专利名称：基于gm(0，2)模型的多维力传感器的静态解耦方法
技术领域：
本发明涉及传感器技术领域，特别涉及一种基于GM(0，2)模型的多维力传感器的静态解耦方法。
背景技术：
多维力传感器用于感知空间中的正交力/力矩，多维力传感器被广泛用于航天、 医疗、机器人、工业自动化中。而多维力传感器采用一体化的弹性元件，仅用一个结构来实现对二维力的测量，因而具有体积小、功能强的特点。但是，这种一体化的弹性元件也带来了一个共性问题维间耦合，即某一方向的输出信号中，有其它方向输入量的影响。从原理上讲，在单一方向的力作用下，只应在其对应方向上产生输出，其它方向输出应为零。但事实上，其它方向输出不是零，这是由传感器机械结构、转换原理以及加工、贴片等工艺因素造成的耦合干扰。要消除或抑制耦合，可以从两个方面入手。第一是设法消除其产生的根源，这涉及到传感器制造工艺等诸多问题，往往难以解决，同时，又会增加传感器的制造成本；第二是利用标定矩阵，采取模拟或数字信号处理方法消除传感器维间耦合，这种方法既能降低对传感器制造工艺的要求，又能获取较准确的测量结果。目前，比较常用的解耦算法为传统的基于求解矩阵广义逆的静态解耦算法，由于涉及到众多矩阵运算，算法复杂，运算量大，容易产生病态矩阵，影响解耦的精度。专利CN 101832837A提供一种基于耦合误差建模的多维力传感器标定解耦方法，采用最小二乘法拟合一元函数进行耦合误差建模，然后将系数代入相关公式求解，无需复杂的矩阵运算，虽然，该算法相对于传统的基于求解矩阵广义逆的静态解耦算法运算量小、求解简单、解耦精度高，但是算法依然复杂，解耦精度仍然不高，任然很难运用到实际的传感器静态解耦。
发明内容
本发明的目的在于克服上述现有技术的不足，提供一种基于GM(0，2)模型的多维力传感器的静态解耦方法，求解各维的标定解耦系数矩阵，无需复杂的矩阵运算，方法简单可靠，解耦精度高。本发明的技术解决方案如下在对多维力传感器静态解耦之前，首先利用多维力标定平台对传感器进行标定实验，根据每维力的测量量程，从0开始按照递增的方式进行加载作用力，然后从最大作用力反行程进行卸载作用力，测量此时作用力下的输出值，将作用力的数据序列记为系统特征数据序列为ΙΓ，作用力的输出电压值记为相关因素序列为If1。基于GM (0，2)模型的解耦方法如下所示设ΧΓ为系统特征数据序列，X,(0)0 = 2,3,-,N)为相关因素序列，Χ,(1)为 X,(0)(/ = I,2,…,ΛΟ的一次累力口 1-AG0序列，则称χ (k) = a + b2x(^ (k) + b3x^ (k) + ··· + bMx^ (k)(l)为GM (0，N)模型。
GM(0,N)模型不含导数，是静态模型。它形如多元线性回归模型，但与一般的多元 线性回归模型有着本质的区別。一般的多元线性回归建模以原始数据序列为基础，GM(0，N) 的建模基础则是原始数据的一次累加1-AG0序列。设，如定义所述，
[001权利要求
1. 一种基于GM(0，2)模型的多维カ传感器的静态解耦方法，其特征在于该方法包括如 下步骤步骤1.利用多维カ标定平台对传感器进行静态标定实验，获取标定试验数据 根据每维力的測量量程，从0开始按照递增的方式进行加载作用力，然后从最大作用 力反行程进行卸载作用力，測量此时作用力下的输出值，将作用力的数据序列记为系统特 征数据序列为，作用力的输出电压值记为相关因素序列为ヱ，； 步骤2.建立基于GM (0，2)模型 所述建立基于GM(0，2)模型的方法是①设ぐ)为系统特征数据序列，(wG = 2,3,-,7V)为相关因素序列，X,(1)为 X，(ブ= 1,2,-,TV)的一次累カロ 1-AG0序列，则GM (0，N)模型为
全文摘要
本发明公开了提出一种基于GM(0，2)模型的多维力传感器的静态解耦方法，首先将传感器各维数的标定值作为系统特征数据序列，对应的输出应变值作为相关因素序列，然后对原始数据进行一次累加，在累加数据的基础上，建立GM(0，2)模型，在模型的基础上求解每维通道的解耦系数。该算法通过对原始标定数据的累加，建立数据序列的GM(0，2)模型，无须基于求解矩阵广义逆的静态解耦算法涉及到众多矩阵运算，算法简单可靠，解耦精度高。
文档编号G06F19/00GK102297745SQ201110128959
公开日2011年12月28日 申请日期2011年5月18日 优先权日2011年5月18日
发明者朱坚民, 朱欢欢, 杨帆, 王军, 赵福旺 申请人:上海理工大学