Stewart六维力传感器优化设计.pdf

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1、96传感器与微系统(TransducerandMicrosystemTechnologies)2014年第33卷第3期Stewart六维力传感器优化设计盖广洪，高波(陕西电器研究所，陕西西安710075)摘要：对Stewart六维力传感器进行了优化设计分析，在有限元分析的基础上，通过球头球窝结构、十字槽结构以及圆环内嵌十字梁结构等形式，增强了传感器整体的抗耦能力。同时，对优化前后的传感器进行了试验比对，在一维加载时，传感器的最大误差由3．28％减小到0．41％；在三维加载时，最大误差由4．76％减小到2．22％。从以上的数据可以看出：改进后的设计更加合理

2、，提高了传感器的精度。关键词：六维力传感器；复合加载；去耦结构中图分类号：TP212．9文献标识码：A文章编号：1000-9787(2014)03--0096--03OptimizationdesignofStewartsix-dimensionalforcesensorGAIGuang—hong，GAOBo(ShaanxiElectricalEquipmentInstitute，Xi’an710075，China)Abstract：OptimizationdesignandanalysisonStewartsix—dimensionalforcesen

3、soriscarriedout，onthebasisoffiniteelementanalysis，throughballheadballsocketstructure，crossrecessed，andringembeddedcrossbeamstructure．anticouplingabilityofsensorisstrengthened．Atthesametime，experimentalcomparisoniscarriedoutonoptimizedandnon—optimizedsensor．ThesensormaximumerroriS

4、reducedfrom3．28％to0．41％withonedimensionalload．themaximumerroriSreducedfrom4．76％to2．22％withthree．dimensionalload．ItiSshownfromabovedatasthattheimproveddesigniSmorereasonableandtheprecisionofsensoriSincreased．Keywords：six·dimensionalforcesensor；compound

5、oading；decouplingstructure0引

6、言杆件只承受沿轴线方向的拉力／压力(在不考虑重力和各随着机器人智能化要求的提高，对力／力矩的精确控制球面副摩擦力矩的情况下)，从而可通过检测6个弹性杆也提出了更高的要求。因此，六维力传感器技术也成为机件的变形实现对空间载荷测量。传感器上下平台的几何中器人技术至关重要的研究内容之一，是机器人发展进程的心分别为口，4，与上下平台相连的球铰点分别记为曰和重要标志j。所以，各国学者对六维力传感器的性能分(i=l，2⋯6)。决定传感器综合性能的结构参数有上下平析和结构优化设计进行大量的研究。在文献[8]中采台球铰点的分布半径R，R；上下平台的几何中心距离口；用的是

7、一种Stewart的变形结构，在文献[9]中采用是十字上下平台定位角，a。以上平台坐标系为基准，根据力交叉的双空平行梁结构。的螺旋理论与虚功原理得力学关系为了提高传感器的整体综合性能，本文基于Stewart六∑=F+∈维力传感器为研究对象，对其结构参数、支路去耦结构、支可以简化为路标准传感器进行优化设计，特别是对支路传感器的优化设计，在以上的参考文献中均没有涉及到。以上的优化设F=，(2)计增强了传感器结构抗耦能力，提高了测量精度，并且对优式中为第i个支路所受的分支轴向力；F，M分别为传化前后传感器进行性能对比，验证了优化设计的合理性。感器所受的力和力矩

8、；，=[，，，，，]‘为6支路所1Stewart六维力传感器测量原理受的轴向力矢量；为第i个支路的单位线矢；G为外力与如图l所示，Stewart六维力传感器由6个弹性杆件通6支路受力的映射关系矩阵；F=[F，M]为传感器所受过去耦结构与上下平台连接而成，在原理上每个弹性测力的外力／力矩矢量；并且有以下的表达式成立收稿日期：2013-08-25基金项目：国家自然科学基金资助项目(50975231)第3期盖广洪，等：Stewart六维力传感器优化设计设计思路如下：G=[](]，3，1)将传统的球铰面接触改为锥头球窝的点接触，连接杆一端为锥状半球型，套入在半球

9、形的窝中，基本实现点接触，这样，在对传感器施加力时，力比较集中，大大减小了杂s=