[实用新型]一种多敏感体分区灵敏力传感器有效
申请号: | 201921845235.5 | 申请日: | 2019-10-30 |
公开(公告)号: | CN210922904U | 公开(公告)日: | 2020-07-03 |
发明(设计)人: | 梁桥康;邹坤霖;伍万能;龙建勇;孙炜;张振军;王耀南 | 申请(专利权)人: | 湖南大学 |
主分类号: | G01L1/20 | 分类号: | G01L1/20;G01L1/22;G01L1/24 |
代理公司: | 长沙麓创时代专利代理事务所(普通合伙) 43249 | 代理人: | 贾庆 |
地址: | 410082 湖南省*** | 国省代码: | 湖南;43 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 敏感 分区 灵敏 传感器 | ||
本实用新型公开了一种新多敏感体分区灵敏力传感器,传感器包括层叠式多敏感区力敏元件、三路检测电路、信号调理电路、信息解耦系统,其中的层叠式多敏感区力敏元件包括底座、三组层叠式力感元件、应变检测元件、承载平台。每个层叠式力敏元件在X、Y、Z三个坐标方向都包括多个相互独立的应变敏感单元。在每个应变敏感单元正反两面上按特定的策略布置了应变检测元件。本实用新型针对现有力传感器难以满足同时具备大量程及高灵敏度的要求,通过设计力传感器的多个敏感体,各个敏感体在宽量程内自动分区灵敏,最终实现传感器在整个大量程范围中实现多灵敏度测量。
技术领域
本实用新型属于软件技术领域,尤其涉及一种多敏感体分区灵敏力传感器。
背景技术
力传感器在机器人柔顺操控与智能作业等方面承担了重要的感知作用,其检测精度的提高有助于实现更精确有效的力觉控制。基于FBG的力传感系统有极为广阔的运用前景,可用于测量高精度、高灵敏度的力、力矩信息,并将该信息作为反馈,形成自动控制系统,实现高效操控。基于FBG的力传感系统的良好特性使得其可以运用于医疗方面、机器人控制方面、恶劣环境特殊测量方面、动态测量方面等。在医疗方面,P.Puangmali等人提出了一种精密的强度调制光纤力传感器,该传感器具有三种力分量,用于微创外科触诊手术;在机器人控制方面,Melchiorri等人提出了一种基于光电元件的小型、可靠的三分量f/m传感器,用于机器人手指等系统;在恶劣环境测量方面,Tan等人为了研制一种用于连续磁共振成像的磁共振兼容力传感器,提出了一种基于光学方法的多分量力传感器。在FBG所运用到的力传感系统的各方面,基于FBG的力传感系统均表现了极为优良的性能特性。
但现有的力传感器存在着诸多问题。首先,目前任何一个力传感器的灵敏度和分辨率都是固定的,难以满足现有应用场景对大载荷高分辨率的需求。如ATI公司的Nano17型号的传感器量程为±50(N),灵敏度为1/5(V/N),分辨率为1/80(N), 而Mini45型号的传感器量程为±580(N),灵敏度为1/58(V/N),分辨率为1/2(N)。由此可见现有的力传感器难以满足同时具备大量程及高灵敏度和分辨率的要求。
此外,在实际应用过程中,由于传感器弹性体精密制作等工艺的限制,传感器存在维间耦合问题,严重影响了检测精度的提高。维间解耦方法可分为两大类,第一类是结构解耦,即通过更加优良的制造工艺和采用耦合程度低的结构来从根源消除耦合。燕山大学的单俊云等人应用螺旋理论方法设计出能够实现结构解耦的弹性体构型,取得良好的检测性能。在进行结构解耦的过程中,研究者们常常会遇到较多难以解决的工艺问题与成本问题。而软件解耦相对硬件解耦更加经济实用、可行度更高。
实用新型内容
针对小样本下可靠性评估的缺陷,本实用新型公开一种多敏感体分区灵敏力传感器,本实用新型针对现有力传感器难以满足同时具备大量程及高灵敏度的要求,通过设计力传感器的多个敏感体,各个敏感体在宽量程内自动分区灵敏,最终实现传感器在整个大量程范围中实现多灵敏度测量,且通过遗传-随机森林算法代替了原有的随机森林法,提高了解耦的精度。
一种多敏感体分区灵敏力传感器,包括承载平台1,所述承载平台1的外周布设有若干组层叠式力感元件,每组层叠式力感元件包括至少两个应变敏感单元,应变敏感单元上安装有应变检测单元5;同一组且相邻的应变敏感单元之间成形有第一间隙8;随对承载平台1加载力的增加,相邻应变敏感单元逐渐相互接触形成叠加阻力。
进一步的改进,所述承载平台1左右两侧均安装有第一组层叠式力感元件2;所述承载平台1前后两侧均安装有第二组层叠式力感元件2-1;所述第一组层叠式力感元件2和第二组层叠式力感元件2-1均包括若干水平向应变敏感单元;所述水平向应变敏感单元包括水平圆柱体3,水平圆柱体3连接有竖向悬臂梁4,竖向悬臂梁4侧面中部正反两侧均安装有应变检测单元5;竖向悬臂梁4底部固定在底座9上;处于同一组的水平圆柱体3相互平行且处于同一水平高度上;相邻水平向应变敏感单元的水平圆柱体3之间成形有第一间隙8。
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