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题名利用PVDF压电传感器实现接触滑动的快速检测
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作者
吴海彬
黄力文
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机构
福州大学机械工程及自动化学院
福建省特种智能装备安全与测控重点实验室
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出处
《振动与冲击》
EI
CSCD
北大核心
2024年第24期135-144,共10页
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基金
科技部重点研发计划课题(2018YFB1308603)。
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文摘
工业机器人在进行工件抓取过程中,往往存在夹持力过大使工件破损、夹持力过小导致工件滑落的矛盾。为此,提出一种接触滑动的快速检测方法,采用聚偏二氟乙烯(polyvinylidene fluoride, PVDF)压电传感器作为滑觉感知元件。首先,利用阿基米德优化算法(Archimedes optimization algorithm, AOA)优化变分模态分解(variational mode decomposition, VMD)对传感器信号进行分解与重构,降低噪声干扰;然后,提取信号的时频域特征,构建信号特征集;最后,使用蜣螂优化算法(dung beetle optimization, DBO)优化选取长短期记忆网络(long short-term memory networks, LSTM)参数,将DBO优化选取后的参数和信号特征集用于构建滑动检测识别模型。将所提滑动检测方法应用于电动夹爪抓取试验,结果表明,该方法实现了接触状态的精准快速识别,准确率达到100%,识别时间在20 ms以内,根据识别结果可实时调整电动夹爪夹持力大小。
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关键词
滑动检测
聚偏二氟乙烯(PVDF)
阿基米德优化算法(AOA)
变分模态分解(VMD)
长短期记忆网络(LSTM)
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Keywords
sliding detection
polyvinylidene fluoride(PVDF)
Archimedes optimization algorithm(AOA)
variational mode decomposition(VMD)
long short-term memory network(LSTM)
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分类号
TP212.9
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
TN911.7
[电子电信—通信与信息系统]
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