Caltech'te Bren Kontrol ve Dinamik Sistemler Profesörü Soon-Jo Chung şöyle diyor: "Bu elektrikli pilotların tam potansiyelini gerçekleştirmek için sağlamlıklarını ve özellikle çeşitli arızalara karşı dayanıklılıklarını artıran akıllı bir kontrol sistemine ihtiyacınız var." Caltech'in NASA için yönettiği JPL'de Kıdemli Araştırma Bilimcisi. "Güvenlik açısından kritik otonom sistemler için kritik öneme sahip, hataya dayanıklı bir sistem geliştirdik ve bu, makine öğrenimi ve uyarlanabilir kontrol yöntemlerini kullanarak herhangi bir arızanın tespitine yönelik sanal sensörler fikrini ortaya koyuyor."
Çoklu Rotorlar Birçok Olası Arıza Noktası Demektir
Mühendisler bu hibrit elektrikli uçakları kısmen yedeklilik amacıyla birden fazla pervaneye veya rotora sahip olarak üretiyorlar: Bir rotor arızalanırsa, havada kalmaya yetecek kadar işlevsel motor kalır. Ancak kentsel konumlar arasında (örneğin 10 veya 20 mil) uçuş yapmak için gereken enerjiyi azaltmak için geminin sabit kanatlara da ihtiyacı var. Ancak hem rotorlara hem de kanatlara sahip olmak, her uçakta birçok olası arıza noktası oluşturur. Bu da mühendislere, aracın herhangi bir parçasında bir şeyler ters gittiğinde en iyi nasıl tespit edebilecekleri sorusunu bırakıyor.
Chung, mühendislerin her rotor için sensörler ekleyebileceğini ancak bunun bile yeterli olmayacağını söylüyor. Örneğin, dokuz rotorlu bir uçağın dokuzdan fazla sensöre ihtiyacı olacaktır; çünkü her rotor, rotor yapısındaki bir arızayı tespit etmek için bir sensöre, motorun çalışmasının durup durmadığını fark etmek için bir başka sensöre ve bir sinyal kablolaması sorunu olduğunda uyarı vermek için bir başka sensöre ihtiyaç duyabilir. meydana gelmek. Chung, "Sonunda oldukça yedekli, dağıtılmış bir sensör sistemine sahip olabilirsiniz" diyor Chung, ancak bu pahalı, yönetimi zor olacak ve uçağın ağırlığını artıracaktır. Sensörlerin kendisi de arızalanabilir.
NFFT ile Chung'un grubu şunları önerdi: alternatif, yeni bir yaklaşım. İnşaa ediliyor önceki çabalarEkip, yalnızca kuvvetli rüzgarlara yanıt vermekle kalmayıp aynı zamanda uçağın arızalanması durumunda anında tespit edebilen bir derin öğrenme yöntemi geliştirdi. Sistem, gerçek hayattaki uçuş verileriyle önceden eğitilmiş ve daha sonra, uçaktaki her bir rotorun herhangi bir anda ne kadar etkili çalıştığına ilişkin bir tahmin de dahil olmak üzere, sınırlı sayıda değişen parametreye dayalı olarak gerçek zamanlı olarak öğrenip uyum sağlayan bir sinir ağını içerir. zaman.
Chung, "Bu, arıza tespiti ve tanımlaması için herhangi bir ek sensör veya donanım gerektirmiyor" diyor. "Biz sadece uçağın davranışlarını, zamanın bir fonksiyonu olarak tutumunu ve konumunu gözlemliyoruz. Eğer uçak A noktasından B noktasına doğru istenilen pozisyondan sapıyorsa, NFFT bir şeylerin ters gittiğini tespit edebiliyor ve sahip olduğu bilgiyi bu hatayı telafi etmek için kullanabiliyor.”
Ve düzeltme son derece hızlı bir şekilde, bir saniyeden kısa sürede gerçekleşir. Makalenin yazarı ve uçuş testlerinin yapılmasına yardımcı olan pilot olan Personel Bilim Adamı Matthew Anderson, "Uçağı uçururken, bir motor arızalandığında NFFT'nin uçağın kontrol edilebilirliğini korumada yarattığı farkı gerçekten hissedebilirsiniz" diyor. "Gerçek zamanlı kontrolün yeniden tasarımı, motorlarınızdan birinin çalışmasını durdurmuş olsanız bile sanki hiçbir şey değişmemiş gibi hissettiriyor."
Sanal Sensörlere Giriş
NFFT yöntemi, arızanın nerede olduğunu tespit etmek için gerçek zamanlı kontrol sinyallerine ve algoritmalara dayanır; bu nedenle Chung, her türlü araca, sorunları tespit etmek için esasen ücretsiz sanal sensörler verebileceğini söylüyor. Ekip öncelikle kontrol yöntemini, yaralı veya hasta insanları hızlı bir şekilde hastanelere taşımak için tasarlanmış hibrit bir elektrikli araç olan Otonom Uçan Ambulans da dahil olmak üzere geliştirmekte oldukları hava araçlarında test etti. Ancak Chung'un grubu benzer bir hataya dayanıklı kontrol yöntemini kara araçlarında test etti ve NFFT'yi teknelere uygulamayı planlıyor.
Kimm Fesenmaier'in yazdığı
Kaynak: Caltech
Kaynak link
