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| 編輯推薦： |
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本书为湖北省学术著作出版专项出版资金资助项目，十三五国家重点图书出版规划项目，国家出版基金资助项目
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| 內容簡介： |
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本书系统地介绍了基于宏观位移感知的新型高集成度嵌入式力矩传感器技术。主要内容包括：不同类型的力矩传感器测量方法；新型嵌入式力矩传感器的形变测量系统及整体设计技术；新型嵌入式力矩传感器的数学理论基础；新型嵌入式力矩传感器仿真分析方法和测试装置技术；基于宏观位移感知的力矩传感器的性能测试与实验研究。本书反映了与人共融机器人的关节力矩测量技术近期取得的成果。本书可供高等学校机器人相关专业研究生使用，有关专业本科生也可使用，此外还可供从事机器人技术研究的科技人员参考。
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| 關於作者： |
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刘玉旺，中国科学院沈阳自动化研究所研究员,中国机械工程学会机器人分会第l届委员，载人航天领域预研项目评审专家，中国载人空间站舱外机械臂复核复算专家组成员，多种学术期刊编委。主要研究方向为智能机器人、太空机器人、机器人灵巧作业、机电一体化、精密驱动传感系统、欠驱动及运动耦合机构学等。主持和参加国家科技重大专项课题、国家数控重大专项课题、载人航天工程项目、国家863计划项目、国家自然科学基金项目、中国科学院重点部署项目等20余项。发表学术论文40余篇，申请国家发明专利36项。部分成果已在灵巧作业机器人和太空操作机器人上得到应用。刘金国，中国科学院特聘研究员、博士生导师，中国科学院沈阳自动化研究所机器人学国家重点实验室主任助理、空间自动化技术研究室副主任。主要研究方向为仿生智能机器人系统、空间机器人与自动化装备、空间结构与机构等。先后负责和参加载人航天工程、嫦娥工程、国家863计划项目、国家自然科学基金项目、中国科学院重点部署项目、中英牛顿国际合作基金项目等30 多项。目前担任载人航天工程某型号主任设计师、嫦娥工程某型号副指挥。在Science、IEEE IROS等杂志和会议发表论文100多篇，申请专利70多项，出版著作3部；获得国家科技进步奖二等奖、辽宁省自然科学学术成果奖一等奖、 IEEE ROBIO佳论文奖、ICIRA 优秀论文奖、载人航天学术大会优秀论文奖、中国科学院院长奖等奖励20 多项。骆海涛，中国科学院沈阳自动化研究所副研究员，中国科学院青年创新促进会会员，IEEE会员。主要研究方向为高速重载机器人动力学、特种环境结构力学性能、空间结构减重抗振、基于多元约束的结构优化、有限元仿真和试验测试等。主持和参加国家数控重大专项课题、载人航天工程项目、国家863计划项目、国家自然科学基金、中科院重点部署课题、辽宁省基金项目等10余项，发表SCIEI检索论文20余篇，申请国家发明专利8项。
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| 目錄：
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第1章与人共融机器人力矩传感器概述1
1.1与人共融机器人对力矩传感器的需求1
1.2力矩传感器的发展趋势3
1.3高集成度力矩传感器的研究现状4
1.3.1应变式4
1.3.2电容式7
1.3.3压电式7
1.3.4光电式9
1.3.5其他类型11
1.4本章小结13
第2章力矩传感器的测量方法14
2.1应变式力矩测量14
2.2电容式力矩测量17
2.2.1极距变化型17
2.2.2面积变化型18
2.3压电式力矩测量20
2.4光电式力矩测量23
2.4.1光栅式23
2.4.2光电开关式24
2.5磁电式力矩测量26
2.6磁致伸缩式力矩测量27
2.7光纤式力矩测量28
2.8无线声表面波式力矩测量30
2.9力矩测量方法总结31
第3章力矩传感器设计技术32
3.1力矩传感器方案设计32
3.2弹性本体单元结构构型设计33
3.2.1设计方法33
3.2.2材料的选择33
3.2.3结构构型设计35
3.2.4结构构型优化38
3.3形变测量系统设计38
3.4传感器整体设计42
3.4.1光电开关的安装42
3.4.2挡光片的安装43
3.4.3整体构型44
3.5本章小结46
与人共融机器人的关节力矩测量技术目录第4章力矩传感器的理论基础47
4.1能量原理47
4.2曲杆计算49
4.3力矩传感器本体力学建模52
4.3.1柔性弹簧型结构53
4.3.2十字梁型结构57
4.4本章小结59
第5章力矩传感器的仿真分析技术60
5.1有限元理论60
5.1.1有限元方法的一般步骤60
5.1.2强度准则64
5.2有限元方法分析66
5.3优化设计73
5.3.1优化设计类型74
5.3.2力矩传感器的拓扑优化设计75
5.4本章小结78
第6章力矩传感器性能测试装置技术79
6.1力矩传感器实验测试装置的设计情况79
6.2力矩传感器实验测试装置方案设计83
6.2.1方案设计83
6.2.2模型设计86
6.3力矩传感器测试装置数据采集系统设计87
6.3.1系统硬件设计87
6.3.2上位机软件设计93
6.4本章小结95
第7章力矩传感器的性能测试与实验研究技术96
7.1静态性能指标96
7.1.1线性度96
7.1.2灵敏度96
7.1.3重复性97
7.1.4迟滞性98
7.1.5漂移98
7.2实验准备99
7.2.1力矩传感器样机99
7.2.2测量装置100
7.2.3数据采集板100
7.3实验过程101
7.3.1超载实验101
7.3.2静态校准实验102
7.3.3重复性测试108
7.3.4迟滞测试117
7.3.5零漂测试118
7.4实验结果评估120
7.5本章小结121
参考文献122
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| 內容試閱：
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工业机器人在工业领域的规模化应用，极大提升了生产效率和产品质量，降低了生产成本，但工业企业的绝大部分任务仍然需要雇用大量技术工人来完成。据国际机器人联合会IFR2016年的统计数据，全球每万名产业工人平均拥有机器人数量仅为69台，机器人工人比率为0.69%，在中国这一比率仅为0.49%；同时，医疗康复、助老助残等服务领域对机器人表现出愈渐热切的期待。除制造业外，国际上各发达经济体以及像中国这样依赖相对廉价劳动力快速发展的新兴经济体，由其人口老龄化所引发的社会服务以及民生问题也备受关注。与工业、特种作业、服务等领域对机器人的热切期待，或者称为迫切需求相比，投入使用的机器人产品数量并没有大幅度增长。其根本原因在于现有机器人的能力性能尚不能满足要求，与人们的期待相去甚远。正是由于存在这个需求能力之间的巨大反差，新一代机器人技术正在被国际学术界、产业界、金融界等群体高度关注，抢占新一代机器人技术制高点成为发达国家经济体技术发展布局的核心之一。机器人已进入一个新的发展阶段，新一代与人共融机器人提高了对力矩传感器等关键元器件的要求。随着产业的发展，机器人的功能已由封闭空间单独作业发展到复杂环境中的生产辅助作业，并逐步深入到生活辅助领域。相对于传统封闭空间作业机器人，生产辅助和生活辅助机器人需要与人接触及协作，要求能感知到与人的接触并不对人造成伤害，这涉及的一个重要功能器件就是力矩传感器。传统的力矩传感器主要是面向封闭空间作业的大型工业机器人，安装于机器人末端，用于末端输出力矩的测量和感知。此类力矩传感器尺寸较大，数据采集及处理较复杂。与人共融机器人尺寸较小，每个关节都需要高集成度、高可靠性、高环境适应性嵌入式小型多维力矩传感器。显然，传统力力矩传感器不能满足新一代与人共融机器人的研发需求，研发新型力矩传感器势在必行。作为与人共融机器人的核心关键元器件，新型力矩传感器已逐渐成为研究热点，在不久的将来必将进入产业化生产阶段。关键元器件是制约机器人发展的重要因素之一。传统工业机器人的关键元器件研发和产业化起步于国外，目前都还被国外垄断，严重制约了起步较晚的我国机器人行业的发展。由于投入的大幅度增加和科技实力的进步，我国在新一代机器人研究方面与国外的差距不大，完全有机会占有一席之地。为有效促进和保证新一代机器人产业的健康发展，实现面向下一代机器人的核心关键元器件的产业化是重中之重。与人共融机器人的关节力矩测量技术前言现在成熟的商业力矩传感器主要是基于微观应变测量的工作模式，通过粘贴应变片采集传感器本体结构的微观应变，并转换成电信号，从而完成对力矩的感知和测量。由于基于微弱的微观应变进行感知，这种力矩传感器对本体材料、加工工艺和表面处理等都提出了较高要求，感知元件及后期的数据采集处理元件也需要做专门的封装和保护。这些特殊的处理和保护措施造成力矩传感器成本高昂、外形尺寸相对较大，与新一代与人共融机器人的关节力矩测量需求有一定差距。而基于宏观位移感知的力矩传感器，对本体、感知元件及数据采集元件的要求相对低很多，不需做特殊保护，成本较低，且容易实现小尺寸和高集成度，嵌入轻巧的与人共融机器人关节中。基于宏观位移感知的力矩传感器成本低廉，有利于推动与人共融机器人的低价化和大范围应用。本书介绍基于宏观位移感知的新型高集成度嵌入式力矩传感器技术。针对柔性关节嵌入式力矩传感器的研制问题，综合分析了不同类型的力矩传感器测量原理，介绍了新型嵌入式力矩传感器的形变测量系统及整体设计技术，推导了宏观位移产生的数学理论基础，给出了仿真分析方法和测试装置设计技术。后，开展了基于宏观位移感知的力矩传感器的性能测试和实验研究。具体来说，基于平面柔性弹簧的设计思想，给出了一种针对嵌入式力矩传感器的设计方法，通过三维建模、力学建模及有限元仿真分析，验证嵌入式力矩传感器弹性本体结构构型的合理性。为获取所设计弹性本体单元在体积小化、质量轻型约束下的优化解，通过ANSYS拓扑优化模块对弹性本体单元进行拓扑优化设计，寻得其优解。针对力矩传感器可行性及性能指标参数的验证需要，设计了一种具有一定适应性的实验测量装置。终通过该实验测量装置，完成了对所设计力矩传感器线性度、灵敏度、重复性、迟滞性及零点漂移等性能指标的测试。本书以解决共融机器人的优化可靠力矩传感问题为目标，研究用于提升环境适应性能及与人协作性能所需核心部组件的相关理论方法与技术，得到了国家自然科学基金（51605474）和机器人学国家重点实验室自主基金（2016Z09）的资助。在全书内容研究与编写过程中，机器人学国家重点实验室的教师、博士生和硕士生们投入了很大精力，特别感谢田恬、张德富、陈吉彪、王福华的大力配合及辛勤工作。本书由国防科技大学范大鹏教授和山东大学冯显英教授审稿，他们认真审阅了全部书稿，提出了许多宝贵而中肯的修改意见，在此谨致衷心的感谢。感谢编审委员会和出版社的全面指导和高效组织。
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