近些年来,智能机械手的研究与应用得到了广泛的关注,并成为工业生产与日常生活中不可或缺的组成部分。为保证机械手可靠、灵巧地的完成预定的任务,需要为智能机械手装配具有指尖信息感知能力的传感器。触觉感知技术是智能机械手自主控制和智能决策的基础与支撑,而力觉感知则是感知的重要研究内容。本文在总结前人研究的基础上用Galfenol合金为核心传感材料,基于理论建模与实验分析相结合的方式,开发一种适应于智能机械手的新型三维力触觉传感器。首先研究Galfenol合金悬臂梁式传感器输出特性。基于欧拉-伯努利梁、非线性能量均分模型与霍尔效应,推导了铁镓合金悬臂梁式传感器输出模型。搭建了实验平台,探究了偏置磁场与悬臂梁尺寸对传感输出特性的影响,确定了最佳励磁磁场,并验证了铁镓合金悬臂梁式传感输出模型的准确性,为进一步优化磁致伸缩悬臂梁式传感器做理论基础。然后根据Galfenol悬臂梁式传感器输出特性,设计了Galfenol悬臂梁式三维力传感器。基于Comsol仿真计算平台,建立了三维力传感器的双向耦合仿真模型,对励磁方式的有效性进行了分析,并阐述了传感器三维力传感的可行性。进行了传感单元的阶跃响应与动态响应测试,确定了阶跃响应下自阻尼谐波的频率以及动态谐波与动态频率的关系。为降低自阻尼谐波干扰与动态谐波干扰,研究了巴特沃夫低通滤波算法。并结合机械手动态传感的需要,利用Matlab的信号处理工具箱中的滤波器分析设计工具,设计了三维力触觉传感器数字滤波系统。研究了三维力解耦算法,结合传感单元在受力后非线性输出特性,提出了基于Levenberg-Marquardt算法的BP神经网络解耦方式。最后对Galfenol悬臂梁式三维力触觉传感器进行静态标定,并获得训练神经网络的样本数据。利用Matlab软件神经网络工具箱,搭建了包含输入层、隐含层与输出层的BP神经网络,并利用样本数据完成网络的训练。将滤波与解耦算法嵌入STM32数字处理系统,完成三维力传感器信息采集与处理模块的设计。实验验证了传感器滤波算法与解耦算法的可行性,并配合机械手进行了抓握测试。