Ученые разработали математическую модель с адаптивной цифровой системой управления, которая сделает авто- и авиатренажеры более реалистичными и поможет уберечь их от поломок из-за перегрузок. Ученые сравнили предложенную модель с аналогами, используемыми в тренажерах российской компании «Транзас», и выяснили, что новая система позволяет управлять поршнями, которые отвечают за движение кабины-симулятора, в более широких условиях, до трех раз быстрее и в полтора раза точнее.
Результаты исследования, поддержанного грантом Российского научного фонда (РНФ), опубликованы в журнале Control Engineering Practice. Чтобы натренировать водителя или пилота правильно управлять автомобилем или самолетом, используются тренажеры. Обычно они имеют вид кабины, установленной на платформе Стюарта — устройстве, имеющем шесть независимых «ног», прикрепленных попарно в трех точках на нижней — опорной — плите платформы и в трех на верхней плите. Длины этих «ног» можно изменять встроенными в них приводами и, тем самым управлять ориентацией платформы. Такое движение может имитировать наклон самолета при маневрировании или машины при движении по неровной поверхности.
Сделать такие тренажеры максимально реалистичными можно, обеспечив практически моментальную и высокоточную отработку приводами команд компьютера. Существующие на сегодняшний день устройства часто не столь быстро реагируют на подаваемые им сигналы, как это происходит в автомобиле или самолете, на которые действует окружающая среда (погодные условия, дорожное покрытие и другие факторы). Кроме того, известны случаи поломки тренажеров из-за перегрузок и ошибочном срабатывании системы управления, что может сделать работу на них небезопасной.
Чтобы исправить эти недостатки, ученые из Санкт-Петербургского государственного университета и Института проблем Машиноведения РАН (Санкт-Петербург) детально исследовали динамику пневматических приводов платформы Стюарта. Анализ позволил авторам определить параметры движения, которые важно учитывать при разработке систем управления платформой. В частности, диаметр и массу поршней, длину штоков (подвижных «стержней» в приводах), давление, создаваемое той или иной нагрузкой на элементы. Опираясь на эти характеристики, исследователи разработали алгоритмы, обеспечивающие высокое быстродействие и точность управления движением платформы Стюарта.
«От кабины, в которой сидит человек, подается сигнал на платформу о том, что она должна совершить какое-то движение, например, наклониться при повороте руля. Если быть точнее, этот сигнал поступает на цифровой регулятор — устройство, связанное с поршнями и “решающее”, как изменить в них давление, чтобы система обеспечила нужное угловое и пространственное перемещение платформы.
Предложенная нами математическая модель позволяет сделать такое “принятие решений” регулятором (или “системой управления”) более точным, быстродействующим и менее ресурсозатратным, чем у ранее существующих», — рассказывает руководитель проекта, поддержанного грантом РНФ, Николай Кузнецов, доктор физико-математических наук, член-корреспондент РАН, руководитель Ведущей научной школы Российской Федерации в области математики и механики, заведующий кафедрой прикладной кибернетики СПбГУ, заведующий лабораторией информационно-управляющих систем ИПМаш РАН.
Кроме того, авторы проанализировали динамику движений разрабатываемого российской компанией «Транзас» тренажера для автомобиля КАМАЗ, и с помощью своей модели скорректировали выявленные недостатки и неточности системы управления, в частности скорость и силу реагирования поршней на подаваемые сигналы. Также ученые проанализировали возможность появления и устранения скрытых колебаний, которые могли бы привести к аварийным ситуациям при работе тренажера. В результате система управления этого же тренажера с новым алгоритмом быстрее и точнее отвечала на разнообразные команды человека, тем самым реалистичнее имитируя поведение автомобиля.
Разработанная авторами система позволит также сделать авто- и авиатренажеры безопаснее, поскольку в математическом алгоритме, помимо характеристик, влияющих на движение поршней, заложены данные о максимальной нагрузке, которую они способны выдержать. Это предотвратит возможность перегрузок, из-за которых тренажер может перестать работать или даже разрушиться. В дальнейшем ученые планируют в сотрудничестве с инженерами внедрить предложенную модель в реальные тренажеры, чтобы протестировать свою разработку. Работа также была поддержана грантом Министерства науки и высшего образования России.