十字梁结构六维腕力传感器标定研究  

A Calibration Method of Cross Frame Six-axis Wrist Force Sensor

作　　者：雷运洪[1] 吴平东[2] 王建新[1] 马树元[2] 陈之龙[2] 

机构地区：[1]中国人民解放军陆军航空兵学院机械工程系,北京101123 [2]北京理工大学机械与车辆工程学院,北京100081

出　　处：《计量学报》2009年第1期34-37,共4页Acta Metrologica Sinica

基　　金：国家自然科学基金（60274035）

摘　　要：分析了十字梁结构六维腕力传感器标定存在的问题，试验表明直接采用传统的最小二乘标定方法存在无法正确解耦或解偶精度低的问题。为此提出了基于径向基函数神经网络的标定方法。试验结果表明：与最小二乘法标定结果相比，该方法可以将解耦精度提高一个数量级;与基于BP神经网络标定结果相比，该方法有较快的收敛速度。The problems existed in the calibration of the cross framework six - axis wrist force sensor are analyzed. The experiments show that the coefficients of coupling matrix would be wrong or imprecise by decoupling with traditional least square （ LS）. So a radial basis function （ RBF ） neural network based calibration method is put forward. The experimental results show that compared to the LS calibration result this method can improve the calibration precision to a higher magnitude, and compared to the BP neural network based calibration result this method has a faster convergence speed.

关 键 词：计量学 六维腕力传感器 神经网络 标定 

分 类 号：TB931[一般工业技术—计量学]