作者:刘晓宇,盖广洪 单位:中国微米纳米技术学会;东南大学 出版:《传感技术学报》2018年第12期 页数:5页  (PDF与DOC格式可能不同) PDF编号:PDFCGJS2018120140 DOC编号:DOCCGJS2018120149 下载格式:PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑
《改进粒子群优化BP神经网络的六维力传感器解耦研究》PDF+DOC2016年第07期 张家敏,许德章 《三维力传感器静态解耦方法的研究》PDF+DOC2020年第08期 周山,刘利平,高建宇,张宝存 《基于MSVR的六维腕力传感器静态解耦算法》PDF+DOC2019年第04期 茅晨,高翔,徐国政,宋爱国 《一种三维柔性力传感单元的设计与实验》PDF+DOC2018年第04期 胡广宇,潘宏青,许玉云,赵星,双丰 《一种基于微气囊结构的柔性三维力传感器的设计》PDF+DOC2018年第09期 赵星,潘宏青,双丰 《新型机器人手指六维力传感器系统设计》PDF+DOC2003年第09期 张晓辉,高峰 《基于神经网络的多维力传感器静态解耦的研究》PDF+DOC2002年第24期 姜力,刘宏,蔡鹤皋,高晓辉 《大量程柔性铰六维力传感器静态解耦的研究》PDF+DOC2012年第05期 石中盘,赵铁石,厉敏,赵延治,丁长涛 《六维力传感器静态解耦方法》PDF+DOC2012年第03期 肖汶斌,董文才 《六维力传感器静态解耦算法及静态标定的研究》PDF+DOC2013年第06期 武秀秀,宋爱国,王政
  • 为满足六维力传感器的高刚度要求,使用固支约束代替铰约束。通过对传感器样机单维加载获得的标定数据进行处理,发现在使用求解标定矩阵或BP神经网络训练的方法时,分别存在维间耦合较大和多维加载误差极大的问题。对此提出一种新的思路,即在标定时同时进行单维加载和多维加载。之后使用上述两种方法进行解耦,对比发现,对新的方法,在使用BP神经网络解耦时,将最大误差降低到了2.27%,证明该方法能够同时解决六维力传感器的维间耦合问题和多维加载问题。

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