运动仿真器制造技术

本发明专利技术涉及一种运动仿真器，包括底座、相对所述底座移动的平台、可控长度的致动器，所述致动器与所述底座连接并支撑所述平台，其中，底座、平台尺寸和致动器可变尺寸决定平台可移动的作业区域。以及一个适用于根据要求状态输出运动仿真算法（motioncueingalgorithm）的控制器，和一个具有冲淡适应（washoutadaptation）输出的冲淡控制器（washoutcontroller）。所述冲淡控制器通过冲淡适应将请求平台状态转换到控制平台状态来保持平台处于作业区域内。控制平台状态通过运动转换来控制致动器的长度，冲淡适应运用模型预测控制算法来计算。

【技术实现步骤摘要】
运动仿真器
本专利技术涉及一种运动仿真器，包括底座、相对所述底座移动的平台、可控长度的致动器、所述致动器与所述底座连接并支撑所述平台，其中，底座、平台尺寸和致动器可变尺寸决定平台可移动的作业区域。以及一个用于提供运动仿真算法（motioncueingalgorithm）的控制器，输出一个请求平台状态（demandedplatformstate）。以及一个具有冲淡适应（washoutadaptation）输出的冲淡控制器（washoutcontroller）。所述冲淡控制器通过冲淡适应将请求平台状态转换到控制平台状态（commandedplatformstate）来保持平台处于作业区域内，其中控制平台状态控制致动器的长度。
技术介绍
最常用于仿真器运动的此类器具是史都华平台，由固定底座、移动平台和六个致动器组成。EP-A-446786介绍了史都华平台的范例。史都华（Stewart）平台是使用八面体组装架构的一种并联连杆机构，有六个自由度（x、y、z、倾斜、侧倾及横摆），也称为平台坐标定义，六个独立驱动元件或支柱，通过改变支柱长度来定位和定向平台。平台的状态还可用支柱的实际长度来表示，也称为致动器定义，不同于平台坐标定义。许多运动仿真器已被用于多种不同类型的交通工具的开发。为了使仿真更加真实，通过平台将线性加速度和角速度施加于使用者上。这个过程也被称为运动仿真（motioncueing）。仿真器的动作由所谓运动仿真算法来控制，然而，平台的这些动作不应将仿真器推出其作业区域。负责将仿真器平台控制在其作业区域的元件通常被称为冲淡滤波器，其作用是通过施加最小的力将平台控制在一个大致的中心位置上。因此相对于运动仿真算法产生的高频运动来说使用者无法体验到平台在中心位置上的低频冲淡运动。US-A-2009/0047636介绍控制飞行模拟器运动的方法，其中使用了二阶高通滤波器和传统的一阶冲淡滤波器。此冲淡滤波器不管平台在那个实际位置上均可起作用，以至于当平台自身并未远离其中心位置时该冲淡滤波器也能起作用，因此，实际上无需冲淡动作。
技术实现思路
本专利技术的主要目的在于提供一种配备了更理想冲淡滤波器的运动仿真器。该目的通过以下运动仿真器来实现，该运动仿真器包括底座、相对所述底座移动的平台、可控长度的致动器，所述致动器与所述底座连接并支撑所述平台，其中，底座、平台尺寸和致动器可变尺寸决定平台可移动的作业区域。以及一个用于提供运动仿真算法的控制器，输出一个请求平台状态。以及一个具有冲淡适应输出的冲淡控制器。所述冲淡控制器通过冲淡适应将请求平台状态转换到控制平台状态来保持平台处于作业区域内，其中控制平台状态通过运动转换来控制致动器的长度。冲淡适应运用模型预测控制算法来计算，包括平台位置、速度及冲淡加速度的价值最小化控制策略，模型预测控制算法连续输入请求平台状体及当前冲淡适应来计算在t+Δt时的预测平台状态（predictedplatformstate）。随后所述算法对J值的一阶和二阶梯度进行量化，获得最佳冲淡适应的新值，实现总值最小化，所述冲淡适应不断将请求平台状体转化为控制平台状态作为下一个t+dt计算步骤的输入，其中dt小于Δt。本专利技术还关注操作运动仿真器的方法，该运动仿真器包括底座、相对所述底座移动的平台、可控长度的致动器，所述致动器与所述底座连接并支撑所述平台，其中，底座尺寸、平台尺寸和致动器可变尺寸决定平台可移动的作业区域，其中运动仿真算法提供一个请求平台状态作为输出，一个冲淡控制器通过冲淡适应将请求平台状态转换到控制平台状态来保持平台处于作业区域内。其中冲淡适应运用模型预测控制算法来计算，控制平台状态通过运动转换来控制致动器的长度。通过采用模型预测控制算法得出适用的二阶冲淡滤波器，受作业区域和所述平台与作业区域的相对位置限制。由此，基于本专利技术的运动仿真器及其操作方法较配置现有冲淡滤波器的现有技术的运动仿真器能更好地利用其有效的作业区域。附图说明下面结合附图对本专利技术及其优选实施例作进一步说明。图1为底座、相对所述底座移动的平台及可控长度的六个致动器的示意图。图2为本专利技术方法如何将请求平台状态转化为控制平台状态的方框图。图3为模型预测控制算法的细节方框图。图4为六个自由度中的四个固定时形成的平台作业区域剖视图。图5为单一DOF（自由度）偏移的示意图，即六个自由度中的五个固定，只保留一个自由度。具体实施方式运动仿真器可能是有一至（包括）六个自由度的任何系统，其中自由度（DOF）可以是x、y、z、倾斜（pitch）、侧倾（roll）和横摆（yaw）中的任何一个。优选运动仿真器有六个自由度。本说明将阐述六个自由度运动仿真器的专利技术。本领域的技术人员根据本说明很容易就能理解本专利技术如何应用于自由度更少的运动仿真器。图1为六个自由度运动仿真器实施例的示意图，所示运动仿真器还被称为史都华平台或六轴平台。史都华平台非常著名，在先前提到的EP-A-446786或US-A-2009/0047636中已举例说明。图1所示运动仿真器包括置于地面上的底座2、相对底座2移动的平台3，平台3上例如可以安装具有座椅的驾驶舱供与使用者。底座可能是单一框架或个别固定在地面上的独立元件。驾驶舱可以是如飞机驾驶舱、直升机座舱、航天飞机驾驶舱、汽车驾驶室（竞赛用）、火车、地铁、电车等。驾驶舱可能用于娱乐或专业培训领域。平台3由底座2通过六个液压缸运动支撑，为方便起见用数字4表示。这些液压缸与未标示的中央控制器及液压系统连接，液压缸长度可由图1未标示的中央控制器任意改变。图1所示致动器为液压缸。另外这些致动器也可以是电子致动器、气缸或长度可改变的其他致动器。图2为通过本专利技术之方法及仿真器如何使请求平台状体转换到控制平台状态的方框图。运动仿真算法接收一段描述模拟过程的计算机程序输入，例如飞机飞行模拟程序。运动仿真算法是公知的技术，上面提到的US-A-2009/0047636介绍了可供使用的运动仿真算法的范例。所述请求平台状体包括对平台3的请求加速度（demandedacceleration）、请求速度（demandedvelocity）及请求位置（demandedposition）。所述请求加速度、速度及位置其后通过冲淡控制器转换为控制平台状态。在运动转换中，体现为控制加速度、速度和位置的控制平台状态转换为致动器状态。在运动转换时对致动器实际所需长度进行计算以实现控制平台状态。指示所有致动器改变其长度时，平台3将根据控制平台状态移动。图2展示了一种使用模型预测控制算法（MPC）的MPC冲淡滤波器。MPC是著名的过程控制方法，自20世纪80年代以来已在加工业如化工厂和炼油厂中加以使用。MPC是基于对受控设备模型的重复、有限范围的优化。对于本专利技术来说，所述的设备就是运动仿真器。模型预测控制算法以时间t采样当前平台的平台状态，随后在未来的t+Δt，相对较短的时间区间内，估算值最小化的控制策略（通过数值最小化算法）。具体来说，采用在线或即时计算来预测平台状态，从当前控制平台状态到t+Δt的值最小化控制策略。并只有控制策略的第一个计算步骤（在时间段dt后）会落实到控制平台状态。然后再次对平台状态采样，从当前的平台状态开始重复计算，得出新的控制平台状态及新的预测平台状态路径本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种运动仿真器，包括底座、相对所述底座移动的平台、可控长度的致动器，所述致动器与所述底座连接并支撑所述平台，其中，底座、平台尺寸和致动器可变尺寸决定平台可移动的作业区域，其特征在于还包括一个适用于根据要求状态输出运动仿真算法的控制器，和一个具有冲淡适应输出的冲淡控制器，冲淡控制器使用冲淡适应通过将请求平台状体转化为控制平台状态保持平台在其作业区域内，其中控制平台状态通过运动转换来控制致动器的长度，冲淡适应运用模型预测控制算法来计算，包括平台位置、速度及冲淡加速度的值最小化控制策略，模型预测控制算法连续输入请求平台状态及当前冲淡适应来计算在t+Δt时的预测平台状态，随后算法对J值的一阶和二阶梯度进行量化，获得最佳冲淡适应的新值，实现总值最小化，其中冲淡适应用于不断为下一个计算步骤t+dt将请求平台状体转化为控制平台状态，dt小于Δt。

【技术特征摘要】
1.一种运动仿真器，包括底座、相对所述底座移动的平台、可控长度的致动器，所述致动器与所述底座连接并支撑所述平台，其中，底座、平台尺寸和致动器可变尺寸决定平台可移动的作业区域，其特征在于还包括一个适用于根据要求状态输出运动仿真算法的控制器，和一个具有冲淡适应输出的冲淡控制器，冲淡控制器使用冲淡适应通过将请求平台状态转化为控制平台状态保持平台在其作业区域内，其中控制平台状态通过运动转换来控制致动器的长度，冲淡适应运用模型预测控制算法来计算，包括平台位置、速度及冲淡加速度的值最小化控制策略，得出了适用的二阶冲淡滤波器，该二阶冲淡滤波器受作业区域和所述平台与作业区域的相对位置限制，模型预测控制算法连续输入请求平台状态及当前冲淡适应来计算在t+Δt时的预测平台状态，随后算法对J值的一阶和二阶梯度进行量化，获得最佳冲淡适应的新值，实现总值最小化，其中冲淡适应用于不断为下一个计算步骤t+dt将请求平台状态转化为控制平台状态，dt小于Δt。2.根据权利要求1所述的运动仿真器，其特征在于通过对预测平台状态进行单一自由度偏移分析来计算预测作业区域，通过使用预测作业区域作为输入的加权函数来计算价值J的一阶和二阶梯度。3.根据权利要求2所述的运动仿真器，其特征在于最佳冲淡适应是冲淡加速度的集合，使用以下方程式计算：其中表示最佳冲淡加速度变化率，表示冲淡加速度，J表示总值，是Jp、Jv和Ja的总和，Jp代表位置值，Jv代表速度值，Ja代表加速度值，K为常量。4.根据权利要求3所述的运动仿真器，其特征在于K为-1。5.根据权利要求3至4中任一项所述的运动仿真器，其特征在于Jp是相对于作业区域中心的预测位置乘以位置加权函数得出的结果，此位置加权函数使用相对于作业区域中心的位置和相对于作业区域正负边界的位置作为输入，Jv是相对于作业区域中心的预测位置乘以速度加权函数得出的结果，此速度加权函数使用相对于作业区域中心的速度和相对于作业区域正负边界的速度作为输入，Ja是预测冲淡加速度乘以加速度加权函数得出的结果。6.根据权利要求2至3中任一项所述的运动仿真器，其特征在于对于单一自由度偏移分析，在平台沿其自由角度逐步移动处使用迭代法，运用正向运动分析直至到达一个位置，在这个位置上一个或多个致动器充分伸展或充分缩回。7.根据权利要求2至3中任一项所述的运动仿真器，其特征在于单一自由度偏移分析在各个自由度上应用两个持续性预测量，在每个算法周期中，各个预测量代入在t+Δt时从当前预测位置保留固定的自由度的值，然后运用正向运动分析来调节自由度，使得作业区域边界的预测量重新准确定位。8.根据权利要求7所述的运动仿真器，其特征在于SDE作业区域加速度导数可从SDE作业区域位置导数算出，而对各SDE作业区域位置导数的计算通过以下方程...

【专利技术属性】
技术研发人员：马吕斯康纳利斯·威尔汀纳，
申请(专利权)人：E二M科技BV，
类型：发明
国别省市：