随着科技的进步,工程技术领域对于传感器的要求越来越高,传统的单维力传感器不能满足全面测量的要求,因此对多维力传感器的开发与研究成为一个重要课题。多维力传感器由于一体化弹性体结构以及在加工、贴片等工艺上的误差,这就使得不同方向转换通道之间存在耦合,这严重影响了传感器的测量精度,因此多维力传感器的解耦问题成为研究的热点。本文提出了基于独立成分分析的多维力传感器解耦新方法,使用该方法对多维力传感器进行解耦是一种新的尝试。论文的主要工作内容和创新点如下：对本实验室已研制的六维力传感器进行静动态特性标定。采用加载标准砝码的方法对六维力传感器进行静态标定,通过标定实验分别得到传感器三个方向力和力矩的非线性度、灵敏度以及回程误差等主要静态特性指标。设计了三维精密振动实验台对三维力传感器的频响特性进行动态标定,得到了传感器三个方向力的频响特性曲线,并确定了传感器的动态应用范围。阐述了独立成分分析的理论算法,并通过实例完成了相关算法的计算机实现。首先,通过“鸡尾酒会问题”介绍了独立成分分析的产生背景。其次建立了忽略噪声影响、成分统计独立且服从非高斯分布的独立成分分析的模型,从概率密度和相关性两个方面给出了独立成分分析的定义。通过非高斯的最大化、互信息的最小化、最大似然函数估计(ML)等方法介绍了当前估计独立成分分析模型的主要方法。论文给出了基于独立成分分析的多维力传感器的解耦方法,应用该方法对应变式全剪切六维力传感器进行了静态解耦分析,并与最小二乘法的线性解耦方法进行了比较,结果表明独立成分分析比最小二乘法有更高的精度；应用该方法进行了动态解耦分析,并与对角优势化补偿法进行了比较,结果表明独立成分分析比对角优势化补偿法更能提高解耦精度。