[发明专利]一种实现高速旋转轴系扭矩原位测量的无线力矩传感器在审

专利信息
申请号: 202210304204.9 申请日: 2022-03-25
公开(公告)号: CN114608733A 公开(公告)日: 2022-06-10
发明(设计)人: 董光旭;林睿深;彭裕阳;余文涯;张秉豪;邱兰;许吉敏 申请(专利权)人: 合肥工业大学
主分类号: G01L3/04 分类号: G01L3/04;G01L5/00;G01M13/028;G06N3/08
代理公司: 安徽省合肥新安专利代理有限责任公司 34101 代理人: 何梅生
地址: 230009 安*** 国省代码: 安徽;34
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摘要:
搜索关键词: 一种 实现 高速 旋转轴 扭矩 原位 测量 无线 力矩 传感器
【权利要求书】:

1.一种实现高速旋转轴系扭矩原位测量的无线力矩传感器,其特征是:

设置由上半夹(4)和下半夹(8)对合构成的具有圆筒形内腔的装夹体,所述装夹体将所述上半夹(4)和下半夹(8)对被测轴(1)进行合抱,利用所述装夹体的圆筒形内腔的内侧壁与被测轴(1)之间的摩擦力使所述装夹体固定安装在被测轴(1)上,随被测轴转动,并在接触处与轴有相同形变转角,以此实现轴扭矩静态和动态的实时测量;

所述装夹体的圆筒形内腔为变径腔,所述变径腔包括分处在装夹体两端、分别用于合抱被测轴的两段夹持腔,在所述两段夹持腔之间是形成薄壁段应力集中区的大径腔,在所述大径腔的内侧壁上设置应变片,以实现高速旋转轴系扭矩原位测量,针对所述应变片的检测信号设置ADC模块(4.3)、单片机模块(2.2)和无线信号发射模块,以实现应变片的检测信号的无线信号传送。

2.根据权利要求1所述的实现高速旋转轴系扭矩原位测量的无线力矩传感器,其特征是:

所述应变片包括:

设置在所述上半夹(4)上薄壁段应力集中区的两片上区应变片,所述两片上区应变片关于直线A对称,且与直线A成45°,所述直线A与被测轴轴线平行;

设置在所述下半夹(8)上薄壁段应力集中区的两片下区应变片,所述两片下区应变片关于直线B对称,且与直线B成45°,所述直线B与被测轴轴线平行,且直线B与直线A关于被测轴轴线对称;

由所述两片上区应变片和两片下区应变片通过电路连接构成惠斯通电桥,利用所述惠斯通电桥输出应变检测信号,针对所述应变检测信号计算获得被测轴的扭矩检测信号;

在所述下半夹(8)上固定设置加速度传感器(8.3),利用所述加速度传感器(8.3)检测获得被测轴的径向加速度信号;

针对所述扭矩检测信号和径向加速度信号通过互相关运算得到互相关值;

若所述互相关值不为0,则表明扭矩检测信号和径向加速度信号存在相关性,利用所述径向加速度信号计算获得被测轴因振动产生冲击应变信号;以应变检测信号与冲击应变信号的差值作为实际应变信号,根据所述实际应变信号计算获得被测轴实际扭矩值;

若所述互相关值为0,则以扭矩检测信号作为被测轴实际扭矩值。

3.根据权利要求2所述的实现高速旋转轴系扭矩原位测量的无线力矩传感器,其特征是:所述两片上区应变片分别是应变片R1和应变片R2,所述两片下区应变片分别是应变片R3和应变片R4,在所述惠斯通电桥中,以所述应变片R1和应变片R2为上桥臂,以应变片R3和应变片R4为下桥臂,以消除弯矩产生的应变影响。

4.根据权利要求2所述的实现高速旋转轴系扭矩原位测量的无线力矩传感器,其特征是:

在所述上半夹(4)的顶部固定设置上盖(2),利用所述上盖(2)在上半夹(4)的顶部形成顶部容腔,所述ADC模块(4.3)、单片机模块和无线信号发射模块固定安装在所述顶部容腔中;

在所述下半夹(8)的底部固定设置下盖(9),所述下盖(9)在下半夹(8)的底部形成底部容腔,固定在下半夹(8)的底部的加速度传感器(8.3)处在所述底部容腔中,使所述加速度传感器(8.3)的测量头与下半夹(8)的平面相抵触,实现加速度检测;

在所述上半夹(4)和下半夹(8)的薄壁段均开设有线槽(4.6),各所述应变片以及加速度传感器(8.3)的引出线经所述线槽(4.6)引入顶部容腔,并对应连接至所述ADC模块(4.3)和单片机模块(2.2)。

5.根据权利要求2所述的实现高速旋转轴系扭矩原位测量的无线力矩传感器,其特征是:

将由所述单片机模块(2.2)将由惠斯通电桥输出的应变检测信号输入ADC模块(4.3)经A/D转换获得数字信号,将所述数字信号通过无线信号发射模块发射到上位机;

所述加速度传感器由自带的无线发射模块将径向加速度信号发送至上位机;

由所述上位机进行信号处理,包括:

根据应变检测信号计算获得被测轴的扭矩检测信号;

针对扭矩检测信号和径向加速度信号通过互相关运算得到互相关值。

6.根据权利要求5所述的实现高速旋转轴系扭矩原位测量的无线力矩传感器,其特征是:针对因无线信号发射模块与无线信号接收模块之间存在有相对移动,使接收信号产生多普勒频移,在所述信号处理过程中引入BP神经网络算法进行机器学习,获得采集频率与理论频移的频移对应关系,根据所述频移对应关系获得多普勒频移估计值,利用所述估计值进行多普勒补偿,提高测量精度。

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