基于RF-GA的六维力传感器解耦方法

作     者：徐家琪 龙建勇 孙炜 王耀南 梁桥康 XU Jia-qi;LONG Jian-yong;SUN Wei;WANG Yao-nan;LIANG Qiao-kang

作者机构：湖南大学电气与信息工程学院湖南长沙410082 机器人视觉感知与控制技术国家工程实验室湖南长沙410082 电子制造业智能机器人湖南省重点实验室湖南长沙410082 

基　　金：国家自然科学基金项目(61673163) 湖南省科技计划项目(2017XK2102) 湖南省重点实验室开放基金(IRT2018003) 

出 版 物：《测控技术》 (Measurement & Control Technology)

年 卷 期：2020年第39卷第5期

页      码：28-35,68页

摘      要：多维力传感器的维间耦合问题严重影响了检测精度的提高。通过设计新型RF-GA(基于遗传算法的改进随机森林算法)解耦方法解决多维力信息的解耦问题,实现提高力传感器检测精度的目标。针对随机森林算法中含有大量子树,但每个子树的预测准度无法保证的问题,利用遗传算法对随机森林的子树进行筛选,保留优质子树,从而提高预测精度。以基于应变检测的六维力传感器为实验对象,将RF-GA算法运用到实际力信息解耦中,并通过解耦实验对RF-GA算法进行验证。与现有解耦算法相比,RF-GA解耦方法具有精度高、解耦时间短的优点,实验结果表明该算法能有效提高多维力传感器的解耦精度。

主 题 词：多维力传感器 静态解耦 随机森林 遗传算法 

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

D　O　I：10.19708/j.ckjs.2019.11.220

馆 藏 号：203929604...