【摘 要】
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随着工业化水平的不断提高,机器人技术得到长足发展,作为机器人感知空间全力信息的重要媒介,六维力传感器的应用也越来越广泛。在机器人作业智能化、精细化发展的趋势下,对高性能六维力传感器的需求日趋强烈,本文针对六维力传感器特性中最为重要的静态、动态与温度特性,从结构原理、静态标定、动态建模与补偿、温度漂移与补偿等方面进行深入研究,主要内容如下:1.针对六维力传感器静态特性研究问题,搭建了传感器静态标定系
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随着工业化水平的不断提高,机器人技术得到长足发展,作为机器人感知空间全力信息的重要媒介,六维力传感器的应用也越来越广泛。在机器人作业智能化、精细化发展的趋势下,对高性能六维力传感器的需求日趋强烈,本文针对六维力传感器特性中最为重要的静态、动态与温度特性,从结构原理、静态标定、动态建模与补偿、温度漂移与补偿等方面进行深入研究,主要内容如下:1.针对六维力传感器静态特性研究问题,搭建了传感器静态标定系统,设计了单方向加载与多方向混合加载两种标定方案,通过实验数据分析传感器耦合特性,使用最小二乘法与线性神经网络分别求取标定矩阵并进一步对传感器的静态指标进行计算分析。结果表明,使用线性神经网络对多方向混合加载数据进行处理得到的标定矩阵性能最佳,此外,该传感器最大线性度误差为0.96%,最大重复性误差为0.66%,最大零点漂移为0.12%,各项静态指标符合设计预期。2.针对六维力传感器动态建模与补偿问题,提出了一种改进差分进化算法结合函数连接型神经网络（IDE-FLANN）的动态建模方法,该方法在继承了函数连接型神经网络（Functional Link Artificial Neural Network,FLANN）特殊结构的基础上,进一步强化了差分进化算法（Differential Evolution,DE）的寻优建模能力,与其他优化方法相比,IDE-FLANN具有建模速度快、精度高、鲁棒性强的优点。使用所提方法进行传感器动态补偿研究,以Mx桥路为例,补偿后,调节时间从512.48ms降低至14.72ms,超调量从16.8%降低至6.33%。3.针对六维力传感器温度漂移与补偿问题,分析了传感器弹性体部分与调理电路部分的温度漂移产生原因,设计并完成了传感器零点温度漂移与灵敏度温度漂移实验,证明了传感器温度漂移主要来源于弹性体部分。分别使用了分段函数与极限学习机两种方法构建传感器温度补偿模型,结果表明,基于极限学习机的补偿模型效果更优,与补偿前相比,补偿后的传感器零点温度系数与灵敏度温度系数均降低了两个数量级。
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