"इन इलेक्ट्रिक फ्लायर्स की पूरी क्षमता का एहसास करने के लिए, आपको एक बुद्धिमान नियंत्रण प्रणाली की आवश्यकता है जो उनकी मजबूती और विशेष रूप से विभिन्न दोषों के खिलाफ उनके लचीलेपन में सुधार करती है," कैलटेक में नियंत्रण और डायनामिकल सिस्टम के ब्रेन प्रोफेसर सून-जो चुंग कहते हैं। जेपीएल में वरिष्ठ अनुसंधान वैज्ञानिक, जिसे कैलटेक नासा के लिए प्रबंधित करता है। "हमने सुरक्षा-महत्वपूर्ण स्वायत्त प्रणालियों के लिए महत्वपूर्ण ऐसी दोष-सहिष्णु प्रणाली विकसित की है, और यह मशीन लर्निंग और अनुकूली नियंत्रण विधियों का उपयोग करके किसी भी विफलता का पता लगाने के लिए वर्चुअल सेंसर के विचार को पेश करता है।"
एकाधिक रोटर्स का मतलब विफलता के कई संभावित बिंदु हैं
इंजीनियर इन हाइब्रिड इलेक्ट्रिक विमानों को आंशिक रूप से अतिरेक के लिए कई प्रोपेलर या रोटर्स के साथ बना रहे हैं: यदि एक रोटर विफल हो जाता है, तो हवा में रहने के लिए पर्याप्त कार्यात्मक मोटरें बनी रहती हैं। हालाँकि, शहरी स्थानों के बीच उड़ान भरने के लिए आवश्यक ऊर्जा को कम करने के लिए - मान लीजिए, 10 या 20 मील - शिल्प को भी निश्चित पंखों की आवश्यकता होती है। हालाँकि, रोटर और पंख दोनों होने से प्रत्येक विमान में संभावित विफलता के कई बिंदु बनते हैं। और इससे इंजीनियरों के मन में यह सवाल उठता है कि वाहन के किसी भी हिस्से में कुछ गड़बड़ी होने पर सबसे अच्छा कैसे पता लगाया जाए।
चुंग कहते हैं, इंजीनियर प्रत्येक रोटर के लिए सेंसर शामिल कर सकते हैं, लेकिन वह भी पर्याप्त नहीं होगा। उदाहरण के लिए, नौ रोटर वाले एक विमान को नौ से अधिक सेंसर की आवश्यकता होगी, क्योंकि प्रत्येक रोटर को रोटर संरचना में विफलता का पता लगाने के लिए एक सेंसर की आवश्यकता हो सकती है, अगर इसकी मोटर चलना बंद कर देती है तो नोटिस करने के लिए एक और, और सिग्नल वायरिंग की समस्या होने पर सचेत करने के लिए एक और सेंसर की आवश्यकता हो सकती है। घटित होना। चुंग कहते हैं, "अंततः आपके पास सेंसर की अत्यधिक निरर्थक वितरित प्रणाली हो सकती है, लेकिन यह महंगा होगा, प्रबंधन करना मुश्किल होगा, और विमान का वजन बढ़ जाएगा।" सेंसर स्वयं भी विफल हो सकते हैं।
एनएफएफटी के साथ, चुंग के समूह ने प्रस्ताव दिया है एक वैकल्पिक, नवीन दृष्टिकोण. निर्भर होना पिछले प्रयासटीम ने एक गहरी-सीखने की विधि विकसित की है जो न केवल तेज हवाओं का जवाब दे सकती है, बल्कि यह भी पता लगा सकती है कि विमान को ऑनबोर्ड विफलता का सामना करना पड़ा है। सिस्टम में एक तंत्रिका नेटवर्क शामिल होता है जो वास्तविक जीवन उड़ान डेटा पर पूर्व-प्रशिक्षित होता है और फिर सीमित संख्या में बदलते मापदंडों के आधार पर वास्तविक समय में सीखता है और अनुकूलित करता है, जिसमें यह अनुमान भी शामिल है कि विमान पर प्रत्येक रोटर किसी भी समय कितना प्रभावी ढंग से काम कर रहा है। समय।
चुंग कहते हैं, "इसमें गलती का पता लगाने और पहचान करने के लिए किसी अतिरिक्त सेंसर या हार्डवेयर की आवश्यकता नहीं होती है।" “हम बस विमान के व्यवहार का निरीक्षण करते हैं - समय के कार्य के रूप में उसका रवैया और स्थिति। यदि विमान बिंदु ए से बिंदु बी तक अपनी वांछित स्थिति से भटक रहा है, तो एनएफएफटी यह पता लगा सकता है कि कुछ गलत है और उस त्रुटि की भरपाई के लिए उसके पास मौजूद जानकारी का उपयोग कर सकता है।
और सुधार बहुत तेजी से होता है - एक सेकंड से भी कम समय में। स्टाफ वैज्ञानिक मैथ्यू एंडरसन, पेपर के लेखक और पायलट जिन्होंने उड़ान परीक्षण करने में मदद की, कहते हैं, "विमान उड़ाते समय, आप वास्तव में उस अंतर को महसूस कर सकते हैं जो मोटर विफल होने पर विमान की नियंत्रणीयता बनाए रखने में एनएफएफटी बनाता है।" "वास्तविक समय नियंत्रण रीडिज़ाइन ऐसा महसूस कराता है जैसे कुछ भी नहीं बदला है, भले ही आपकी एक मोटर ने काम करना बंद कर दिया हो।"
वर्चुअल सेंसर का परिचय
एनएफएफटी विधि यह पता लगाने के लिए वास्तविक समय नियंत्रण संकेतों और एल्गोरिदम पर निर्भर करती है कि विफलता कहां है, इसलिए चुंग का कहना है कि यह समस्याओं का पता लगाने के लिए किसी भी प्रकार के वाहन को अनिवार्य रूप से मुफ्त वर्चुअल सेंसर दे सकता है। टीम ने मुख्य रूप से उन हवाई वाहनों पर नियंत्रण विधि का परीक्षण किया है जिन्हें वे विकसित कर रहे हैं, जिसमें ऑटोनॉमस फ्लाइंग एम्बुलेंस भी शामिल है, जो एक हाइब्रिड इलेक्ट्रिक वाहन है जिसे घायल या बीमार लोगों को जल्दी से अस्पतालों तक पहुंचाने के लिए डिज़ाइन किया गया है। लेकिन चुंग के समूह ने जमीनी वाहनों पर एक समान दोष-सहिष्णु नियंत्रण पद्धति का परीक्षण किया है और नावों पर एनएफएफटी लागू करने की योजना बनाई है।
किम्म फेसेनमैयर द्वारा लिखित
स्रोत: कैलटेक
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