1、2024 年第 3 期仪 表 技 术 与 传 感 器Instrument Technique and Sensor收稿日期:2023-07-28复合梁结构小型六维力传感器的优化设计孙逸文1,陈希良2,谢正宇11.浙江理工大学机械工程学院;2.台州学院智能制造学院 摘要:文中设计了一种三横梁与三竖梁复合的六维力传感器弹性体结构,使其外径缩小至 40 mm,整个传感器装配完成后外径为 45 mm。首先基于有限元技术分析了其在各种载荷条件下的应变分布,根据应变分布特性,设计了传感器的惠斯登电桥方案,推导了每个方向的输出电压公式。在此基础上,基于 Box-Behnken 响应面法开展弹性体结构的优化,
2、以弹性体上应变片贴片位置的平均应变作为优化目标,通过多目标遗传算法得到最优设计参数,Fx、Fy、Fz、Mx、My、Mz 6 个方向的平均应变分别是优化前的 1.583 3、1.563 2、1.733 8、1.511 3、1.510 9、2.171 倍。进行样机制作,完成标定实验,使用最小二乘法求得解耦矩阵,通过解耦矩阵求得传感器的 类误差分别为 0.18%、0.42%、0.41%、0.05%、0.49%、0.6%,类误差最大值为 1.665%,精度高,维间耦合小,验证了该结构的可行性。关键词:六维力传感器;复合梁结构;结构参数优化;响应面法;最小二乘法中图分类号:TP212 文献标识码:AOp
3、timized Design of Small-scale Six-Dimensional Force Sensor with CompositeBeam StructureSUN Yiwen1,CHEN Xiliang2,Xie Zhengyu11.School of Mechanical Engineering,Zhejiang Sci-Tech University;2.School of Intelligent Manufacturing,Taizhou UniversityAbstract:A six-dimensional force sensor elastic body str
4、ucture with a composite configuration of three horizontal beams and three vertical beams was designed.The outer diameter of the sensor was reduced to 40 mm,and after complete assembly,the final outer diameter was 45 mm.Finite element analysis was conducted under various load conditions to investigat
5、e the strain distribu-tion.Based on the strain distribution characteristics,a Wheatstone bridge scheme for the sensor was designed,and the output volt-age formulas for each direction were derived.On this basis,the Box-Behnken response surface method was employed to optimize the elastic body structur
6、e.The average strain on the strain gauges attached to the elastomer was chosen as the optimization objec-tive.The optimal design parameters were obtained using a multi-objective genetic algorithm,resulting in the average strains in the Fx,Fy,Fz,Mx,My,and Mz directions being 1.583 3,1.563 2,1.733 8,1
7、.511 3,1.510 9,and 2.171 times their respective val-ues before optimization.A prototype was fabricated,and calibration experiments were conducted.The decoupling matrix was ob-tained using the least squares method.The first-class errors of the sensor were determined as 0.18%,0.42%,0.41%,0.05%,0.49%,a
8、nd 0.6%,respectively,while the maximum second-class error was 1.665%.The sensor demonstrates high accuracy,minimal cross-coupling,and the feasibility of the proposed structure is verified.Keywords:six-axis force sensor;composite beam structure;structural parameter optimization;response surface metho
9、d;least squares method.0 引言六维力传感器能够同时测量空间中某一点的三维正交力分量和三维正交力矩分量1,用来检测机器人末端操作器接触或抓取工件时所承受的力和力矩,为机器人的力控制和柔顺控制提供力感信息2,从而完成一些复杂、精细的作业 3。文献4首先提出了Stewart 平台在六维力传感器上的应用。Stewart 型传感器具有刚度大,理论维间耦合小,无误差累积等优点,但由于其并联结构的特点,有装配误差的存在,导致各分支难以实现力与力矩的各向同性,易造成解耦矩阵病态5。文献6设计了八竖直梁结构的六维力传感器。竖直梁型传感器具有结构简单、刚度大的优点,但由于刚度的制约,严重影
10、响了传感器灵敏度。E.Bayo 等 7首次提出了一种十字横梁结构六维力传12 仪 表 技 术 与 传 感 器第 3 期感器,基于十字横梁结构的传感器结构简单、加工成本低,且由于横梁的对称分布,维间耦合不严重,是一种较为理想的结构形式。众多学者对十字梁结构进行衍生设计。李春风等8通过在十字梁上打孔使应力集中于孔的两侧,提高传感器的灵敏度。吕志鹏等9在十字梁结构上设计浮动梁增大弹性体的应变,并设计了硬件电路使其能无线传输数据。随着机器人向着轻量化、小型化的发展,需要设计出体型更小、质量更轻的传感器。横梁式六维力传感器主要是通过横梁上的电阻应变片来感知梁上的弯曲应变以实现载荷测量10,对于十字横梁来
11、说,一般需要粘贴24 片电阻应变片才可实现测量目的,由于应变片尺寸限制了十字横梁型传感器向小型化、成本低发展。为此,三横梁(Y)型可进一步解决上述问题,由于采用 3 个弹性横梁,电阻应变片数量由 24 片降低至 12 片,这使得 Y 型传感器更易实现较小的尺寸,较低成本。本文在三横梁(Y)型结构的基础上,提出一种新型结构,采用横梁和竖梁复合的形式,兼顾了横向和竖向的应变效果,为了便捷地嵌入机械臂的主要部位,设计出一款外径 40 mm 的六维力传感器弹性体结构。三横梁(Y)型结构弹性体的应变片贴在应变梁的四周,应变片尺寸的大小会限制应变梁的高度和宽度,小型化限制弹性体的大小,即限制了应变梁的长度
12、,导致应变梁的长宽高均受限制,优化困难。本文设计的复合梁结构弹性体的应变片贴在横梁的上下两面和竖梁的左右两面,仅限值了应变梁的宽度,且竖梁的长度不影响弹性体的外径,具有良好的优化空间,使其小型化的基础上,保证较好的测量精度。1 弹性体结构设计及有限元分析1.1 弹性体结构多维力传感器设计的难点与核心是传感器弹性体的结构设计,弹性体的结构设计直接影响传感器的灵敏度、线性度、重复性等指标11。本文设计了一种三横梁、三竖梁复合式结构的六维力传感器,如图1 所示。弹性体结构如图 2 所示,包括外法兰(上)、中心平台、外法兰(下)和 6 个应变梁。其中 3 个横梁彼此成 120角,连接外法兰(上)与中心
13、平台,3 个竖梁同样成 120分布,连接上下外法兰。外法兰直径为 D,中心平台直径为 d,横梁宽度为 W1,高度为 H1,竖梁长度为 L2,宽度为 W2,高度为 H2。1.2 铁木辛柯梁力学模型若要实现六维力传感器的小型化,必然要减小应图 1 六维力传感器爆炸视图图 2 复合梁弹性体结构变梁的长度,因此需要用铁木辛柯梁来建立力学模型10,欧拉-伯努利经典梁理论则不适用。如图 3 所示,欧拉-伯努利梁理论认为剪切刚度无限大,不发生剪应变,从应用上看,跨高比大于5 的梁通常是弯曲主控的,用欧拉梁即可模拟,跨高比小于 5 的梁,剪切变形明显,铁木辛柯梁则更为合适。由于铁木辛柯梁理论计入了剪切变形和转
14、动惯量的影响,在描述传感器弹性梁的行为上比欧拉-伯努利梁更为精确。图 3 铁木辛柯梁和欧拉-伯努利梁对比当力/力矩作用于弹性梁上时,弹性梁发生弯曲变形,弹性梁的应变可用梁上某一点的挠度 和转角 表示,变形梁的内力,即剪力和弯矩,与挠度和转角的关系如式(2)所示。铁木辛柯梁及其微段如图 3 所示。M(x)=EId(x)dxF(x)=KGAd(x)dx-(x)(1)22 第 3 期孙逸文等:复合梁结构小型六维力传感器的优化设计 式中:F 为剪力;M 为弯矩;A 为横截面面积;I 为截面关于中性轴的惯性矩;E、G、K 分别表示杨氏模量、剪切模量和剪切系数,矩形截面一般取 K=1.2。建立平衡方程:d
15、dxKGAd(x)dx-(x)=0ddxEId(x)dx-KGAd(x)dx-(x)=0(2)式(1)和式(2)是铁木辛柯梁理论的 2 个基本公式。当给定足够的边界条件时,可以计算得到挠度(x)和转角(x)的解析解。弹性梁上任意一点的应变值可以由式(3)计算得到:(x,z)=-zd(x)dx(3)式中 z 为梁上任意一点到梁的中性层的距离。由于应变片只能贴在弹性梁的表面,因此 z=h/2,h 为应变梁的高度,因此有:(x)=-hd(x)2dx(4)1.3 弹性体有限元分析通过借助 Ansys Workbench 对初始六维力传感器的弹性体进行有限元分析,得到各工况载荷(Fx、Fy、Fz、Mx、
16、My、Mz)下的应变敏感区。六维力传感器的测量范围和初始尺寸参数如表 1 所示,弹性体材料为2024-T6,材料参数如表 2 所示。表 1 六维力传感器的量程和初始参数初始参数数值Fx、Fy、Fz测量范围/N50Mx、My、Mz测量范围/(Nm)2外轮缘直径 D/mm40中心台直径 d/mm16横梁宽 W1/mm4横梁高 H1/mm3竖梁长 L2/mm8竖梁宽 W2/mm4竖梁高 H2/mm3表 2 弹性体材料参数参数数值密度/(kgm-3)2 780杨氏模量/GPa73.1泊松比0.33拉伸屈服强度/MPa340疲劳极限/MPa140 将建立的三维模型导入 ANSYS Workbench,其
17、中固定约束应用于下外法兰底部,6 种载荷工况施加于中心平台的上表面,Fx=50 N;Fy=50 N;Fz=50 N;Mx=2 Nm;My=2 Nm;Mz=2 Nm。如图4 所示,在 Fx=50 N 的条件下,3 根竖梁发生弯曲变形,最大应变位置出现在竖梁靠近下端外法兰处;在 Fy=50 N 的条件下,与弹性体受 Fx时类似;在Fz=50 N 的条件下,3 根横梁的上、下表面有较大的应变,最大应变位置出现在横梁和中心平台的连接处。在 Mx=2 N m 的条件下,横梁 AB 受扭,横梁 CD、EF弯曲,最大应变位置出现在横梁和中心平台的连接处;在 My=2 N m 的条件下,3 根横梁均发生弯曲变
18、形,最大应变位置出现在竖梁靠近下外法兰处;在Mz=2 N m 的条件下,3 根竖梁发生弯曲变形,最大应变位置出现在竖梁靠近下外法兰处。图 4 弹性体的应变分布2 应变片布置及组桥弹性体的有限元静态分析结果表明,弹性体受Fx、Fy和 Mz时,引起三竖梁的两侧面弯曲变形,受 Fz、Mx和 My时,引起三横梁的上下面弯曲变形。应变梁受到弯曲变形时,一侧受拉,另一侧受压,受拉的一侧应变值为正,受压的一侧应变值为负。因此,根据这个特性,在 6 个应变梁上粘贴 12 片应变片组装 6 个半桥电路如图 5、图 6 所示。图 5 应变片的粘贴方案当弹性体受到 Fx正方向的力时,5 号、6 号弹性梁发生弯曲变形
19、,应变片 S9和 S12的电阻值增大,S10和S11的电阻值减小。由于 R 远小于 R,因此 R 的高次项可忽略不计。半桥电路的输出如下:32 仪 表 技 术 与 传 感 器第 3 期图 6 惠斯登电桥方案U5=(R9R9+R-R10R10+R)U0=2RR4R2-R2U0R2RU0=12KU0Fx1U6=(R11R11+R-R12R12+R)U0=-2RR4R2-R2U0-R2RU0=-12KU0Fx2(5)U1U6为 6 个半桥的输出电压,U0为惠斯登电桥的供电电压,R 为应变计电阻的变化值,Fx Mz分别表征在 FxMz各载荷分量下的应变片工作区域的平均应变量。类似的,推导出在单轴负载条
20、件下,6 个半桥式电路的信号输出如表 3 所示。表 3 单轴荷载下电桥的输出信号分布FxFyFzMxMyMzU11/2KU0Fz11/2KU0My1U21/2KU0Fz21/2KU0Mx1-1/2KU0My2U31/2KU0Fz3-1/2KU0Mx2-1/2KU0My3U4-1/2KU0Fy11/2KU0Mz1U51/2KU0Fx11/2KU0Fy21/2KU0Mz2U6-1/2KU0Fx21/2KU0Fy31/2KU0Mz33 基于响应面法的弹性体参数优化3.1 实验设计响应面分析法(RSM)是通过近似构建具有明确解析表达式的多项式来描述系统的输出响应与系统的输入变量之间关系的方法。该方法可
21、用于预测弹性体在不同结构参数下的输出响应,如最大等效应力、应变、质量等,从而实现弹性体的优化设计12。由RSM 建立的数学模型如下:yi=fi(x1,x2,xn)+e(6)式中:yi为因变量目标响应值;x1,x2,xn为自变量影响因子参数;fi为响应面函数;e 为误差。考虑试验设计的经济性,结构优化分析的高效率和适用性,采用响应面模块中拟合精度较高的 Box-Behnken design(BBD)试验设计方法,并用 Kriging 空间插值法进行修正以增加响应面模型的精度。根据不同设计变量的范围选取合适的试验样本点,使用Ansys Workbench 对各组方案计算应力应变结果。为了考虑六维力
22、传感器的使用寿命和灵敏度,约束设置如下:单轴满载条件下的最大等效应力不大于材料的疲劳极限,六维力满载条件下的最大等效应力不大于材料的拉伸屈服强度,如式(7)所示,材料属性如表 2 所示。Max(Fx、Fy、Fz、Mx、My、Mz)140 MPaMaxFull340 MPa(7)根据 Workbench 计算结果,当弹性体分别受 Fx、Fy、Fz和 Mz时,最大等效应力远小于材料的疲劳极限140 MPa,因此只需要考虑弹性体受 Mx、My和六维力满载下的最大等效应力情况即可。3.2 构建优化方程及响应面数学模型当弹性体受到 Fx正方向的力作用时,由于 5 号、6号弹性梁呈 x 轴对称分布,故梁上
23、工作区域弹性应变均相同,可得 Fx目标优化方程 f1为max f1=2(Fx9+Fx10)(8)当加载 Fy正方向作用力时,4 号、5 号和 6 号 3 个弹性梁均存在弯曲应变,此时目标优化方程 f2为max f2=Fy7+Fy8+Fy9+Fy10+Fy11+Fy12(9)当弹性体受到 Fz正方向的力作用时,由于 1 号、2号、3 号弹性梁沿圆周方向呈 120对称分布,故各个梁上的工作区域弹性应变均一致,可得 Fz目标优化方程f3为max f3=3(Fz1+Fz2)(10)与受 Fx正方向的力作用类似,弹性体受 Mx正方向的力矩时,2 号、3 号弹性梁呈 x 轴对称分布,故梁42 第 3 期孙
24、逸文等:复合梁结构小型六维力传感器的优化设计 上工作区域弹性应变均相同,可得 Mx目标优化方程f4为max f4=2(Mx3+Mx4)(11)与受 Fy正方向的力作用类似,弹性体受 My正方向的力矩时,1 号、2 号、3 号横梁均存在弯曲应变,可得 My目标优化方程 f5为max f5=My1+My2+My3+My4+My5+My6(12)与受 Fz正方向的力作用类似,弹性体受 Mz正方向的力矩时,由于 4 号、5 号、6 号竖梁沿圆周方向呈120对称分布,故各个梁上的工作区域弹性应变均一致,可得 Mz目标优化方程 f6为max f6=3(Mz7+Mz8)(13)应力约束如下:f7=max M
25、x140 MPaf8=max My140 MPaf9=max Full340 MPa(14)根据铁木辛柯梁应变式(5)及敏感性分析进行参数筛选,剔除了对弹性体的应力和应变影响不大的可变因素。同时,考虑到六维力传感器形状尺寸的限制,选择主要影响变量为中心平台半径、应变横梁高度、应变竖梁高度和应变竖梁长度,将其作为自变量结构参数 x1、x2、x3、x4输入至参数集中。同时,将上述多目标优化方程目标响应值 f1f9作为参数集的输出参数。计算得到 25 组分组数据并导入 Minitab 软件中,得到多目标优化方程响应面模型为式(15),方差分析如表 4 所示。f1=(7.2-1.25x1-13.19x
26、2-2.83x3+11.63x4+0.077x21+1.673x22+2.165x23+0.066x24-0.027x1x2-0.068x1x3+0.085x1x4+0.380 x2x3-0.350 x2x4-2.252x3x4)10-5f2=(-10.4+0.41x1-13.76x2-2.85x3+15.56x4-0.007x21+1.842x22+2.335x23-0.068x24-0.112x1x2-0.035x1x3+0.075x1x4+0.302x2x3-0.390 x2x4-2.505x3x4)10-5f3=(529-45.8x1-149.1x2-9.8x3+2.2x4+0.02x
27、21+7.85x22+0.79x23-0.08x24+10.29x1x2-0.04x1x3+0.02x1x4+1.02x2x3-0.13x3x4)10-5f4=(2 743-235x1-770.7x2-41.4x3+10 x4+2.57x21+47.94x22+3.18x23-0.33x24+44.4x1x2-0.43x1x3+0.16x1x4+6.06x2x3-0.68x2x4-0.68x3x4)10-5f5=(3 142-264x1-892.9x2-47.2x1+13x4+2.35x21+55.31x22+3.66x23-0.42x24+51.62x1x2-0.47x1x3+0.23x1x
28、4+7.09x2x3-0.77x2x4-0.86x3x4)10-5f6=(-154+9.1x1-57x2-61.4x3+106.7x4-0.72x21+6.35x22+27.87x23-0.97x24+0.54x1x2-0.26x1x3+0.04x1x4-0.23x2x3-0.53x2x4-20.42x3x4)10-5f7=1 277-97.2x1-297.3x2-22.8x3-35.5x4+3.03x21+29.66x22+1.97x23+1.5x24+6.41x1x2+1.53x1x3+1.28x1x4+0.53x2x3+0.37x2x4-0.32x3x4f8=472-25x1-248.8
29、x2+11.5x3+66.7x4-1.57x21-18.16x22-1.89x23-4.57x24+8.44x1x2-0.64x1x3+1.08x1x4+3.6x2x3+0.37x2x4-1.08x3x4f9=1 878-155.3x1-467.8x2-9.1x3-17.8x4+3.31x21+37.23x22+1.42x23+2.08x24+23.48x1x2-0.39x1x3+0.03x1x4+0.59x2x3-4.55x2x4-0.29x3x4(15)由表 4 可知,各响应面模型 P 值均小于 0.01,表明各回归方程统计意义极为显著,且方差均大于99%,调整方差均大于 97%,说明响应
30、面模型具有较高的可信度与准确性。3.3 基于多目标遗传算法的结构优化多目标遗传算法(multi-objective genetic algorithm,MOGA)是一种模拟自然进化的建模方法,被广泛应用于解决复杂的优化问题,特别是多目标优化问题12。此算法类似于遗传算法,它利用遗传演化算法和对抗性进化算法来搜索和优化不同的目标。MOGA 借鉴了生物学中心脏进化理论,以及模拟自然进化的思想,并用于解决复杂的多目标优化问题。52 仪 表 技 术 与 传 感 器第 3 期表 4 响应面模型误差分析响应面模型P 值方差/%调整方差/%f11.610-999.6899.32f28.010-1099.72
31、99.33f32.710-899.0997.82f41.910-999.4798.72f51.910-999.4698.72f65.510-1099.5999.01f71.910-999.8599.64f83.310-1099.6899.24f97.510-999.3098.32 根据 3.2 节的优化方程和结构尺寸的限制,建立弹性体结构的优化数学模型如下:max(Fx、Fy、Fz、Mx、My、Mz)max(Fx、Fy、Fz、Mx、My、Mz)140 MPamax Full340 MPaFind X=x1,x2,x3,x4s.t.7 mmx19 mm2 mmx24 mm2 mmx34 mm7
32、mmx49 mm使用 MOGA 进行优化,设定初始样本为 4 000,每次迭代的样本数为 800,最大迭代次数为 20。经过 10次迭代后收敛,评价次数为 10 596 次,生成样本集的大小为 800,产生 1 个候选点。将结构参数优化后的弹性体有限元模型进行求解,优化后各参数的计算结果与初始结果如表 5 所示。表 5 弹性体优化前后参数对比x1x2x3x4f1f2f3f4f5f6f7f8f9C-17.0112.8762.0078.9960.000 4750.000 5440.000 5340.003 0120.003 4780.002 653136.96139.93255.07C-28338
33、0.000 3000.000 3480.000 3080.001 9930.002 3020.001 222106.82118.97200.98 由表 5 可知,传感器优化后结构参数 C-1 对照组中灵敏度性能指标 f1 f6高于初始结构参数 C-2,分别是优化前的 1.583 3、1.563 2、1.733 8、1.511 3、1.510 9、2.171 倍,验证了响应面法与 MOGA 寻优算法的可靠性。为了容易加工制造,圆整至易加工的值,x1=7 mm,x2=2.9 mm,x3=2 mm,x4=9 mm,实物如图 7 所示。图 7 六维力传感器实物图4 标定实验及解耦本文中根据上述分析试制
34、了铝合金的六维力传感器弹性体,并对该六维力传感器进行贴片、组桥和静态标定。标定平台如图 8 所示,将力传感器固定在工装夹具上,通过砖码悬垂的重力完成各个方向的标定。其中夹具 A 标定 Fx、Fy和 Mz,夹具 B 标定 Mx、My和 Fz,图 9 为夹具 A 标定 Fx和夹具 B 标定 Fz。由于加载盘有厚度,标定时需要计算产生的附加力和力矩,否则会影响解耦精度。实验时依次对六维力传感器的 Fx、Fy、Fz、Mx、My、图 8 标定实验系统图 9 六维力传感器的标定Mz,加载至满量程力值,每次加载砝码质量为 1 kg,从0 值加载至 5 kg,获得加载力矩阵 F。矩阵 F 中各列为每次加载的力
35、或力矩,其中产生的附加力和力矩也一并算入其中。同时采集传感器 6 条输出通道的电压,待加载稳定后,每隔 20 s 取一次值,共取 3 次并计62 第 3 期孙逸文等:复合梁结构小型六维力传感器的优化设计 算平均值,得到输出电压矩阵 U,绘制六维力传感器静态标定曲线(图 10)。F=10000010010000000101010000.0700.400.070.070000.40000000.4 630U=0.128-0.004-0.003-0.008-0.037 0.120 0.004 0.133 0.009-0.014 0.019-0.027-0.011-0.000 0.092 0.136
36、0.161 0.006-0.030 0.018-0.005 0.157-0.005-0.037 0.045-0.009-0.041-0.038 0.079 0.033 0.034-0.008 0.031 0.049 0.025 0.139630(a)Fx静态标定曲线(b)Fy静态标定曲线(c)Fz静态标定曲线(d)Mx静态标定曲线(e)My静态标定曲线(f)Mz静态标定曲线图 10 六维力传感器静态标定曲线 图 10 表明:由于 Y 型结构没有中心对称面,无法利用结构的对称性抵消耦合,因此各个方向的耦合较为严重,需要进行解耦运算。输出电压与标定载荷的关系有较好的线性度,可以使用最小二乘法进行线
37、性解耦。根据式(16),计算出解耦矩阵 G。G=FUT(UUT)-1(16)G=81.7031.23911.031-0.17213.672-9.711-8.50876.562-6.5271.637-15.35429.80117.7176.50488.341-20.573-39.659-10.1680.3740.251-0.0562.3480.0150.868-0.239-0.1861.073-0.1032.731-0.602-0.9290.126-1.0630.1110.5063.664通常采用类误差和类误差作为传感器解耦精度指标。如式(17)所示,A、B 为传感器六维力中的任一方向力。类误差
38、=A 满量程时 A 的检测值A 满量程值100%类误差=A 满量程时 B 的检测值B 满量程值100%(17)对传感器各方向施加满量程的力,获得满量程加载力矩阵 F1,同时提取各通道输出信号,获得矩阵U1,根据式(16)计算检测力矩阵 F2,根据式(17)对比 F1和 F2,从而计算出误差矩阵 E。72 仪 表 技 术 与 传 感 器第 3 期F1=50000050050000000505050000.3502000.3500020000002U1=0.591-0.021-0.019-0.033-0.1650.6730.0750.674-0.062-0.0830.084-0.153-0.044
39、-0.0090.5120.6930.795-0.005-0.1410.096-0.0370.811-0.011-0.2040.2170.045-0.169-0.2170.4430.1950.010-0.0370.1730.1990.1270.696F2=49.9100.0090.011-0.2110.18450.7180.39550.211-0.218-0.008-0.3540.0390.402-0.16050.20549.97949.19-0.1710.000 3 0.3560.0092.0010.0060.3490.3450.0040.005-0.0292.01-0.003-0.0330.
40、0110.011-0.0070.0091.988E=0.1810.0190.0220.4220.3691.4360.7890.4220.4360.0150.7070.0770.8030.3200.4100.0421.6180.3410.0130.2930.4320.0510.3170.3530.2480.2210.2481.4590.4880.1431.6650.5550.5440.3520.4710.596误差矩阵 E 主对角线的元素即是该传感器的 I 类误差,其余位置为类误差。该传感器的类误差最大值为 0.596%,类误差最大值为 1.665%。类误差均在 1%以内,II 类误差均在 2%
41、以内,表明误差较小,传感器解耦精度较高。5 结论本文设计了一种铝合金的六维力传感器,设计了一种复合梁结构的弹性体结构,并通过 Box-Behnken响应面法优化了应变片贴片位置的平均应变,根据仿真结果,6 个方向上的应变分别是优化前的 1.583 3、1.563 2、1.733 8、1.511 3、1.510 9、2.171 倍。制作样机进行了静态标定实验,通过最小二乘法的线性静态解耦,计算结果显示所设计的六维力传感器的类误差分别为:0.18%、0.42%、0.41%、0.05%、0.49%、0.6%,类误差最大值为 0.49%,类误差最大值为1.665%。综上所述,采用复合梁弹性体结构可以使
42、传感器易小型化的同时,进一步保证合理的测量精度。参考文献:1贾振元,李映君,张军,等.并联式轴用压电六维力/力矩传感器J.机械工程学报,2010,46(11):62-68.2 黄玲涛,王彬,倪水,等.基于力传感器重力补偿的机器人柔顺控制研究J.农业机械学报,2020,51(3):386-393.3 AHOLA J M,SEPPL T,KOSKINEN J,et al.Calibration of the pose parameters between coupled 6-axis F/T sensors in robotics applications J.Robotics and Auton
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