[發明專利]基于自適應遺傳算法的飛行模擬器運動控制方法

有效

• 申請號: 201910940480.2
• 申請日: 2019-09-30
• 公開（公告）號: CN110618698B
• 公開（公告）日: 2022-11-29
• 發明（設計）人: 嚴小天;于洋;王慧青;劉訓福;田學博
• 申請（專利權）人: 北京航空航天大學青島研究院;青島虛擬現實研究院有限公司
• 主分類號: G05D1/08
• 分類號: G05D1/08;G05D1/10
• 代理公司: 青島中天匯智知識產權代理有限公司 37241
• 代理人: 劉曉

本發明公開一種基于自適應遺傳算法的飛行模擬器運動控制方法，通過接收真實飛行運動參數輸入，利用自適應遺傳算法優化經典洗出算法模型，并基于此模型進行洗出運算，計算得到平臺運動位移，通過信號轉換得到各桿件的驅動力信號，驅動運動平臺完成預定的飛行姿態運動。本方案通過對模擬器經典洗出算法原理進行研究，充分的考慮各種約束因素的影響，從算法整體結構出發，利用自適應遺傳算法選出最佳經典洗出算法參數，優化運動仿真技術，可有效提高飛行模擬的運動逼真度，改善飛行訓練效果。

技術領域

本發明屬于飛行模擬器運動控制領域，具體涉及一種基于自適應遺傳算法的飛行模擬器運動控制方法。

背景技術

IPT(Integrated Procedures Trainer)綜合流程訓練器，是航天領域中重要的訓練設備。為營造更真實的飛行環境，IPT通過控制運動平臺來模擬各種飛行動作，將運動感知傳給模擬駕駛艙內的訓練人員。影響運動模擬的主要機構是動感運動平臺，其中包括平臺的結構設計、運動學原理和控制算法。優化運動平臺控制算法，可提高飛行模擬的運動逼真度，改善飛行訓練效果。

目前國內外使用最多的控制算法是洗出算法，控制系統接收輸入的真實運動參數，經過洗出計算后得到平臺運動位移，然后通過信號轉換得到各桿件的驅動力信號，驅動運動平臺完成預定的姿態運動。經典洗出算法形式簡單、易于調節、反饋迅速、執行速度快，被廣泛應用于實際的運動平臺控制系統。

經典洗出算法的濾波參數經確定后在計算過程保持不變，故優化濾波參數對模擬逼真度起著至關重要的作用，針對此類問題，需建立優化參數的數學模型，即非線性最優化問題。目前，解決此類問題的方法主要采用懲罰函數法，懲罰函數法是將約束條件轉化為某種懲罰函數加到目標函數中，從而將約束優化問題轉化為一系列的無約束優化問題來求解，是經典的求解約束非線性最優化問題的方法，但其求解的收斂速度較慢，收斂準確度較低，會嚴重影響運動模擬的逼真度。

發明內容

本發明針對現有技術中存在的運動模擬精度差等缺陷，提出一種基于自適應遺傳算法的飛行模擬器運動控制方法，可有效提高飛行模擬的運動逼真度，提高飛行訓練效果。

本發明是采用以下的技術方案實現的：基于自適應遺傳算法的飛行模擬器運動控制方法，包括以下步驟：

步驟1、飛行模擬器控制系統初始化，以確定運動平臺位于初始位置；

步驟2、設定飛行動力學模型，并獲得其對應的飛行參數；

所述飛行參數通過采集模擬座艙控制信號獲得，所述飛行參數包括機體坐標系下的軸向加速度、滾轉角速度、滾轉角加速度、俯仰角速度、俯仰角加速度、偏航角速度、偏航角加速度和姿態角；

步驟3、構建基于自適應遺傳算法的洗出算法模型，將步驟2得到的飛行參數作為洗出算法模型的輸入，獲得驅動信號；

步驟4、對步驟3中所獲得的驅動信號進行積分運算分析，以得到運動平臺運動的位移和角位移；

步驟5、基于步驟4所獲得的位移和角位移信息，通過運動學反解對運動平臺進行速度、加速度以及動力學分析，進而得到各桿件的驅動力信號，從而驅動運動平臺運動。

進一步的，所述步驟3中，基于自適應遺傳算法的洗出算法模型構建過程如下：

步驟(1)：首先確定優化目標函數：

min(θ_S)

其中，為運動平臺縱向位移，θ_S為俯仰角位移；

步驟(2)：設定目標函數的約束條件，所述約束條件包括人體感覺閾值、響應能力和平臺運動空間，即：

①模擬器運動在平臺運動空間范圍內；