stewart平台车辆模拟器洗出算法研究

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1、Stewart平台车辆模拟器洗出算法研究师晓芳2015年1月中图分类号:TP273.2UDC分类号:681.5Stewart平台车辆模拟器洗出算法研究作者姓名师晓芳学院名称机械与车辆学院指导教师邹渊副教授答辩委员会主席林程教授申请学位工学硕士学科专业机械工程学位授予单位北京理工大学论文答辩日期2015年1月ResearchofwashoutalgorithmforthevehiclesimulatorusingStewartplatformCandidateName:ShiXiaofangSchoolorDepartment:SchoolofMechanicalan

2、dVehicleFacultyMentor:AssociateProf.ZouYuanChair,ThesisCommittee:Prof.LinChengDegreeApplied:MasterofPhilosophyMajor:MechanicalEngineeringDegreeby:BeijingInstituteofTechnologyTheDateofDefence:January,2015北京理工大学硕士学位论文摘要六自由度Stewart平台运动范围有限,不可能完全再现真实车辆的运动状态,所以需要研究洗出算法。洗出算法将真实车辆实际运动变换成使人有相似

3、感受并且模拟器可实现的信号。模拟器动感逼真度,与洗出算法设计关系密切。本文针对Stewart平台进行洗出算法的设计研究及仿真实验。首先对经典洗出算法设计原理进行阐述,并根据车辆模拟器特殊性选择合适的参数和滤波器阶数,建立经典洗出算法的模型并进行了仿真。仿真结果表明,经典洗出算法基本满足车辆模拟器运动限制且动感感觉变化趋势与真实车辆相似。由于其参数固定,是为了满足极限情况而设定的,对运动范围的利用率小,不能很好的跟随实际车辆的运动状态。为进一步提高动感逼真度,设计基于模型预测控制法的洗出算法,将真实车和模拟器间的动感误差作为目标函数,利用最优控制理论使目标函数最小得到

4、洗出算法。设计基于模型预测控制的洗出算法并与六自由度平台的模型进行了仿真,结果表明,该洗出算法显著提高模拟器的动感逼真度。最后基于RT-LAB建立了六自由度平台的实时仿真环境,把洗出算法转化为C代码并编译下载到RT-LAB工控机中,通过实时仿真实验完成了对洗出算法的进一步比较评价。关键词:洗出算法;模型预测控制;六自由度Stewart平台;硬件在环I北京理工大学硕士学位论文AbstractStewartplatformcan’tfullyreproducethetruestateofthevehicle,duetoitslimitedrange,soit’snece

5、ssarytodoresearchonthewashoutalgorithm.Thewashoutalgorithmtransformsthemotionfromactualvehiclestosimulators.Itspurposeistoprovidethemotioncuesrepresentingrealistichumanperception,sothewashoutalgorithmisveryimportantforthesimulator.Thisstudymainlyfocusesonthedesignandresearchofthewashou

6、talgorithmanditssimulation.First,thedesignprinciplesoftheclassicalwashoutalgorithmisdescribedindetail.Theappropriateparametersandfilter’sorderareselectedaccordingtotheparticularityofthevehiclesimulator.AmodeloftheclassicalwashoutalgorithmisestablishedinMATLAB/Simulinkenvironment.Simula

7、tionresultsshowthattheclassicalwashoutalgorithmcanbasicallymeettherequirements.Butthefixedschemeandparametersoftheclassicalwashoutalgorithmcauseinflexibilityoftheschemeandmaketheresultingsimulatorfailtobeadaptivetoallcircumstances,whichleadstolowefficiencyoftheusageoftheplatform’swor

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