基于最小二乘的多维力/力矩传感器线性解耦算法研究
Study of Linear Decomposition Algorithms for Multidimensional Force/Torque Sensors Based on Least Squares
摘要: 在六维力传感器线性解耦基本原理的基础上，依据拟合误差和耦合误差评价指标对比分析了标定矩阵求逆算法、灵敏度系数矩阵算法、最小二乘线性拟合算法。以某品牌车型电机悬置装置为例，对其标定数据进行数据预处理、悬置多维力解耦以及误差分析。结果表明：最小二乘线性拟合的解耦算法具有更好的适用性。
Abstract:
Based on the basic principles of linear decomposition of six-dimensional sensors, the marked matrix regression algorithm, the sensitivity coefficient matrix algorithm, and the least squared linear decomposition algorithm are analyzed on the basis of the comparison of matching error and matching error evaluation indicators. For example, a branded motor suspension device, its calibration data is pre-processed, the suspension is decomposed, and the error is analyzed. The results show that the least squared linear matching decomposition algorithm is more applicable.
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