“Om het volledige potentieel van deze elektrische vliegers te realiseren, heb je een intelligent besturingssysteem nodig dat hun robuustheid en vooral hun veerkracht tegen een verscheidenheid aan fouten verbetert”, zegt Soon-Jo Chung, Bren Professor of Control and Dynamical Systems bij Caltech en Senior Research Scientist bij JPL, dat Caltech beheert voor NASA. “We hebben zo’n fouttolerant systeem ontwikkeld dat cruciaal is voor veiligheidskritische autonome systemen, en het introduceert het idee van virtuele sensoren voor de detectie van eventuele storingen met behulp van machinaal leren en adaptieve besturingsmethoden.”
Meerdere rotoren betekenen veel mogelijke faalpunten
Ingenieurs bouwen deze hybride elektrische vliegtuigen met meerdere propellers, of rotors, deels vanwege redundantie: als één rotor uitvalt, blijven er voldoende functionele motoren over om in de lucht te blijven. Om echter de energie te verminderen die nodig is om vluchten tussen stedelijke locaties te maken, bijvoorbeeld 10 of 20 kilometer, heeft het vaartuig ook vaste vleugels nodig. Het hebben van zowel rotoren als vleugels zorgt echter voor veel mogelijke defecten in elk vliegtuig. En dat laat ingenieurs achter met de vraag hoe ze het beste kunnen detecteren wanneer er iets mis is gegaan met een onderdeel van het voertuig.
Ingenieurs zouden voor elke rotor sensoren kunnen toevoegen, maar zelfs dat zou niet genoeg zijn, zegt Chung. Een vliegtuig met negen rotors zou bijvoorbeeld meer dan negen sensoren nodig hebben, omdat elke rotor mogelijk één sensor nodig heeft om een storing in de rotorstructuur te detecteren, een andere om op te merken als de motor stopt met draaien, en nog een andere om te waarschuwen als er een probleem is met de signaalbedrading. komt voor. “Uiteindelijk zou je een zeer redundant gedistribueerd systeem van sensoren kunnen hebben”, zegt Chung, maar dat zou duur zijn, moeilijk te beheren en het gewicht van het vliegtuig vergroten. De sensoren zelf kunnen ook defect raken.
Met NFFT heeft de groep van Chung een voorstel gedaan een alternatieve, nieuwe aanpak. Voortbouwen op eerdere inspanningenheeft het team een diepgaande leermethode ontwikkeld die niet alleen kan reageren op harde wind, maar ook tijdens de vlucht kan detecteren wanneer het vliegtuig een storing aan boord heeft gehad. Het systeem omvat een neuraal netwerk dat vooraf is getraind op basis van vluchtgegevens uit de praktijk en vervolgens in realtime leert en zich aanpast op basis van een beperkt aantal veranderende parameters, waaronder een schatting van hoe effectief elke rotor in het vliegtuig op een gegeven moment functioneert. tijd.
“Hiervoor zijn geen extra sensoren of hardware nodig voor foutdetectie en identificatie”, zegt Chung. “We observeren alleen het gedrag van het vliegtuig – zijn houding en positie als functie van de tijd. Als het vliegtuig van punt A naar punt B afwijkt van de gewenste positie, kan NFFT detecteren dat er iets mis is en de informatie waarover het beschikt gebruiken om die fout te compenseren.”
En de correctie gebeurt extreem snel: in minder dan een seconde. “Als je met het vliegtuig vliegt, kun je echt het verschil voelen dat NFFT maakt bij het handhaven van de bestuurbaarheid van het vliegtuig wanneer een motor uitvalt”, zegt stafwetenschapper Matthew Anderson, een auteur van het artikel en piloot die hielp bij het uitvoeren van de vliegtests. “Door het nieuwe ontwerp van de real-time besturing voelt het alsof er niets is veranderd, ook al is net een van je motoren gestopt met werken.”
Introductie van virtuele sensoren
De NFFT-methode is gebaseerd op real-time besturingssignalen en algoritmen om te detecteren waar een storing zich voordoet. Daarom zegt Chung dat het elk type voertuig in wezen gratis virtuele sensoren kan geven om problemen te detecteren. Het team heeft de controlemethode voornamelijk getest op de luchtvoertuigen die ze ontwikkelen, waaronder de Autonomous Flying Ambulance, een hybride elektrisch voertuig dat is ontworpen om gewonde of zieke mensen snel naar ziekenhuizen te vervoeren. Maar de groep van Chung heeft een soortgelijke fouttolerante controlemethode getest op grondvoertuigen en heeft plannen om NFFT op boten toe te passen.
Geschreven door Kimm Fesenmaier
