超薄六维力/力矩传感器优化设计及其解耦

为降低六维力/力矩传感器的高度尺寸对基座和驱动部件引起的附加力矩,结合有限元分析法、SDO方法和神经网络方法,设计了一种新型的基于应变检测原理的超薄六维力/力矩传感器,其高度尺寸可控制在15mm以内.为进一步提高设计的六维力/力矩传感器的精度,对其进行非线性维间解耦和标定,实验结果表明,传感器精度性能优良,最大线性度误差为0.15%F.S.,其设计和优化过程正确合理,最大耦合误差为1.6%F.S.,各维在满量程时的输出相等,具有各维同性.     

双E型膜弹性体六维力传感器静态标定及其性能分析

六维力传感器的静态标定是其在智能机器人应用中准确测量的前提,以双E型膜弹性体六维力传感器为例,设计了静态标定试验,测试了6路静态标定数据,计算并分析了其静态性能指标;并通过采用最小二乘方法进行拟合,得到了维间耦合关系斜率矩阵﹒这是六维力传感器通过耦合分析来进一步提高精度的必要途径﹒     

基于信息融合的叶片加工间隙在线检测方法

为了精确实现电解加工间隙的在线检测,基于六维力和加工电流,利用多传感器数据融合理论,将六维力传感器信息与加工电流传感器信息进行融合,采用最小二乘加权融合算法,得到间隙融合方程式.该融合方程式比六维力或加工电流单独信号得到的方程更准确反映间隙值,从而实现两类传感器信息综合检测加工间隙.以某型航空发动机叶片为对象,对半面、斜面、叶片型面3种加工阴极进行试验,利用融合方程式在线检测加工间隙.试验表明:信息融合可以提高加工间隙在线检测的准确性,融合公式在间隙范围为0.2～0.4 mm内,实现检测误差小于10%.     

新型机器人六维力传感器的测量电路

针对机器人腕部及手指所受空间六维力／力矩的测量，介绍了一种新型基于Stewart并联结构的六维力传感器，主要研究该传感器的测量电路，并对电桥电压灵敏度及温度补偿方法作了详细研究。     

基于灵敏度指标的Stewart型六维力传感器结构参数设计

基于对六维力传感器系统中影响灵敏度性能的因素的分析,在传感器静态数学模型中应用并联机器人机构学理论,对Stewart型六维力传感器的灵敏度指标进行分析并推导出解析解.引入力(力矩)灵敏度影响因子的概念,研究了力(力矩)灵敏度影响因子影响灵敏度指标的规律;基于空间模型理论采用无量纲参数绘制了该型传感器的力(力矩)灵敏度指标二维性能图谱,提供了一种并联结构六维力传感器结构参数优化设计方法.     

基于自适应加权的多传感器实时数据特征值提取

为实现监测数据的特征值提取，对传感器数据的预处理、时间维及空间维融合方法开展了研究。建立了实时数据融合模型，提出了基于3σ-grubbs检验的异常数据预处理方法，兼顾了异常数据剔除的速度与精度，能很好地消除疏失误差;对单个传感器数据采用分批估计原理进行融合，得到了特征估计值，实现了数据在时间维上的融合;通过对多个传感器的特征估计值采用自适应加权方法进行赋权，实现了数据在空间上的融合，并提出了考虑传感器精度的算法修正。实例计算表明，数据经3σ-grubbs方法处理后方差减小了20%~54%，与传统的算术平均滤波方法相比，分批估计自适应加权融合算法的数据融合方差明显更小，考虑传感器精度后的融合结果更接近高精度传感器值，特征值提取结果更加准确、可靠。     

组合式自解耦压电薄膜三维力传感器研制

针对传统三维力传感器存在的非线性误差、维间耦合误差过大等瓶颈问题，面向重载、高频、强冲击三维力的测量需求，基于聚偏氟乙烯(PVDF)压电薄膜，结合并联分载原理，创新性的利用冲击力产生的倾覆力矩，设计了立柱菱形布局的压电薄膜三维力传感器结构，立柱菱形布局时具有抵消维间耦合能力，每个立柱近似只受单个倾覆力矩的影响，故可进行组合测量。探究了PVDF压电薄膜的最优布置，采用理论分析、有限元仿真分析和实验验证相结合的方法，对传感器设计方案的可行性进行了验证。研制了组合式自解耦压电薄膜三维力传感器样机，分别对其进行准静态标定实验和动态标定实验，实验结果表明，改进后传感器具有高灵敏度、高固有频率等特点，3个方向非线性误差均小于0.2%,维间耦合误差在1.2%以内，其结构设计具备抵消维间耦合的能力。该三维力传感器在高精密轴承钢球冷镦成型及瞬态强冲击等场景下有着重要的应用价值及潜力。     

双E型六维力传感器矩形梁强迫振动分析

六维力传感器弹性体一般采用组合梁结构,每个分方向的输出信号中不可避免地存其它分方向的受力信号的耦合输出。在动载工作条件下,六维力传感器动态耦合输出非常复杂。为了从理论上揭示六维力传感器动态耦合输出的主要特征,本文以双E型六维力传感器中的矩形梁为对象,建立力学模型,采用弹性力学基本理论和达朗贝尔原理,选取矩形梁前三阶振型,推导出其它五个分方向受力在Mz主方向的动态耦合输出,并绘制出动态应变图,为六维力传感器动态解耦提供了理论依据。     

双层预紧式六维力传感器动态性能的理论与实验研究

对一种新型的双层预紧式六维力传感器进行了动态性能理论分析与实验研究。首先介绍了双层预紧式六维力传感器的结构特点。建立了该传感器的振动系统简化模型,基于螺旋理论和多自由度系统振动学推导了系统的运动微分方程。经过对运动微分方程进行求解,得到了传感器的各阶固有频率。最后采用阶跃响应法对传感器样机进行动态性能实验研究,经过快速傅里叶变换得到了传感器的频率响应曲线。实验结果与理论计算结果一致,从而验证了理论推导的正确性。研究结果表明,双层预紧式六维力传感器的动态性能较好,能够满足一般工业生产中对六维力测量的要求。     

多维加速度场下六维力传感器弹性体结构设计

针对多维加速度场中六维力传感器惯性耦合效应特性及实际测试的需要,设计了一种三梁均布式弹性体结构的六维力/力矩传感器,对弹性体在多维加速度场下的力学行为进行了探讨,运用有限元(FEM)仿真分析了弹性体结构参数对传感器动态输出及振型频率的影响,为多维加速度场下多维力传感器动态解耦和多目标的优化设计提供依据.     

六维力传感器动态测试电磁激励力控制电路设计与分析

针对脉冲激励和单位阶跃法测试六维力传感器动态性能时输出力单一,力值大小调节较困难,且负载信号的检测不理想等问题,采用电磁激振原理,致力于谐波激励装置的研制。针对电磁滞后特性,以及电磁激励力随频率增加呈衰减特性,采用双闭环控制方案,即内环为电流环,外环为激励力反馈环,设计了一款六维力传感器动态测试电磁激励力控制电路。该电路测试结果表明电磁激励力输出幅度在传感器工作带宽内保持恒定,完全满足基于谐波激励法六维力传感器动态性能测试要求。     

精密磨抛加工机器人自主重力补偿方法研究

目的 针对工业机器人磨抛加工过程需消除不同位姿条件下重力矢量对末端力感知的影响,提出一种重力补偿算法,从而精确控制三维磨削力。方法 借助安装在机器人末端的六维力传感器,读取机器人多个随机位姿下实时力和力矩信息,并基于卡尔曼滤波对传感器信息进行有效降噪;通过线性拟合算法对降噪后数据开展数值分析,计算出传感器误差、机器人世界坐标系偏移、末端负载重心大小及重心坐标等参数;根据以上参数并结合机器人当前姿态来实时消除负载重力影响。结果 采用笔者所提算法对同样静态条件下的机器人进行重力补偿,补偿后的重力影响产生的各方向力均近似为0,偏差小于0.1 N。结论 笔者所提出的算法充分考虑了重力补偿参数之间的耦合作用,能够消除重力影响,精确测量出机械臂末端六维力传感器受到的外力以及外力矩。     

刚柔混合三腿六维力传感器测力性能分析

研究了一种新型的三腿六维力传感器的测力性能,基于3-RPS(转动副-移动副-球副)并联机构研制传感器样机,建立了该样机的静力模型,得到了施加在传感器上的外力与传感器本身6个单维力传感器的映射关系;对新型传感器进行了静态标定实验,根据实验结果分析传感器的测力性能,得到三腿六维力传感器的测力性能评价指标,为该传感器的优化及应用提供了参考依据和基础。     

基于多传感器信息融合的车速估计方法

准确地测量计算车辆的纵横向速度是现代汽车控制系统的关键,在横摆角速度传感器、加速度计和车轮角速度传感器等多种汽车传感器所测得的信号基础上建立估计系统的状态方程和测量方程,通过汽车动力学模型计算出车辆的纵横向参考速度,最后用卡尔曼滤波技术对车速进行估计.并对参考车速误差的影响进行分析.仿真结果表明该方法估计效果好,误差小,具有可靠性和有效性.     

消除惯性力对机器人腕力传感器输出的影响

由于惯性力的影响，机器人腕力传感器输出的六维信号不能准确反映机械手夹持器与外界环境接触力的大小．理论分析表明，为了消除惯性力对输出的影响，必须知道机械手工作时的加速度．介绍了用以消除惯性力对腕力传感器输出的影响的方法，并详细叙述了腕力传感器中加速度计的设计．     

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 ,并与国外同类产品进行了比较     

托盘式抗侧向力传感器参数计算方法

对托盘式抗侧向力传感器进行研究，得到了其计算机理和计算方法。通过具体实例介绍托盘式抗侧向力传感器参数计算方法。用该方法设计出各系列传感器，误差均在００３％以内。     

基于薄板和伯努利-欧拉梁理论的六维力传感器动态特性分析

摘耍：六维力传感器可以测量三维空间内3个方向上的力和力矩信息,在机器人感知和控制方面起着极其重要的作用．传感器的动态特性包括时域领域特性和频域领域特性．其中,固有频率和模态振型特征是传感器频率领域动态特性的重要参数．文章基于弹性力学中薄板和伯努利一欧拉梁理论建立传感器各模块动态数学模型,分析出各方向一阶固有频率和主振型,为传感器动态特性领域深入研究提供理论参考．关键词：六维力传感器;动态特性;薄板;伯努利一欧拉梁;固有频率中图分类号：TH39文献标识码：A     

基于弯道自适应强跟踪卡尔曼滤波的侧向坡度估计算法

道路的侧向坡度直接影响车辆侧向运动，侧向坡度估计已成为智能汽车稳定控制系统的关键部分之一。然而，侧向坡度与车身侧倾之间存在耦合，且侧向力估计困难，准确的侧向坡度估计难度较大。为此，提出了一种基于加速度传感器的可拓融合侧向坡度估计算法：首先，提出加速度传感器模型和车辆侧倾模型，采用弯道自适应强跟踪卡尔曼滤波算法（CASTKF）对侧向坡度进行估计；然后，提出基于侧向加速度传感器的直接估计方法，防止CASTKF算法在失去可观性后的错误估计；再后，利用可拓算法对两种模式的估计值进行数据融合；最后，采用硬件在环测试（HIL）验证所提算法的有效性。结果表明，智能汽车的侧向坡度估计中采用CASTKF融合算法具有更高的精度和鲁棒性。     

圆形传感器阵列多运动声源二维波达方向估计

针对超定条件下多运动声源目标二维波达方向角估计中,传统的波束形成法、MUSIC法等不能分辨临近目标、需要设置立体传感器阵列等问题,提出了基于圆形传感器阵列的独立分量分析算法。算法结合完全正交分解和GIVENS旋转实现数据的在线预白化并更新,采用向量来表示传感器和运动目标的方位角,通过结合独立分量分析算法和波束形成法,间接估计出了运动源的二维方向角,最后进行了数值模拟实验并与传统MUSIC方法进行比较。结果表明,该方法能够准确地探测和识别多运动声源目标的数目并估计其二维波达方向,为智能地雷目标探测提供了新方法。