摘要：提出了基于人工神经网络进行多维力传感器静态解耦的方法.维间耦合是制约多维力传感器测量精度的主要因素,为克服传统线性解耦方法的局限性,利用BP神经网络的强非线性逼近能力研究了多维力传感器的非线性静态解耦.以研制的微型5维指尖力/力矩传感器为对象进行了解耦实验,结果表明,与基于最小二乘的线性解耦方法相比,提高了解耦精度.

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