力是基础的物理量之一，动物、车辆等的运动，材料的变形和加工等均离不开力的作用。六维力传感器是能够把力的所有参数—大小、方向和作用点同步测定的传感器。在智能制造领域，多维力传感器可使机械臂与环境的交互更智能、更灵活和更安全，让机器人、智能自动化系统具有可靠、稳健和类智能的接触和作业，保障作业过程的安全、可靠。

多维力传感器在智能制造领域的典型应用

1.表面抛光精饰加工

抛光精饰是零件的加工工序，决定了零件的外观、几何精度、材料表面状态。抛光精饰过程涉及零件表面粗糙度提高、几何精度保障、材料机械性能保持等多方面的要求。传统手工加工劳动强度大、噪音大、粉尘污染严重、严重影响工人健康，行业面临招工困难、成本增加的困难。基于力传感器、力反馈和机械化学耦合工艺设计的抛光精饰技术，用机器人和专机解决了工人健康受损风险，熟练工人短缺、产品质量稳定度低等问题、并可显著更高加工效率。力传感器和力反馈控制技术，能够实现加工过程的自主可控，对于复杂形状效果更好。

2.自动化装配

装配在产品制造中占据很大的成本，对产品的性能有重要影响。六维力传感器搭配在机器人或者专用工具，正在力反馈控制下，能够提高装配的一致性、提高效率、降低劳动强度。多维力传感器与力测控技术结合，配置装配工艺和技术要求，将是未来装配技术发展的重要方向， 

3.牵引示教

以焊接为代表的全轨迹规划需求，存在对零部件数模要求高，机械臂和零件间位置对准不易等问题。软件工程师编写控制代码耗时、复杂且存在错误的概率很大。牵引示教将熟练工人的作业经验、六维力传感器和控制软件相结合，通过前牵引机械臂末端，直观记录路径点和教导位置，不需要零件数模，提高作业过程的灵活性、减少编程工作量，使焊接轨迹规划的任务只需工人的牵引就可完成。

六维力传感器在智能制造领域应用的挑战。

1.从工程需求中凝练多维力反馈的技术指标

工程需求角度看，需要做力反馈控制加工的零部件种类繁多，与作业工具的接触几何复杂，界面接触状态尝尝处于变化之中，力反馈控制需要从感知层控制总力的大小，同时需要关注接触区域的实际状态，而接触区域需要根据实际结合和接触力做出估计。必须根据工程需求，定义合适的控制参数。

2.提高力反馈的响应速度

力反馈控制是检测—判断—执行的串联过程，反馈控制的有效性取决于传感器、信号处理、信号传输、执行器响应的时间，在作用力变化很快的场景，如接触碰撞，机器人可能难于做出快速响应，造成控制失效，在处理刚性介质时，此类问题更加突出。系统设计和控制算法的创新在解决此类问题中具有重要意义。同时运动规划能够在一定程度上改善响应速率，提高反馈控制的效能。

3.改善控制过程的柔顺性

力反馈控制中，常需要和工艺优化结合，实现机器人和智能专机作业过程的柔顺，学习和借鉴人的作业智能，采用人工智能的方法，不断优化控制算法，在实际作业的许可包络范围内。同时被测信号大多是快速时变信号，动态性能较差的传感器跟踪测量这些信号难度大，系统设计需要全面考虑数据的准确性和系统负荷，当前业界主要使用优化自身结构、形状、动态补偿滤波、引入神经网络算法等方法提高动态性能。

在六维力传感器、阵列化多维力测试和多维力反馈控制领域有深厚学术底蕴和实践经验，提供简单易用的高性价比解决方案。六维力传感器产品性能达到国际著名品牌的同等水平，在多家国内外用户评测中名列前茅。在阵列化多维运动力学测试系统销售市场名列前茅。

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