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摘要
为了克服传统六维力传感器数据采集模块体积大、精度低、缺乏数据处理功能的弊端，设计了一种体积小、精度高、实时性高、采集速度快、采集处理一体化的基于EtherCAT总线的六维力传感器数据采集模块.为了减小六维力传感器的维间耦合，开发了遗传算法优化的神经网络来对实验数据进行离线训练.利用多重随机操作来提高算法的泛化性能，并将训练好的参数移植到微控制器中进行在线解耦.通过单维和六维力传感器加载实验，表明模块可在1 ms之内完成数据的采集及处理；解耦后相对误差在0.85%以下，相对于最小二乘法解耦矩阵计算得到的精度提高了37.1%.
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