多功能六维力传感器发展趋势

MEMS 传感器依托微机电加工工艺完成器件制备，器件整体体积可以做到相对紧凑的状态。微机电加工借鉴半导体制造工艺，在硅基晶圆之上刻蚀成型微型机械结构，把机械感知结构与电路结构集成在小块芯片载体内部。传统力学传感器依靠机加工得到弹性体零件，整体外形尺寸偏大，MEMS 工艺把感知结构缩小至微米级别。体积缩减之后，器件可以布置在空间受限的设备位置，适配小型机器人、便携检测设备等硬件。微结构加工环节，刻蚀精度、材料镀膜工艺都会作用于器件性能表现。芯片内部同时存在机械活动结构与电气线路，工况下的冲击、潮湿环境会对芯片造成影响。开展方案设计时，需要结合使用环境增加对应的防护结构，让 MEMS 传感器可以在对应工况下完成力学感知任务。力传感器量程选择需要贴合实际工况载荷区间，载荷长期超出区间会造成弹性元件不可逆形变。多功能六维力传感器发展趋势

力传感器量程选择需要贴合实际工况载荷区间，载荷长期超出区间会造成弹性元件不可逆形变。每一款力传感器设置对应量程，量程表示器件可以正常测量的载荷区间。外力处在量程之内，弹性元件发生弹性形变，载荷撤销形变恢复。持续施加超出量程载荷，弹性元件进入塑性形变状态，外力撤去形变无法复原，传感器零点、输出特性发生长久改变。选型阶段梳理工况下比较大出现载荷，同时考虑工作过程冲击载荷，不要刚好按照常规稳态载荷选择量程。工况载荷波动范围大，要评估过载出现概率。如果现场存在不可避免冲击载荷，可增加外部机械限位结构，限制传递到传感器本体比较大外力。设备运行环节增加软件过载判断逻辑，载荷数值超出阈值给出提示，降低器件承受超量程载荷的风险。江苏多功能六维力传感器答疑解惑扭矩力传感器可用于电机、减速器的性能测试，记录部件运转过程输出的扭转力学相关数据。

扭矩力传感器在动力传动测试场景使用较多，记录转轴运转过程中实时产生的扭转力学数值。电机、减速器、传动轴这类部件研发与出厂测试环节，需要掌握动力传递过程力矩变化情况。扭矩力传感器接入传动链路，转轴转动产生扭转形变，器件捕捉形变信号，转化为可供设备读取的数据。测试工况分为静态扭矩测试与动态扭矩测试，静态对应转轴保持静止承受扭转载荷，动态对应转轴持续旋转状态。动态场景之下，转轴转速高低会对器件信号采集形成一定作用，选型阶段要确认器件适配的转速区间。测试过程除采集瞬时扭矩，还可以持续记录扭矩随时间变化曲线，供研发人员分析传动部件工作状态。安装环节尽量减少额外侧向力，侧向载荷产生的形变叠加到器件内部，会干扰扭转力学量采集准确度。

力传感器和数据采集单元之间的通讯协议，决定数据传输时延以及数据交互的兼容情况。传感器完成信号数字化之后，依靠通讯协议把数据发送给采集单元或者上位机。不同通讯协议传输速率、帧格式存在区别。部分协议侧重短距离高速数据交互，部分协议适配远距离抗干扰传输。协议选择不匹配，会出现数据丢包、传输时延过大，或者硬件之间无法完成通讯对接。开展系统搭建，梳理传感器输出支持协议，同时确认接收硬件兼容协议类型。优先选择双方都支持的通讯方案。通讯参数设置包含波特率、帧周期等内容，参数需要两端配置保持一致。设备调试阶段统计数据传输时延，记录丢包率。如果时延过高或者丢包频繁，核查通讯协议选型、参数配置以及线路连接状态，排查通讯链路当中存在的问题。AI 解耦算法可以和硬件补偿手段相互配合，共同改善六维力传感器多维度耦合带来的数据问题。

扭矩力传感器静态标定依靠标准扭矩加载装置，建立扭矩输入和传感器输出信号对应关系。静态标定状态下转轴保持静止，标准加载装置向传感器施加已知大小扭矩载荷。依次施加多档正向、反向扭矩载荷，记录每一档标准扭矩对应的传感器输出信号。采集完整样本集合，计算信号和扭矩之间换算参数。静态标定操作环境尽量保持平稳，减少振动、温度波动干扰样本采集。完成静态标定得到换算参数，不一定完全适配动态旋转工况。因为器件旋转状态下，会引入离心效应、摩擦等额外因素。静态标定完成之后，如果器件用于动态测试，还需要补充动态工况校验。对比动态工况下传感器输出和参考测量设备输出结果，查看两者偏差情况，评估静态标定参数在动态场景可用程度。力传感器的信号调理电路负责放大微弱形变产生的电信号，为后续的数据采集做好预处理。自动化六维力传感器使用方法

AI 解耦算法可以区分真实外力输入与结构形变带来的交叉信号，分离出各维度有效测量数据。多功能六维力传感器发展趋势

AI 解耦算法的模型文件占用存储大小各不相同，嵌入式硬件部署时需要评估存储资源上限。简单线性解耦模型，只需要保存一组标定矩阵参数，模型文件占用存储空间很小。复杂非线性机器学习模型，内部包含大量权重参数，模型文件体积随之增大。上位机硬件存储资源充足，模型文件体积一般不会形成限制。嵌入式板卡、传感器本地硬件存储空间有限，过大模型文件无法完成烧录部署。硬件部署前期统计硬件可用存储容量，对照模型文件大小。当模型超出存储上限，开展模型轻量化处理，删减部分冗余参数，压缩模型文件体积。轻量化完成之后，除查看文件大小，还要核验算法校正效果，轻量化不能造成校正效果明显下降。确认存储占用、运算效果两项条件之后，再完成模型硬件移植工作。多功能六维力传感器发展趋势

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