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末端負載對應(yīng)變式力傳感器動態(tài)特性影響的研究

發(fā)布時間:2022-11-06 16:24
  應(yīng)變式力傳感器由于靜態(tài)特性好被廣泛使用。但是,由于其固有頻率不高、阻尼比較小,導致其動態(tài)特性較差;而且,工況下應(yīng)變式力傳感器的支撐機構(gòu)和末端負載等工裝會進一步降低其動態(tài)特性,從而增大其動態(tài)測量誤差。因此,為了評價應(yīng)用中應(yīng)變式力傳感器的動態(tài)測量性能或?qū)ζ鋭討B(tài)測量誤差進行校正,不僅需要研究傳感器自身的動態(tài)特性,還需要研究工裝對傳感器動態(tài)特性的影響。本文則主要研究應(yīng)變式力傳感器工裝中的末端負載對傳感器動態(tài)特性的影響,通過仿真和實驗研究分析傳感器動態(tài)特性隨末端負載變化的規(guī)律。仿真研究中,首先采用彈簧振子級聯(lián)系統(tǒng)搭建“力傳感器+末端負載”的簡化模型,推導出其傳遞函數(shù);然后,采用歸一化結(jié)構(gòu)特征參數(shù)表征末端負載、采用歸一化動態(tài)特征參數(shù)表征帶末端負載情況下傳感器的動態(tài)特性,據(jù)此在MATLAB中對傳感器動態(tài)特征參數(shù)隨末端負載變化的規(guī)律進行了數(shù)值仿真。通過固定傳感器結(jié)構(gòu)特征參數(shù),變化末端負載結(jié)構(gòu)特征參數(shù),分析傳感器歸一化動態(tài)特征參數(shù)的變化規(guī)律;同時改變傳感器結(jié)構(gòu)特征參數(shù),通過變異系數(shù)分析傳感器歸一化動態(tài)特征參數(shù)變化規(guī)律的一致性。仿真結(jié)果表明,隨著末端負載歸一化質(zhì)量、剛度、阻尼的變化,力傳感器的歸一化動態(tài)特... 

【文章頁數(shù)】:77 頁

【學位級別】:碩士

【文章目錄】:
致謝
摘要
abstract
第一章 緒論
    1.1 應(yīng)變式力傳感器動態(tài)特性的研究背景
    1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
    1.3 本文主要工作和目的
第二章 末端負載變化對應(yīng)變式力傳感器動態(tài)特性影響的仿真研究
    2.1 “力傳感器+末端負載”的簡化動態(tài)模型分析
        2.1.1 “力傳感器+末端負載”的簡化動態(tài)模型
        2.1.2 “力傳感器+末端負載”簡化模型分析
    2.2 末端負載對力傳感器動態(tài)特性影響的仿真研究
    2.3 傳感器自身參數(shù)改變時的一致性分析
    2.4 本章小結(jié)
第三章 末端負載變化對應(yīng)變式力傳感器動態(tài)特性影響規(guī)律的建模
    3.1 概述
    3.2 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的傳感器歸一化動態(tài)參數(shù)建模
        3.2.1 訓練數(shù)據(jù)的選取
        3.2.2 基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模
        3.2.3 基于K-means聚類的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模
    3.3 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模結(jié)果
    3.4 本章小結(jié)
第四章 末端負載變化對應(yīng)變式力傳感器動態(tài)特性影響的實驗研究
    4.1 概述
    4.2 ATI-mini45 多維力傳感器
    4.3 末端負載變化的傳感器動態(tài)標定實驗
        4.3.1 力傳感器動態(tài)標定方法
        4.3.2 力傳感器動態(tài)標定實驗方案
    4.4 傳感器動態(tài)特征參數(shù)的計算
        4.4.1 實驗數(shù)據(jù)預(yù)處理
        4.4.2 多維力傳感器參數(shù)辨識方法
        4.4.3 分段積分迭代法的參數(shù)辨識仿真
        4.4.4 傳感器參數(shù)辨識結(jié)果
    4.5 末端負載質(zhì)量對傳感器動態(tài)特性影響的規(guī)律分析
        4.5.1 加載頭質(zhì)量全部為末端負載質(zhì)量時的分析
        4.5.2 加載頭質(zhì)量重新分配給傳感器時的分析
    4.6 本章小結(jié)
第五章 總結(jié)與展望
    5.1 本文工作總結(jié)
    5.2 下一步研究計劃
參考文獻
攻讀碩士學位期間的學術(shù)活動及成果情況


【參考文獻】:
期刊論文
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[2]基于自適應(yīng)最優(yōu)Morlet小波的滾動軸承故障診斷[J]. 祝小彥,王永杰,張鈺淇,袁婧怡.  振動.測試與診斷. 2018(05)
[3]能量重心法的改進FFT算法分析及應(yīng)用研究[J]. 陳平,王佳昌,吳興研.  機械科學與技術(shù). 2018(12)
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[6]Riemann—Lebesgue定理及其應(yīng)用[J]. 范洪福.  高等數(shù)學研究. 2016(04)
[7]長試驗時間激波風洞測力技術(shù)研究[J]. 汪運鵬,劉云峰,苑朝凱,羅長童,王春,胡宗民,韓桂來,趙偉,姜宗林.  力學學報. 2016(03)
[8]基于隨機減量法的非平穩(wěn)激勵下模態(tài)參數(shù)識別[J]. 羅鈞,劉綱,黃宗明.  振動與沖擊. 2015(21)
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[10]應(yīng)變天平自適應(yīng)零極點配置動態(tài)補償方法[J]. 吳義平,徐科軍,楊雙龍.  電子測量與儀器學報. 2014(08)

博士論文
[1]空間機械臂六維力/力矩傳感器及其在線標定的研究[D]. 孫永軍.哈爾濱工業(yè)大學 2016

碩士論文
[1]壓力傳感器動態(tài)特性與補償技術(shù)研究[D]. 楊文杰.中北大學 2017
[2]聚類與遺傳混合優(yōu)化RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的車牌識別研究[D]. 付棟.燕山大學 2016
[3]變負載情況下風洞應(yīng)變天平動態(tài)特性研究[D]. 周全.合肥工業(yè)大學 2012



本文編號:3703827

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