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力传感器惯性质量的改进Monte Carlo校准方法

江文松 王中宇 张力 杨军 吕京

江文松, 王中宇, 张力, 等 . 力传感器惯性质量的改进Monte Carlo校准方法[J]. 北京航空航天大学学报, 2018, 44(2): 342-348. doi: 10.13700/j.bh.1001-5965.2017.0128
引用本文: 江文松, 王中宇, 张力, 等 . 力传感器惯性质量的改进Monte Carlo校准方法[J]. 北京航空航天大学学报, 2018, 44(2): 342-348. doi: 10.13700/j.bh.1001-5965.2017.0128
JIANG Wensong, WANG Zhongyu, ZHANG Li, et al. Inertia mass of force transducers based on a modified Monte Carlo calibration method[J]. Journal of Beijing University of Aeronautics and Astronautics, 2018, 44(2): 342-348. doi: 10.13700/j.bh.1001-5965.2017.0128(in Chinese)
Citation: JIANG Wensong, WANG Zhongyu, ZHANG Li, et al. Inertia mass of force transducers based on a modified Monte Carlo calibration method[J]. Journal of Beijing University of Aeronautics and Astronautics, 2018, 44(2): 342-348. doi: 10.13700/j.bh.1001-5965.2017.0128(in Chinese)

力传感器惯性质量的改进Monte Carlo校准方法

doi: 10.13700/j.bh.1001-5965.2017.0128
基金项目: 

国家重点研发计划 2016YFF0203801

国家自然科学基金 51575032

北京市自然科学基金 3172020

详细信息
    作者简介:

    江文松  男, 博士研究生。主要研究方向:航空计量与动态校准技术、动态载荷识别技术

    王中宇  男, 博士, 教授, 博士生导师。主要研究方向:动态测试技术

    张力  男, 博士, 高级工程师, 硕士生导师。主要研究方向:航空计量技术

    杨军  男, 博士研究生, 工程师。主要研究方向:传感器及其校准理论

    吕京  男, 博士, 研究员。主要研究方向:合格评定与认可技术

    通讯作者:

    王中宇, E-mail:mewan@buaa.edu.cn

  • 中图分类号: V441;TH823

Inertia mass of force transducers based on a modified Monte Carlo calibration method

Funds: 

National Key R & D Program of China 2016YFF0203801

National Natural Science Foundation of China 51575032

Beijing Natural Science Foundation 3172020

More Information
  • 摘要:

    惯性质量是力传感器模型的重要校准参数,也是影响动态力测量精度的关键因素之一。为了消除参数误差对惯性质量校准模型引起的病态,提出一种改进Monte Carlo校准(MMCC)方法。首先,建立力传感器惯性质量、配重质量与测量响应之间的模型;其次,利用伪随机数生成技术,分别对该模型中的配重质量、加速度和电压进行样本空间的全域模拟;然后,根据区间判断准则筛选出满足预设精度的有效样本;最后,结合有效样本的概率,估计出力传感器的惯性质量,并实现动态校准。为了验证本文方法的准确性,利用正弦激振台对Kistler 9331B型力传感器进行动态校准。实验结果表明,惯性质量的估计值为83.91 g,估计误差为0.67%,标准差为0.74 g;动态力的校准误差范围为[-7.88%,11.46%]。校准误差明显低于传统的二次及多次配重法。

     

  • 图 1  力传感器的二阶模型

    Figure 1.  Quadratic model of a force transducer

    图 2  MMCC方法的流程图

    Figure 2.  Flowchart of MMCC method

    图 3  惯性质量的伪随机数模拟分布

    Figure 3.  Simulated distribution of pseudo-random numbers for inertia mass

    图 4  质量系数的增长趋势模拟

    Figure 4.  Growth tendency simulation of mass coefficient

    图 5  力传感器动态校准装置

    1—隔振基座;2—正弦激振台;3—被校准力传感器;4—配重;5—双频激光干涉仪;6—二维精密微动平台;7—测量支架;8—信号传输线;9—传感器基座。

    Figure 5.  Dynamic calibration device of a force transducer

    图 6  不同配重质量的有效样本概率

    Figure 6.  Probability of valid samples for different additional mass

    图 7  力传感器惯性质量的估计值

    Figure 7.  Estimated inertia mass of a force transducer

    图 8  MMCC方法的估计误差和标准差

    Figure 8.  Estimation error and standard deviation of MMCC method

    图 9  MMCC方法的动态力校准误差

    Figure 9.  Dynamic force calibration error of MMCC method

    表  1  力传感器的激励与响应

    Table  1.   Excitations and responses of force transducer

    No. 117.931 g配重 229.562 g配重 4 476.340 g配重 7 621.833 g配重
    ai(t)/(m·s-2) Ui(t)/mV ai(t)/(m·s-2) Ui(t)/mV ai(t)/(m·s-2) Ui(t)/mV ai(t)/(m·s-2) Ui(t)/mV
    1 151.92 623.69 158.78 650.83 165.65 679.46 178.68 732.70
    2 152.61 623.46 159.47 654.34 166.33 682.31 179.37 736.02
    3 153.29 629.81 160.16 656.49 167.02 685.99 180.05 739.03
    4 153.98 633.01 160.84 659.73 167.70 688.37 180.74 739.89
    5 154.67 634.48 161.53 662.12 168.39 691.56 181.43 745.46
    6 155.35 636.03 162.21 665.26 169.08 694.24 182.11 747.95
    7 156.04 636.83 162.90 668.72 169.76 696.18 182.79 750.59
    8 156.73 642.98 163.59 669.61 170.45 699.95 183.48 753.29
    9 157.41 645.64 164.27 670.38 171.13 702.01 184.17 755.78
    10 158.09 648.50 164.96 673.33 165.65 679.46 184.86 758.45
    下载: 导出CSV

    表  2  传统配重法的估计误差

    Table  2.   Estimation error of traditional additional mass method

    方法 估计值/g 标准差/g 估计误差/%
    二次配重法 85.70 2.24 2.13
    多次配重法 84.98 1.34 1.28
    下载: 导出CSV
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出版历程
  • 收稿日期:  2017-03-08
  • 录用日期:  2017-06-09
  • 网络出版日期:  2018-02-20

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