【摘 要】
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六维力传感器能够检测空间六维力和力矩的全部信息,是一类非常重要的传感器,在航空航天、机器人、汽车制造、生物医疗等领域都有着广阔的应用前景。本文针对传统Stewart结构六维力传感器在各向同性、测量精度方面性能的不足,设计并开发了一种六维力传感器,并对其开展了静态标定实验。传感器采用组合式结构,由承重平台,固定平台,六条测量分支组成。采用单维拉压力传感器对测量分支所承受的轴向力进行直接测量;连接副采
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六维力传感器能够检测空间六维力和力矩的全部信息,是一类非常重要的传感器,在航空航天、机器人、汽车制造、生物医疗等领域都有着广阔的应用前景。本文针对传统Stewart结构六维力传感器在各向同性、测量精度方面性能的不足,设计并开发了一种六维力传感器,并对其开展了静态标定实验。传感器采用组合式结构,由承重平台,固定平台,六条测量分支组成。采用单维拉压力传感器对测量分支所承受的轴向力进行直接测量;连接副采用柔性铰链替代传统球铰,有效的消除了球铰引起的摩擦,间隙等非线性因素。基于螺旋定理,建立了传感器的静态数学模型,分析了传感器的测量原理;推导了一阶静力影响系数矩阵,力雅可比矩阵的数学表达式;定义了四项各向同性度指标,分析了它们和传感器结构参数之间的关系。进一步,通过优化传感器的结构参数,完成了对传感器各向同性的优化;基于优化结果,开发了传感器的虚拟样机并采用仿真实验辅助验证了优化设计的正确性。最后,研制了传感器的样机并开展了静态标定实验。分别采用线性回归和非线性回归的标定方法对传感器进行了静态解耦和误差分析;实验结果表明,基于BP神经网络的非线性标定方法更适合本身为非线性模型的六维力传感器。相比基于线性回归的标定方法,传感器的I类误差减小了45.2%,II类误差减小了47.3%,传感器的测量精度从4.09%F.S提升到了2.24%F.S。实验结果表明本文开发的Stewart型组合式六维力传感器具有较好的各向同性和较高的测量精度。
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