Режим роботи модуля обробки несправностей БПЛА

Основні технічні проблеми

В даний час створення ефективної та надійної системи обробки несправностей стикається з такими основними проблемами:

Складність і продуктивність-у реальному часі. Системи БПЛА містять численні датчики та виконавчі механізми, у яких можуть виникати складні несправності, пов’язані з поєднанням, паралельністю або поступовими змінами. Традиційне керування надлишковістю комп’ютера керування польотом та ізоляція несправностей споживають значні обчислювальні ресурси, збільшуючи навантаження на систему та впливаючи-на продуктивність у реальному часі. Водночас завершення замкнутого циклу від діагностики до керування за мілісекунди вимагає надзвичайно високої ефективності алгоритму.

Залежність від моделі та невизначеність навколишнього середовища: багато діагностичних методів, заснованих на математичних моделях (таких як фільтрація Калмана), значною мірою покладаються на точність моделі. Однак під час фактичного польоту БПЛА стикаються з невизначеними порушеннями, такими як зміни аеродинамічних параметрів, пориви повітря та зледеніння, а також невідомі нелінійні несправності в приводах і датчиках, спричинені механічним зносом і впливом навколишнього середовища (наприклад, зледеніння). Ці фактори значно ускладнюють точне моделювання та ізоляцію несправностей.

Обмеження бортових ресурсів порівняно з розгортанням алгоритму: бортова обчислювальна потужність, сховище та енергоспоживання БПЛА суворо обмежені. Однак передові алгоритми інтелектуальної діагностики (такі як моделі глибокого навчання) зазвичай мають високі обчислювальні вимоги, і їх важко розгортати безпосередньо. Необхідно знайти складний баланс між продуктивністю алгоритму, складністю та-продуктивністю в реальному часі.

Напрямки передового технологічного прориву

1. Інтелектуальне злиття та розширена діагностика: суть полягає у покращенні точності та адаптивності діагностики. Наприклад, поєднання нейронних мереж із радіально-базисною функцією (RBF) із контролерами нелінійної динамічної інверсії (NDI) може адаптивно оцінювати та компенсувати динамічні, невідомі композитні несправності приводу та датчика, спричинені такими факторами навколишнього середовища, як обледеніння. Крім того, використання спостерігачів нелінійних збурень (NDO) для «упаковки» та оцінки різних збурень може ефективно підвищити стійкість системи.

2. Високоефективні-алгоритми керування, стійкі до відмов: основна увага приділяється оптимізації ресурсів із одночасним забезпеченням стабільності. Наприклад, поєднання динамічного -контролю, викликаного подіями, із попередньо визначеною теорією стабільності часу дозволяє системі спілкуватися та обчислювати лише тоді, коли це необхідно. Пов’язані дослідження показують, що порівняно з традиційними механізмами-спрацьовування, споживання мережевих ресурсів можна зменшити на 69,4%. Крім того, керування фіксованим-часом/попередньо{9}}часом забезпечує збіжність стану системи протягом заданого часу незалежно від початкового стану, забезпечуючи точні межі продуктивності.

3. Оптимізація архітектури системи: прагнення покращити надійність, починаючи з дизайну верхнього-рівня. З одного боку, спеціальна багато{3}}відмовостійка-відмовостійка навігаційна обчислювальна система призначена для відокремлення таких завдань, як обробка сигналів і керування резервуванням від комп’ютера керування польотом, зменшуючи його навантаження та покращуючи загальну надійність. З іншого боку, розподілена система діагностики несправностей розроблена для раціонального розподілу діагностичних завдань між бортовим обладнанням і наземними станціями, використовуючи потужнішу обчислювальну потужність землі для-глибшого аналізу.