAN总线的测力平台阵列系统 ,阐述了该阵列系统的结构框图和系统中节点的通信原理 ,以及系统的程序流程。由于系统数据通信方式采用CAN总线 ,构成了开放式结构 ,各个由测力平台构成的节点模块可以根据使用场合的不同而方便地接入或撤出系统 ,实现了节点模块和总线的开放互联与即插即用 ,增强了系统的可扩展性和互换性。

多维力传感器耦合分析及解耦方法的研究

耦合现象普遍存在于多维力传感器中,多维力传感器输出如不经过解耦,数据直接应用到机器人操作中,会导致机器人的误操作。针对存在的耦合现象,本文首先分析了多维力存在的耦合原因,根据产生原因将耦合分为两种形式:结构耦合和误差耦合,然后提出了一种新的解耦方法-基于线性神经网络解耦方法,与传统解耦方法相比,该方法大大提高了解耦合精度。最后通过实验验证了该方法的有效性和优越性。

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。

一种应变式多维力传感器的优化设计

针对一种十字梁多维力传感器进行了应力—应变分析,建立了这种传感器的应力—应变模型,并对这种传感器的结构尺寸和应变计贴片位置进行了优化设计,优化设计以传感器获得最大精度为目标,结果显示:传感器优化后其顺应矩阵的条件数下降,传感器测量精度提高。

应变式多维力传感器的故障诊断方法与实现

针对应变式多维力传感器在应用中往往出现测量电路的短路、断路、虚短、虚断等故障问题,提出基于恒流激励与矩阵扫测的故障诊断方法。针对短路故障,提出采用恒流扫测传感器输出引线与传感器基体之间以及传感器的两两输出引线之间阻值的方法来进行故障诊断;针对断路故障,对传感器各通道进行独立诊断,给出了恒流矩阵扫测方式,建立了断路故障查询表,以根据扫测结果采用查表法进行故障诊断;针对虚短、虚断故障,采取多次循环扫测、根据故障出现次数来辨别判断。据此,以MSP430F5529单片机为核心研制了低功耗电池供电式应变多维力传感器故障诊断系统,适用于多至8个通道的多维力传感器。测试结果表明,所研制的故障诊断系统针对简单故障或较为复杂的故障情况均可通过一次自动诊断或自动诊断与人工排查相结合的多次诊断方式来正确地判断出故障类型和位置,且8通道故障诊断耗时仅需约13 s,从而能够大幅缩短应变式多维力传感器的故障排查时间,提高传感器维护效率。

应变式多维力传感器结构优化设计方法研究

多维力传感器的结构决定了其精度及静、动态性能指标,对应变式多维力传感器弹性体结构耦合误差传递的原因进行了探讨,对比分析了传感器特性矩阵的目标优化函数的选择与优化方法、有限元法以及正交设计与极差分析法在传感器结构优化设计中的运用,提出了综合优化设计的思想,结合实例分析并阐述了该方法的实用性和有效性。

机器人多维力传感器标定Kalman滤波

在多维力传感器标定过程中,往往出现比较大测量噪声,零漂幅度较大,严重地限制了多维力传感器标定精度。鉴于Kalman滤波器在滤除系统随机干扰噪声方面良好效果,并考虑到在力传感器标定加载前,噪声信号便于测量的特点。本文从单维力传感器入手,把标定测量模型简化为一阶惯性和零阶保持器串联,并把传感器的输入/输出分为有载荷作用和无载荷作用两个状态,分别推导出输入/输出关系,获得单维力传感器状态和测量方程,并进一步推导出单维力传感器Kalman滤波算法。在合理假设基础上,再使单维力传感器标定Kalman滤波算法推广到多维力传感器。标定实验表明,在多维力传感器标定中,Kalman滤波有效地滤除了测量噪声,提高了标定精度。

面向机器人的多维力/力矩传感器综述

多维力/力矩传感器能同时检测两个和以上方向的力/力矩分量信息,且在机器人、航空航天、生物医学等众多领域发挥着重要作用。针对多维力/力矩传感器的研究现状,对国内外多维力/力矩传感器这一领域的研究成果进行了较为系统的介绍,对各类典型的多维力/力矩传感器的优缺点进行了分析,并对这一技术的发展进行了总结。

多维力传感器静动态联合解耦补偿方法

提出多维力传感器静动态联合解耦补偿方法，将静态解耦、动态解耦和动态补偿合为一体，同时解决多维传感器中的三个关键技术问题，且简化了传感器的后续处理．仿真结果证明了该方法的正确性和有效性。

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。

多维力传感器设计的评价准则与优化设计研究

在建立多维力传感器精度与刚度的数学模型的基础上,分别导出对传感器的精度与刚度进行评价的准则;提出多维力传感器优化设计的基本方法,并应用到实际的传感器设计中求解传感器的最优结构参数。

基于电容微位移感知单元的多维力感知机构分析与设计

提出了一种可以测量六维微位移的电容式感知单元,可将部件间的六维位移转化成可识别的电容信号。首先对提出的微位移感知单元进行了分析,推导出了从二维微位移感知单元到六维力感知单元的解耦关系式;其次针对提出的多维力感知机构弹性体进行了刚度建模,推导出了多维力与微位移之间的映射矩阵,并推导出误差矩阵;最后对多维力感知机构进行了虚拟标定,分析了误差产生的可能原因。该电容六维力传感器具有较小的理论误差和较高的可行度,为该领域后续的设计研究奠定了一定的基础。

一种带孔介电层结构柔性多维力传感器研究

针对智能机器人人机交互过程中存在的接触柔顺性和环境适应性问题,提出一种带孔结构的多维力柔性传感器的简单制备方法,采用碳纳米管/聚二甲基硅氧烷(carbon nanotubes/polydimethylsiloxane,简称CNTs/PDMS)混合制备柔性电极,以带孔结构的硅胶作为介电层,组装制备电容式柔性多维力传感器。建立柔性多维力传感器的数学模型,并通过试验获取柔性传感器的性能参数。试验结果表明:传感器理论模型与试验曲线吻合性较好,带孔结构的介电层能够提高传感器的灵敏度,法向上的检测范围为0~50 N,分辨率为0.05 N;切向上的检测范围为0~10 N,分辨率为0.15 N。将其安装在机器人手爪上进行了水果抓取试验,成功检测出水果抓取过程中的夹紧力,进一步表明该传感器具有较好的实用性。

基于独立成分分析法的多维力传感器静动态解耦研究

对多维力传感器的解耦方法进行了研究,提出了基于独立成分分析(ICA)的多维力传感器解耦方法。以应变式全剪切六维力传感器为研究对象,充分发挥ICA在盲源信号分离中的优势,对比分析基于最小二乘拟合法的静态线性解耦和基于对角优势化补偿法的动态解耦,结果证明基于ICA的解耦方法能够实现多维力传感器的解耦,并能有效提高传感器的解耦精度。

组合支撑方式下气动多维力多点测量研究

飞行器的设计通常需以其模型在风洞试验中所获取的气动载荷为依据。对于大尺寸、大长径比的飞行器模型,其测试空间受限,常规支撑装置与测量方法难以满足风洞试验的尺寸与动态特性要求。针对上述问题,以压电传感器为核心测试元件,提出了一种结合张线支撑和尾部支撑的组合支撑方式,开发了一种支撑装置与测试元件一体化的气动多维力测试系统。分析了模型所受气动力与支撑反力之间的平衡关系,建立了作用在模型上的气动多维力与测力单元输出的力学模型。对所需测力单元进行静态标定,以获取各测力单元的输入输出性能。对系统整体进行标定实验,静态标定实验结果表明,测试系统非线性与重复性误差均小于1%,向间干扰最大值为2.04%;动态脉冲激励实验结果表明,该测试系统三个方向的一阶固有频率分别为195 Hz、136 Hz和273 Hz,测试系统的动态特性得到了显著提高。