洗出算法在控制补偿下的多通道结构优化

飞行模拟器的模拟逼真度在一定程度上取决于经典洗出算法的参数好坏,而其参数固定、信号缺失等弊端使洗出运动存在相位失真、延迟和错误暗示等诸多问题,导致飞行模拟逼真度不足。本文设计了多通道变参数滤波器结合模糊控制器实时改变其固定的截止频率;引入带通滤波器将输入信号与平动高频、中频、低频信号差分后经过二次滤波补偿缺失信号;结合平动高频信号中掺杂少量的低频信号经过滤波、角度转换环节补偿洗出角位移。通过Simulink建模仿真对改进算法进行验证,结果表明,改进后的算法较经典洗出算法平台运动空间更大、持续加速度模拟度更高,优化了相位延迟、错误暗示等问题,提升了飞行模拟逼真度。

基于运动试验平台的MOEA/D改进洗出算法仿真及试验

洗出算法参数的调整很大程度上影响其性能,针对目前经典洗出算法应用于飞行模拟器时参数调整的不足,提出一种基于MOEA/D多目标优化的改进洗出算法。将人体感知误差、洗出位移、模拟加速度误差作为优化目标,以运动空间为限制条件,采用基于分解的多目标优化算法对洗出算法参数进行同步寻优,并利用模糊隶属度函数得到最优解。为验证其有效性,建立飞行模拟器运动试验平台,将采用不同优化方法的洗出算法应用其中进行对比分析。仿真及试验结果表明,改进洗出算法归位反应时间最短,相位延迟降低3.5 s,稳定性提高30%,且修正了感觉峰值,优化了54.6%的工作空间,实现了模拟器在模拟极限运动时有足够的运动空间和更高的动感逼真度。

飞行模拟器洗出算法多重滤波信号补偿优化研究

针对经典洗出算法在应用于飞行模拟器时存在的信号丢失以及适应性不强的缺陷,提出一种多重滤波信号补偿的洗出算法优化方案。分析经典洗出算法中信号丢失的环节,截取丢失信号并采取深度滤波策略进行深度滤波,依据人体感知误差与运动平台的动作余量,将多重滤波后的信号以自适应的比例分别补偿到洗出算法3个通道中,实现最大程度上减小信号损失,从而减少人体感知误差。对经典洗出算法和改进洗出算法进行对比仿真和试验,结果表明改进洗出算法有效降低了人体感知误差,减少了信号丢失,改善了相位延迟,同时充分利用了运动平台的工作空间,增加了动感逼真度。

六自由度平台车辆运动模拟器变输入洗出算法

为提高六自由度平台车辆模拟器模拟真实车辆运动感觉的逼真度,结合经典洗出算法提出一种变输入洗出算法.根据模拟器运动空间,对经典洗出算法的输入信号按幅值大小进行划分、变换处理.高幅值输入信号采用缩放处理,以防止超出平台运动空间;低幅值输入信号乘上一个时变比例系数,时变比例系数的确定采用模糊自适应算法,根据人体在运动模拟器上的运动感觉、人体在车辆上的运动感觉以及输入信号的情况,选定模糊控制器的输入、输出和模糊控制规则.以车辆纵向加速度的模拟为例进行仿真,仿真结果表明,运用变输入洗出算法,既能将平台限制在平台的运动空间内,又能充分利用平台的运动能力,提高运动感觉模拟的逼真度.

列车驾驶模拟器经典洗出算法的参数优化

洗出算法参数的选择对模拟器逼真度有直接的影响。针对目前应用于列车驾驶模拟器经典洗出算法参数选择的不足,根据经典洗出算法原理推导出整体传递函数关系式作为目标函数,以定量表述平台运动空间、响应能力和人体感觉阈值对模拟器逼真度的影响作为约束条件,选择简洁、灵活的极点配置滤波器方程,利用遗传算法进行优化,寻找出最适合模拟器配置的算法参数。运用MATLAB软件,对优化前后的平台运动和人体运动感觉进行比较,结果显示优化后经典洗出算法参数明显提高了模拟器的逼真度。

飞行模拟器洗出算法的改进及实现

为了使飞行模拟器能够在有限的工作空间内为飞行员提供逼真的动感,针对Stewart运动平台,研究了与之相应的体感模拟算法(洗出算法).针对经典洗出算法存在的缺陷提出了相应的改进方案,同时基于Matlab-Simulink建立数学模型,在此基础上,做了飞行动作曲线的仿真和分析.通过对比分析改进前后的洗出算法,验证了改进后洗出算法的准确性和有效性.

列车驾驶模拟器模糊自适应洗出算法研究

协调自适应洗出算法是目前被认为最有潜力模拟人体运动感觉的体感模拟算法,但由于计算过程复杂、耗时长、易不稳定等缺点而未得到广泛应用。针对算法中自适应参数实时求解的困难,结合人体运动感觉模糊特性,提出一种新的模糊自适应洗出算法。利用模糊控制理论,将实际列车运动特征和运动感觉误差与洗出算法中自适应参数之间的关系建立模糊推理知识库,采用形式简单、易于求解的模糊推导实时调整自适应参数,根据劳斯判据验证系统的稳定性。以牵引动力国家重点实验室正在研制的高速列车驾驶模拟器为研究对象,仿真结果表明,新算法形式简单、计算时间少,能保证系统稳定,而且可利用较小的运动空间得到更高的模拟逼真度。为体感模拟算法研究提供思路。

飞行模拟器洗出算法的优化研究

飞行模拟器通过经典洗出算法的倾斜协调通道对低频信号进行动感模拟处理,然后输出给人体前庭感觉系统,经过大脑处理做出行为判断,不可避免地给飞行员以错误暗示和动感误差。通过引用人体前庭模型对倾斜协调通道参数进行设计,使算法更符合人体的感觉模型,从而达到提高飞行模拟器逼真度的目的。同时基于MATLAB的SIMULINK模块搭建仿真模型,对优化后的洗出算法进行仿真分析,验证了优化洗出算法的可行性和有效性。

三自由度模拟运动平台洗出算法研究

为解决经典洗出算法无法在三自由度模拟运动平台上得到很好应用的问题,提出了一种适用于两转一移并联运动平台的新洗出算法。首先建立3-PRS并联机构的运动学模型,其次通过引入牵连运动线速度与欧拉角角速度转换矩阵设计一种新的洗出算法,最后在MATLAB/Simulink中建立人体前庭系统模型和新洗出算法的仿真模型,并进行仿真分析。结果表明,本文提出的三自由度平台洗出算法行之有效,并具有与经典六自由度平台洗出算法相近的动感模拟逼真度。

飞行模拟器洗出算法优化设计及仿真

飞行模拟器逼真度的关键在于洗出算法的优劣,经典洗出算法的参数调整方便、反馈速度和执行速度迅速而被广泛应用,但在结构设计上仍然存在一定缺陷,导致洗出算法相位延迟误差和虚假暗示过大,造成飞行模拟器动感逼真度的下降。根据前庭感知系统对经典洗出算法的结构进行重新设计,使用补偿理论减小算法的相位延迟和虚假暗示。在MATLAB/SIMULINK中对一组实际飞行数据进行仿真验证,并给出优化后洗出算法的最佳参数值范围。仿真结果表明,优化后的洗出算法在最佳参数值范围内能够提升运动平台的利用率和减小虚假暗示,提高飞行模拟器的动感逼真度。

飞行模拟器的洗出算法研究

应用最优控制理论并引入人体前庭模型设计出最优洗出算法。该算法使飞行员在模拟器上的感觉与在真实飞机上的感觉相差很小。计算机仿真结果表明,如果合理选择权重矩阵,最优洗出算法能够使飞行模拟器提供高逼真度的动感模拟。

基于模糊控制的飞行模拟器洗出算法优化

飞行模拟器是用于飞行训练的主要设备,其模拟飞行的逼真度是影响训练质量的关键,而模拟飞行的逼真度取决于使用的洗出算法,现在最常用的是经典洗出算法,但存在一些缺点。针对经典洗出算法存在的加速度信号丢失和相位误差等问题,结合模糊控制对经典洗出算法进行优化,实现洗出算法的实时动态调整,对高通加速度通道进行信号补偿,最后用Simulink建模对两种算法进行仿真对比,验证优化后洗出算法的优异性。验证结果表明:优化后的洗出算法有效地解决了速度信号丢失和相位误差暗示的问题,同时能够提高飞行模拟器的模拟逼真度。

基于驾驶模拟器洗出算法的非线性放缩法研究

驾驶模拟器洗出算法中非线性放缩法的放缩参数固定,参数的选取过度依赖专家经验,导致模拟器空间利用率低、模拟逼真度不高。针对上述问题,提出了基于PSO的非线性放缩法。对现有非线性放缩法进行优化时,综合考虑了真实驾驶员和模拟器驾驶员之间的感知误差、信号放缩前后的归一化相关系数以及模拟器的物理运动限制等因素,并结合经典洗出算法进行了仿真验证。结果表明,所提方法克服了现有非线性放缩法依赖经验确定参数和模拟器工作空间利用率低的问题,降低了人体感知误差,提高了模拟逼真度。

基于萤火虫算法的飞行模拟运动平台洗出算法优化

针对飞行模拟运动平台经典洗出算法参数选取受经验限制,制约了飞行模拟器动感逼真度提高的问题,提出一种应用萤火虫智能算法的参数优化方法。基于人体感觉误差模型,建立洗出加速度误差和角速度误差的目标函数,利用萤火虫算法对洗出算法参数进行寻优。通过MATLAB的Simulink对优化后的参数进行仿真验证,结果表明:经过参数优化后的洗出算法节约了运动空间,在动感逼真度和稳定性上都得到了提高。

飞行模拟器的洗出算法研究

应用最优控制理论并引入人体前庭模型设计出最优洗出算法。该算法使飞行员在模拟器上和在真实飞机上的感觉误差极小化。计算机仿真结果表明,如果合理选择权重矩阵,最优洗出算法能够使飞行模拟器提供高逼真度的动感模拟。

飞行模拟机智能控制洗出算法优化及仿真

为提高飞行模拟机逼真度和响应速度,同时避免滤波器参数选取受经验限制,提出基于遗传算法优化的模糊智能复合控制洗出算法。结合人体感知评价系统,利用模糊仿人控制器将输出信号分别补偿给高通加速度通道和旋转角速度通道;利用遗传算法优化高通滤波器参数。仿真结果表明,同一运动信号,优化后的模糊仿人智能洗出算法响应快速性有明显提高,回稳时间相比参数优化前快1.9 s,相比经典洗出算法快2.7 s;优化后模拟机纵向利用率提高到60.59%,动作更加逼真。结合人体评价系统感知模型得到的感知加速度曲线分析得出;优化后的模拟机动作更加逼真。优化后所提算法感知加速度更逼近真实洗出加速度,降低了体感误差,提高了模拟逼真度。

某六自由度平台驱动信号洗出算法的DSP实现

应用TMS320F2812实现了特种车模拟驾驶系统六自由度平台的驱动信号洗出算法。分析了六自由度运动平台的洗出过程。设计了洗出算法流程和软件,并采用32位定点数运算和迭代IIR滤波算法,高效率的完成了质心变换、坐标变换、驱动信号洗出与超前补偿等计算,保证了算法解算的实时性。结果表明,该算法能应用于大型特种车辆驾驶模拟系统中。

前庭6-PSS康复机器人洗出算法运动轨迹研究

目前的康复机器人大多属于外骨骼平衡训练机器人,其自由度单一且对前庭刺激的功能较为缺乏.加之完成加速度的刺激需要很大的位移量,一般的康复机器人空间有限无法满足这一位移量,因此需要一台六自由度机器人并引入洗出算法,使其能让患者根据洗出算法在动平台完成特定动作模拟出加速度信号.从而解决机器人有限空间里完成无限空间的动感加速度模拟.对康复机器人适用的洗出算法进行研究,并在Matlab/Simulink中对改进算法进行建模仿真,改进经典洗出算法使其更加适用于前庭康复训练.最终由ADAMS与Matlab的联合仿真求出驱动滑块的位移曲线,能够完成动平台的洗出运动.

飞行模拟器线性最优洗出算法限幅控制

为在有限的运动平台空间内提高飞行模拟器的动感逼真度,结合人体前庭系统和线性最优洗出算法,对洗出算法的缩放限幅环节进行改进。对输入信号的低幅值段采用三阶多项式法,尽可能减小人体感觉加速度的触发时延;在高幅值段利用运动感觉作为BP神经网络控制器的输入变量,在有限运动空间内自适应调节输入信号的缩放比例系数。对飞行模拟器纵向/俯仰方向进行仿真验证,仿真结果表明,在低幅值段采用三阶多项式法可以有效避免局部极值信号的畸变,同时保留三阶多项式法克服感觉加速度触发时延的优点;在高幅值段采用BP神经网络自适应调节缩比系数法能将平台限制在运动空间内,最大程度减小飞行模拟器虚假暗示的发生,且提高飞行模拟器的安全性和可靠性,证明采用分段缩放限幅策略对飞行模拟器的动感逼真度提升有促进作用。

基于归一化处理的自适应洗出算法

传统的自适应洗出算法随着输入幅值的增大,其输出会变得不稳定,从而造成平台的异常抖动。为了克服这一缺陷,对自适应律提出一种归一化的修正方案。此方法使得自适应洗出算法中的输入幅值的大小不会对自适应增益造成影响,进而确保输出不会因为输入幅值过大而产生发散,提高动感模拟的真实性及稳定性;而且,改进算法没有引入额外的惩罚项,因此并未使算法变得更加复杂。经过特定的运动数据进行验证,结果显示此方法可以降低输出发散,减少平台的异常抖动,提高模拟驾驶的逼真效果。