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  • 頭條河工大團隊特稿:用于機械手的磁致伸縮觸覺傳感器陣列與物體識別
    2021-08-05 作者:黃珊 王博文 等  |  來源:《電工技術學報》  |  點擊率:
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    導語本文應用了磁致伸縮材料鐵鎵合金設計并制作了磁致伸縮觸覺傳感單元,并將其集成為陣列,所設計的磁致伸縮觸覺傳感單元測力范圍為 0~3N,當壓力小于 1.5N 時,靈敏度為 151mV/N,在 1.5~3N 區間,靈敏度約為 109mV/N,測量較低的靜態力時具有更高的靈敏度,在 2~4Hz 范圍內對動態力具有動態響應快、靈敏度高的特點。所設計的磁致伸縮觸覺傳感器陣列能很好的辨識所選區的樣本,通過應用支持向量機算法,對觸覺傳感器陣列對樣本采集的數據進行分類識別。

    團隊介紹

     

    河工大團隊特稿:用于機械手的磁致伸縮觸覺傳感器陣列與物體識別

     

    王博文,河北工業大學,教授,博士生導師。研究領域為磁性材料與器件。曾獲國家發明四等獎、省科學技術突出貢獻獎等。在天津市總工會頒發的“九五”立功獎章一枚,授權發明專利8項。

    河工大團隊特稿:用于機械手的磁致伸縮觸覺傳感器陣列與物體識別

     

    趙智忠,河北工業大學,教授,碩士生導師。主要研究方向有磁材料與器件、高低壓智能電氣。獲國家技術創新優秀項目獎1項,省科技進步獎二等獎1項。“百千萬人才工程”省級第二層次人選,省青年科技獎獲得者。授權發明專利2項。

    河工大團隊特稿:用于機械手的磁致伸縮觸覺傳感器陣列與物體識別

     

    黃珊,河北工業大學,碩士研究生,研究方向為新型磁性材料與智能器件。

    本文應用了磁致伸縮材料鐵鎵合金設計并制作了磁致伸縮觸覺傳感單元,并將其集成為陣列,所設計的磁致伸縮觸覺傳感單元測力范圍為 0~3N,當壓力小于 1.5N 時,靈敏度為 151mV/N,在 1.5~3N 區間,靈敏度約為 109mV/N,測量較低的靜態力時具有更高的靈敏度,在 2~4Hz 范圍內對動態力具有動態響應快、靈敏度高的特點。

     

    所設計的磁致伸縮觸覺傳感器陣列能很好的辨識所選區的樣本,通過應用支持向量機算法,對觸覺傳感器陣列對樣本采集的數據進行分類識別。

    研究背景

    為了使機械手的操作更為準確,需要在機械手上安裝觸覺傳感器,以獲得觸覺信息,并準確地對物體進行分類。

    雖然觸覺傳感器在結構設計、陣列集成等方面已取得了很大進展,且與其他領域學科結合,在醫療健康、可穿戴設備等方面展示出巨大的潛力,但還存在一些困難,如制作精密度還不夠、成本高和不便于集成等。因此尋找新的合適的材料,降低生產成本,使用更加先進的工藝來制作仿生傳感器已經成為迫切需要。

    鐵鎵合金(Galfenol)有飽和磁場低、磁滯小、線性度好、力學性能好、應力靈敏度高等優點,且制作的傳感器結構簡單、可靠性高、精度高、成本低。根據鐵鎵合金的磁致伸縮逆效應,通過測量載荷附近的磁場變化,得到其外加載荷力的大小,因而鐵鎵材料可以作為傳感器的敏感材料。

    論文方法及創新點

    本文首先提出了磁致伸縮觸覺傳感單元的模型,介紹了傳感單元的組成及尺寸,并推導了傳感單元的輸出電壓模型。

    河工大團隊特稿:用于機械手的磁致伸縮觸覺傳感器陣列與物體識別

    圖1 磁致伸縮觸覺傳感單元結構圖

    然后,分別測試了傳感單元輸出電壓與施加壓力的關系和傳感單元的動態性能。將磁致伸縮觸覺傳感單元設計為2x2磁致伸縮觸覺傳感器陣列,利用COMSOL仿真軟件確定相鄰傳感單元間影響可忽略不計的放置距離,根據所計算的距離制作了磁致伸縮觸覺傳感器陣列。

    最后,搭建樣品測試系統,選取日常生活中常見的飲料瓶樣品,測試了磁致伸縮觸覺傳感器陣列抓取樣品過程中的輸出電壓特性,選擇合適的特征值,應用支持向量機算法,通過選擇不同的特征值數量和訓練集與分類集的比例,對采集的數據進行分類識別。

    河工大團隊特稿:用于機械手的磁致伸縮觸覺傳感器陣列與物體識別

     

    圖2 不同特征值數量和不同訓練集分類集比例的識別率

    總結

    (1)設計制作了一種新型的磁致伸縮 2×2 觸覺傳感器陣列,應用電磁學理論、逆磁致伸縮效應和歐拉伯努利動力學原理,建立了觸覺傳感單元的輸出特性模型。

    (2)測試了觸覺傳感單元的靜態性能和動態性能,傳感單元測力范圍為 0~3N。當壓力小于 1.5N時,靈敏度為 151mV/N;在 1.5~3N 區間,靈敏度約為 109mV/N。在 2~4Hz 范圍內對動態力具有動態響應快、靈敏度高的特點。

    (3)將觸覺傳感器陣列裝備在機械手上,應用實驗測試系統,測試了觸覺傳感器陣列的輸出特性。結果表明,根據觸覺傳感器陣列的輸出電壓及接觸的觸點數目,可以識別抓取的飲料樣品,且對所選取的樣品有很好的區分度。為進一步證明,對裝滿水的樣品進行測試,獲得了更高的識別精度。

    (4)選擇了機械手在抓取過程中能夠提取的特征值,應用支持向量機算法,分別對不同特征值個數和不同訓練集與測試集比例進行分類識別。實驗結果表明,當訓練集與分類集比例為 9:1 且選擇三個特征值時,分類識別準確率越高,為 87.5%。

    引用本文

    黃珊, 王博文, 趙智忠, 王亮, 翁玲. 應用于機械手的磁致伸縮觸覺傳感器陣列與物體識別[J]. 電工技術學報, 2021, 36(7): 1416-1424. Huang Shan, Wang Bowen, Zhao Zhizhong, Wang Liang, Weng Ling. Object Recognition of Magnetostrictive Tactile Sensor Array Applied to Manipulator. Transactions of China Electrotechnical Society, 2021, 36(7): 1416-1424.

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