六维力传感器静态标定系统误差分析

介绍了六维力传感器静态标定系统的构成,分析了标定系统的误差来源,建立了综合误差模型,并针对该误差模型提出了减小误差、提高测量精度的措施。分析结果表明,该静态标定系统的MZ通道的满量程误差为2.48%,其余通道均在2%以下。加载力的方向偏差是六维力传感器标定系统误差的主要来源,标定时应该使用高精度的方向校准设备,减小力的加载误差。     

重载并联六维力传感器及静态标定

针对传感器重载小尺寸需求,提出一种具有混合分支的重载并联六维力传感器,分析了其结构特点和测量原理。搭建了重载并联六维力传感器标定系统,为改善维间耦合及制造误差等对测量精度产生的影响,从标定算法及模型优化方面对其进行了研究。分别利用最小二乘法和BP神经网络算法对加载实验数据进行了处理,分析结果表明BP神经网络算法要明显优于最小二乘法,并通过数据随机分组测试验证了结果的正确性。基于BP神经网络,提出了一种基于人工鱼群算法的BP神经网络算法,并采用优化后的BP神经网络标定算法对实验数据进行了计算分析,结果表明优化后的BP神经网络计算结果较好且稳定,不易陷入局部极值。     

三维力传感器静态解耦算法的研究与应用

介绍了三维腕力传感器维间耦合基本原理,并建立了耦合误差模型,阐述了传感器静态标定的基本方法。对传统的基于求解矩阵广义逆的静态解耦算法中容易产生病态矩阵,进而影响解耦稳定性和精度的问题进行了研究。提出了基于耦合误差建模的静态解耦算法。对十字梁型三维腕力传感器进行静态标定试验,使用2种解耦算法对标定数据进行分析。试验结果表明,基于耦合误差建模的静态解耦算法具有高可靠性和高解耦精度,且能够反应各维力之间的耦合关系。     

基于独立分量分析的高速微铣削力混合信号噪声分离方法

为得到高速微铣削力的真实信号,并且准确识别各激励源,对微铣削力混合信号分离和识别技术进行研究。首先对铣削力混合信号矩阵进行预处理,利用对预处理结果的独立成分分析(ICA)分离得到独立源信号矩阵,再通过快速傅里叶变换(FFT)得到独立源信号的频谱,最后分析并结合实验工况识别出微铣削力信号、机械噪声信号和环境噪声信号。实验结果表明:该方法具有同时分离非高斯性的机械噪声信号和高斯性的环境噪声信号的优点,可以弥补传统方法只能抑制高斯噪声信号的不足。     

径向基函数神经网络在多维力传感器标定中的应用

维间耦合是制约多维力传感器测量精度的主要因素,为了克服传统线性标定方法的局限性,利用径向基函数（RBF）神经网络强非线性逼近能力进行了多维腕力传感器的静态标定,并将其与最小二乘法和BP神经网络标定法作了比较。以研制的六维腕力传感器为对象进行了实验,结果表明,采用RBF神经网络对多维腕力传感器标定比用最小二乘线性标定有更高的标定精度,网络训练速度则大大快于BP神经网络。这种新方法具有一定的实用价值。     

基于虚拟仪器的六维力传感器标定系统研究

正一、概述六维力传感器是机器人最重要的力觉传感器。受制造原理和加工工艺以及应变片贴片准确度等因素的影响,六维力传感器存在着较大的维间干扰即耦合误差。针对目前六维力传感器标定中存在的加载准确度不高、测量误差大、标定系统集成度不足等问题,笔者实验室设计了一种一次装夹下完成对六维力传感器各特征方向进行双向标定的标定系统,并运用虚拟仪器技术开发了能够显示、分析、保存动态数据曲线的分析软件。     

MEMS三维微触觉力传感器标定方法

针对一种微机电系统(micro electro mechanical system,MEMS)三维微触觉力传感器,采用悬臂梁弯曲变形获得了标准微小力信号,通过测量传感器敏感梁弹性导致的传感器测杆的微小位移量,对标定过程中的误差进行了补偿,实现了三维微触觉力传感器的精确标定.建立了MEMS三维微触觉力传感器标定系统,对悬臂梁的弹性系数进行了标定,对传感器测头输出的微小电压信号设计了线性化的信号调理电路.标定过程中考虑了由于传感器敏感梁弹性变形导致的传感器测杆的微小位移量对标定精度的影响.采用高精度的纳米测量机(nano-measuring machine,NMM)对传感器测杆的位移特性进行测量,利用该参数对传感器的力特性系数进行误差补偿,最后根据传感器输出的初始电压和力特性系数建立了传感器的力特性输出方程.     

独立分量分析在说话人识别技术中的应用

独立分量分析方法能够将线性混合信号进行分离,得到统计独立的源信号,能用于提取组合语音的特征基函数。倒谱矢量符合ICA变换的假设条件,用ICA方法对MFCC特征进行转换得到ICA特征基,继而用于说话人识别,建立了一个基于独立分量分析的说话人识别系统。实验结果表明,在噪声环境下此系统具有更高的识别率。     

基于小波包和RobustICA的无线电混合信号分离

针对复杂电磁环境下无线电混合信号分离困难的问题,提出将小波包和鲁棒性独立分量分析(Robust ICA)算法应用于较低信噪比且频率接近的无线电混合信号的分离。首先用小波包分析方法对混合信号进行降噪预处理,然后采用盲源分离算法中的鲁棒性独立分量分析算法对降噪后的混合信号进行分离,通过观察分离后信号的波形和频率以及相似系数对分离结果进行定性和定量分析。所提算法与单独采用Robust ICA算法的结果对比表明:所提算法分离出的信号在波形和频率以及相似系数方面均比单独采用Robust ICA算法取得的效果好,从而证明所提算法可以较好地应用于无线电混合信号的分离。     

基于ICA的多人脚步声信号分离和识别

独立分量分析方法能够将线性混合信号进行分离得到统计独立的源信号,能用于提取脚步声信号的特征基函数。倒谱矢量符合ICA变换的假设条件。用ICA方法对MFCC特征进行转换得到ICA特征基继而用于脚步声先好的分离。实验结果表明在噪声环境下此系统具有一定的识别率。     

基于Stewart并联调姿平台的六维力测量与不确定度分析

在分析六维力静态解耦算法的基础上,提出基于牛顿迭代法的动态六维力解耦算法,构建六维力测量模型,基于蒙特卡洛仿真法实现了六维力测量不确定度评定算法,并设计相关试验算例进行验证.结果显示,六维力在X轴与Y轴方向的力分量测量不确定度分别为0.011 3N和0.011 4N,绕Z轴的力矩分量测量不确定度为0.008 3N·m.研究结果可以为Stewart并联调姿平台六维力测量的应用提供一定借鉴.     

带惯性力修正的循环力校准方法研究

疲劳试验设备对试样施加的力值,在静态和动态时的准确度不一致。本文通过建立疲劳试验设备的物理振动模型,得出循环力的误差主要是由传感器与试样间的参振质量的惯性力引入的;推导出了惯性力对循环力幅值的影响量模型,经过对惯性力影响量的修正,最终实现了疲劳试验设备的显示力值与试样的实际受力值一致的目的。采用加速度法、刚度/位移法修正方式,建立带惯性力修正的循环力校准系统,通过比对试验和数据分析,得到了两种修正方法(加速度法、刚度/位移法)以及两种校准方法(传感器法、校准棒法)之间的结果差异小于1%,验证了惯性力修正模型的有效性。     

Stewart结构六维力传感器力矩各向同性研究

对于stewart并联结构的六维力传感器,应用并联机器人机构学理论,根据传感器的静态数学模型,研究当坐标系建立在下平台的几何中心处时,传感器的力矩各向同性指标。利用空间模型理论对力矩各向同性进行了图谱分析,并研究了坐标系变化时的力矩各向同性指标,以此作为该传感器的结构优化设计和应用的理论依据。     

CMOS microsystem for AC current measurement with galvanic isolation

In this paper, we present an integrated ac current sensor based on sensitivity-optimized horizontal Hall effect devices and a differential readout chain. This microsystem has been designed for 5-A rms nominal ac current measurement with 5-kV galvanic isolation and 0.5% accuracy after calibration from 250 mA to 5 A, over 1.5-kHz bandwidth, which allows up to 30th (25th) harmonic detection in 50-Hz (60-Hz) applications. This qualifies the current sensor microsystem for class 1 products according to international norms for energy meters (IEC44-1 and IEC1036). From the sensing element throughout the instrumental chain's output, the signal conditioning is exclusively performed by low-noise standard CMOS analog blocks. Moreover, the whole microsystem features a mixed-signal structure dedicated to auto-balancing.     

压电式力传感器连续加载的校准方法

针对压电式力传感器连续加载的校准方法进行初步探索。使用高精度应变式力传感器作为标准力传感器,在叠加式力标准装置上对压电式力传感器施加类似三角波式的连续载荷,利用数据采集系统采集标准力传感器和被校压电式力传感器的输出,记录整个加载过程,对输出曲线进行分析处理。提出了在连续加载曲线上选择校准点的方法,通过实验数据验证该校准方法的可行性,并对影响校准结果的各种因素进行了初步的分析。     

骨折创伤断面微型二维力传感器研制

针对骨折创伤断面轴向压力和径向剪切力的实时精确测量要求,设计了基于E型圆膜片式结构弹性体的微型二维力传感器,建立了传感器弹性体应变的理论分析模型。根据理论分析模型对传感器弹性体的主要结构尺寸进行了优化,设计了弹性体上应变片的贴片位置和组桥方式。对传感器进行了标定实验,获得了标定数据。标定实验结果表明：传感器灵敏度为2.9 MPa/N,轴向力满量程非线性误差为1.1783%,径向力满量程非线性误差为1.0416%。     

利用系统辨识的星敏感器模型修正与测角精度检测

2.中国科学院大学,北京100049)摘要:为了提高星敏感器的测角精度,提出了一种采用系统辨识法对星敏感器模型进行修正以及测角精度检测的方法。首先分析了星敏感器的理论测量模型以及像面坐标与星点目标的空间位置关系,然后给出了用模型修正来提高星敏感器测角精度的原理和数学模型。修正模型由系统辨识方法得到,同时为了提高辨识精度,文中采用将星敏感器像面划分为多个区域,每个区域单独建模辨识的方式。最后利用某星敏感器进行了实验,利用该方法进行模型修正后,星敏感器的测角精度为σx=1.68″、σy=1.91″,而修正前的测角精度为σx=17.43″、σy=23.46″。结果表明,采用该方法可以使星敏感器测角精度得到大幅提高,同时也完成了测角精度的检测。