„За да реализирате пълния потенциал на тези електрически летци, имате нужда от интелигентна система за управление, която подобрява тяхната здравина и особено устойчивостта им срещу различни неизправности“, казва Сун-Джо Чунг, Брен, професор по контролни и динамични системи в Калтек и Старши научен сътрудник в JPL, който Caltech управлява за НАСА. „Разработихме такава устойчива на грешки система, която е от решаващо значение за критични за безопасността автономни системи, и тя въвежда идеята за виртуални сензори за откриване на всяка повреда, използвайки машинно обучение и методи за адаптивен контрол.“
Множеството ротори означават много възможни точки на повреда
Инженерите изграждат тези хибридни електрически самолети с множество витла или ротори, отчасти за резервиране: Ако един ротор се повреди, остават достатъчно функционални двигатели, за да останат във въздуха. Въпреки това, за да се намали енергията, необходима за извършване на полети между градски места - да речем, 10 или 20 мили - корабът също се нуждае от фиксирани крила. Наличието на ротори и крила обаче създава много точки на възможен отказ във всеки самолет. И това поставя инженерите пред въпроса как най-добре да открият, когато нещо се е объркало с която и да е част от автомобила.
Инженерите биха могли да включат сензори за всеки ротор, но дори това няма да е достатъчно, казва Чунг. Например, самолет с девет ротора ще се нуждае от повече от девет сензора, тъй като всеки ротор може да се нуждае от един сензор, за да открие повреда в структурата на ротора, друг, за да забележи, ако двигателят му спре да работи, и още един, за да предупреди при проблем с окабеляването на сигнала възниква. „В крайна сметка бихте могли да имате силно резервирана разпределена система от сензори“, казва Чунг, но това би било скъпо, трудно за управление и би увеличило теглото на самолета. Самите сензори също могат да се повредят.
С NFFT групата на Chung предложи алтернативен, нов подход. Надграждайки предишни усилия, екипът е разработил метод за задълбочено обучение, който може не само да реагира на силни ветрове, но и да открие в движение кога самолетът е претърпял повреда на борда. Системата включва невронна мрежа, която е предварително обучена на данни от реалния живот и след това се учи и адаптира в реално време въз основа на ограничен брой променящи се параметри, включително оценка за това колко ефективно функционира всеки ротор на самолета във всеки даден момент време.
„Това не изисква никакви допълнителни сензори или хардуер за откриване и идентифициране на грешки“, казва Чунг. „Ние просто наблюдаваме поведението на самолета – неговото отношение и позиция като функция на времето. Ако самолетът се отклонява от желаната позиция от точка А до точка Б, NFFT може да открие, че нещо не е наред и да използва информацията, която има, за да компенсира тази грешка.“
И корекцията се случва изключително бързо - за по-малко от секунда. „Когато летите със самолета, можете наистина да почувствате разликата, която NFFT прави в поддържането на управляемостта на самолета, когато двигател се повреди“, казва учен Матю Андерсън, автор на статията и пилот, който помогна за провеждането на полетните тестове. „Редизайнът на контрола в реално време създава усещането, че нищо не се е променило, въпреки че току-що един от двигателите ви е спрял да работи.“
Представяме ви виртуални сензори
Методът NFFT разчита на контролни сигнали и алгоритми в реално време, за да открие къде е повредата, така че Chung казва, че може да даде на всеки тип превозно средство по същество безплатни виртуални сензори за откриване на проблеми. Екипът е тествал основно метода за контрол върху летателните апарати, които разработват, включително автономната летяща линейка, хибридно електрическо превозно средство, предназначено за бързо транспортиране на ранени или болни хора до болници. Но групата на Chung е тествала подобен устойчив на грешки метод за управление на наземни превозни средства и има планове да приложи NFFT към лодки.
Написано от Ким Фезенмайер
Източник: Caltech
Източник на връзката
