3次元力センサーの次元間結合干渉問題に対して、光ファイバー・ブラッグ格子（Fiber Bragg Grating、FBG）を用いた一体型3次元力センサーを研究対象とし、ホワイトシャーク最適化アルゴリズムに基づく最適化極限学習機（White Shark Optimizer-Extreme Learning Machine、WSO-ELM）の非線形デカップリングアルゴリズムを提案した。まず、FBGに基づく一体型3次元力センサーを設計し、センサーの波長シフト量と3次元力のマッピング関係を明らかにした。次に、静的キャリブレーション実験システムを構築し、3次元力の結合特性を分析し、WSO-ELMアルゴリズムを用いた3次元力センサーのデカップリングモデルを構築した。ホワイトシャーク最適化アルゴリズム（White Shark Optimizer、WSO）の安定性と高効率性を利用してモデルを最適化し、ELMニューラルネットワークの隠れ層のニューロン数とデカップリング時間の最適なパラメータ組み合わせを探索し、WSO-ELMに基づく3次元力センサーの非線形デカップリング研究を実施した。最後に、デカップリング後のセンサー最大平均第I種誤差は0.51％、最大平均第II種誤差は0.65％に達し、WSO-ELMに基づく3次元力の非線形デカップリングを実現した。デカップリング効果を検証するために、WSO-ELMアルゴリズムと極限学習機ニューラルネットワークモデル、逆伝播ニューラルネットワーク、最小二乗法のデカップリング効果を比較実験した。実験結果は、WSO-ELMアルゴリズムが優れたデカップリング効果を有し、3次元力の次元間結合関係を効果的に構築でき、センサーの結合干渉を低減し、測定精度を向上させ、優れた非線形デカップリング能力を持つことを示した。

ホワイトシャーク最適化アルゴリズム;非線形デカップリング;3次元力センサー;光ファイバーブラッグ格子;極限学習機アルゴリズム