面向微细操控的全柔性并联力觉感知方法研究

The high-performance, real-time and multi-component force sensing system is one of the most critical elements to the accurate and flexible micro-manipulation. Currently, traditional multi-component force sensing systems can hardly fulfill the requirements of the high-sensitivity, high-performance, and flexibility raised by the micro-manipulation. To address this challenge, a novel high-performance flexible parallel multi-component force sensing system will be proposed by using monolithic Compliant Parallel Mechanism (CPM), advanced detecting method, and information-processing technology. Then, the intelligent modeling method suitable for the force sensing system will be developed with Artificial Intelligence Methods such as Fuzzy Logic, Neural Network, and Support Vector Machine. Finally, the calibration, de-coupling, dynamic compensation, and information fusion of the system will be explored; after the introduction of information-processing model capable of acquiring multi-component force, an experimental platform for micro-manipulation will be developed. This program could not only fulfill the requirement of the precise and flexible micro-manipulation, but also be able to be applied to the micro electronics assembly, optical fiber connecting, micro parts manufacturing, and delicate surgical operation. It also has important theoretical value in modeling method for sensing systems, acquisition, processing and fusion of multi-component information.

高精度实时多维微力感知系统是微细操控精密化和柔性化的关键因素之一。目前，传统的多维力觉感知方案由于分辨率、刚度和动态响应性能低等原因难以满足微细操控对高灵敏、高精度和柔性化的要求。本项研究突破传统力觉感知系统结构设计的框架，采用全柔性并联空间几何结构结合先进检测方法和信息处理技术，研究一种高灵敏度、高刚度、各维同性、宽频响的新型全柔性并联多维力觉感知系统；研究利用模糊逻辑、神经网络和支持向量机等人工智能方法，提出适用全柔性并联多维力觉感知系统的智能建模方法；并进一步研究感知系统的标定、解耦、动态补偿、信息融合，设计实时同步获取多维力觉信息的信息获取处理模型，在此基础上建立一套柔性精密操控实验平台进行实验研究。该研究可以满足微细操控对力觉信息感知的迫切需求，并为微电子装配、光纤对接、微细加工、精细外科手术等领域的研究提供新手段，在感知系统建模、多维信号获取、处理与融合方面具有一定的理论价值。

针对微细操控作业环境对高灵敏度和高分辨率的多维力觉信息的需要，本项目主要研究基于柔性机构的多维力/力矩信息的感知、获取和分析方法。提出基于一体化柔性机构的新型力敏元件模块化快速设计方法，通过基于仿真驱动的快速产品开发方法（Simulation-Driven Production Development, SDPD），结合成熟的数字信息处理技术，实现多维力/力矩信息获取，进一步研究了基于支持向量机、神经网络和极限学习机等智能算法的多维力信息解耦方法，分析了基于柔性机构的多维力信息获取系统的建模、分析和优化方法。通过以上的方法和技术，最终成功研制了3维、4维、5维和6维力/力矩传感器，并将其成功的应用于粗糙度检测、三维坐标检测和机械加工切削力测量等领域，结果表明基于全柔性新型力敏元件的多维力觉感知方法可有效的实现多维力/力矩信息的检测，为后续多维力/力矩传感器的产业化推进奠定了基础。项目研究按照申请书中的研究计划和资助计划书进行，完成了相应的研究内容。在本项目的资助下，共发表了13篇力觉感知方面的学术论文，申请并获得授权国家发明专利2项，项目组成员参加国际学术会议并宣读研究成果2次，共培养了3名硕士研究生。