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采用长短期记忆神经网络的压电式六维力/力矩传感器解耦算法
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作者 亓振广 王桂从 +2 位作者 褚宏博 张帅 李映君 《西安交通大学学报》 北大核心 2025年第4期158-170,共13页
针对压电式六维力/力矩传感器存在的维间耦合导致传感器测力性能下降问题,提出了一种基于长短期记忆神经网络(LSTM)的压电式六维力/力矩传感器解耦算法。首先,通过六维力传感器静态标定实验,获取解耦算法所需的实验数据,并对其进行处理... 针对压电式六维力/力矩传感器存在的维间耦合导致传感器测力性能下降问题,提出了一种基于长短期记忆神经网络(LSTM)的压电式六维力/力矩传感器解耦算法。首先,通过六维力传感器静态标定实验,获取解耦算法所需的实验数据,并对其进行处理;然后,通过分析传感器维间耦合产生的原因及LSTM神经网络解耦原理,构建LSTM神经网络解耦模型;最后,采用基于LSTM神经网络的解耦算法,对传感器输出的多维非线性特性开展优化,解耦后得到传感器输入、输出之间的映射关系和对应的输出数据,并与径向基函数(RBF)及最小二乘(LS)解耦算法进行对比分析。研究结果表明:所使用四点支撑式压电六维力传感器的最大重复性误差为1.55%;采用基于LSTM的神经网络算法解耦后,传感器输出结果的最大非线性误差、交叉耦合误差分别为0.55%和0.28%,均小于RBF和LS算法。LSTM神经网络解耦算法能有效减少六维力/力矩传感器的维间耦合,提高传感器的测量精度,对航空航天领域的发展具有参考意义。 展开更多
关键词 六维力/力矩传感器 压电式 解耦算法 长短期记忆神经网络 维间耦合
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