UAV 오류 처리 모듈의 작동 모드

주요 기술 과제

현재 효율적이고 안정적인 오류 처리 시스템을 달성하려면 다음과 같은 주요 과제에 직면해 있습니다.

복잡성 대 실시간{0}}성능: UAV 시스템에는 수많은 센서와 액추에이터가 포함되어 있어 결합, 동시성 또는 점진적인 변화와 관련된 복잡한 오류가 발생할 수 있습니다. 기존의 비행 제어 컴퓨터 중복 관리 및 오류 격리는 상당한 컴퓨팅 리소스를 소비하여 시스템 로드를 늘리고 실시간 성능에 영향을 미칩니다.{2}} 동시에 진단부터 제어까지 폐쇄 루프를 밀리초 이내에 완료하려면 매우 높은 알고리즘 효율성이 필요합니다.

모델 의존성 대 환경적 불확실성: 수학적 모델(예: 칼만 필터링)을 기반으로 하는 많은 진단 방법은 모델의 정확성에 크게 의존합니다. 그러나 실제 비행에서 UAV는 공기역학적 매개변수 변경, 돌풍, 착빙과 같은 불확실한 교란뿐만 아니라 기계적 마모와 환경 영향(예: 착빙)으로 인해 발생하는 액추에이터 및 센서의 알 수 없는 비선형 결함에 직면합니다. 이러한 요소는 정확한 모델링과 결함 격리를 상당히 복잡하게 만듭니다.

온보드 리소스 제약 대 알고리즘 배포: UAV 온보드 컴퓨팅 성능, 저장 및 전력 소비는 엄격하게 제한됩니다. 그러나 고급 지능형 진단 알고리즘(예: 딥 러닝 모델)은 일반적으로 계산 요구 사항이 높으며 직접 배포하기가 어렵습니다. 알고리즘 성능, 복잡성, 실시간 성능 사이에서 어려운 균형을 찾아야 합니다.{2}}

프론티어 기술 혁신 방향

1. 지능형 융합과 첨단진단: 진단의 정확성과 적응성을 높이는 것이 핵심이다. 예를 들어, RBF(방사형 기초 함수) 신경망을 NDI(비선형 동적 역수) 컨트롤러와 결합하면 착빙과 같은 환경 요인으로 인해 발생하는 동적, 알려지지 않은 액추에이터 및 센서 복합 결함을 적응적으로 추정하고 보상할 수 있습니다. 또한 비선형 교란 관측기(NDO)를 사용하여 다양한 교란을 "패키징"하고 추정하면 시스템 견고성을 효과적으로 향상시킬 수 있습니다.

2. 매우 효율적인 결함-내성 제어 알고리즘: 안정성을 보장하면서 리소스 최적화를 극대화하는 데 중점을 둡니다. 예를 들어, 동적 이벤트-로 인한 제어와 사전 정의된 시간 안정성 이론을 결합하면 시스템이 필요한 경우에만 통신하고 계산할 수 있습니다. 관련 연구에 따르면 기존의 시간-트리거 메커니즘과 비교하여 네트워크 리소스 소비를 69.4%까지 줄일 수 있는 것으로 나타났습니다. 또한 고정-시간/사전 정의된-시간 제어를 통해 시스템 상태가 초기 상태와 관계없이 미리 설정된 시간 내에 수렴되도록 하여 정확한 성능 경계를 제공합니다.

3. 시스템 아키텍처 최적화: 최상위-설계에서부터 안정성 향상을 목표로 합니다. 한편으로는 전용 멀티-소스 중복 오류-허용 내비게이션 컴퓨팅 시스템이 비행 제어 컴퓨터에서 신호 처리 및 중복 관리와 같은 작업을 분리하여 부하를 줄이고 전반적인 신뢰성을 향상시키도록 설계되었습니다. 한편, 분산형 결함 진단 시스템은 심층 분석을 위해 지상의 강력한 컴퓨팅 성능을 활용하여 항공 장비 및 지상국에 진단 작업을 합리적으로 할당하기 위해 개발되었습니다.{6}}