六维力传感器精度提升：小生境野草EKF滤波算法研究

"这篇论文研究了如何提升六维力传感器的测量精度，主要关注的是在噪声环境下，如何通过优化扩展卡尔曼滤波器（EKF）来减少干扰。作者提出了基于小生境野草算法（NIWO）的EKF算法，以解决因主振型信息缺失导致的传统EKF性能下降的问题。这种方法结合了野草算法的全局搜索能力和小生境技术，以提高优化的精度和收敛速度。具体来说，它利用六维力传感器中E型膜的非线性系统模型，通过对系统干扰矩阵和控制矩阵进行高斯采样和野草繁殖思想来初始化解，并通过适应度函数指导的多小生境种群协作优化，避免陷入局部最优。实验证明，该优化后的EKF能有效提高六维力传感器的测量准确性和稳定性。" 在电阻应变片式六维力传感器的工作原理中，弹性敏感元件上的应变会转化为应变片的阻值变化，这些变化通过电桥转换成电信号。双E型弹性体结构设计使得传感器能够检测到空间六个方向的力和力矩。然而，由于应变片的热噪声、放大电路以及电路噪声等因素，传感器的测量精度会受到影响。 为了克服这些问题，论文提出了一种新的滤波方法——基于小生境野草优化的扩展卡尔曼滤波器（NIWO-EKF）。首先，根据正弦激励力响应与应变的关系建立非线性系统模型。然后，将系统干扰矩阵和控制矩阵看作一个整体，用野草繁殖的思想进行高斯采样，创建初始化的解决方案。这些解决方案由前6阶主振型信息构成的综合矩阵作为均值。接下来，小生境技术被用来与野草算法相结合，形成多个种群进行协作优化。每个种群依据适应度函数进行排序，依据小生境容量划分，这样可以防止算法在搜索过程中陷入局部最优，从而提高优化效率和精确度。 在实际应用中，优化后的EKF算法显著提升了六维力传感器的测量精度。这不仅增强了滤波器的鲁棒性，也确保了其在复杂环境下的稳定性。因此，这种创新的滤波方法对于提高传感器性能，特别是在高噪声环境下的应用，具有重要的理论价值和实践意义。