Soon-Jo Chung, Giáo sư Bren về Hệ thống Điều khiển và Động lực tại Caltech, cho biết: “Để phát huy hết tiềm năng của những chiếc máy bay điện này, bạn cần một hệ thống điều khiển thông minh giúp cải thiện độ bền và đặc biệt là khả năng phục hồi của chúng trước nhiều loại lỗi”. Nhà khoa học nghiên cứu cấp cao tại JPL, công ty mà Caltech quản lý cho NASA. “Chúng tôi đã phát triển một hệ thống có khả năng chịu lỗi rất quan trọng đối với các hệ thống tự động quan trọng về an toàn và nó đưa ra ý tưởng về cảm biến ảo để phát hiện bất kỳ lỗi nào bằng cách sử dụng phương pháp học máy và điều khiển thích ứng.”
Nhiều cánh quạt có nghĩa là có nhiều điểm hỏng hóc có thể xảy ra
Các kỹ sư đang chế tạo những chiếc máy bay điện lai này với nhiều cánh quạt hoặc cánh quạt, một phần là để dự phòng: Nếu một cánh quạt bị hỏng, vẫn còn đủ động cơ chức năng để duy trì hoạt động trên không. Tuy nhiên, để giảm năng lượng cần thiết để thực hiện các chuyến bay giữa các địa điểm đô thị, chẳng hạn như 10 hoặc 20 dặm, máy bay cũng cần có cánh cố định. Tuy nhiên, việc có cả cánh quạt và cánh sẽ tạo ra nhiều điểm có thể xảy ra hỏng hóc trên mỗi máy bay. Và điều đó khiến các kỹ sư phải đặt câu hỏi về cách tốt nhất để phát hiện khi có sự cố xảy ra với bất kỳ bộ phận nào của xe.
Các kỹ sư có thể trang bị cảm biến cho mỗi rôto, nhưng ngay cả điều đó cũng chưa đủ, Chung nói. Ví dụ: một chiếc máy bay có chín cánh quạt sẽ cần nhiều hơn chín cảm biến, vì mỗi cánh quạt có thể cần một cảm biến để phát hiện lỗi trong cấu trúc cánh quạt, một cảm biến khác để thông báo xem động cơ của nó có ngừng chạy hay không và một cảm biến khác để cảnh báo khi có sự cố về dây tín hiệu. xảy ra. Chung nói: “Cuối cùng, bạn có thể có một hệ thống cảm biến phân tán có tính dư thừa cao”, nhưng điều đó sẽ tốn kém, khó quản lý và sẽ làm tăng trọng lượng của máy bay. Bản thân các cảm biến cũng có thể bị lỗi.
Với NFFT, nhóm Chung đã đề xuất một cách tiếp cận mới, thay thế. Xây dựng trên những nỗ lực trước đó, nhóm nghiên cứu đã phát triển một phương pháp học sâu không chỉ có thể ứng phó với gió mạnh mà còn có thể phát hiện ngay lập tức khi máy bay gặp sự cố trên máy bay. Hệ thống này bao gồm một mạng lưới thần kinh được huấn luyện trước dựa trên dữ liệu chuyến bay thực tế, sau đó học hỏi và điều chỉnh theo thời gian thực dựa trên một số thông số thay đổi có giới hạn, bao gồm ước tính mức độ hiệu quả của mỗi cánh quạt trên máy bay hoạt động ở bất kỳ thời điểm nào. thời gian.
Chung cho biết: “Điều này không yêu cầu bất kỳ cảm biến hoặc phần cứng bổ sung nào để phát hiện và xác định lỗi”. “Chúng tôi chỉ quan sát hành vi của máy bay – thái độ và vị trí của nó như một hàm số của thời gian. Nếu máy bay đi chệch khỏi vị trí mong muốn từ điểm A đến điểm B, NFFT có thể phát hiện có điều gì đó không ổn và sử dụng thông tin có được để bù đắp cho lỗi đó.”
Và việc điều chỉnh diễn ra cực kỳ nhanh chóng—trong vòng chưa đầy một giây. Nhà khoa học nhân viên Matthew Anderson, tác giả của bài báo và phi công đã giúp thực hiện các chuyến bay thử nghiệm, cho biết: “Khi lái máy bay, bạn thực sự có thể cảm nhận được sự khác biệt mà NFFT mang lại trong việc duy trì khả năng điều khiển máy bay khi động cơ bị hỏng”. “Thiết kế lại bộ điều khiển theo thời gian thực khiến bạn có cảm giác như không có gì thay đổi, ngay cả khi một trong các động cơ của bạn vừa ngừng hoạt động.”
Giới thiệu cảm biến ảo
Phương pháp NFFT dựa trên các tín hiệu và thuật toán điều khiển thời gian thực để phát hiện lỗi xảy ra ở đâu, vì vậy Chung cho biết nó có thể cung cấp cho bất kỳ loại phương tiện nào về cơ bản các cảm biến ảo miễn phí để phát hiện sự cố. Nhóm nghiên cứu chủ yếu thử nghiệm phương pháp điều khiển trên các phương tiện bay mà họ đang phát triển, bao gồm Xe cứu thương bay tự động, một phương tiện điện hybrid được thiết kế để vận chuyển người bị thương hoặc người bệnh đến bệnh viện một cách nhanh chóng. Nhưng nhóm của Chung đã thử nghiệm phương pháp kiểm soát khả năng chịu lỗi tương tự trên các phương tiện mặt đất và có kế hoạch áp dụng NFFT cho tàu thuyền.
Viết bởi Kimm Fesenmaier
nguồn: Caltech
Liên kết nguồn
