您当前的位置：
首页 >
文章列表页 >
融合BO-CNN-BiLSTM的压电式六维力/力矩传感器非线性解耦
微纳技术与精密机械 | 更新时间：2026-09-11
上一篇|下一篇

    • 融合BO-CNN-BiLSTM的压电式六维力/力矩传感器非线性解耦

    • Decoupling of piezoelectric six-dimensional force sensors incorporating BO-CNN-BiLSTM

    • “针对压电式六维力/力矩传感器维间耦合导致测力性能下降的问题，提出融合贝叶斯优化、卷积神经网络与双向长短期记忆网络的集成解耦算法，实现了传感器非线性特性的自适应建模，使最大Ⅰ类、Ⅱ类耦合误差分别降至0.87%和0.52%，为人形机器人的拟人化运动控制和环境交互提供了高可靠性力感知保障。”
    • 褚宏博 ，王桂从 ，高嘉龙 ，李映君
    • 光学精密工程 2025年33卷第23期 页码：3702-3713

    • DOI： 10.37188/OPE.20253323.3702     

      中图分类号：
    • CSTR： 32169.14.OPE.20253323.3702     

    • 修回：2025-07-18 ，

    移动端阅览

  •  
  •  

  • AI导读

  • HTML全文

  • 图( 10 ) 表( 4 )

  • 参考文献

  • 出版信息

  • 数据统计

467

浏览量

1058

下载量

0

CSCD

文章被引用时，请邮件提醒。
提交
工具集
  • BibTeX下载
  • Endnote下载
  • RefMan 下载
  • NoteExpress下载
  • NoteFirst下载

相关文章

太赫兹融合光谱结合改进Fused Lasso模型在转基因菜籽油鉴别中的应用
增强反射的被动非视域成像U-NET重构
基于通道注意力增强网络的高效消色差超透镜逆向设计
基于Mamba架构的遥感图像超分辨率重建方法综述
聚晶立方氮化硼脉冲激光烧蚀传热与去除规律

相关作者

陈涛
谢光翀
张绍荣

相关机构

桂林电子科技大学 电子工程与自动化学院
桂林航天工业学院 电子信息与自动化学院