重载并联六维力传感器及静态标定

来源：计量学报杂志2021年第8期北京时间：

作者：蔡大军,姚建涛,李颖康,易旺民,许允斗,赵永生

单位：1. 燕山大学 河北省并联机器人与机电系统实验室,河北 秦皇岛 066004; 2. 燕山大学 工程训练中心,河北 秦皇岛 066004 4.北京卫星环境工程研究所, 北京 100094;

摘要：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。

关键词：计量学;六维力传感器;轮辐;重载;标定实验;混合分支

基金资助：国家自然科学基金(51675459,U2037202);河北省高校百名优秀创新人才支持计划(SLRC2019039);河北省省级科技计划国际科技合作基地建设专项(19391825D)