„Um das volle Potenzial dieser Elektroflieger auszuschöpfen, benötigen Sie ein intelligentes Steuerungssystem, das ihre Robustheit und insbesondere ihre Widerstandsfähigkeit gegenüber einer Vielzahl von Fehlern verbessert“, sagt Soon-Jo Chung, Bren-Professor für Steuerung und dynamische Systeme am Caltech und Leitender Forschungswissenschaftler am JPL, das Caltech für die NASA verwaltet. „Wir haben ein solches fehlertolerantes System entwickelt, das für sicherheitskritische autonome Systeme von entscheidender Bedeutung ist, und es führt die Idee virtueller Sensoren zur Erkennung von Fehlern mithilfe von maschinellem Lernen und adaptiven Steuerungsmethoden ein.“
Mehrere Rotoren bedeuten viele mögliche Fehlerquellen
Ingenieure bauen diese Hybrid-Elektroflugzeuge teilweise aus Redundanzgründen mit mehreren Propellern oder Rotoren: Wenn ein Rotor ausfällt, bleiben genügend funktionsfähige Motoren übrig, um in der Luft zu bleiben. Um jedoch den Energieaufwand für Flüge zwischen städtischen Orten – beispielsweise 10 oder 20 Meilen – zu reduzieren, benötigt das Fluggerät auch feste Flügel. Wenn jedoch sowohl Rotoren als auch Flügel vorhanden sind, entstehen in jedem Flugzeug viele mögliche Fehlerquellen. Und das stellt die Ingenieure vor die Frage, wie sie am besten erkennen können, wenn an irgendeinem Teil des Fahrzeugs ein Fehler aufgetreten ist.
Ingenieure könnten Sensoren für jeden Rotor einbauen, aber selbst das würde nicht ausreichen, sagt Chung. Beispielsweise würde ein Flugzeug mit neun Rotoren mehr als neun Sensoren benötigen, da jeder Rotor möglicherweise einen Sensor benötigt, um einen Fehler in der Rotorstruktur zu erkennen, einen anderen, um zu erkennen, ob sein Motor nicht mehr läuft, und einen weiteren, um bei einem Problem mit der Signalverkabelung zu warnen tritt ein. „Irgendwann könnte man über ein hochredundantes verteiltes Sensorsystem verfügen“, sagt Chung, aber das wäre teuer, schwierig zu verwalten und würde das Gewicht des Flugzeugs erhöhen. Auch die Sensoren selbst könnten ausfallen.
Mit NFFT hat Chungs Gruppe vorgeschlagen ein alternativer, neuartiger Ansatz. Aufbauend auf frühere BemühungenDas Team hat eine Deep-Learning-Methode entwickelt, die nicht nur auf starken Wind reagieren, sondern auch im laufenden Betrieb erkennen kann, wenn das Flugzeug einen Bordausfall erlitten hat. Das System umfasst ein neuronales Netzwerk, das anhand realer Flugdaten vorab trainiert wird und dann in Echtzeit auf der Grundlage einer begrenzten Anzahl sich ändernder Parameter lernt und sich anpasst, einschließlich einer Schätzung, wie effektiv jeder Rotor des Flugzeugs zu einem bestimmten Zeitpunkt funktioniert Zeit.
„Dafür sind keine zusätzlichen Sensoren oder Hardware zur Fehlererkennung und -identifizierung erforderlich“, sagt Chung. „Wir beobachten lediglich das Verhalten des Flugzeugs – seine Fluglage und Position als Funktion der Zeit. Wenn das Flugzeug von Punkt A nach Punkt B von seiner gewünschten Position abweicht, kann NFFT erkennen, dass etwas nicht stimmt, und die verfügbaren Informationen nutzen, um diesen Fehler zu kompensieren.“
Und die Korrektur erfolgt extrem schnell – in weniger als einer Sekunde. „Wenn man das Flugzeug fliegt, kann man wirklich den Unterschied spüren, den NFFT bei der Aufrechterhaltung der Steuerbarkeit des Flugzeugs macht, wenn ein Motor ausfällt“, sagt Staff Scientist Matthew Anderson, Autor der Arbeit und Pilot, der bei der Durchführung der Flugtests mitgewirkt hat. „Durch die Neugestaltung der Echtzeitsteuerung fühlt es sich so an, als ob sich nichts geändert hätte, obwohl einer Ihrer Motoren gerade nicht mehr funktioniert.“
Einführung virtueller Sensoren
Die NFFT-Methode basiert auf Echtzeit-Steuersignalen und -Algorithmen, um zu erkennen, wo ein Fehler liegt. Chung sagt, dass sie jedem Fahrzeugtyp im Wesentlichen kostenlose virtuelle Sensoren zur Erkennung von Problemen geben kann. Das Team hat die Kontrollmethode vor allem an den von ihnen entwickelten Luftfahrzeugen getestet, darunter am Autonomous Flying Ambulance, einem Hybrid-Elektrofahrzeug, das verletzte oder kranke Menschen schnell in Krankenhäuser transportieren soll. Doch Chungs Gruppe hat eine ähnliche fehlertolerante Steuerungsmethode an Landfahrzeugen getestet und plant, NFFT auf Boote anzuwenden.
Geschrieben von Kimm Fesenmaier
Quelle: Caltech
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