3차원 힘 센서의 차원 간 결합 간섭이 심각한 문제에 대해, 이중 층 십자 빔 구조 광섬유 브래그 격자 3차원 힘 센서를 연구 대상으로 삼아 참새 탐색 알고리즘 기반 극한 학습기(Sparrow Search Algorithm–Extreme Learning Machine, SSA-ELM)를 이용한 디커플링 알고리즘을 제안하였다. 먼저, 광섬유 브래그 격자의 센싱 및 힘 측정 원리를 연구하고, 이 3차원 힘 센서의 파장 이동량과 힘 간의 매핑 관계를 밝히며, 구조적 결합 특성을 분석하였다; 그 다음, 교정을 위한 실험 시스템을 구축하여 교정 실험을 수행하였으며; 마지막으로 극한 학습기 비선형 디커플링 모델을 구축하고, 참새 탐색 알고리즘으로 모델을 최적화하여 네트워크의 최적 초기 가중치와 임계값을 얻어 디커플링 정확도와 효율을 모두 고려하면서 극한 학습기의 은닉층 노드 수와 SSA 반복 횟수의 최적 파라미터 조합을 찾았다. 디커플링 후 Ⅰ종 오차 최대 1.18%, Ⅱ종 오차 최대 1.14%, 디커플링 훈련 시간은 1.7786초였다. 디커플링 효과 검증을 위해 SSA-ELM 알고리즘 결과를 최소자승법과 극한 학습기 알고리즘의 디커플링 결과와 비교하였다. 실험 결과 SSA-ELM 알고리즘은 훈련 속도가 빠르며 3차원 힘의 차원 간 결합 관계를 보다 효과적으로 구성하고, 센서 Ⅰ, Ⅱ종 오차를 낮추며, 비선형 디커플링 능력이 우수함을 보여주었다.

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