基于动态扭矩传感器的荷重检测

动态扭矩传感器直接连接于旋转动力设备和荷重装置之间,可以输出与实际负载相关联的力矩信号。为了从动态扭矩传感器输出的力矩信号中得到实际负载,在荷重模型建立阶段,通过给荷重装置施加不同的负载,并对动态扭矩传感器输出力矩信号对应的AD转换值进行灰色关联校正,得到趋于稳定的AD转换校正值,在此基础上,利用移动最小二乘回归(MLSR)实现对荷重装置实际负载的非线性回归,得到实际负载与AD转换校正值间的非线性模型。在荷重检测阶段,进一步利用灰色关联校正并结合实际负载回归模型,得到荷重装置最终的实际负载。试验结果表明,结合灰色关联校正及移动最小二乘回归模型,荷重检测误差低于±0.3%。

应变式传感器的信号隔离及数据重构

采用较高频率的周期性方波信号作为载波及解调信号,通过调制与同步解调技术对应变式传感器的输出模拟信号进行变压器式隔离。将隔离后的模拟信号及传感器使用环境温度对应的数字量作为输入变量,传感器的实际负载作为输出变量,利用移动最小二乘回归(MLSR)重构传感器所受负载与使用温度及隔离信号之间的数据模型。试验结果表明,采用调制及同步解调技术的模拟信号变压器式隔离电路具有良好的温度稳定性,利用MLSR建立的传感器数据重构模型拥有比传统最小二乘回归(LSR)更高的精度,在试验条件下的温度变化范围内,采用变压器式隔离电路得到的模拟信号隔离相对误差低于±0.2%,基于MLSR的传感器数据重构模型的负载检测相对误差低于±0.07%。