Latawce energetyczne: sterowanie musi rosnąć wraz z rozmiarem

Dynamika zmienia się wraz z rozmiarem

Co się dzieje. Prawo sterowania, które dobrze prowadzi mały latawiec, nie przenosi się po prostu na większy. Masa, długość lin, ich zwis i czas reakcji skrzydła zmieniają się wraz z rozmiarem. Wzmocnienia dobrane na małym układzie czynią duży powolnym albo pozwalają mu się kołysać w podmuchach.

Ile to kosztuje. Loty próbne zużyte na ponowne strojenie zamiast na produkcję mocy, uszkodzone skrzydła, gdy manewr się nie uda, i harmonogram, który przesuwa się z każdym nowym rozmiarem.

Dlaczego zwykłe rozwiązanie nie działa. Przeskalowanie starych wzmocnień według reguły kciuka działa na jeden krok, a na następny już nie. Testowanie wszystkiego na dużym układzie jest powolne i ryzykowne, a dni lotne zależą od wiatru.

Jak sprawdza to zdalna diagnoza w stałej cenie. Na podstawie Państwa dzienników lotów (siła w linach, położenie skrzydła, długość liny, oszacowania wiatru, polecenia sterujące) i modelu sprawdzam, które elementy dynamiki zmieniają się z rozmiarem i które części regulatora od nich zależą. Zdalna diagnoza w stałej cenie pokazuje, czy realny jest regulator, który uwzględnia rozmiar na podstawie modelu zamiast ponownego strojenia. Pracowałem nad sterowaniem lotem i optymalizacją trajektorii dla powietrznej energetyki wiatrowej (latawców) w firmie SkySails.

Więcej: Optymalizacja trajektorii i generowanie wartości zadanych

Od prototypu do jednostki komercyjnej potrzeba sterowania odpornego na każdy wiatr

Co się dzieje. Prototyp lata dobrze w dobre dni, pod okiem inżyniera. Jednostka komercyjna musi latać przy każdym wietrze, jaki spotka, startować i lądować bez pomocy oraz pracować tygodniami. Przejście od jednego do drugiego pokazuje, ilu przypadków sterowanie nigdy nie widziało.

Ile to kosztuje. Przestoje i utraconą energię, gdy układ zostaje na ziemi przy granicznym wietrze, ręczne interwencje, które niweczą opłacalność, oraz niejasne przyczyny usterek pojawiających się raz na sto lotów.

Dlaczego zwykłe rozwiązanie nie działa. Dodawanie reguł na każdą usterkę daje regulator, którego nikt nie jest w stanie sprawdzić. Czekanie na więcej godzin lotu jest powolne, a ciekawe przypadki są rzadkie. Zespół, który napisał pierwszy regulator, jest zajęty utrzymywaniem prototypu w powietrzu.

Jak sprawdza to zdalna diagnoza w stałej cenie. Na podstawie danych z lotów prototypu sprawdzam, jak bardzo kurczy się zapas sterowania przy silnym, porywistym lub słabym wietrze i które przypadki kończą się ręczną interwencją. Zdalna diagnoza w stałej cenie pokazuje, czy sterowanie odporne z automatyczną pracą jest w zasięgu i jakiej analizy danych z lotów wymaga.

Więcej: Adaptacyjne sterowanie predykcyjne wsparte uczeniem