车轮六维力智能传感器设计

本文分析了车轮六维力测量的特点,设计了一种基于 SOC 和无线传输的车轮六维力智能传感器。采用 SOC 技术将信号调理和数据采集与敏感弹性元件置于一体,在旋转的车轮上完成了车轮六维力信号的智能化采集;采用无线数字传输技术实现了测量数据的非接触传输。本系统为汽车道路试验系统的车轮力测试提供了一种通用性的方案。

一种双L型梁电容式六维力传感器设计

为设计一款高性能电容式六维力传感器,结合T型梁和十字型双直梁的优点,构建了一种双L型结构弹性梁,传感器转换元件采用差动结构平行极板电容器以降低传感器的测量误差,以转换矩阵的条件数为目标函数,应用粒子群算法与有限元仿真相结合的方法对该传感器的结构参数进行优化设计,得到最优结构参数后进行仿真,结果显示该构型的电容式六维力传感器仿真精度为0.4258%。最后对该传感器进行加工与标定实验,结果显示该传感器的实验精度达到0.6376%。

复合梁结构小型六维力传感器的优化设计

文中设计了一种三横梁与三竖梁复合的六维力传感器弹性体结构,使其外径缩小至40 mm,整个传感器装配完成后外径为45 mm。首先基于有限元技术分析了其在各种载荷条件下的应变分布,根据应变分布特性,设计了传感器的惠斯登电桥方案,推导了每个方向的输出电压公式。在此基础上,基于Box-Behnken响应面法开展弹性体结构的优化,以弹性体上应变片贴片位置的平均应变作为优化目标,通过多目标遗传算法得到最优设计参数,F_(x)、F_(y)、F_(z)、M_(x)、M_(y)、M_(z) 6个方向的平均应变分别是优化前的1.5833、1.5632、1.7338、1.5113、1.5109、2.171倍。进行样机制作,完成标定实验,使用最小二乘法求得解耦矩阵,通过解耦矩阵求得传感器的Ι类误差分别为0.18%、0.42%、0.41%、0.05%、0.49%、0.6%,ΙΙ类误差最大值为1.665%,精度高,维间耦合小,验证了该结构的可行性。

六维力传感器动态误差建模与分析

针对线性解耦算法不能有效解决六维传感器动态耦合问题,对六维力传感器动态误差研究进行建模与分析。建立PNN-APSO数学动态解耦模型,通过引入自适应惯性权重来更新粒子速度,进一步增强粒子的整体搜索能力,有效的修正网络连接权值函数等参数,网络被不断优化,有效提高网络的鲁棒性和有效性。结果表明,模型损失值在0.3左右,准确率在0.92~0.98内,该算法可降低传感器实际动态测量环境下的维间耦合误差,满足行业对六维力传感器高精度的检测需求。

一种新结构的智能化六维腕力传感器

本文首先提出了一种新结构的水下机械手用六维腕力传感器;然后为其设计了信号放大、滤波和调零电路;最后,设计了以内置CAN总线控制器的80C592单片机为核心的传感器信号解耦和通讯单元,使该传感器成为一个独立的智能化单元。

一种新型车轮六维力传感器

车轮六维力传感器是汽车道路信号采集系统中的重要部件。本文介绍了一种新型车轮六维力传感器的结构特点、工作原理及优点等，并给出了采集信号的传输及存储方式。

大量程预紧式六维力传感器及静态标定研究

提出一种新型的基于6/3-3Stewart结构的大量程预紧式六维力传感器,介绍了传感器的结构特点和测量原理。假设传感器为线性系统的情况下,研究超静定受力状态下的静态标定原理,并给出两种求解标定矩阵的标定方案。为了改善维间耦合和制造误差等因素带来的非线性影响,利用误差反传算法和径向基函数神经网络,研究传感器的非线性静态标定方法。最后对传感器样机进行静态标定实验,给出了4种标定方案的实验结果并进行比较。标定结果表明该六维力传感器具有较好的测试精度,4种方法有效地解决了预紧式传感器超静定受力而带来的标定难题。

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.

高灵敏度大量程六维力传感器设计

为满足空间在轨组装望远镜地面装配试验的相关需求,综合考虑六维力传感器的量程、刚度和灵敏度等因素,设计了一种高灵敏度大量程六维力传感器。首先对经典十字梁六维力传感器进行数学建模,通过对比各通道单独作用时,应变梁表面应变和弹性体变形刚度的数学表达式,提出一套提高传感器灵敏度的改进方案;然后对传感器结构进行详细设计,并通过传感器的有限元仿真验证结构方案可行性;最后,对六维力传感器进行加工与标定,得到传感器线重复性误差小于0.33%FS,力通道测量灵敏度大于0.83 mV/V,力矩通道测量灵敏度大于2.6 mV/V。该六维力传感器各项性能优良,目前已应用于在轨组装望远镜地面实验当中。

平板式压电六维力/力矩传感器的研制

针对弹性体式六维力/力矩传感器存在的技术瓶颈,提出了一种新型平板式压电六维力/力矩传感器。首先,介绍了传感器的结构和工作原理,提出了两种石英晶片组布置方案。然后,推导了两种布置方案的传感器的数学模型,并建立了有限元模型,仿真得到了两种结构传感器输出的电荷灵敏度、维间干扰、固有频率等重要参数,确定了石英晶片组相对合理的布置方式。最后,对传感器进行了静态和动态标定。研究结果表明:传感器结构简单合理、仿真分析方法和数学模型正确,固有频率>25 kHz,使用退耦矩阵后传感器的维间干扰<3%,基本满足传感器的设计指标。

预紧式并联六维力传感器容错测量机理与标定测试研究

对一种预紧式并联六维力传感器进行了容错测量原理的理论分析与标定测试研究。介绍了预紧式并联六维力传感器的结构容错特点,并基于螺旋理论和变形协调关系,分别建立传感器无故障、信号故障时的数学模型,进而揭示其容错测量机理。研究分析了预紧式并联六维力传感器的静态标定算法,提出一种容错标定方法,并对传感器进行了无故障及信号故障时单向、两方向组合及分区加载的容错静态标定测试研究。通过分析测试数据,得到传感器不同工作状态下的线性误差。研究内容为容错六维力传感器的实际应用奠定了理论和试验基础。

基于径向基函数神经网络的压电式六维力传感器解耦算法

针对四点支撑结构的压电式六维力传感器线性度差,维间耦合严重的问题,提出了基于径向基函数(RBF)神经网络的解耦算法。分析了耦合产生的主要原因,建立了RBF神经网络模型。通过对六维力传感器进行标定实验获取解耦所需的实验数据,并对实验数据进行处理。然后采用RBF神经网络优化传感器输出系统的多维非线性解耦算法,解耦出传感器的输入输出映射关系,得到解耦后的传感器输出数据。对传感器解耦后的数据分析表明:采用RBF神经网络的解耦算法得到的最大Ⅰ类误差和Ⅱ类误差分别为1.29%、1.56%。结果显示:采用RBF神经网络的解耦算法,能够更加有效地减小传感器的Ⅰ类误差和Ⅱ类误差,满足了传感器两类误差指标均低于2%的要求。该算法有效地提高了传感器的测量精度,基本解决了传感器解耦困难的难题,

超静定六维力传感器静定测量模型及标定方法

针对一种预紧式超静定Stewart结构六维力传感器,通过综合考虑传感器的整体刚度和分支杆变形的位移协调关系,以简洁的解析表达式推导得到了包含中间预紧分支作用的广义外力与6个测量分支轴向力之间的全映射关系,建立了超静定六维力传感器的静定测量模型,并提出一种超静定六维力传感器的静定标定方法,进行了标定实验及测试研究。研究内容为解决超静定并联式结构的六维力传感器受力分析提供了新的途径,同时为超静定结构六维力传感器的标定研究奠定了理论和实验基础。

六维力/力矩传感器静态解耦算法的研究与应用

维间耦合是影响多维力/力矩传感器测量精度的一个主要因素。介绍了六维力/力矩传感器维间耦合的基本原理,在研究基于求解矩阵广义逆的静态解耦算法的基础上,提出了基于耦合误差建模的静态解耦算法。以实验室研制的六维力/力矩传感器为例进行标定实验,用两种解耦算法对其进行解耦计算。实验结果证明基于耦合误差建模的静态解耦算法的有效性。

基于Stewart结构六维大力传感器的性能分析及结构优化

针对基于Stewart结构新型六维大力传感器在结构设计时存在诸多性能指标难以均衡的问题,对传感器的结构几何参数与其性能的关系进行了分析。依据基于Stewart结构六维大力传感器的测量原理,建立了传感器测量精度与一阶静力影响系数矩阵条件数的关系模型。通过分析力及力矩一阶静力影响系数矩阵和力及力矩柔度矩阵,揭示了传感器的各向同性指标、灵敏度及其各向同性指标与其结构参数之间的相互关系。并通过图谱优化方法和遗传算法对新型六维大力传感器的结构参数进行了优化。其分析结果将为六维大力传感器的结构设计提供有效的参考。

整体预紧式六维力传感器动态特性分析

固有频率作为传感器重要的动态性能指标之一,是传感器动态测试范围的主要确定依据。针对整体预紧式Stewart六维力传感器,基于Kane动力学建模方法及引入角速度算子矩阵,构建了考虑中间预紧分支影响的六维力传感器系统的形式简洁的统一动力学模型。通过忽略系统阻尼,推导得到了传感器系统的简化动力学方程、前6阶固有频率及对应振型。利用有限元仿真软件及对传感器样机进行动态标定实验2种方式分别得到了传感器的固有频率及动态特性指标,并验证了所构建传感器动力学理论建模的正确性。研究内容为传感器在实际动态力监测的应用场合提供了依据,为传感器的产品化设计提供了理论指导。

双层预紧式六维力传感器及其静态标定

针对基于传统Stewart结构六维力传感器在解耦、刚度等方面性能的不足,设计并研制一种双层预紧式六维力传感器,并对其进行静态标定试验研究。所设计的六维力传感器采用球窝锥头式球面副代替传统球副,有效地减小了球副的摩擦力矩,另外测量分支只承受压力,消除了力在换向时对接触球面的冲击,提高了整体刚度。基于螺旋理论推导出传感器所施加外力与测量分支轴向力之间的映射关系,进而说明预紧式六维力传感器的测量原理。采用最小二乘线性化标定方法对传感器进行静态解耦和测量误差分析,推导出传感器的标定矩阵和误差矩阵。研制出双层预紧式六维力传感器样机,并进行静态标定试验。经过标定试验,该传感器各方向最大非线性度误差低于满量程的1.17%,最大耦合误差低于满量程的1.82%。试验结果表明双层预紧式六维力传感器具有很高的测量精度,可用于工业生产中对六维力测量要求较高的场合。

Stewart结构六维力传感器各向同性的解析分析与优化设计

各向同性是反映六维力传感器结构性能优劣的重要指标,各向同性性能分析是Stewart结构六维力传感器结构设计中的关键性问题。为了获得最优的各向同性性能,应用螺旋理论建立Stewart结构六维力传感器的静态数学模型,系统研究传感器的各向同性性能指标。利用数学解析的方法,对传感器的正向和逆向各向同性进行分析,推导出同时满足正向力和力矩各向同性时结构参数之间的关系表达式,证明了该类传感器不能同时满足逆向力和力矩各向同性,并得到了各向同性度性能指标之间存在的制约关系。权衡各向同性的四个性能指标,通过求解综合性能目标函数的极值,得到了综合性能指标的最优值,并推导出综合性能指标最优时结构参数之间所满足的关系表达式。研究内容为Stewart结构六维力传感器的结构性能优劣评价及结构优化设计奠定了基础。

一种应变式六维力传感器的动态设计

以欧拉—伯努利梁的动力学为基础,建立十字梁六维力传感器的动力学模型,以该动力学模型为基础分析传感器各个方向的固有频率,探讨传感器的动态设计问题,并探讨了传感器维间耦合的本质关系。用有限元分析方法证实了建立的解析模型的有效性,传感器的解析模型可以作为传感器主动设计和优化设计的依据。

机械解耦自标定并联六维力传感器设计及仿真

针对传统多维力传感器研制后均需繁冗的加载标定这一现状,提出了多维力传感器"自标定"设计理念,通过钢球滚动机械解耦,设计了一种弱耦合全压向力自标定正交并联六维力传感器结构。论证了该六维力传感器的滚动解耦原理,分析了其自标定原理。基于螺旋理论建立了该六维力传感器理想数学模型,计算得到其一阶静力影响系数矩阵。考虑分支弹性变形,基于高次超静定结构力学求解原理,对该六维力传感器进行了受力分析与仿真计算,结合数值算例论证了其自标定特性,从而为该新型六维力传感器的研制奠定基础。