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龙图腾网获悉长春理工大学;吉林省博辉科技有限公司申请的专利一种基于光纤光栅六维力传感器的解耦方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120778261B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-24发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510987039.5，技术领域涉及：G01L1/24；该发明授权一种基于光纤光栅六维力传感器的解耦方法是由王英志;王菲;李东岳;张超;孙嘉钰设计研发完成，并于2025-07-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于光纤光栅六维力传感器的解耦方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于光纤光栅六维力传感器的解耦方法，涉及传感器技术领域。该方法包括：首先，通过有限元分析获取传感器应变路径的仿真数据，其次，采用立方混沌映射初始化改进麻雀搜索算法种群，通过自适应权重更新发现者位置、可变螺旋策略更新追随者位置及预警机制优化侦察者位置，预筛选BP神经网络的初始权值与阈值；然后，以优化结果作为BP网络初始值，引入Dropout算法随机丢弃神经元，并结合ADAM算法自适应调整学习率，通过一阶矩和二阶矩估计对权值阈值进行梯度微调；最后循环迭代直至网络收敛，得到高精度解耦模型。本发明解决了传统解耦方法易陷入局部最优、收敛慢及耦合干扰大的问题，显著提升了六维力传感器的测量精度与抗干扰能力。

本发明授权一种基于光纤光栅六维力传感器的解耦方法在权利要求书中公布了：1.一种基于光纤光栅六维力传感器的解耦方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤一：对六维力传感器进行有限元分析，在AnsysWorkbench中设置与FBG位置对应的11条仿真路径，获取路径端点坐标并进行仿真，记录标定实验中的应变信号作为输入数据、真实施加载荷作为输出数据； 步骤二：采用立方混沌映射初始化麻雀搜索算法种群，计算个体适应度值并排序，更新最优值和最差值；以改进后的麻雀搜索算法预筛选BP神经网络的初始权值和阈值； 步骤三：以步骤二所得权值阈值作为BP网络初始值，在每次迭代中引入Dropout算法随机丢弃部分神经元，计算网络误差并调整权值； 步骤四：采用ADAM算法自适应调整学习率，对权值阈值进行梯度微调，更新公式为： ； 式中：、分别为迭代前、迭代后的一阶矩估计；为指数加权平均参数；代表权值w或阈值θ的梯度； ； 式中：、分别为迭代前、迭代后的二阶矩估计；为指数加权平均参数；代表权值w或阈值θ的梯度平方； ； ； 式中：、为调整后的权值和阈值；、，为待训练的权值和阈值；为学习率；为常数； 步骤五：循环执行步骤三至步骤四，直至网络收敛，得到六维力传感器解耦模型。

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