«Для таго, каб рэалізаваць увесь патэнцыял гэтых электрычных лётчыкаў, вам патрэбна інтэлектуальная сістэма кіравання, якая павышае іх надзейнасць і асабліва ўстойлівасць да розных няспраўнасцяў», — кажа Сун-Джо Чунг, прафесар кафедры кіравання і дынамічных сістэм Каліфарнійскага тэхналагічнага інстытута Брэн. Старэйшы навуковы супрацоўнік JPL, якім Caltech кіруе для NASA. «Мы распрацавалі такую адмоваўстойлівую сістэму, важную для крытычна важных для бяспекі аўтаномных сістэм, і яна прадстаўляе ідэю віртуальных датчыкаў для выяўлення любых збояў з дапамогай машыннага навучання і адаптыўных метадаў кіравання».
Некалькі ротараў азначаюць шмат магчымых кропак адмовы
Інжынеры ствараюць гэтыя гібрыдныя электрычныя лятальныя апараты з некалькімі вінтамі або ротарамі, часткова дзеля рэзервавання: калі адзін ротар выходзіць з ладу, застаецца дастаткова функцыянальных рухавікоў, каб заставацца ў паветры. Аднак, каб скараціць энергію, неабходную для пералётаў паміж гарадскімі населенымі пунктамі - скажам, 10 або 20 міль - карабель таксама мае патрэбу ў нерухомых крылах. Наяўнасць ротараў і крылаў, аднак, стварае шмат кропак магчымай адмовы ў кожным самалёце. І гэта пакідае інжынераў перад пытаннем, як лепш вызначыць, калі нешта пайшло не так з якой-небудзь часткай аўтамабіля.
Інжынеры маглі б уключыць датчыкі для кожнага ротара, але нават гэтага было б недастаткова, кажа Чанг. Напрыклад, самалёту з дзевяццю ротарамі спатрэбіцца больш за дзевяць датчыкаў, таму што кожны ротар можа мець патрэбу ў адным датчыку, каб выявіць збой у структуры ротара, другі, каб заўважыць, калі яго рухавік спыняецца, і яшчэ адзін, каб папярэдзіць, калі ўзнікла праблема з праводкай сігналу. адбываецца. «У канчатковым выніку вы маглі б мець вельмі залішнюю размеркаваную сістэму датчыкаў», - кажа Чанг, але гэта было б дорага, складана кіраваць і павялічыла б вагу самалёта. Самі датчыкі таксама маглі выйсці з ладу.
З NFFT прапанавала група Чунга альтэрнатыўны, новы падыход. Абапіраючыся на папярэднія намаганні, каманда распрацавала метад глыбокага навучання, які можа не толькі рэагаваць на моцны вецер, але і выяўляць на лета, калі самалёт пацярпеў ад ладу. Сістэма ўключае ў сябе нейронную сетку, якая папярэдне навучаецца на рэальных палётных дадзеных, а затым вучыцца і адаптуецца ў рэжыме рэальнага часу на аснове абмежаванай колькасці зменлівых параметраў, уключаючы ацэнку таго, наколькі эфектыўна кожны ротар на самалёце функцыянуе ў любы момант. час.
«Гэта не патрабуе ніякіх дадатковых датчыкаў або апаратнага забеспячэння для выяўлення і ідэнтыфікацыі няспраўнасцяў, - кажа Чанг. «Мы проста назіраем за паводзінамі самалёта — яго становішчам і становішчам у залежнасці ад часу. Калі самалёт адхіляецца ад жаданага становішча з пункта А ў пункт Б, NFFT можа выявіць, што нешта не так, і выкарыстаць атрыманую інфармацыю для кампенсацыі гэтай памылкі».
І выпраўленне адбываецца вельмі хутка - менш чым за секунду. «Палятаючы на самалёце, вы сапраўды можаце адчуць розніцу, якую робіць NFFT для падтрымання кіравальнасці самалёта, калі рухавік адмовіць», — кажа штатны навуковы супрацоўнік Мэцью Андэрсан, аўтар артыкула і пілот, які дапамагаў праводзіць лётныя выпрабаванні. «Рэдызайн кіравання ў рэжыме рэальнага часу стварае адчуванне, што нічога не змянілася, нават калі ў вас толькі што перастаў працаваць адзін з рухавікоў».
Прадстаўляем віртуальныя датчыкі
Метад NFFT абапіраецца на кантрольныя сігналы і алгарытмы ў рэжыме рэальнага часу для выяўлення збою, таму Чанг кажа, што ён можа даць любому тыпу транспартнага сродку практычна бясплатныя віртуальныя датчыкі для выяўлення праблем. Каманда ў асноўным правярала метад кіравання на лятальных апаратах, якія яны распрацоўваюць, у тым ліку на аўтаномнай лятаючай машыне хуткай дапамогі, гібрыдным электрычным аўтамабілі, прызначаным для хуткай транспарціроўкі параненых або хворых людзей у бальніцы. Але група Чанга пратэставала падобны метад адмоваўстойлівага кіравання на наземных транспартных сродках і плануе прымяніць NFFT да лодак.
Аўтар Кім Фезенмаер
крыніца: Caltech
Крыніца спасылка
