用于扭矩传感器的动态补偿方法、设备、存储介质和产品

技术领域

本发明涉及一种扭矩传感器技术领域，尤其涉及一种扭矩传感器的补偿方法。

背景技术

扭矩传感器是扭矩测试系统的最前端，其动态性能对测试结果的准确性影响巨大，其动态性能差，就无法快速、准确的反映随时间变化的扭矩信号，不能为后面的测试提供准确的扭矩信息。在现有的制作工艺和加工条件下，扭矩传感器的动态性能往往无法满足动态测试的需要，更换测量方法或者提高加工工艺不符合现实条件。

发明内容

本发明目的是为了解决现有扭矩传感器无法提供准确的扭矩信息，以无法满足动态测试的需要的问题，提供了一种用于扭矩传感器的动态补偿方法、设备、存储介质和产品。

本发明是通过以下技术方案实现的：

一种用于扭矩传感器的动态补偿方法，其步骤为：

步骤1、对扭矩传感器进行动态标定，得到扭矩传感器动态标定的输入信号和输出信号；

步骤2、根据动态标定的输出信号，进行数据预处理；

步骤3、根据数据预处理后的动态标定的输出信号，获取动态补偿器的传递函数，利用所述动态补偿器对扭矩传感器进行动态补偿。

进一步，所述数据预处理包括剔除粗大误差和幅值归一化。

进一步，所述对扭矩传感器进行动态标定，具体包括：利用负阶跃法和锤击法中的一种方法对扭矩传感器进行动态标定。

进一步，所述根据数据预处理后的动态标定的输出信号，获取动态补偿器的传递函数，具体包括：

根据数据预处理后的动态标定的输出信号，并利用改进最小二乘法、零极点配置法和粒子群算法中的一种方法，获取动态补偿器的传递函数。

进一步，所述利用改进最小二乘法，获取动态补偿器的传递函数，具体包括：

根据扭矩传感器动态标定的输入信号和输出信号，利用改进最小二乘法辨识得到扭矩传感器的传递函数和固有频率；

根据得到的扭矩传感器固有频率设置理想扭矩传感器，得到负阶跃信号下理想扭矩传感器的输出信号；

根据扭矩传感器动态标定的输出信号和理想扭矩传感器的输出信号，并利用改进最小二乘法，得到扭矩传感器动态补偿器的传递函数；

所述理想扭矩传感器为欠阻尼的二阶系统。

进一步，所述利用零极点配置法，获取动态补偿器的传递函数，具体包括：

根据扭矩传感器动态标定的输入信号和输出信号，利用改进最小二乘法得到扭矩传感器的数学模型；

对扭矩传感器的数学模型的主导零点和极点进行重新配置，具体包括：

对于实数极点，其极点重新配置为：

式中，T

对于复数极点，极点的幅值为：

补偿器复数极点的实部和虚部分别是：

式中，ξ为等效系统的阻尼比；ω为等效系统的谐振频率；

设置扭矩传感器的采样频率、理想扭矩传感器的阻尼比和设计要求的系统补偿后的响应时间，得到扭矩传感器动态补偿器的传递函数。

进一步，所述利用粒子群算法，获取动态补偿器的传递函数，具体包括：

将扭矩传感器的输出数据当作粒子群算法的输入，扭矩传感器的输入数据当作粒子群算法的输出，把算法的输入和输出之间的均方误差作为目标函数，通过粒子群算法求得扭矩传感器动态补偿器的传递函数系数，得到扭矩传感器动态补偿器的传递函数；

其中，扭矩传感器的差分方程表示为：

y(k)(1+a

式中，y(k)为理想传感器输出数据，x(k)实际传感器输出数据；e(k)为拟合误差；n为模型阶次；a

表示为：

y(k)＝ω

其中：

式中，ω

粒子群算法即为搜寻一组ω

适应度函数为：

扭矩传感器的动态标定的输出信号。

一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器中存储有计算机程序，当所述处理器运行所述存储器存储的计算机程序时执行所述的一种用于扭矩传感器的动态补偿方法的步骤。

一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有多条计算机指令，所述多条计算机指令用于使计算机执行所述的一种用于扭矩传感器的动态补偿方法。

一种计算机程序产品，所述计算机程序产品中的计算机程序被处理器执行时实现所述的一种用于扭矩传感器的动态补偿方法。

本发明的有益效果：

本发明针对现有扭矩传感器受加工条件和自身结构限制无法对动态的扭矩进行实时监测的测试现状，对扭矩传感器的动态补偿器进行设计，提高测量的工作频带，进而提高扭矩传感器提供的扭矩信息的准确性，满足动态测试的需求。

本发明利用负阶跃法对扭矩传感器进行动态标定，对动态标定的输出信号进行数据预处理，并采用改进最小二乘法、零极点配置法和粒子群算法进行动态的补偿器设计，缩短传感器的响应时间和调整时间，降低扭矩传感器的超调量。

本发明通过对扭矩传感器进行动态标定，利用改进最小二乘法、零极点配置法、粒子群算法实现了对扭矩传感器动态补偿器的设计，扭矩传感器通过补偿器后器工作频带可以拓宽到611Hz、1253Hz；上升时间由补偿前235μs缩短到166μs；调整时间由46.26ms缩短到371μs；超调量由补偿前48％降低至2％，动态性能指标有明显改进，可应用于动态扭矩的测量。

本发明适用于扭矩传感器的动态补偿。

附图说明

图1为本发明的扭矩传感器动态补偿流程图；

图2为本发明的改进最小二乘法扭矩传感器动态补偿流程图；

图3为本发明的扭矩传感器输入和输出信号图；

图4为本发明的扭矩传感器幅频函数曲线图；

图5为本发明的扭矩传感器理想扭矩传感器输出信号y(n)图；

图6为本发明的扭矩传感器幅频特性曲线图(改进最小二乘法)；

图7为本发明的扭矩传感器动态补偿校准曲线图(改进最小二乘法)；

图8为本发明的零极点配置法扭矩传感器动态补偿流程图；

图9为本发明的扭矩传感器幅频特性曲线图(零极点配置法)；

图10为本发明的扭矩传感器动态补偿后输出曲线图(零极点配置法)；

图11为本发明的粒子群算法扭矩传感器动态补偿流程图；

图12为本发明的粒子群算法收敛过程示意图；

图13为本发明的扭矩传感器动态补偿后输出曲线图；

图14为本发明的传感器时域特性曲线图；

图15为本发明的传感器时域特性曲线图；

图16为本发明的不同阻尼系数下传感器的幅频函数曲线图；

图17为本发明的传感器动态补偿原理图。

具体实施方式

下面详细描述本发明的实施方式，所述实施方式的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施方式是示例性的，旨在用于解释本发明，而不能理解为对本发明的限制。

实施例一、一种用于扭矩传感器的动态补偿方法，所述方法包括：

步骤1、对扭矩传感器进行动态标定，得到扭矩传感器动态标定的输入信号和输出信号；

步骤2、根据所述动态标定的输出信号，进行数据预处理，

步骤3、根据所述预处理后的动态标定的输出信号，获取动态补偿器的传递函数，利用所述动态补偿器对扭矩传感器进行动态补偿。

本实施例中，补偿器的设计需要建立在扭矩传感器动态标定的数据上，通过对扭矩传感器进行动态标定试验，得到其动态标定的输入和输出数据，匹配相应的算法确定补偿器数学模型的系数。

实施例二，本实施例是对实施例一的一种用于扭矩传感器的动态补偿方法的进一步限定，本实施例中，对所述预处理，做了进一步限定，具体包括：

预处理包括剔除粗大误差和幅值归一化。

本实施例中，数据预处理是对扭矩传感器动态标定的输出信号进行剔除粗大误差、幅值归一化，为补偿器的设计提供准确可靠的数据基础。

实施例三，本实施例是对实施例一的一种用于扭矩传感器的动态补偿方法的进一步限定，本实施例中，对对扭矩传感器进行动态标定，做了进一步限定，具体包括：

利用负阶跃法和锤击法中的一种方法对扭矩传感器进行动态标定。

本实施例中，动态标定的方法有负阶跃法和锤击法，负阶跃法和锤击法产生的信号为宽频信号，可以激发扭矩传感器的全部模态，其中：

负阶跃法通过对扭矩传感器施加一个扭矩载荷，瞬间将扭矩载荷取消(输入信号)，记录过程中的扭矩传感器信号(输出信号)。

锤击法是利用力锤系统对扭矩传感器施加激励(输入信号)，记录过程中的扭矩传感器信号(输出信号)。

实施例四，本实施例是对实施例一至三中任一项所述的一种用于扭矩传感器的动态补偿方法的进一步限定，本实施例中，对根据所述预处理后的动态标定的输出信号，获取动态补偿器的传递函数，做了进一步限定，具体包括：

根据预处理后的动态标定的输出信号，并利用改进最小二乘法、零极点配置法和粒子群算法中的一种方法，获取动态补偿器的传递函数。

本实施例的扭矩传感器动态补偿流程，如图1所示。

本实施例中，动态补偿器识别为根据扭矩传感器动态标定的数据，利用改进最小二乘法、零极点配置法或粒子群算法得到扭矩传感器动态补偿器的传递函数。这三种方法均可以实现对扭矩传感器动态补偿器的设计，扭矩传感器通过补偿器后器工作频带可以拓宽；上升时间和调整时间相较于补偿前有所缩短；超调量相较于补偿前有所降低，动态性能指标有明显改进，可应用于动态扭矩的测量。

实施例五，本实施例是对实施例四所述的一种用于扭矩传感器的动态补偿方法的进一步限定，本实施方例中，对利用改进最小二乘法，获取动态补偿器的传递函数，做了进一步限定，具体包括：

根据扭矩传感器动态标定的输入信号和输出信号，利用改进最小二乘法辨识得到扭矩传感器的传递函数和固有频率；

根据得到的扭矩传感器固有频率设置理想扭矩传感器，得到负阶跃信号下理想扭矩传感器的输出信号；

根据扭矩传感器动态标定的输出信号和理想扭矩传感器的输出信号，并利用改进最小二乘法，得到扭矩传感器动态补偿器的传递函数；

理想扭矩传感器为欠阻尼的二阶系统。

本实施例中，改进最小二乘法是在传感器原始数据的基础上进行辨识的，其时域的动态特性比较好。

实施例六，本实施例是对实施例四所述的一种用于扭矩传感器的动态补偿方法的进一步限定，本实施例中，对利用零极点配置法，获取动态补偿器的传递函数，做了进一步限定，具体包括：

根据扭矩传感器动态标定的输入信号和输出信号，利用改进最小二乘法得到扭矩传感器的数学模型；

对扭矩传感器的数学模型的主导零点和极点进行重新配置，具体包括：

对于实数极点，其极点重新配置为：

式中，T

对于复数极点，极点的幅值为：

补偿器复数极点的实部和虚部分别是：

式中，ξ为等效系统的阻尼比；ω为等效系统的谐振频率；e为常数；

设置扭矩传感器的采样频率、理想扭矩传感器的阻尼比和设计要求的系统补偿后的响应时间，得到扭矩传感器动态补偿器的传递函数。

本实施例中，零极点配置法优点是原理简单，计算时间短，补偿的效果好，其工作频带更宽。

实施例七，本实施例是对实施方式四所述的一种用于扭矩传感器的动态补偿方法的进一步限定，本实施例中，对利用粒子群算法，获取动态补偿器的传递函数，做了进一步限定，具体包括：

将扭矩传感器的输出数据当作粒子群算法的输入，扭矩传感器的输入数据当作粒子群算法的输出，把算法的输入和输出之间的均方误差作为目标函数，通过粒子群算法求得扭矩传感器动态补偿器的传递函数系数，得到扭矩传感器动态补偿器的传递函数；

其中，扭矩传感器的差分方程可以表示为：

y(k)(1+a

式中y(k)为理想传感器输出数据，x(k)实际传感器输出数据；e(k)为拟合误差；n为模型阶次；z为延迟算子；

可以表示为：

y(k)＝ω

其中：

式中，ω

扭矩传感器的动态标定的输出信号。

本实施例中，粒子群算法的优点是不需要对扭矩传感器进行辨识，只需要利用扭矩传感器标定试验的输入和输出数据。

实施例八，本实施例是基于如上文所述的一种用于扭矩传感器的动态补偿方法的实施例，其中，分别利用改进最小二乘法、零极点配置法或粒子群算法进行动态补偿器设计，的到动态补偿器的传递函数。

具体包括：

本实施例选择了kistler扭矩传感器，对扭矩传感器的进行动态补偿。

步骤1：利用负阶跃法或锤击法对扭矩传感器进行动态标定，得到扭矩传感器动态标定的输入信号和输出信号；

步骤2：根据步骤1得到的动态标定的输出信号，进行数据预处理，剔除粗大误差、幅值归一化；

步骤3：步骤2处理后的数据，利用改进最小二乘法、零极点配置法或粒子群算法进行动态补偿器设计，的到动态补偿器的传递函数。

一、基于改进最小二乘法动态补偿器设计，如图2所示：

kistler9275扭矩传感器通过负阶跃试验得到动态标定输入信号和输出信号，并利用改进最小二乘法辨识得到kistler9275扭矩传感器的传递函数和固有频率，

利用得到固有频率设置理想扭矩传感器(欠阻尼二阶系统)，得到负阶跃信号下理想扭矩传感器的输出信号。

根据得到的动态标定的输出信号和理想扭矩传感器的输出信号，并利用改进最小二乘法辨识得到扭矩传感器的动态补偿器。

动态标定的输入和输出信号如图3所示(1-阶跃信号，2-扭矩传感器输出信号)：

通过改进最小二乘法辨识得kistler扭矩传感器的传递函数为：

式中：z为延迟算子。

其幅频函数曲线如图4所示(纵坐标为幅值，横坐标为频率)，由图可以看出扭矩传感器的固有频率为3685Hz，查该扭矩传感器的技术手册得到其固有频率为3700Hz，相差很小，可以证明辨识方法的准确性。

理想扭矩传感器通常构造为一个简单的欠阻尼的二阶系统，静态增益为1，阻尼比为0.7，以保证良好的瞬态特性，此时得到理想扭矩传感器的传递函数为：

式中：s为拉普拉斯算子

理想扭矩传感器输出信号如图5所示：

根据扭矩传感器动态标定的输出信号和理想扭矩传感器的输出信号，利用用改进最小二乘法对补偿器的数学模型进行辨识，得到扭矩传感器补偿器的离散传递函数模型为

式中：z为延迟算子。

补偿器与原传感器串联之后就可以改善原传感器的动态特性，即拓宽传感器的工作频带，拓宽效果如图6(1-补偿前系统的幅频响应，2-补偿后系统的幅频响应，3-补偿器系统的幅频响应)所示，由图中可以看出，幅值误差为5％对应的纵坐标是0.423(20lg1.05)，补偿前扭矩传感器无法测量动态扭矩，而利用改进最小二乘法补偿后测量频段为0-611Hz。

为了更加直观的看出补偿后传感器对输入的响应情况，对时间域的补偿效果进行观察，如图7所示(1-补偿前输出曲线，2-补偿后输出曲线)：

由图7可以看出，可以看出补偿后传感器稳定的更加迅速，为了更加直观的对比补偿前后传感器的动态指标改善情况，绘制表如下：

表1补偿前后传感器各项指标(改进最小二乘法)

在表1中，σ

二、基于零极点配置法动态补偿器

1.零极点配置原理

扭矩传感器传递函数的零极点对传感器的动态性能影响很大，尤其是极点，首先通过标定实验的数据建立描述扭矩传感器系统的离散传递函数，对传递函数的零极点进行分析，得到其对传感器动态性能影响，将不符合要求的极点替代以新的极点，使得扭矩传感器的动态性能得以改善，此为零极点配置法的基本原理。

扭矩传感器的离散传递函数为：

式中z

实极点p

其中，τ为时间常数，T为采样间隔，其相应时间近似为：

复数极点p

式中，ζ为阻尼比，ω

其响应时间近似为

α

2.零极点配置法动态补偿器设计，如图8所示：

利用改进最小二乘法建立扭矩传感器的数学模型，对其主导零点和极点进行重新配置，得到动态补偿器的传递函数。

根据扭矩传感器动态标定的输入和输出信号，利用改进最小二乘法建立扭矩传感器的数学模型：

将其分解为:

可以求出模型的零极点分别为

零点：z

极点：p

可以看出，零极点位置相距较远，所以3个极点都为主导极点。对应的三个子系统的响应时间如表2所示：

表2各个系统的响应时间表

可以看出p

对于实数极点，其极点为：

式中：T为采样周期，T

对于复数极点，极点的幅值为：

补偿器复数极点的实部和虚部分别是：

式中，ξ为等效系统的阻尼比；ω为等效系统的谐振频率。

扭矩传感器的采样频率为20μs，理想扭矩传感器的阻尼比设置为0.7，希望指标T

式中：z为延迟算子。

补偿器与原传感器串联之后就可以改善原传感器的动态特性，拓宽效果如图9所示(1-补偿前幅频曲线，2-补偿后幅频曲线，3-补偿器幅频曲线)：

由图9可以看出，幅值误差为5％对应的纵坐标是0.423，补偿前扭矩传感器无法测量动态扭矩，而利用改进最小二乘法补偿后测量频段为0-1253Hz。

对时间域的补偿效果如图10和表3所示

表3补偿前后传感器各项指标(零极点配置法)

可以看出利用零极点配置法对扭矩传感器进行补偿后，扭矩传感器动态性能的指标都有所改善，可以看出，其超调量有所减小，上升时间和其稳定时间大量减少，其工作频带拓宽到1253Hz。

三、基于粒子群算法动态补偿器设计

粒子群算法(PSO)是一种进化计算技术。粒子群算法使用无质量粒子来模拟鸟群。粒子只有两个属性:位置和速度。首先每个粒子在求解的空间中单独寻找最优解，并把其记为给体最优极值，每个粒子的个体最优极值与其他粒子分享，找到最优的个体极值，把其标记为全局最优解，粒子群中的所有粒子根据当前的个体极值和粒子群全局最优解来调整自己的速度和方向。如图11所示。

粒子群优化算法设计扭矩传感器动态补偿器是将扭矩传感器的输出数据当作算法的输入，扭矩传感器的输入数据当作输出，把算法的输入和输出之间的均方误差作为适应度函数，通过粒子群算法求得扭矩传感器动态补偿器的传递函数系数。

进而转化为动态补偿器的参数。

扭矩传感器的差分方程可以表示为：

y(k)(1+a

式中y(k)为理想传感器输出数据，x(k)实际传感器输出数据；a

y(k)＝ω

其中：

式中ω

扭矩传感器的动态标定的输出信号。

求解得到动态补偿器的传递函数为：

其收敛过程如图12所示。

其时域补偿效果如图13所示。

表4补偿前后传感器各项指标(粒子群算法)

由图13和表4可以看出，利用通过粒子群算法对扭矩传感器进行动态补偿器设计，可以看出补偿后的动态指标有明显改善，粒子群算法的优点是不需要对扭矩传感器进行辨识，只需要利用扭矩传感器标定试验的输入和输出数据，缺点是补偿后动态指标t

表5三种方法补偿效果对比

由表5可以看出，三种方法对扭矩传感器进行补偿后，其动态特性都有了明显改善。通过对比三种方法，零极点配置法优点是原理简单，计算时间短；改进最小二乘法是在传感器原始数据的基础上进行辨识的，其时域的动态特性最好；粒子群算法的优点是不需要对扭矩传感器进行辨识，只需要利用扭矩传感器标定试验的输入和输出数据。

本发明代通过将扭矩传感器接入负阶跃动态扭矩校准装置，其阶跃信号通过爆炸螺栓实现，通过电机对扭矩传感器施加100Nm的扭矩，稳定后点燃爆炸螺栓引线，施加的负载会瞬间消失，记录此过程中扭矩传感器的扭矩信号，如图3所示。

扭矩传感器卸去负载后超调量很大，同时需要调节46.26ms的时间才会趋于稳定，根本无法测量动态扭矩，为了减小调节时间，增强扭矩传感器的时域跟踪性能(扭矩传感器可以对输入信号进行快速响应)，需要对扭矩传感器的动态补偿技术进行研究。对现有的扭矩传感器进行动态补偿是改善传感器动态性能的一个简单而有效的方法。

扭矩传感器的动态特性为扭矩传感器在受到一个随时间变化的输入时，扭矩传感器的响应特性，可以通过数学模型定量的描述，通过对扭矩传感器的标定实验的数据进行辨识，得到传感器的数学模型，利用数学模型可以对传感器的时间域和频率域的动态特性指标进行描述。本发明针对传感器的频域进行分析，研究其动态补偿方法，改善其频域特性指标，提高传感器对输入信号的时域跟踪性能。

传感器动态特性研究：

一般情况下，认为扭矩传感器是单输入-单输出线性系统，在数学上通常采用微分方程、传递函数、差分方程、频率响应函数来表示。

1)微分方程

工程上常采用常微分方程来描述，传感器输出量与输入量之间的微分方程为

式中，n和m表示系统阶次，an和bm是由传感器系统和结构决定的参数。

在式(5-1)中n为1，m为0时可以得到一阶系统的微分方程

可以表示为：

式中

当式(5-1)，n取为2，m取0时，可以得到二阶传感器的微分方程：

可以表示为：

式中：ω

2)传递函数

当初始条件为零，将扭矩传感器的输入输出进行拉普拉斯变换之比即为传递函数。

式中：s为拉普拉斯算子

3)差分方程

对于扭矩传感器其差分方程可以表示为：

式中：u(k)为系统输入，y(k)为系统输出，m、n为系统阶次，e(k)为测量误差。

4)频率响应

在传递函数中令s＝jw，可以得到传感器的频率响应函数

/>

式中：H(jω)为传感器的频率响应函数，A(ω)为H(jω)的模，也称为传感器的幅频特性，φ为H(jω)的相角。也可以表示为

H(jω)＝A(ω)e

1.传感器动态特性指标

扭矩传感器的动态特性可以从两个方面来表示，分别是时间域动态特性和频率动态特性。

(1)时间域动态特性指标

阶跃信号为宽频信号，利用阶跃信号作为扭矩传感器的输入，激发传感器的全部模态，所以一般在表示传感器的时域特性时，用阶跃信号作为输入信号，其输出变化曲线就可以表示传感器的时域特性。如图14所示：

1)上升时间t

2)响应时间t

3)超调量σ

一般情况下，这三个性能指标可以表示传感器的时域特性，其中t

(2)频率域动态特性指标

频率域动态性能指标中，常见的是通频带ω

观察传感器系统的频特性指标时，通常以传感器的传递函数计算的频率特性求取，扭矩传感器一般为二阶系统，二阶传感器系统的传递函数模型为

如图16所示(1-阻尼比系数0.1，2-阻尼比系数0.4，3-阻尼比系数0.7，4-阻尼比系数1)

从图中可以看出：当ω→0时，幅值误差和相位误差都趋向于0，此时扭矩传感器可以准确快速的反应真实的输入信号，当ω趋向于固有频率时，随着阻尼系数的减小，在固有频率处会出现共振峰值，阻尼系数越小，峰值越高。对于二阶扭矩传感器系统，由于幅值增益出现峰值，通带的实际意义不大，所以扭矩传感器更关注其工作频带。

扭矩传感器的工作频带小会引起测量误差，其根本原因就是传感器的工作频带低于输入信号的频谱，因此有必要对扭矩传感器进行动态补偿，可以在输出端串联补偿环节，其原理如图17所示：从图17可以看出，对扭矩传感器进行动态补偿的是指就是将其幅频特性曲线水平段进行拓宽。在图17的(a)中，假设在5％幅值误差范围内扭矩传感器的工作频带为ω