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农田耕整载荷六维力传感器结构优化与解耦研究 被引量：2
1
作者 陈伟 张晓 +3 位作者 袁栋 朱继平 陈小兵 曹光乔 《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第2期28-35,89,共9页
针对农田耕整载荷大、测量精度低等问题,在经典十字梁结构基础上,设计了一种辐梁式六维力传感器,可同时测量力和力矩,通过仿真方法对传感器结构进行了优化,确定了应变梁长、宽、高分别为9、10、6 mm;分析了传感器结构在载荷下的应变能力... 针对农田耕整载荷大、测量精度低等问题,在经典十字梁结构基础上,设计了一种辐梁式六维力传感器,可同时测量力和力矩,通过仿真方法对传感器结构进行了优化,确定了应变梁长、宽、高分别为9、10、6 mm;分析了传感器结构在载荷下的应变能力,确定了应变片贴片位置。对传感器开展了静态标定试验,基于标定数据采用改进型XGBoost(Extreme gradient boosting)机器学习网络对力信号进行解耦,并与常规网络进行比对。试验结果表明,改进型XGBoost模型在X、Y、Z方向力和力矩6种加载方式的测试集决定系数R^(2)_(P)分别达到0.9804、0.9418、0.9434、0.9868、0.9969、0.9822,预测效果较好,避免了陷入局部最优解。改进型XGBoost模型在六维加载力、力矩的R^(2)_(P)、测试集平均绝对误差(MAEP)均明显优于随机森林模型、传统多元线性回归,相较于传统多元线性回归方式,六维加载力、力矩的R^(2)_(P)分别提升22.57%、20.99%、23.32%、26.27%、26.05%、18.72%。基于机器学习的解耦算法可明显减少耦合误差的影响,提高传感器的测量精度,为农机优化提供了技术支撑。 展开更多
关键词 农田耕整载荷 辐梁式传感器 结构优化 解耦算法 机器学习
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