多维力传感器广泛应用于智能机器人、机械装配、汽车制造以及医疗等领域。为了实现三维力传感器的准确测量性能,对三维力传感器进行结构的设计、优化、静态和动态解耦方面的研究。本文采用实验设计的方法设计了一种基于柔性结构的新型三维应变式力传感器,并对其进行了性能优化和输出解耦。主要内容如下:设计了一种基于柔性结构的新型三维应变式力传感器,为了提高三维力传感器测量精确度,采用基于响应面法对三维力传感器进行了设计与优化。以三维力传感器的应变柔顺矩阵的条件数为目标函数对传感器弹性体的尺寸参数进行优化。采用中心组合试验设计方法在Design-Expert软件中对弹性体在各方向单独力作用下的应变响应值进行了试验仿真,获得反映传感器性能的响应面模型,最后以应变柔顺矩阵的最小条件数为优化目标,利用MATLAB软件中的遗传算法优化,得到最终优化后的弹性体参数,与优化之前进行对比,优化后的应变柔顺矩阵的条件数降低至2.49,为了验证应变柔顺矩阵C的条件数0C对力测量精确度的影响,将优化前后力的误差进行对比,得到优化后力的测量误差减小。证明了该优化方法的有效性。为了解决三维力传感器线性输出的耦合问题,采用一种基于耦合误差建模的方法对三维力传感器进行输出解耦。由于三维力传感器存在维间耦合,对三维力传感器进行力的加载实验,通过实验得到的数据,分别采用基于求解广义逆矩阵方法和基于耦合误差建模方法,求出三维力传感器的解耦模型,对三维力传感器进行线性静态解耦,比较两种方法解耦后的精度,经过求解广义逆矩阵方法得到解耦后的力传感器Ⅰ类误差为1.218%,最大Ⅱ类误差为0.298%,而采用耦合误差建模的方法得到解耦后的力传感器Ⅰ类误差为0.273%,最大Ⅱ类误差为0.239%。验证的结果表明采用基于耦合误差建模的方法对三维力传感器静态解耦的有效性。为了解决三维力传感器非线性输出的耦合问题,采用了基于BP神经网络方法对三维力传感器进行非线性静态解耦。分析了三维力传感器耦合产生的原因,将对三维力传感器进行力的加载实验获取的实验数据作为BP神经网络的训练样本,将输入到BP神经网络中的训练样本归一化处理,将未经训练数据作为BP神经网络测试样本也同样归一化处理,得到BP神经网络模型的阈值和权值后,当预测值与期望值的差异达到预设要求,确定网络模型的参数,得到三维力传感器的BP神经网络模型。将BP神经网络模型进行误差的分析,与静态线性解耦方法得到的误差进行对比。结果表明,采用BP神经网络非线性解耦方法在耦合误差的降低上优于线性静态解耦。采用BP神经网络的方法得到的最大Ⅰ类误差为0.205%,最大Ⅱ类误差为0.170%。验证了采用BP神经网络对三维力传感器的输出解耦的有效性。为了解决三维力传感器的动态信号之间的耦合引起的误差,采用了基于对角优势化动态补偿的方法对三维力传感器进行动态解耦。利用力锤敲击法进行模态实验,得到三维力传感器的动态特性的传递函数,采用MATLAB软件计算得到一个对角优势化的定常补偿矩阵,将三维力传感器的传递函数利用定常补偿矩阵对其进行对角优势化处理,得到动态解耦后的传递函数,从对角优势化补偿动态解耦前后三维力传感器的单位阶跃信号可以看出,解耦后的主方向输出信号较解耦前有很大的改善,耦合信号也得到明显降低。表明这种方法的可用性。