Un nouvel outil mathématique peut sélectionner les meilleurs capteurs pour le travail

Lors de l'accident du Boeing 737 Max en 2019, la boîte noire récupérée des suites a laissé entendre qu'un capteur de pression défaillant aurait pu faire plonger l'avion malheureux. Cet incident et d'autres ont alimenté un débat plus large sur la sélection, le nombre et l'emplacement des capteurs pour éviter que de telles tragédies ne se reproduisent.

Les chercheurs de la Texas A&M University ont maintenant développé un cadre mathématique complet qui peut aider les ingénieurs à prendre des décisions éclairées sur les capteurs à utiliser et leur emplacement dans les avions et autres machines.

"Au cours de la première phase de conception de tout système de contrôle, des décisions critiques doivent être prises concernant les capteurs à utiliser et leur emplacement afin que le système soit optimisé pour mesurer certaines quantités physiques d'intérêt", a déclaré le professeur Raktim Bhattacharya. "Avec notre formulation mathématique, les ingénieurs peuvent alimenter le modèle avec des informations sur ce qui doit être détecté et avec quelle précision, et la sortie du modèle sera le moins de capteurs nécessaires et leur précision."

Qu'il s'agisse d'une voiture ou d'un avion, les systèmes complexes ont des propriétés internes qui doivent être mesurées. Par exemple, dans un avion, des capteurs de vitesse angulaire et d'accélération sont placés à des endroits spécifiques pour estimer la vitesse.

Les capteurs peuvent également avoir des précisions différentes. En termes techniques, la précision est mesurée par le bruit, ou les tremblements, dans les mesures du capteur. Ce bruit a un impact sur la précision avec laquelle les propriétés internes peuvent être prédites. Cependant, les précisions peuvent être définies différemment selon le système et l'application. Par exemple, certains systèmes peuvent exiger que le bruit dans les prédictions ne dépasse pas une certaine quantité, tandis que d'autres peuvent exiger que le carré du bruit soit aussi petit que possible. Dans tous les cas, la précision des prédictions a un impact direct sur le coût du capteur.

"Si vous souhaitez obtenir une précision de capteur deux fois plus précise, le coût est susceptible d'être plus du double", a déclaré Bhattacharya. « De plus, dans certains cas, une très grande précision n'est même pas nécessaire. Par exemple, une caméra de véhicule 4K HD coûteuse pour la détection d'objets n'est pas nécessaire, car premièrement, les fonctionnalités fines ne sont pas nécessaires pour distinguer les humains des autres voitures et deuxièmement, le traitement des données des caméras haute définition devient un problème."

Bhattacharya a ajouté que même si les capteurs sont extrêmement précis, savoir où placer le capteur est essentiel car on peut placer un capteur coûteux à un endroit où il n'est pas nécessaire. Ainsi, selon lui, la solution idéale équilibre coût et précision en optimisant le nombre de capteurs et leurs positions.

Pour tester ce raisonnement, Bhattacharya et son équipe ont conçu un modèle mathématique utilisant un ensemble d'équations décrivant le modèle d'un avion F-16. Dans leur étude, l'objectif des chercheurs était d'estimer la vitesse vers l'avant, la direction de l'angle du vent par rapport à l'avion (l'angle d'attaque), l'angle entre l'endroit où l'avion est pointé et l'horizon (l'angle de tangage), et taux de tangage pour cet avion. À leur disposition, il y avait des capteurs qui sont normalement dans les avions pour mesurer l'accélération, la vitesse angulaire, le taux de tangage, la pression et l'angle d'attaque. De plus, le modèle a également été fourni avec les précisions attendues pour chaque capteur.

Leur modèle a révélé que tous les capteurs n'étaient pas nécessaires pour estimer avec précision la vitesse vers l'avant ; les lectures des capteurs de vitesse angulaire et des capteurs de pression étaient suffisantes. De plus, ces capteurs étaient suffisants pour estimer les autres états physiques, comme l'angle d'attaque, excluant le besoin d'un capteur d'angle d'attaque supplémentaire. En fait, ces capteurs, bien qu'un substitut pour mesurer l'angle d'attaque, ont eu pour effet d'introduire une redondance dans le système, ce qui a entraîné une plus grande fiabilité du système.

Bhattacharya a déclaré que le cadre mathématique a été conçu de manière à toujours indiquer le moins de capteurs nécessaires, même s'il dispose d'un répertoire de capteurs parmi lesquels choisir.

« Supposons qu'un concepteur veuille mettre tous les types de capteurs partout. La beauté de notre modèle mathématique est qu'il supprimera les capteurs inutiles et vous donnera ensuite le nombre minimum de capteurs nécessaires et leurs positions », a-t-il déclaré.

De plus, les chercheurs ont noté que bien que l'étude soit du point de vue de l'ingénierie aérospatiale, leur modèle mathématique est très général et peut également avoir un impact sur d'autres systèmes.

"Alors que les systèmes d'ingénierie deviennent plus grands et plus complexes, la question de savoir où placer le capteur devient de plus en plus difficile", a déclaré Bhattacharya. "Ainsi, par exemple, si vous construisez une pale d'éolienne très longue, certaines propriétés physiques du système doivent être estimées à l'aide de capteurs et ces capteurs doivent être placés à des emplacements optimaux pour s'assurer que la structure ne tombe pas en panne. Ce n'est pas trivial et c'est là que notre cadre mathématique entre en jeu. »

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