fa en fa ar fa fa fa fa fa fa fa fa fa fa fa fa fa fa fa fa ur fa fa fa fa fa fa fa en fa fa mzn fa fa fa fa fa fa fa fa fa fa ur fa fa en fa en en azb en fa fr en en en en ar en en en en en en en en en en en en en en en en en en en en en en fa fa fa fa el fa fa fa it id en en id bo en en fa ar fa de id fa de bo fa de en fa de en fa fa fa fa fa fa fa fa fa fa ar fa fa fa fa fa fa fa de
امروزه شبیهسازهای پرواز، به‌عنوان جزئی جداییناپذیر در صنعت هوانوردی، نقش مهمی در آموزش خلبانی و توسعة تجهیزات جدید دارند. سامانة حرکتساز بهینه با وجود ویژگیهای مثبت از جمله حجم محاسباتی کم با قابلیت پیادهسازی مناسب، به‌دلیل محدودیت در حفظ حرکت سامانه در محدودة فضای کاری در مانورهای پیچیده، با مشکلاتی جدی روبروست. سامانههای حرکتساز کنترل پیشبین به‌علت قابلیت ذاتی در مقیدنمودن ورودیها و متغیرهای حالت فرایند، ضمن حفظ همزمان کیفیت مطلوب خروجی، توسعة فزایندهای یافتهاند. وظیفة کنترل پیشبین در سامانههای حرکتساز، حل مسئلة بهینهسازی در پنجرة افق پیشبین برای تعیین حرکت امکانپذیر شبیهساز با هدف کاهش تفاوت حس حرکتی خلبان در وسیلة واقعی و شبیهساز در محدودة کاری سامانة حرکتی است. این روش براساس کمینهسازی تابع هدف درجه دوم شامل متغیرهای حس حرکتی، متغیرهای متناظر سامانة حرکتی و ورودی کنترلی استوار است، اگرچه در این رهیافت نیازی به طراحی و استفاده از فیلترهای شستشو نیست. در این مقاله، نحوة برپایی روشمند سامانة حرکتساز کنترل پیش‌بین مبتنی بر مدل و مقایسة عملکرد آن با روش حرکتساز بهینه ارائه شده است. رویکرد حرکتساز پیشنهادی در مانور شیب - طولی ضمن ایجاد حس حرکتی یکسان، با حرکتهای محدودتر و هموارتر سبب حفظ کارآمدتر سامانة حرکتی در محدودة عملیاتی آن می‌شود و قابلیت شبیهساز برای مانورهای پیچیدهتر را افزایش میدهد.
Motion cueing algorithm design using model predictive control
Islamic Azad University of Karaj
Flight simulators as an integral component of today aviation industry, play an important role in training the pilots and development of the new equipment. Optimal motion cueing beside the positive characteristics of easy computation and implementation, due to limited performance in keeping the motion system within the workspace in complex maneuvers, is faced with serious obstacles. Predictive control method featured with inherent capabilities of dealing with constraints on inputs and state variables, while maintaining the high quality of the output, is faced with progressive development. The task of model predictive control is solving the optimal problem over the control horizon to accommodate the feasible movement of the flight simulator by decreasing as could as the difference of the perception of motion between the pilots in real vehicle and the simulator. This approach is based on minimizing the quadratic cost function incorporating the sensation of motion, the motion system configuration related state variables as well as input control signal. Although in this method, the design of washout filters are not needed. In this article, the systematic design of motion cueing algorithm based on model predictive control is described and its performance in comparison with optimal washout filter cueing method is illustrated. The proposed motion cueing method posing with much limited and smoother movements in surge-pitch maneuver tends to efficiently maintaining the motion system with in its workspace while preserving the same sense of motion. This results in increasing the capabilities of the motion system to be employed in much complex maneuvers.
[1] A. Sayadi, A. Nikranjbar, A. Mahmoodi, Optimal motion cueing algorithm development of 6dof flight simulator considering workspace of motion platform, Aerosapce Knowledge and Technology Journal, Vol. 3, No. 1, pp. 17-28, 2014. (in Persianفارسی ).
[2] R. Sivan, J. Ish-Shalom, J. K. Huang, An optimal control approach to the design of moving flight simulators. IEEE Transactions on Systems, Man and Cybernetics, Vol 12, No. 6, pp. 818-827, 1982.
[3] R. J. Telban, F. M. Cardullo, J. A. Houck, Developments in human centered cueing algorithms for control of flight simulator motion systems. AIAA Proceeding of Conference Modeling and Simulation Technologies Conference and Exhibit, Portland, USA, pp. 463-473, 1999.
[4] R. J. Telban, W. Wu, F. M. Cardullo, J. A. Houck. Motion cueing algorithm development: Initial investigation and redesign of the algorithms, NASA Langley Research Center; Hampton, VA, USA, 2000, https://ntrs.nasa.gov/archive/nasa/casi.ntrs.nasa.gov/20000041705.pdf (accessed 4 Jul 2017).
[5] W. Wu, Development of cuing algorithms for the control of simulator motion systems, MS Thesis, State University of New Youk at Binghamton, USA, 1997.
[6] W. Wu, F. M. Cardullo. Is there an optimum motion cueing algorithm. AIAA Proceedings of the Modelling and Simulation Technologies Conference, New Orleans, USA, August 11-13, pp. 23-29, 1997.
[7] S. H. Chen, L. C. Fu, An optimal washout filter design for a motion platform with senseless and angular scaling maneuvers. IEEE Proceeding of American Control Conference (ACC), Baltimore, MD, USA, June 30-July 02, pp. 4295-4300, 2010.
[8] N. J. Garrett, M. C. Best, Model predictive driving simulator motion cueing algorithm with actuator-based constraints, Vehicle System Dynamics, Vol. 51, No. 8, pp. 1151-1172, 2013.
[9] R. J. Telban, A nonlinear motion cueing algorithm with a human perception model. Energy, Simulation-training, Ocean Engineering, and Instrumentation: Research Papers of the Link Foundation Fellows, Vol. 2, pp. 97-127, 2002.
[10] J. A. Houck, R. J. Telban, F. M. Cardullo, and L. C. Kelly, Motion Cueing Algorithm Development: New Motion Cueing Program Implementation and Tuning, NASA Langley Research Center; Hampton, VA, USA, 2005, https://ntrs.nasa.gov/archive/nasa/casi.ntrs.nasa.gov/20050180245.pdf (accessed 4 Jul 2017).
[11] M. Aminzadeh, A. Mahmoodi, M. Sabzehparvar, Optimal Motion-Cueing Algorithm Using Motion System Kinematics, European Journal of Control, Vol. 18, No. 4, pp. 363-375, 2012.
[12] R. F. Telban, Cardullo, J. A. Houck, A nonlinear, human-centered approach to motion cueing with a neurocomputing solver. AIAA Proceeding of Modeling and Simulation Technologies Conference and exhibit, August 5-8, Monterey, CA, USA, pp. 1-10, 2002.
[13] K. B. Zaychik, F.M. Cardullo, Nonlinear Motion Cueing Algorithm: Filtering at Pilot Station and Development of the Nonlinear Optimal Filters for Pitch and Roll, NASA Langley Research Center; Hampton, VA, USA, 2012. Available from: https://ntrs.nasa.gov/archive/nasa/casi.ntrs.nasa.gov/20120008933.pdf (accessed 3 Jul 2017).
[14] X. Wang, L. Li, W. Zhang, Research on fuzzy control washout algorithm of locomotive driving simulator, IEEE Proceeding of 7th World Congress on Intelligent Control and Automation (WCICA), China, June 25-27, pp. 3737-3741, 2008.
[15] F. Lara-Molina, J. Rosário, D. Dumur, Architecture of predictive control for a Stewart platform manipulator, IEEE Proceedings of the 8th Intelligent Control and Automation World Congress (WCICA), Brazil, July 7-9, pp. 6584-6589, 2010.
[16] I. Qaisi, A. Treachtler, Constrained linear quadratic optimal controller for motion control of ATMOS driving simulator, Proceedings of the Driving Simulation Conference, Paris, France, September 6-7, pp. 1-8, 2012.
[17] Z. Fang, A. Kemeny, Explicit MPC motion cueing algorithm for real-time driving simulator. IEEE Proceeding of the 7th International Conference in Power Electronics and Motion Control (IPEMC), Vol. 2, pp. 874-878, June 2-5, 2012.
[18] M. Baseggio, A. Beghi, M. Bruschetta, F. Maran, D. Minen, An MPC approach to the design of motion cueing algorithms for driving simulators, Proceeding of the 14th IEEE International Conference in Intelligent Transportation Systems (ITSC), Padova, Italy, Oct. 5-7, pp. 692-697, 2011.
[19] D. A. Pham, S. Röttgermann, G. F. Flores, A. Kecskeméthy, Optimal Motion Cueing Algorithm Selection and Parameter Tuning for Sickness-Free Robocoaster Ride Simulations, in Mechanisms, Transmissions and Applications, Springer, pp. 127-135, 2015.
[20] MathWorks, Control System Toolbox: User's Guide (R2016b), Linear-Quadratic Regulator (LQR) design, 11 March, 2016, https://www.mathworks.com/help/control/ref/lqr.html (accessed 4 Jul 2017).
[21] H. D. Taghirad. Parallel robots: mechanics and control, CRC press, 2013.
[22] Z. Bingul, O. Karahan, Dynamic Modeling and Simulation of Stewart Platform, in Serial and Parallel Robot Manipulators - Kinematics, Dynamics, Control and Optimization, Edited by S. Kucuk, InTech, pp. 19-42, 2012, http://www.intechopen.com/books/serial-and-parallel-robot-manipulators-kinematics-dynamics-control-and-optimization/dynamic-modelling-of-stewart-platform (accessed 4 Jul 2017).
دوره 6، شماره 2 - شماره پیاپی 2
اصل مقاله 3.85 MB
ارجاع به این مقاله
تعداد مشاهده مقاله: 947
تعداد دریافت فایل اصل مقاله: 230
نیک رنجبر, ابولفتح. (1396). تدوین سامانة حرکت‌ساز شبیه‌ساز پرواز با استفاده از روش کنترل پیش‌بین مبتنی بر مدل. دانش و فناوری هوافضا, 6(2), 115-128.
ابولفتح نیک رنجبر. "تدوین سامانة حرکت‌ساز شبیه‌ساز پرواز با استفاده از روش کنترل پیش‌بین مبتنی بر مدل". دانش و فناوری هوافضا, 6, 2, 1396, 115-128.
نیک رنجبر, ابولفتح. (1396). 'تدوین سامانة حرکت‌ساز شبیه‌ساز پرواز با استفاده از روش کنترل پیش‌بین مبتنی بر مدل', دانش و فناوری هوافضا, 6(2), pp. 115-128.
نیک رنجبر, ابولفتح. تدوین سامانة حرکت‌ساز شبیه‌ساز پرواز با استفاده از روش کنترل پیش‌بین مبتنی بر مدل. دانش و فناوری هوافضا, 1396; 6(2): 115-128.