基于EtherCAT总线的六维力传感器在线解耦技术

作     者：查浩 费少华 傅云 吕震 朱伟东 ZHA Hao;FEI Shao-hua;FU Yun;LV Zhen;ZHU Wei-dong

作者机构：浙江大学工程师学院浙江杭州310015 浙江大学机械工程学院浙江杭州310027 浙江西子势必锐航空工业有限公司浙江杭州311228 浙大城市学院浙江杭州310015 

基　　金：浙江省“尖兵”“领雁”研发攻关计划资助项目(2022C01134) 

出 版 物：《浙江大学学报:工学版》 (Journal of Zhejiang University:Engineering Science)

年 卷 期：2023年第57卷第10期

页      码：2042-2050页

摘      要：为了克服传统六维力传感器数据采集模块体积大、精度低、缺乏数据处理功能的弊端,设计了一种体积小、精度高、实时性高、采集速度快、采集处理一体化的基于EtherCAT总线的六维力传感器数据采集模块.为了减小六维力传感器的维间耦合,开发了遗传算法优化的神经网络来对实验数据进行离线训练.利用多重随机操作来提高算法的泛化性能,并将训练好的参数移植到微控制器中进行在线解耦.通过单维和六维力传感器加载实验,表明模块可在1 ms之内完成数据的采集及处理;解耦后相对误差在0.85%以下,相对于最小二乘法解耦矩阵计算得到的精度提高了37.1%.

主 题 词：EtherCAT 六维力传感器 遗传算法 神经网络 在线解耦 

学科分类：080202[080202] 08[工学] 0802[工学-机械学] 

核心收录：

D　O　I：10.3785/j.issn.1008-973X.2023.10.013

馆 藏 号：203124137...