岸橋運行速度的提高對岸邊集裝箱起重機操作模擬器中的關(guān)鍵——動感模擬系統(tǒng)提出了新的更高要求，針對岸邊集裝箱起重機仿真模擬器運動系統(tǒng)，提出了設(shè)計岸橋操作模擬器體感模擬算法的實現(xiàn)方法。在該實現(xiàn)方法中，考慮洗出位置對模擬逼真度的影響，從而求出最優(yōu)的洗出位置;并在滿足運動平臺快速回位性能以及低于人體運動感覺閥值的要求下，優(yōu)化了操作模擬器體感模擬算法固定參數(shù)，以改善系統(tǒng)性能，提高模擬逼真度。并應(yīng)用MATLAB建立了仿真模型。在此模型的基礎(chǔ)上，通過運用一組實際運動數(shù)據(jù)對該算法進行仿真計算及分析，結(jié)果證明了該算法為一種有效的方法。
    采用有限的操作模擬器運動系統(tǒng)的空間復(fù)現(xiàn)岸橋駕駛員在真實作業(yè)時的運動感覺，設(shè)計合適的洗出算法的使仿真得到的運動平臺的運動參數(shù)與實際運動進行對接，以確保建成后的模擬器完成一次隨機運動后可以緩慢回中，從而有足夠的空間用于下一個動作，返回過程中不得使駕駛員感覺到移動。洗出運動要求低于人體感知閾值，使得在有限的運動空間實現(xiàn)無限空間運動感覺的目的。所以，對實際操作室模擬的逼真程度取決于三自由度運動系統(tǒng)性能的好差。
    1.體感模擬算法參數(shù)確定
    本文運用的經(jīng)典洗出算法的仿真效果是通過人體感知評價方法來衡量的，操作模擬器的駕駛員位于前庭中心的比力值是操作模擬器人體感知系統(tǒng)輸入，比力是通過質(zhì)心變換由最優(yōu)洗出位置的加速度得到的，再將結(jié)果經(jīng)過建立好的半規(guī)管及耳石模型后求出操作模擬器的駕駛員的運動感覺；相應(yīng)地，實際的比力輸入與求得的人體運動感覺也對應(yīng)計算出，前者比力值是實際人體感知系統(tǒng)輸入，比力是通過質(zhì)心變換由最優(yōu)洗出位置的加速度得到的，再將結(jié)果經(jīng)過建立好的半規(guī)管及耳石模型后求出實際的駕駛員的運動感覺，但在經(jīng)典洗出算法的設(shè)計中，人體高低頻率的運動感覺是由運動信號分別通過高低通通道得到，實際操作過程中，人對運動的感覺是整體的，所以操作模擬器駕駛員的整體運動感分別是由高低頻運動感覺相加后得出的，并將得出的數(shù)據(jù)與實際的人體感知系統(tǒng)數(shù)據(jù)作比較。
   2.洗出算法濾波器的設(shè)計
   考慮到岸橋大車、小車的情況以及模擬器的結(jié)構(gòu)，一般只采用三階或者兩階。
    3.洗出算法仿真結(jié)果分析與評估
    按照第三章構(gòu)建的仿真模型以及選擇好的參數(shù)，利用MATLAB中的simulink模塊進行仿真，根據(jù)信號調(diào)理的需要，低通濾波器一般都是采用兩階低通濾波器?，F(xiàn)有的運動平臺，旨在驗證一種參數(shù)優(yōu)化算法。三個正交的加速度計安裝在運動平臺的上表面上，以測量提供的加速運動平臺。經(jīng)計算得到的洗出濾波器參數(shù)保證了復(fù)雜微小的加速度值或高頻信號的呈現(xiàn)。然而對于平臺的大值的加速度信號，由于空間限制運動的低頻運動，本算法可以用于運動平臺的移動的最大量。
    由于電動缸傳輸過程中，線性制動器桿被分成若干補償?shù)钠骄鶗r間間隔，它是由PLC控制電動缸的執(zhí)行返回到零點，電動缸出桿的零坐標(biāo)是坐標(biāo)零點。從電動缸的初始位置調(diào)整至最大位置，從而使誤差減少。根據(jù)實驗結(jié)果圖3-1所示，洗出過程中每一個電動缸的伸長量沒有超過其運動的最大范圍，并且這三個制動器是不允許接近電動缸做功沖程的最大行程，如果調(diào)整洗出算法參數(shù)來增加低頻再現(xiàn)能力的加速度信號會導(dǎo)致液壓缸行程超限，這是行不通的。小車方向的最大位移約為0.6米，波動值主要分布在加速和減速階段的過程中，這些線會聚在某一點。大車方向的最大位移約為0.3米，并不超過電動缸行程，所以它滿足平臺的要求。傾斜協(xié)調(diào)曲線趨于溫和，可有效描述運動平臺的工作狀態(tài)。因此本文確定的洗出算法參數(shù)可以充分利用有限的運動平臺空間為駕駛者提供了真實岸橋操作室的運動感受。

    本論文以岸邊集裝器起重機操作模擬器為研究對象，對體感模擬系統(tǒng)的開發(fā)與優(yōu)化提出實際的依據(jù)，雖以岸橋為原型，但對同類操控設(shè)備的操作模擬器的研究也具有參考意義，為今后對更高的模擬逼真度要求的模擬器的開發(fā)打下了基礎(chǔ)，但由于經(jīng)典洗出算法本身的局限性，如傾斜協(xié)調(diào)優(yōu)化不足，整體的人體體感需由高低通通道進行疊加，該疊加過程并非代數(shù)求和，涉及參數(shù)需進一步優(yōu)化等仍須改善，但其便于控制的優(yōu)勢使得設(shè)計相對簡單。運動平臺的具體參數(shù)的設(shè)計需要進行多目標(biāo)的聯(lián)合優(yōu)化，從而確定更加符合要求的參數(shù)范圍，本文研究的操作模擬器已通過仿真進行了驗證，但還未應(yīng)用到實際的操作模擬器上，故還需在實際的運動平臺上檢驗算法的有效性。