[发明专利]运动仿真器有效
申请号: | 201110213480.6 | 申请日: | 2011-10-11 |
公开(公告)号: | CN103048930A | 公开(公告)日: | 2013-04-17 |
发明(设计)人: | 马吕斯康纳利斯·威尔汀纳 | 申请(专利权)人: | E2M科技B.V. |
主分类号: | G05B17/02 | 分类号: | G05B17/02 |
代理公司: | 广州粤高专利商标代理有限公司 44102 | 代理人: | 陈卫 |
地址: | 荷兰阿姆斯特丹*** | 国省代码: | 荷兰;NL |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 运动 仿真器 | ||
技术领域
本发明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(motion cueing algorithm)的控制器,输出一个请求平台状态(demanded platform state)。以及一个具有冲淡适应(washout adaptation)输出的冲淡控制器(washout controller)。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(commanded platform state)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。
背景技术
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(motion cueing)。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。
发明内容
本发明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(predicted platform state)。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。
本发明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,基于本发明的运动仿真器及其操作方法较配置现有冲淡滤波器的先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
下面结合附图对本发明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为本发明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。
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