双渐消Kalman滤波补偿六维力传感器矩形板噪声模型误差

六维力传感器能够通过应变片及板梁结构实时检测空间六方向的力信息,但其输出信号不可避免地被噪声干扰所污染。为改善这一现象,同时针对过程噪声模型不精准致使经典卡尔曼滤波器性能差的问题,设计了一种双因子渐消卡尔曼滤波器。算法研究了加性噪声信号的统计特性,建立了矩形板主振型增广状态方程,分析了两种过程噪声模型偏差对滤波性能的影响。在经典卡尔曼滤波器的基础上,基于新息正交性原理,依据Sage开窗估计原理与最小二乘准则,构造了双渐消因子的解析式,阐述了滤波器的工作原理。研究表明:双渐消卡尔曼滤波器稳定性强,能够有效削弱噪声模型偏差的影响;对比抗差卡尔曼滤波器,精度提升38.66%。     

Stewart型六维力传感器弹性体结构的设计

对六维力/力矩传感器弹性体结构进行了分析;提出了基于Stewart平台的球铰接分体式弹性体的设计方案;根据力的叠加原理对传感器分别施加单轴力,分析得到最大受力杆;并利用Matlab软件分析计算系数转换矩阵,得到施加的力与六维力之间的转换方程;调整上下平台夹角α、β及杆长L等参数,对传感器结构参数进行优化设计,得到设计数据表;为Stewart六维力传感器结构参数的选择及优化提供了参考依据。     

一种三梁结构六维力传感器设计与研究

设计了一种三梁结构六维力传感器,详述了传感器弹性体在各载荷分量作用下应变梁的应变情况,并通过合理的应变片组桥电路将各载荷分量信号转换成电压信号输出。提出了一种简化计算解耦矩阵的方法,最后通过有限元仿真技术施加10组载荷,求解并验证解耦矩阵,结果表明该六维力传感器设计方案和解耦方法完全可行。     

面向运动力学测量的无线六维力传感器

针对目前六维力传感器普遍存在的体积偏大、操作繁琐、应用场景复杂的问题,设计了一种基于电阻应变原理的小型化无线六维力传感器。首先,基于十字横梁结构设计传感器的弹性体,并通过ANSYS软件进行结构静力学分析,确定了传感器的最优结构尺寸;其次,基于传感器小型化和无线传输的设计要求,设计了传感器的内部硬件电路,包括四等臂全桥电路、两级放大电路以及数据采集与传输电路,有效减小了传感器的体积,增强了灵活性;最后,设计并优化了静态标定方法及静态解耦算法,降低了传感器的维间耦合干扰,提高了测量精度。实验结果表明,该传感器室内无线传输距离达到8 m,传输速率满足中低频力信号测量,Ⅰ类与Ⅱ类误差均满足在高精度要求场合的使用。     

混沌野草扩展Kalman滤波器辨识六维力传感器下E膜模型参数

为解决动载环境下噪声污染导致六维力传感器测量精度急剧下降,以及扩展卡尔曼滤波器难以获得最优系统干扰矩阵的问题,提出了一种基于混沌野草算法优化的扩展卡尔曼滤波（CIWO-EKF）算法。根据挠度与应变之间的关系,构建了六维力传感器下E膜非线性模型。基于野草繁殖算法,以前6阶主振型信息构成的系统干扰阵为均值进行高斯采样,产生初始化的可行解。将混沌搜索技术与野草算法相融合,利用野草算法进行全局搜索,通过混沌序列对群体中适应度高于平均值的个体执行给定步数的局部搜索,指导种群向最优解方向逼近,避免搜索过程陷入局部最优。采用改进的野草算法对扩展Kalman滤波中的系统干扰矩阵进行优化处理。仿真实例表明,改进扩展卡尔曼滤波器在提高六维力传感器测量精度的同时,可以保持较好的稳定性和鲁棒性。     

Stewart结构六维力传感器力各向同性研究

对于Stewart并联结构的六维力传感器,当坐标系建立在下平台的几何中心处,根据传感器的静态数学模型,研究了力各向同性指标,得到力各向同性的具体解析表达式,同时对力各向同性进行了图谱分析,并研究了坐标系变化时力各向同性指标。     

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1.583 3、1.563 2、1.733 8、1.511 3、1.510 9、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。     

Stewart型六维力传感器的静态解耦实验

本文研究了一种Stewart型机器人六维力传感器的静态解耦实验问题，为该种六维力传感器的实用及其产业化奠定基础，并且介绍了传感器测试原理、标定装置，进行静态标定与解耦实验。实验结果分析表明，该六维力传感器解耦性良好，满程测量精度能达到2％。     

一种六维轮力传感器标定分析

针对汽车六维车轮力传感器数值解耦精度不高的问题,设计了标定台架,并对一种新研制的六维WFS进行了标定和解耦,以评估该传感器的性能并研究和完善高精度的解耦方法。讨论和分析了六维WFS的测量原理和解耦理论,通过多向组合加载的方式,获得了传感器各通道对多维耦合力的响应,利用最小二乘法解耦得到了传感器的耦合系数矩阵;并对耦合系数矩阵和耦合率矩阵的特征进行了讨论。研究结果表明,采用多向组合加载结合最小二乘法进行解耦,解决了试验中难以精确施加纯单向力或力矩的困难,能使六维WFS具有更高的测量精度。     

康复外骨骼人机约束处六维力传感器设计

为获取康复外骨骼与人体连接处的接触力信息,根据人-机连接约束情况,设计了一种Stewart型六维力传感器的结构。通过对传感器进行模型分析、结构参数优化和柔性铰链的刚度分析,得到传感器的结构尺寸;采用有限元方法对传感器进行静力和模态分析,得到传感器的应力云图、模态振型和固有频率,结果表明该传感器具有较高的灵敏度和固有频率等特点,满足康复外骨骼的测量要求。     

一种新型的六维力传感器静态标定系统设计研究

针对现有六维力传感器静态标定系统集成度不足、操作界面比较复杂、测量误差大、实验效率低等不足,研制了一种基于虚拟仪器的六维力传感器静态标定系统。该系统以Lab VIEW软件为设计操作平台,基于线性模型的六维力传感器静态解耦方法,充分分析了影响实验结果的误差因素,开发设计了标定试验台、信号采集系统以及数据分析软件。在静态环境下多次实验,实验结果表明与传统静态标定系统相比,该系统界面易用性好,标定效率高,具有较好的准确度。     

正交并联六维力传感器数学模型及参数优化

针对六维力传感器实际应用中所完成的任务不同,提出一种基于工况函数模型的并联结构六维力传感器结构参数优化方法,该方法所得到的优化结果更有利于传感器的受力和测量性能。首先介绍正交并联六维力传感器结构,并进行静力平衡方程求解,然后提出了基于工况函数模型的并联结构六维力传感器参数优化方法,以测力分支量程最小为优化目标,得到满足要求的结构参数及对应的测力分支最小量程。最后对正交并联六维力传感器进行结构参数优化,来验证该优化方法的可行性。     

卡尔曼滤波在单目相机运动目标定位中的研究*

单目相机运动目标定位是视觉跟踪的基本任务之一,视觉传感器对目标点位置的获取至关重要。根据单目相机针孔模型,将运动目标图像二维坐标,通过几何关系映射为相机坐标系的三维坐标。标定相机高度和旋转参数,在此基础上求得目标位置坐标。当运动目标被遮挡时,以匀变速运动为模型,根据先前位置信息确定加速度和速度,并对加速度进行自适应更新,建立运动目标状态方程,利用卡尔曼滤波算法预测目标位置。以预估位置代替真实位置,继续估计后续运动状态,在预估位置搜索运动目标,实现运动目标遮挡定位跟踪。实验结果表明,该定位方法具有可行性,当运动目标发生遮挡时,能够完成对目标的定位和跟踪。     

声表面波力敏传感器的研究

本文分析了声表面波（ｓｕｒｆａｃｅａｃｏｕｓｔｉｃｗａｖｅ简称ＳＡＷ）力敏传感器加载后，频率稳定性变差的原因。在此基础上，设计了一种新型的采用等应力加载的力敏传感器，计算了该传感器的灵敏度，并给出了该传感器的频漂实验和力—频特性实验结果，为传感器的实际应用打下了基础。     

固定式三向铣削测力仪的研究

由于铣刀在铣削过程中切削位置不同,固定型铣削测力仪将产生输出误差。为降低铣削位置变化对传感器输出的影响,研制了一种四竖直敏感梁结构的应变型固定式三维铣削测力仪。研究表明,当铣削位置范围限定时,该测力仪可以将输出信号误差维持在可用范围,并分别进行了静态力测量和动态铣削实验。在静态力测量实验中,在70mm×70mm×15mm工件上,传感器解耦偏差不大于5.58%;在动态切削实验中,使用相同加工参数在不同位置处铣削,传感器测得的铣削力峰峰值最大相差3.73%。对该铣削测力仪的研究为解决竖直方向高刚度的应变型固定式铣削力传感器的解耦问题提供了新的思路和参考。     

应用卡尔曼滤波的激振力时域识别方法研究

激振力识别属于结构动力学中的第二类反问题,为识别振动系统的激励力,本文基于卡尔曼滤波器和最小方差估计的方法,分别建立了以系统位移和加速度为输入参数的激振力时域识别方法.推导了两种方法的识别公式,并对两种方法的识别结果和识别结果的稳健性进行了仿真分析.仿真结果表明,两种方法对噪声方差初值的设定均不敏感;以加速度幅值为输入...     

基于Kalman滤波数据融合方法的超声波气体泄漏定位研究

超声波泄漏检测定位系统因其精度高、实时性强等特性得到广泛应用。常见的超声波定位算法主要包括到达时间差定位算法与能量衰减定位算法，但两种算法本身的定位精度均不是特别的高。采用基于扩展Kalman滤波的数据融合方法，将TDOA定位法和ED定位法的计算结果进行特征提取并联合得出系统观测值，融合计算出泄漏点与各换能器之间的距离，最终通过几何方法计算出泄漏点的三维坐标。通过实验证明了该算法与传统算法相比，精度更高，结果误差小于20 mm。