"Per tal d'aconseguir tot el potencial d'aquests volants elèctrics, necessiteu un sistema de control intel·ligent que millori la seva robustesa i especialment la seva resistència davant una varietat de fallades", diu Soon-Jo Chung, professor de control i sistemes dinàmics de Bren a Caltech i Científic d'investigació sènior a JPL, que Caltech gestiona per a la NASA. "Hem desenvolupat un sistema tan tolerant a fallades crucial per als sistemes autònoms crítics per a la seguretat, i introdueix la idea de sensors virtuals per a la detecció de qualsevol fallada mitjançant mètodes d'aprenentatge automàtic i control adaptatiu".
Múltiples rotors signifiquen molts possibles punts de fallada
Els enginyers estan construint aquests avions elèctrics híbrids amb múltiples hèlixs o rotors, en part per a la redundància: si un rotor falla, queden prou motors funcionals per mantenir-se a l'aire. Tanmateix, per reduir l'energia necessària per fer vols entre ubicacions urbanes, per exemple, 10 o 20 milles, l'embarcació també necessita ales fixes. Tenir tant rotors com ales, però, crea molts punts de possible fallada a cada avió. I això deixa als enginyers la pregunta de com detectar millor quan alguna cosa ha fallat amb qualsevol part del vehicle.
Els enginyers podrien incloure sensors per a cada rotor, però fins i tot això no seria suficient, diu Chung. Per exemple, una aeronau amb nou rotors necessitaria més de nou sensors, ja que cada rotor pot necessitar un sensor per detectar una fallada a l'estructura del rotor, un altre per notar si el seu motor deixa de funcionar i un altre per alertar quan hi ha un problema de cablejat de senyal. es produeix. "Eventualment podríeu tenir un sistema de sensors distribuïts altament redundant", diu Chung, però això seria car, difícil de gestionar i augmentaria el pes de l'avió. Els mateixos sensors també podrien fallar.
Amb NFFT, el grup de Chung ha proposat un enfocament nou i alternatiu. Construint sobre esforços previs, l'equip ha desenvolupat un mètode d'aprenentatge profund que no només pot respondre als forts vents, sinó que també detecta, sobre la marxa, quan l'avió ha patit una fallada a bord. El sistema inclou una xarxa neuronal que s'entrena prèviament amb dades de vol de la vida real i després aprèn i s'adapta en temps real en funció d'un nombre limitat de paràmetres canviants, inclosa una estimació de l'efectivitat de cada rotor de l'aeronau en qualsevol moment. temps.
"Això no requereix cap sensor o maquinari addicional per a la detecció i identificació de fallades", diu Chung. "Només observem el comportament de l'avió: la seva actitud i posició en funció del temps. Si l'aeronau es desvia de la seva posició desitjada del punt A al punt B, NFFT pot detectar que alguna cosa no funciona i utilitzar la informació que té per compensar aquest error".
I la correcció es fa molt ràpid, en menys d'un segon. "En volar l'avió, realment es pot sentir la diferència que fa NFFT en mantenir la controlabilitat de l'avió quan falla un motor", diu el científic del personal Matthew Anderson, autor del document i pilot que va ajudar a realitzar les proves de vol. "El redisseny del control en temps real fa que se senti com si res hagués canviat, tot i que acabeu de deixar de funcionar un dels vostres motors".
Presentació dels sensors virtuals
El mètode NFFT es basa en senyals i algorismes de control en temps real per detectar on hi ha una fallada, de manera que Chung diu que pot donar a qualsevol tipus de vehicle essencialment sensors virtuals gratuïts per detectar problemes. L'equip ha provat principalment el mètode de control en els vehicles aeris que estan desenvolupant, inclosa l'Autonomous Flying Ambulance, un vehicle elèctric híbrid dissenyat per transportar ràpidament les persones ferides o malaltes als hospitals. Però el grup de Chung ha provat un mètode similar de control tolerant a fallades en vehicles terrestres i té previst aplicar NFFT als vaixells.
Escrit per Kimm Fesenmaier
font: Caltech
Enllaç de font
