Революционный математический фреймворк помогает инженерам выбирать оптимальные авиационные сенсоры

В катастрофе Boeing 737 Max 2019 года восстановленный черный ящик из последствий намекал на то, что неисправный датчик давления мог заставить обреченный самолет нырнуть носом вниз. Этот инцидент и другие разжигли более крупные дебаты о выборе, количестве и размещении сенсоров для предотвращения повторения таких трагедий.

Исследователи Техасского А&M университета теперь разработали всеобъемлющий математический фреймворк, который может помочь инженерам принимать обоснованные решения о том, какие сенсоры использовать и где они должны быть позиционированы в самолетах и других машинах.

«На ранней стадии проектирования любой системы управления критические решения должны быть приняты о том, какие сенсоры использовать и где их разместить, чтобы система была оптимизирована для измерения определенных физических величин интереса», — сказал профессор Рактим Бхаттачарья. «С нашей математической формулировкой инженеры могут загрузить в модель информацию о том, что нужно чувствовать и с какой точностью, а выход модели будет минимальное количество необходимых сенсоров и их точность».

Будь то автомобиль или самолет, сложные системы имеют внутренние свойства, которые нужно измерять. Например, в самолете сенсоры угловой скорости и ускорения размещаются в определенных местах для оценки скорости.

Сенсоры также могут иметь разную точность. В технических терминах точность измеряется шумом, или «дрожанием», в измерениях сенсора. Этот шум влияет на то, насколько точно можно предсказать внутренние свойства. Однако точность может определяться по-разному в зависимости от системы и приложения. Например, некоторые системы могут требовать, чтобы шум в предсказаниях не превышал определенную величину, в то время как другие могут нуждаться в том, чтобы квадрат шума был как можно меньше. Во всех случаях точность предсказания имеет прямое влияние на стоимость сенсора.

«Если вы хотите получить точность сенсора в два раза выше, стоимость, вероятно, будет более чем удвоена», — сказал Бхаттачарья. «Кроме того, в некоторых случаях очень высокая точность даже не требуется. Например, дорогая 4K HD камера автомобиля для обнаружения объектов не нужна, потому что, во-первых, тонкие признаки не нужны для различия людей от других машин, и во-вторых, обработка данных с высокодефиниционных камер становится проблемой».

Бхаттачарья добавил, что даже если сенсоры крайне точны, знание того, где поставить сенсор, критично, потому что можно разместить дорогой сенсор в месте, где он не нужен. Таким образом, он сказал, что идеальное решение балансирует стоимость и точность, оптимизируя количество сенсоров и их позиции.

Для проверки этого обоснования Бхаттачарья и его команда спроектировали математическую модель, используя набор уравнений, описывающих модель F-16 самолета. В их исследовании целью исследователей было оценить переднюю скорость, направление угла ветра относительно самолета (угол атаки), угол между тем, куда указывает нос самолета, и горизонтом (тангаж), и скорость тангажа для этого самолета. В их распоряжении были сенсоры, обычно используемые в самолетах для измерения ускорения, угловой скорости, скорости тангажа, давления и угла атаки. Кроме того, модели также были предоставлены ожидаемые точности для каждого сенсора.

Их модель раскрыла, что не все сенсоры были нужны для точной оценки передней скорости; показания сенсоров угловой скорости и давления были достаточны. Также эти сенсоры были достаточны для оценки других физических состояний, как угол атаки, исключая необходимость дополнительного сенсора угла атаки. Фактически, эти сенсоры, хотя и являясь суррогатом для измерения угла атаки, имели эффект введения избыточности в систему, что привело к более высокой надежности системы.

Бхаттачарья сказал, что математический фреймворк спроектирован так, что он всегда указывает на наименьшее количество необходимых сенсоров, даже если ему предоставлен репертуар сенсоров для выбора.

«Предположим, дизайнер хочет поставить каждый тип сенсора везде. Красота нашей математической модели в том, что она уберет ненужные сенсоры и даст вам минимальное количество необходимых сенсоров и их позиции», — сказал он.

Кроме того, исследователи отметили, что хотя исследование с аэрокосмической инженерной перспективы, их математическая модель очень общая и может влиять на другие системы также.

«По мере того как инженерные системы становятся больше и сложнее, вопрос о том, где поставить сенсор, становится все более трудным», — сказал Бхаттачарья. «Так, например, если вы строите действительно длинное лопасть ветряной турбины, некоторые физические свойства системы нужно оценить с помощью сенсоров, и эти сенсоры нужно разместить в оптимальных местах, чтобы убедиться, что структура не выйдет из строя. Это нетривиально, и именно здесь наша математическая структура приходит на помощь».

Контактная информация