基于myRIO 的主動激勵觸覺傳感器特性實驗系統設計

張英俊，吳紅梅，楊興梅，馬曉璇，段 芳，楊雪梅，王民慧

（貴州大學 電氣工程學院，貴陽 550025）

0 引言

隨著科技的進步和工業化的飛速發展，機器人技術已應用于大規模的工業生產中，在高危作業環境下更是起到了重要作用。機械手是機器人的重要部件，能否準確抓取物體取決于傳感器性能的優劣和電路結構的優化。

此前，國內外諸多專業人員對傳感器設計與特性測試等性能的優化做了一系列的研究。文獻［1－2］中的研究結果表明：一方面，傳感器的制作材料、周圍環境等都會對傳感器的精度有所影響；另一方面，不同的信號采集方式和電路連接的不同，也會導致所獲取的數據有所不同［1－2］。文獻［3］中提到對激勵與采集信號并行式結構的主動激勵式觸覺傳感器相關技術開展了研究，驗證了主動激勵式觸覺傳感器的可行性和有效性。為進一步優化傳感器結構，本設計采用激勵與采集疊加式結構的主動激勵觸覺傳感器，基于myRIO 對其采集數據展開研究并進行驗證。

1 設計方案

觸覺傳感器類型眾多，由于駐極體麥克風體積小、結構簡單、電聲性能好、價格低廉、應用廣泛等特點，該設計選擇使用駐極體麥克風作為傳感器。掃頻實驗通過示波器發出掃頻信號對機械手進行激勵，根據香農定理設置合理的采樣頻率、采樣時間激勵機械手；對采集的數據進行分析處理，驗證激勵與采集疊加式結構主動激勵觸覺傳感器的可行性［4］。

當機械臂受到掃頻信號作用時，其振動信號發生變化，安裝在機械手上的駐極體麥克風將振動信號轉換成電信號，經放大器放大后采集至上位機，獲取機械手空載狀態下的頻率變化。其電路原理如圖1 所示。

圖1 掃頻電路原理框圖Fig.1 Block diagram of frequency sweep circuit

為實現激勵與采集疊加式結構，在機械臂上安裝壓力傳感器，當錘擊壓力傳感器時，傳感器將力的大小經過線性電壓轉換器轉換為電信號并反饋到上位機上。電路原理如圖2 所示。

圖2 錘擊電路原理框圖Fig.2 Block diagram of hammering circuit

2 傳感器設計及特性分析

2.1 壓力傳感器模塊

在機械臂夾取物體時，與物體之間有相互的作用力，本設計選取FSR402 RP－C18.3－LT 型號薄膜壓力傳感器，該傳感器為力感柔性傳感器，其工作原理是采用電阻反饋壓力的大小，給傳感器施加的壓力越大，其阻值越小，壓力越小其阻值越大［5］。因為薄膜壓力傳感器不具備將壓力信號轉換成電信號的能力，所以還需要在薄膜壓力傳感器后端接入電阻－電壓轉換器，將壓力信號轉換為可處理的電信號，通過myRIO 收集至上位機［6］。

2.2 駐極體麥克風降噪放大模塊

駐極體麥克風基本結構由單面涂有金屬的駐極體薄膜和有若干小孔的金屬電極構成，其駐極體面與背電極相對構成平板電容器。當機械臂的振動發生變化時，振動變化引起駐極體薄膜產生位移，改變電容兩極板的間距，從而引起電容容量變化。根據Q ＝CU公式，駐極體電荷數量保持不變，電容發生變化時電壓也隨之變化，從而實現聲－電的轉換。

將駐極體麥克風輸出的電信號輸入降噪放大模塊中，調節降噪放大模塊的放大倍數，至其在示波器上顯示為3v。將經過降噪放大處理后的電信號采集至myRIO，上傳到上位機。

2.3 LabVIEW 程序設計及數據采集

本設計結合使用了LabVIEW 和MATLAB 軟件。其中，利用LabVIEW 軟件對數據進行采集和保存，再利用MATLAB 軟件對采集到的數據進行分析處理。

LabVIEW 是由美國國家儀器（NI）公司研發的一種程序開發環境，與其它計算機語言的顯著區別是：其它計算機語言采用基于文本的語言產生代碼，而LabVIEW 使用的是圖形化編輯語言，產生的程序是框圖形式［7］。

圖3 所示為LabVIEW 程序圖示。程序主要由讀取U 盤信息、循環采集系統、實時顯示、數據保存等幾部分組成。其中讀取U 盤信息模塊可以將U盤的內存大小、U 盤包含的內容讀取到前面板顯示；循環采集系統模塊實現數據采集，可在此模塊設置采樣時間并且可以選擇myRIO 上信號輸入端口。為了實時了解所采集的信號，并防止在數據采集過程中出現明顯的錯誤，采用了波形圖和波形表，對信號進行實時顯示。最后，通過生成陣列形式將數據保存為EXCEL 文件，保存到U 盤中［8］。

圖3 LabVIEW 程序Fig.3 LabVIEW program

3 數據采集及分析

本次設計采用myRIO 與LabVIEW 軟件相結合來對數據進行采集。采集分為錘擊實驗數據采集與掃頻實驗數據采集。為滿足香農定理（信道信息傳送速率的上限（比特每秒）和信道信噪比及帶寬的關系），以及不超過myRIO 采樣率極限的同時，設置了合理的采樣率，采樣率越高則分辨率越高［9］。

實驗采用MATLAB 軟件對所采集到的數據進行分析處理。MATLAB 作為一種非常簡便、智能的高級程序語言，在科學研究、工程等領域得到了非常廣泛的應用。在信號處理系統應用MATLAB，可以保證信號處理工作的順利開展，且能夠使信號處理的穩定性、效率更高［10］。

傅里葉變換是將按時間或空間采樣的信號與按頻率采樣的相同信號進行關聯的數學公式。在信號處理中，傅里葉變換可以揭示信號的重要特征（即其頻率分量）。

對于包含n個均勻采樣點的向量x，其傅里葉變換定義為：

式中；w ＝e－2πi／n是n個復單位根之一，其中i是虛數單位。對于x和y、索引j和k的范圍為0～n－1。

FFT 是離散傅里葉變換的快速算法，可以將一個信號變換到頻域。有些信號在時域上很難看出特征，但變換到頻域之后，則很容易看出。所以在這里采用了快速傅里葉變換對實驗數據進行分析。

3.1 錘擊信號

圖4 為錘擊實驗數據的時域圖，可明顯看出該傳感器的靈敏度高、性能好，能很快恢復到平穩狀態。由圖5 的頻域圖可以看出，兩次作用力得到的頻譜基本一致，證明了該壓力傳感器性能穩定。

圖4 錘擊信號時域圖Fig.4 Hammering signal time domain diagram

圖5 錘擊信號頻域圖Fig.5 Hammering signal frequency domain diagram

3.2 掃頻實驗分析

圖6 所示為掃描頻率相同，掃頻時長分別為30 s、40 s、60 s 的3 組實驗的頻譜圖。由圖6 可得：60 s掃頻得到的頻譜趨勢最好，30 s 掃頻得到的頻譜趨勢最差。即掃頻時長越長，頻譜越好。為達到良好的效果，實驗選用了掃頻時間為60 s 的掃頻數據，作為最終分析。

圖6 不同時長的掃頻頻譜圖Fig.6 Sweep frequency spectrograms of different durations

圖7 所示的兩張頻譜圖為掃頻時間均為60 s，而掃頻頻率不同，得到的兩張頻譜圖。由圖可看出，10～1 000 Hz 掃頻頻率分量大概在290 Hz 附近出現峰值，10～3 000 Hz 掃頻頻率分量在1 660 Hz 附近出現峰值，則這兩個峰值頻率為該系統的特征頻率。

圖7 60 s 掃頻頻譜圖Fig.7 60 s sweep frequency spectrogram

3.3 抓取實驗分析

圖8 所示分別為抓取砝碼、蘋果的時域、頻域圖。由圖8 可以看出，抓取蘋果時特征頻率在100 Hz附近，而抓取砝碼時在660 Hz 附近。對比可看出，在抓取不同物體和空載時的特征頻率有明顯變化。

圖8 機械手抓取物體頻譜圖Fig.8 The spectrum of Manipulator grabbing an object

4 結束語

本次設計通過比較機械臂空載特征頻率和抓取物體的特征頻率不同，來判斷激勵與采集疊加式結構的主動激勵觸覺傳感器的可行性。在聲音信號的頻域處理中，快速傅里葉變換之后得到的頻譜譜線值幾乎都為0。為了得到較好的譜分析，對于任意一組數據序列都應先消除直流分量和趨勢項。機械手抓取物體時，機械手和物體構成新的系統，當振動特征頻率發生變化時，證明機械手抓緊了物體，且不同系統的振動頻率特征不一樣，也說明了激勵與采集疊加式結構的主動激勵觸覺傳感器可以采集到機械手不同狀態的振動頻率，為機器手抓取物體提供了一種新的采集方式。