六维腕力传感器的动态非线性研究

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1、合肥工业大学硕士学位论文六维腕力传感器的动态非线性研究姓名：朱志能申请学位级别：硕士专业：控制理论与控制工程指导教师：刘家军;徐科军2001.3.1六维腕力传感器的动态非线性研究摘要基于阶跃响应法的动态标定实验数据，采用系统辨识方法建立机器人六维腕力传感器6个转换通道的动态数学模型，确定频域性能指标，全面、准确地描述传感器的动态特性。依据腕力传感器动态实验数据，分别采用改进的双对角化最小二乘算法和函数联接型神经网络方法，建立其动态非线性时域模型，更为准确地描述了传感器的动态特性。提出了动态非线性补偿问题。采用函数联接型神经元网络设计动态

2、非线性补偿器，对机器人六维腕力传感器的脉冲响应和阶跃响应进行补偿，取得较好的仿真效果。(但是，存在一定的局限性：并与动态线性补偿结果进行了比较，说明动态非线性补偿的必要性户。将具有动态非线性的传感器分解为非线性静态环节和线性动态环节，提出一种新的传感器动态非线性补偿方法6先通过静态标定的方法得到系统的非线性静态环节和线性动态环节，再对传感器输出信号进行非线性静态校正。然后进行线性动态补偿。为了检验此方法的有效性，)我们研制了以DSP为处理核心的传感器模拟器和传感器动态非线性补偿系统。(实验结果表明，这种动态非线性补偿方法是有效的，是普遍

3、适用的。I吖一对传感器不变性动态解耦方法进行了改进，较好地消除了静态耦合误差。关键词六维腕力传感器，双对角化最小二乘算法。函数联接型神经网络，动态非线性补偿、动态解耦RESEARCHONDYNAMICNONLlNEARITYOFTHESIX一^XlSWRISTFORCESENSORABSTRACTAccordingtothedynamiccaliI)rationdataofthestepresponseexperiments。thedynamicmodelsofthesix—axiswristforcesensoraresetupfor

4、its6pathsrespectivelYbytilesystemidentificationmethod．Theperformanceindexesinthefrequencydomainaredetermined．Thedynamiccharacteristicsofthesensoraredescribedcomprehensivelv．Thenonlineardynamicmodelsinthetimedomainaresetupusingthemodiliedbi+”diagonalleast——squaremethodand

5、thefunctional1inkingneuralnetworkmethod．Whencomparedwiththe1ineardynamicmodels．thenonlineardynamicmodelsdescribethedynamiccharacteristicsofthesensormoreaecuratelY．Theproblemofthenonlineardynamiccompensationispresented．Thefunctional1inkingneuralnetworkmethodisusedtodesign

6、thecompensatingdevices．Theimpulseandstepresponsesofthesensorarecompensatedrespectively，andgoodresultsareobtainedandmoredesirablethanthoseof1inearcompensation．Butthismethodhasitslimitations．Thesensorwiththenonlineardynamicsmaybedividedintotwoparts：oneisanonlinearstaticpar

7、tand1heotherisa1ineardynamicpart．Anewkindofnonlineardynamiccompensatingmethodofsensorispresented．Thenonlinearstaticpartandthe1ineardynamicpartareobtainedthroughthestaticcalibrationofthesensor。Theoutputsignalsofthesensorarehandledusingthenonlinearstaticcorrectingmethod，th

8、enareprocessedbythelineardynamiccompensatingmethod．Inordertotestthevalidityofthismethod，wehavedesigneda