DOKTORI (PhD) ÉRTEKEZÉS

ZRÍNYI MIKLÓS NEMZETVÉDELMI EGYETEM

BOLYAI JÁNOS KATONAI MŰSZAKI KAR

Katona i Mű szaki Do ktori Iskola Alapítva: 2002 évben – Alapító: Prof. Solymosi József DSc.

DOKTORI (PhD) ÉRTEKEZÉS

Wührl Tibor

Kisméretű pilóta nélküli repülőgépek biztonságtechnikája

…..………………………. tudományos témavezető Dr. Ványa László egyetemi docens

2007

Tartalomjegyzék Tartalomjegyzék ____________________________________________2 Bevezetés__________________________________________________3 1. Jogi szabályozás, elvárt műszaki jellemzők ___________________7 1.1. 1.2. 1.3. 1.4.

Szabályozhatóság kérdése, követés-előremutatás......................................................... 7 Aktuális szabályozások ............................................................................................... 8 Szabályozás tervezetek, tanulmányok........................................................................ 14 Következtetések ........................................................................................................ 15

2. Rendszermodell, központi vezérlő hardver- és érzékelők, szenzorok redundanciája ____________________________________18 2.1. Rendszermodell ........................................................................................................ 18 2.2. Beépíthető alkatrészekre, elektronikai szerelésekre vonatkozó kritériumok ............... 20 2.3. Központi vezérlő kiesés valószínűsége, kiesés valószínűség csökkentés az áramköri struktúrával........................................................................................................................... 27 2.3.1. Melegtartalékolt rendszer (Hot standby) ................................................................ 32 2.3.2. Terhelés megosztásban működő vezérlők (Load Sharing)...................................... 37 2.3.3. Többség döntés elvén működő redundáns központi vezérlő ................................... 38 2.4. Érzékelők, szenzorok redundanciája.......................................................................... 39 2.5. Elektromos tápellátás biztonsága............................................................................... 43 2.6. Elektromos tápáram-felvételt csökkentő eljárások és azok hatása a megbízhatóságra 45 2.7. Következtetések ........................................................................................................ 48

3. Algoritmus stabilitás_____________________________________51 3.1. 3.2. 3.3. 3.4. 3.5. 3.5.1. 3.5.2. 3.5.3.

Digitális jelfeldolgozás és a tervezés síkjai................................................................ 52 Visszacsatolt rendszerek klasszikus stabilitása .......................................................... 60 Digitális számábrázolásból eredő túlcsordulási jelenségek......................................... 68 Digitális számábrázolásból eredő kvantálási jelenségek (Granuláris nemlinearitások)74 Vészhelyzetet kezelő algoritmusok............................................................................ 80 Szenzoradatok szűrése és hihetőség vizsgálat ........................................................ 81 Szenzoradatok fúziója az UAV fedélzeten............................................................. 85 Létfontosságú mérési adatok hiánya, teoretikusan előre definiált problémák és azok kezelése................................................................................................................. 89 3.5.4. Adaptív működés, öntanulás – előre nem definiált problémák kezelése ............... 108 3.6. Következtetések ...................................................................................................... 111

Összegzés _______________________________________________112 Az értekezés új tudományos eredményei ______________________113 Az értekezés ajánlásai _____________________________________114 Mellékletek _______________________________________________115 Hivatkozott irodalom_______________________________________117 Ábrák jegyzéke ___________________________________________124 Táblázatok jegyzéke _______________________________________126 Rövidítések jegyzéke ______________________________________127 Saját publikációk jegyzéke __________________________________128 2

Bevezetés Napjainkban egyre nagyobb szerepet játszanak azok a robotikai eszközök [52], amelyek alkalmazása csökkenti az emberi életet-, egészséget fenyegető kockázatokat úgy a katonai [49], [54], katasztrófavédelmi, mint a polgári alkalmazásokban [36], [93]. Robot-, vagy távirányítású eszközök bevetése olyan helyeken célszerű, ahol a körülmények az emberi életet, egészséget súlyosan veszélyeztetik, mint például a magas radioaktív sugárzási szint, vegyileg szennyezett terület, harctér, vagy ha az ember számára nehezen megközelíthető területen kell feladatot végrehajtani, stb. [36] [41] [52]. Természetesen ezen eszközök felhasználása rossz célzattal is történhet, ennek megakadályozására a jogalkotás teszi meg a szükséges lépéseket [11]. A pilóta nélküli repülők (UAV-k)1 széleskörű, és elsősorban polgári alkalmazásának, elterjedésének elsőrendű, kiemelt fontosságú feltétele a konstrukciós és üzemeltetésbeli műszaki megbízhatóság, valamint a hibatűrő működés. Az UAV alkalmazások tekintetében számos új kutatási eredmény látott napvilágot [45], [46], [47], [48], [63], [91], [92], de amíg a felhasználó nem látja a biztonság beépített garanciáit, addig a piaci megjelenés kétséges, illetve egyenesen veszélyes lesz. Kutatásaim

során

a

kisméretű

pilóta

nélküli

repülő

eszközök repülésének

automatizálását biztosító robotpilóta, repülésbiztonsági kérdéseivel foglalkoztam. A kisméretű UAV-k esetén a méretkorlátok és a szállítható maximális tömeg szűk tervezési szabadságot biztosít az UAV-t építők, üzemeltetők számára [44], [55], [57], [58], [59]. Egy biztos, hogy a biztonságról lemondani semmi áron sem szabad, hiszen egy néhány kg tömegű, 50 – 200 km/h sebességgel repülő UAV jelentős anyagi károkat okozhat, a lezuhanó, irányíthatatlan eszköz pedig emberéletet is veszélyeztethet, kiolthat. Magyarországon ezt egy nemrégiben bekövetkezett tragédia példája is alátámasztja [6]. Jelenleg hazai jogszabály nem kategorizálja a pilóta nélküli repülő eszközöket. Több nemzetközi tanulmány, ajánlás foglalkozik a besorolási kérdéssel, általában az ultrakönnyű géposztály alatt egy kategória jelenik meg [40-p22] „CLASS0”, melynek maximális felszállótömege nem haladhatja meg a 25 kg-ot. A 25 kg felszálló tömeg alatti tömegű repülő eszközök osztályozása –szintén nem jogszabályi szinten, hanem az MMSZ (Magyar Modellező Szövetség) tagok számára kötelező érvényű rendeletben [14] – létezik a modellrepülőgépek kategóriájában. [88]2., valamint az MMSZ közreadja az úgynevezett Nemzetközi Repülő Szövetség Sportkódexét is [61]. 1

„"Pilóta nélküli légi jármű" (Unmanned Aerial Vehicle, "UAV") (9): Minden olyan repülőeszköz, amely a fedélzeten mindennemű emberi jelenlét nélkül képes a repülés megkezdésére, valamint az irányított repülés és navigálás fenntartására.” [1] 2 A 2004 évi I. törvény (Stv) felhatalmazza az „adott sportágban” működő szövetséget a sportfeladatok ellátására. [5]

3

Értekezésemben a CLASS 0 besorolást (mely jogi értelmezésben jelenleg nem hivatalos) vettem alapul, kutatásaim során ezt meghatározó paraméternek tekintettem. Kutatásaimtól olyan eredményeket várok, melyek a kisméretű UAV-k repülését biztonságosabbá teszik, és lehetőséget ad újabb – a kor szelleméhez jobban illeszkedő – repülést szabályozó jogszabályi környezet megteremtéséhez. Műszaki

kutatásaim

elsősorban

a

repülést

szabályozó

fedélzeti

elektronika

megbízhatóságára, a fedélzeti adatkezelő és szabályzó köri algoritmusok megbízhatóságára, az algoritmus stabilitásra és annak megbízhatósági egyenszilárdságára irányultak. Külön kutatási területnek definiálom a pilóta nélküli repülő eszközök sárkánytestére, hajtóművére [59] és egyéb mechanikai berendezéseire [85] vonatkozó megbízhatósági kérdések kutatását, mely jelen értekezés kereteibe nem fér bele. Kutatásaimon szintén túlmutat a repülésbiztonság nélkülözhetetlen részét képező földi irányítók, a kapcsolattartásért felelős rádiós összeköttetések és adatkommunikációs csatornák, valamint a repüléssel kapcsolatos eszközök, berendezések karbantartása. Kutatási célkitűzéseim három fontos irányelv szerint rendszereztem, így értekezésem három fejezetre osztottam. Kutatási célkitűzéseim az alábbiak voltak: 1. Célom volt feltárni, megfogalmazni és a jelenlegi jogszabályokból levezetni a kisméretű pilóta nélküli repülő eszközök műszaki kutatás-fejlesztési környezetét; 2. Célkitűzésem, megvizsgálni a redundáns elemekkel tervezett fedélzeti repülésirányító és szabályozó rendszer működési biztonságának növekedését, meghatározni annak optimumát. A hardver redundáns kialakításánál különös tekintettel kell figyelembe venni a kisméretű UAV felhasználást, mely esetén a felszálló tömeg maximum 25 kg; 3. Célom volt összegyűjteni és elemezni a repülésben használatos szabályozó algoritmusok digitális jelfeldolgozással történő megvalósítását, feltárni a megvalósítás során előálló problémákat, valamint a gyakorlatban használható megoldást adni ezen problémákra. Célom továbbá megfogalmazni a repülésbiztonsággal kapcsolatos algoritmus egyenszilárdság fogalmát és jellemzőit. Az értekezés felépítése Az első fejezetben áttekintettem a jelenlegi jogi szabályozást, a kisméretű UAV-k re vonatkozó, vagy vonatkoztatható jogszabályokat. A jogi környezet kutatásának célja az, hogy feltérképezzem a jelenlegi helyzetet, segítségével definiáljam a műszaki kutatás-fejlesztési környezetet és rámutassak a jogszabályi környezet módosításának, javításának lehetőségeire, a jelen és a jövő elvárásaival történő harmonizálásra.

4

A második fejezetben definiálok egy kisméretű UAV rendszermodellt, definíció szinten megadom a központi vezérlő, a fedélzeti szenzorok és az energiamenedzsmentre vonatkozó meghatározásokat és elvárásokat. A rendszermodell alapján megfogalmazom a beépíthető elektronikai alkatrészekre vonatkozó kritériumokat. Elméleti modellkísérlettel tanulmányozom a központi vezérlő kiesés valószínűségét és a működési biztonságot javító redundancia kérdését. A harmadik fejezetben a repülést szabályozó algoritmusok stabilitását kutatom. Kutatási célom ebben a fejezetben az, hogy rámutassak a kisméretű UAV szabályzó köri instabilitási pontokra és olyan eljárásokat adjak meg, melyekkel biztosíthatók a stabilitási elvárások. A hibatűrő és biztonságos működésű, kisméretű pilóta nélküli repülő eszközök kialakíthatósága érdekében hibakezelő és hibafelfedő algoritmusokat kutatok. Az értekezésben használt jelölésrendszer Irodalom, irodalom hivatkozások Az értekezésem elkészítése során hivatkozott irodalmakat a „Hivatkozott irodalom” című, nem sorszámozott fejezetben adom meg. Minden hivatkozott irodalmat szögletes zárójelek közé zárt sorszámmal jelölök, például [1]. Oldalszám szerinti hivatkozásnál szintén a kapcsos zárójeleket alkalmazom, de a zárójelben a feltüntetett irodalom sorszáma mellé kiegészítő információkat is teszek, melyeket kötőjellel választok el. Például az [1 - p45] hivatkozás azt jelenti, hogy az [1] irodalom 45. oldalán található a hivatkozott tartalom. Abban az esetben, ha az adott oldalon egy bekezdésre teszek hivatkozást, azt az oldalszámot követő „/” jelet követő számmal adom meg. Jogszabályi hivatkozásoknál az oldalszám helyett a bekezdésszámot jelzem, például [2 - §4]. A saját publikációim felsorolása külön fejezetben történik. Minden publikáció kapcsos zárójelben futó sorszámmal jelölt. Az elkülönülés céljából a saját publikációim a „WT” jelöléssel egészítem ki (például [WT1]). Matematikai összefüggések, levezetések Minden matematikai kifejezést, képletet, összefüggést kapcsos zárójelek közé zárt számmal jelölök. A számozás annak a fejezetnek (alfejezetnek) a sorszámával kezdődik, melyben az összefüggés definiált. A számozás második tagja futó sorszám, mely kötőjellel kapcsolódik az első taghoz. Például a {2.3. - 2.} a 2.3. alfejezetben a 2. összefüggés jelölésére szolgál. Az összefüggésekre a hivatkozásokat szintén ugyanezen formában teszem meg.

5

Ábrák és táblázatok Az értekezésben szereplő ábrák és táblázatok sorszámot kaptak. A sorszám itt is két tagból áll. Az első tag a fejezet, vagy alfejezet sorszáma, míg a második tag az adott fejezetben folyamatosan növekvő futó sorszám. A két tag szintén kötőjellel kapcsolódik. A sorszámot az „ábra” vagy a „táblázat” felirat követi. Az ábrák és a táblázatok külön, egymástól szeparáltan számozódnak. Az ábrák és sorszámok összefoglalását az „Ábrák jegyzéke”, Táblázatok jegyzéke” sorszámozatlan fejezetben adom meg. Ugyanezen összefoglalóban tüntettem fel az ábrák és a táblázatok forrását is. Mellékletek, melléklet hivatkozások Az egyes számítások elvégzéséhez MATLAB® „m” forrásprogramokat készítettem, melyek a mellékletben kaptak helyet, azért, hogy ezek ne zavarják az értekezés olvashatóságát. A mellékletre hivatkozást szintén szögletes zárójelben teszem meg, de a sorszámot „M”-el egészítettem ki. A melléklet azonosító szám a következőképpen épül fel: [M fejezet szám – futó sorszám]. Például az [M2 - 1] azt jelenti, hogy a második fejezethez tartozó első melléklet.

6

1. Jogi szabályozás, elvárt műszaki jellemzők A jogi környezet kutatásának célja az volt, hogy feltérképezzem a kisméretű UAV-re vonatkozó jelenlegi jogszabályi helyzetet, segítségével definiáljam a műszaki kutatás-fejlesztési teret, rámutassak a jogszabályi környezet módosításának, javításának lehetőségeire, a jelen és a jövő elvárásaival történő harmonizálásra. A jogszabályi kutatásaim irodalomkutatással, valamint a repüléssel kapcsolatos jogi szabályozásban jártas szakemberekkel, jogászokkal, a Polgári Légiközlekedési Osztály szakembereivel folytatott konzultációkkal végeztem. Felkutattam és feldolgoztam továbbá olyan terveket, tanulmányokat, melyek az UAV kategorizálással, légiforgalmi rendszerbe integrálással és üzemeltetési kérdésekkel foglalkozik. A hazai jogszabályok áttekintésén kívül az EUROCONTROL3 specifikációit is tanulmányoztam [32], [76].

1.1.

Szabályozhatóság kérdése, követés-előremutatás

A robotika fejlett eszközei között önálló csoportot alkotnak a pilóta nélkül repülő eszközök (Unmanned Aerial Vehicles – UAV). A széleskörű felhasználásnak azonban korlátot szab a jogszabályi háttér. Állandó és aktuális kérdés az, hogy a műszaki megoldások, vagy a jogszabályi környezet marad-e le egymáshoz képest. Vitathatatlan tény, hogy a jogszabályoknak kényszerítő eszközöknek kell lenniük, melyek a jól bevált műszaki megoldások használatát írják elő és a jogszabályok betartása ezáltal szavatolja a biztonságos működést – jelen esetben a biztonságos repülést – csökkenti a balesetek előfordulásának valószínűségét. A jogszabályi környezet a fenti gondolatmenet szerint követő szabályozás, mely esetben a jogszabályt alkotónak arra kell figyelnie, hogy a szabályozás ne váljék a műszaki kutatás-fejlesztések kerékkötőjévé. A jogszabályokat tehát a kor szellemében és elvárásai szerint bizonyos időközönként aktualizálni kell! A jogszabályi környezet alakítása történhet úgy is, hogy az műszaki kutatás-fejlesztéseket gerjeszt, műszaki-kutatási feladatokat ír elő a szabályozás alá vont szakterületen. Ebben az esetben a műszaki kutatás-fejlesztések válnak időszakosan követővé, ekkor a jogszabály előremutató.

3

EUROCONTROL 36 tagállamot magába foglaló kormányközi szervezet, mely segít uniformizálni az európai légiforgalmi menedzsmentet. [94]

7

1.2.

Aktuális szabályozások

Az 1995. évi XCVII. Törvény a légiközlekedésről… [2], többszörösen módosított [4], 2007. I. 28-tól hatályos változat 6. § (5) pont kimondja, hogy: „A légiközlekedési hatóság, az állami célú légi közlekedéssel összefüggő feladatok tekintetében a katonai légügyi hatóság engedélyével repülhet a magyar légtérben az a légi jármű, amely vezető nélküli repülésre alkalmas, továbbá a jogszabályban meghatározott repülőmodell, illetve repülőeszköz.” [2]. A fenti meghatározás szerint tehát a polgári alkalmazású UAV kizárólag a légiközlekedési hatóság engedélyével repülhet [1] [9]. A jelenlegi jogszabályokból következik, hogy UAV repülés csak a kijelölt, zárt légtérben, engedéllyel történhet. A magyar légtér definíciót szintén az 1995. évi XCVII. Törvény [2 - második rész 4§1] adja meg a második rész, „A magyar légtér” fejezetében, miszerint: „A magyar légtér az országhatár által körbezárt terület feletti légtérnek a légi közlekedés számára fizikailag igénybe vehető magasságig terjedő része.” A törvény [2 – Lt.5.§] a légtérfelosztást címszavakban adja meg: •

légi közlekedés által igénybe vehető légtér: o ellenőrzött légtér (légiforgalmi irányítás működik); o nem ellenőrzött légtér (repüléstájékoztató szolgálat igénybevételével a légi jármű vezető saját felelőségére közlekedik).

•

légi közlekedés által korlátozottan igénybe vehető légtér: o korlátozott légtér; o időszakosan korlátozott légtér.

•

veszélyes légtér;

•

tiltott légtér;

•

az a légtér, ahol a hangsebesség átléphető;

•

az a légtér, ahol a légiforgalmi szolgálatokat (nemzetközi szerződés alapján) külföldi légiforgalmi szolgálati egysége látja el. A magyar légtér légi közlekedés céljára történő kijelölést az 1995. évi XCVII. törvény a

2007. május 10-én hatályba lépett 26/2007.(III.3.) GKM-HM-KvVM együttes rendeletére bízza [7]. A rendelet [7] definiálja az egyes légterekre jellemző paramétereket. A kisméretű UAV-k esetén a következő rendelkezések kiemelkedő jelentőséggel bírnak, bár a szabályozások nem az UAV-k működését írják le, de az érvényességi kör levezethető a pilóta nélküli repülő eszközökre: 8

A 26/2007.(III.3.) GKM-HM-KvVM együttes rendeletében [7. – 1.számú melléklet]

•

megadásra kerülnek a magyarországi légterek, köztük a tiltott légterek, melyeket a következő táblázatban foglaltam össze:

LH-P1

Paks 3 km sugarú kör a 463443,050É 0185109,560K középpont körül

LH-P2

Csillebérc 0,5 km sugarú kör a 472923,140É 0185707,860K középpont körül

FL195 (5950 m STD) GND 3500’ (1050 m) AMSL GND

Atomerőmű.

Kutató atomreaktor.

1.2. – 1. táblázat. Magyarország tiltott légterei A fentiekben megadott tiltott légterek UAV vonatkozásban speciális jelentőséggel bírhat, például katasztrófahelyzetben. Erre vonatkozó feloldó jogi szabályozás jelenleg nincs. •

UAV üzemeltetés szempontjából figyelemreméltó szabályozás a „nem ellenőrzött légtér” fogalom ahol – mely a 1995. évi XCVII. Törvény értelmében (mit azt a „Légi közlekedés által igénybe vehető légtér” definícióban fent leírtam) – „repüléstájékoztató szolgálat igénybevételével a légi jármű vezető saját felelőségére közlekedik”. A nem ellenőrzött légterek további meghatározása az [7] 26/2007.(III.3.) GKM-HM-

KvVM együttes rendelet 1. számú mellékletében található. A nem ellenőrzött légterek osztályba sorolása „F” és „G”. Az „F” osztály 1200 m – 2900 m magasságig terjedő nem ellenőrzött légtereket jelenti, amelyben műszeres repülés (IFR – Instrument Flight Rules) és vizuális repülés (VFR – Visual Flight Rules) is lehetséges. A repüléshez légiforgalmi irányító (ATC – Air Traffic Control) engedély nem szükséges. Vizuális repülés esetén a látási viszonyokat 5 km vízszintes, valamint a felhőktől 1500 m vízszintes és 300 m függőleges távolságban adják meg. A „G” osztály az 1200 m magasságig terjedő nem ellenőrzött légtereket jelöli, ahol kizárólag a vizuális tájékozódás (VFR) használható. A vízszintes látásra 5 km, kis sebességű repülőgépek esetén 1500 m, helikopter és légballon számára pedig legalább 750 m távolságot írnak elő. A repülés a felhőkön kívül, a föld vagy vízfelszín látása mellett engedélyezett. A repüléshez légiforgalmi irányító (ATC) engedély nem szükséges. Az „F” és a „G” jelű légtérben a maximális megengedett repülési sebesség 460 km/h. Az „F” és a „G” osztály (bár ezt nem írja le a jogszabály) viszont nem alkalmas autonóm UAV üzemeltetésére, mert 1200 m magasságig („G” osztály) műszeres repülés (IFR) nem engedélyezett és bár autonóm UAV besorolás a jogszabályokban nem szerepel, de logikusan az 9

autonóm légi jármű repülési módja IFR alapú, mivel szenzorok mérési adatai alapján végzi a repülést. Az „F” osztály tekintetében ilyen megkötés nincs, itt VFR és IFR alapú repülésre is lehetőség van. Az IFR repülésre ugyanakkor találhatunk egy szigorító feltételt, miszerint az IFR repülés esetén a légi jármű és a „Repülési tájékoztató” között folyamatos kétirányú rádiós összeköttetés kialakítására kell lehetőséget biztosítani. A rádiós kapcsolat kialakítása még elképzelhető úgy, hogy az UAV-t üzemeltető földi bázis a műszerek és szenzorok adatait folyamatosan megkapja a küldetést teljesítő UAV-től (dedikált rádiós csatornán), majd a „Repülés tájékoztató szolgálat” és az UAV-t üzemeltető földi bázis áll a jogszabályban meghatározott folyamatos kétirányú rádiós kapcsolatban. Ezzel a jogértelmezéssel tételezzük fel, hogy legalizáljuk az UAV használatát az „F” osztályú nem ellenőrzött légtérben, de további kérdésként merül fel, miként jut legálisan az UAV az „F” osztályú légtérbe, mivel az 1200 m feletti magasságokban kezdődik. Kutatásaim során jogász szakemberek nem foglaltak hivatalos álláspontot abban a kérdésben, hogy az UAV fedélzetén üzemelő kamera kép, melyet az UAV a földi irányítójának közvetít valós időben, megfelel-e a VFR repülés kritériumainak. Abban az esetben, ha jogi szempontból az előző gondolatmenet helytálló volna, akkor is jelentős korlátozást jelentene az UAV alkalmazások tekintetében, ami elsősorban a kisméretű pilóta nélküli repülő eszközöket érinti. Sok hasznos civil alkalmazás éppen a kis repülési magasságokban üzemeltetett olcsó eszközöket várná el, melyek üzemletetése elsősorban a „G” osztályú nem ellenőrzött légtérbe esik. A jogszabályi környezetben – mely a kisméretű pilóta nélküli repülőgépek vonatkozásában – figyelemreméltó a 1995. évi XCVII. Törvény II. fejezet 20.§, mely, mint „Különleges engedélyként” deklarált, miszerint: „… repülő modellen, … – külön jogszabály alapján kiadott rádióengedély megléte esetén – a légiközlekedési hatóságnak a hírközlési hatósággal egyetértésben kiadott engedélyével és feltételeivel tartható üzemben.” [2 – 20.§] A biztonságos repülés és UAV üzemeltetésen túl az UAV felhasználását is érintik a jelenlegi jogszabályok. Kisméretű UAV-k esetén gyakori igényként merül fel a megfigyelés (például erdőtüzek [18]). Az 1995. évi XCVII. Törvény a légiközlekedésről… [2 – 20.§ (3)], kimondja –ugyan nem pilóta nélküli repülőgépekre, hanem „polgári légi járművekre” –, hogy mérőkamerás fénykép vagy képrögzítő felvétel készítéséhez, távérzékeléshez, felvétel vagy adat közzétételéhez jogszabályban meghatározott engedély szükséges. A jelenlegi jogszabályok tehát nem segítik elő a pilóta nélküli repülőgépek széles körű elterjedését, azok békeidőben történő rendszeres polgári alkalmazását. Az UAV-k polgári alkalmazásához tehát mindenképpen jogszabályi változás (jogszabályi kiegészítés) szükséges. Megállapítom, hogy a jogszabályi változásnak nem megengedőnek,

10

hanem következetes szigorral átláthatónak kell lennie. Az átláthatóságot az engedélyezési eljárásoknak egyeneságúsága biztosíthatja. A továbbiakban azon műszaki feltételek (jogszabályok által meghatározott) áttekintése szükséges, melyek a jelenleg alkalmazható légi járművek esetén kötelező érvényűek. Abban az esetben, ha a jelenleg hatályos jogszabályi előírásoknak a műszaki előírások vonatkozásában a pilóta nélküli repülő eszközök maradéktalanul megfelelnek, akkor nyílik esély azon jogszabályi változtatásokra melyek már megteremtik az UAV-k rendszeres alkalmazását. Magyarország légtérhasználatát, a légtér igénybevételének feltételeit, a légiközlekedésre vonatkozó követelményeket jogszabályi háttér adja meg, melyek néhány részletét már az előzőekben megfogalmaztam [1], [2], [3], [8], [9]. A továbbiakban a légtérhasználatra vonatkozó előírásokat a műszaki elvárások szempontjából vizsgálom. Célom olyan műszaki paraméterek meghatározása, jogszabályokból történő kikövetkeztetése, melyek a műszaki kutatásoknak adnak irányvonalat. Az időszakosan elkülönített légterek (TSA - Temporary Segregated Area), azok melyeket például katonai feladatok végrehajtására jelölnek ki [42]. Jelenlegi gyakorlat szerint az UAV-k alkalmazása ezen légterekben valósítható meg. TSA-k olyan légterek, melyeket a bennük folyó (általában katonai) tevékenység miatt ideiglenesen el kell különíteni, a tevékenységben részt nem vevő légi járművek számára nem használhatóak, zárt légtérnek minősülnek [42]. Az elkülönített légtérben a légi forgalom biztonságáért a légi forgalmi irányító szolgálat a felelős. Használatát pontos szabályok definiálják [42]. Az időszakos elkülönítés oka lehet például polgári- katonai kiképzés, berepülés stb., mely tevékenységek kiszámíthatatlan manőverekkel járhatnak. Az „elkülönítést” igényelni kell. Tevékenység körül „buffer” zóna kerül kialakításra, melyek irányítása megosztott, annak egyik felét katonai, másik felét a polgári irányító biztosítja. A TSA-t igénybe vevő UAV-val szemben támasztott követelmény tehát az, hogy az UAV semmilyen körülmények között ne lépjen ki az elkülönített légtérből. Elvárás továbbá az, hogy még hiba esetén se érje el a buffer zóna azon részét, amelyet már polgári irányító biztosít. Nagyobb műszaki megfelelőséggel kapcsolatos elvárásokkal találjuk magunkat szemben abban az esetben, ha a repülést nem elkülönített légtérben kívánjuk lebonyolítani. A légiforgalmi jármű műszereire és a fedélzeti berendezésekre vonatkozó minimális műszaki előírásoknak kell megfelelni, melyet a „Joint Technical Standard Orders” [3] határozza meg. A minimálisan szükséges előírt műszerek: •

mágneses iránytű;

•

pontos időt mutató óra (órák, percek és másodpercek megjelenítésével); 11

•

két vagy három mutatós barometrikus magasságmérő;

•

sebességmérő;

•

variométer;

•

elfordulás és csúszásjelző;

•

műhorizont;

•

pörgettyűs iránytű.

A repüléshez megfelelő térképek és táblázatok szükségesek [ref.: JAR-OPS 1.135 a) (9)]; [3]. A csökkentett függőleges elkülönítésű légterekben (RVSM – Reduced Vertical Separation Minima) a repülő eszközöknek további, a minimális elvárásokon túlmutató követelményeknek kell megfelelniük. Az RVSM-et speciális minősített légtérnek kell tekinteni, igénybevételéhez a légiközlekedési hatóság jóváhagyása szükséges. Az RVSM sajátosságából adódóan kiemelt fontosságú a nagy pontosságú magasságtartás. A magasságtartási hibák, melyek már nem elfogadhatóak: •

± 90 m vagy annál nagyobb (TVE);

•

± 75 m vagy annál nagyobb (ASE);

•

± 90 m vagy annál nagyobb egyéb eltérés [3].

A fenti szigorú előírások miatt a légi járművön legalább kettő darab elsődleges magasságmérő rendszernek kell működnie, de ezen felül egy automata magasság vezérlőnek és egy magasság figyelmeztető berendezésnek is helyet kell adni [3]. A felszállást megelőzően a magasságmérőket ellenőrizni kell, az ellenőrzés módját jogszabály definiálja. Regionális megállapodás alapján a közeljövőben a magasság vezérlő berendezés tekintetében kettőzött berendezések használatának előírása várható [3]. Repülés során a magasságmérők keresztellenőrzését rendszeresen (jogszabályi előírás szerint óránkénti gyakorisággal) kell megtenni. Keresztellenőrzéskor, ha az eltérés mértéke eléri, vagy meghaladja a ± 60 m-t, akkor magasságmérő hibát kell feltételezni. Magasságmérő hiba esetén azonnal értesíteni kell a Légiforgalmi Irányító Szolgálatot (ATC). A jogszabályi előírások a kényszerhelyzeti előírásokat is meghatározzák az RVSM légtérben. Az ATC-t tehát minden alábbi esemény bekövetkeztekor értesíteni kell: •

hiba a fedélzeti automata magasságvezérlő rendszerben;

•

magasságmérő rendszerben redundancia csökkenés;

•

tolóerő csökkenés, mely kényszersüllyedést eredményez;

•

bármely egyéb hiba, mely a magasság tartását veszélyezteti;

•

turbulenciába kerülés (jogszabályi definíció szerint „közepesnél nagyobb turbulencia esetén). 12

Ha a fenti esetekben nem sikerül a kapcsolatfelvétel az ATC-vel, akkor természetesen az adott magasság elhagyásához szükséges engedély megkérése, így annak jóváhagyása nem lehetséges. Ezen esetben az előre kidolgozott kényszerhelyzeti eljárás szerint kell cselekedni. „Az Észak-Atlanti Minimum Navigációs Teljesítmény Specifikációs (MNPS) légtér számára – mely légtérben RVSM üzem folyik 1997 óta – további útmutatás (elsősorban Állami Jóváhagyó Hatóságok számára) található a NAT 001 T13/NB.5 számú ICAO dokumentumban, átfogó üzemeltetési útmutató pedig (mely elsősorban a légi jármű üzemben tartókat célozza meg), az Észak-Atlanti MNPS Légtér üzemeltetési Kézikönyvben. Európai RVSM légtérre vonatkozó és üzemeltetési kérdésekkel foglalkozó átfogó útmutató található az ASM ET1.ST.5000 számú EUROCONTROL Dokumentumban, melynek címe: Csökkentett Függőleges Elkülönítés (RVSM) Európában. ATC Kézikönyv. „ [3] A fentiek alapján megállapítom, hogy az UAV-k fedélzetén helyet kell kapnia legalább kettő

magasságmérő

eszköznek,

sebességmérőnek,

iránytűnek,

elfordulás

és

csúszásjelzőnek, valamint egy műhorizontnak, illetve ezen fizikai paraméterek mérésére alkalmas ekvivalens eszköznek. A kisméretű UAV-k viszonylag alacsony repülési sebessége miatt (mely összemérhető a nem extrém időjárási viszonyok esetén előforduló szél sebességgel) a repülési sebességet a közeghez (levegőhöz) viszonyítottan kell mérni, vagyis elsődleges sebesség adat például pitot csöves sebességmérő szolgáltathatja. Természetesen a tájékozódáshoz vagy elektronikus térképnek, vagy több kijelölt alternatív útvonalnak

kell

a

fedélzeten

rendelkezésre

állnia,

valamint

a

pillanatnyi

helyzet

meghatározáshoz elengedhetetlen GPS vevő alkalmazása. Azon eszközöket, melyek a repülési feladat végrehajtásához nélkülözhetetlenek, minden esetben legalább duplikálni kell. Az UAV fedélzetére telepített mérőeszközöknek és azok megbízhatóságának meg kell egyezniük az ember által vezetett légi-járművekre telepítettekkel. Redundanciaként figyelembe vehető azonban az egyes mérőeszközök által nyújtott többletinformáció, például GPS vevő által szolgáltatott magasság érték is, valamint a bizonyos időközönként meghatározott pozíciókból számolható a sebesség is. A GPS koordinátákból számított sebességnek és az elődleges sebességmérő szenzor által mért sebességnek korrelálnia kell (normál működés esetén az eltérés, mérési hibából, és a szél sebességéből adódhat), ellenkező esetben szenzor meghibásodásra következtethetünk. Az érzékelők, szenzorok és jeladók által szolgáltatott adatokat folyamatos kereszt ellenőrzés alá kell vetni, az ellenőrzés UAV esetében természetesen a robot, vagyis a központi vezérlőáramkör feladata. Eltérés detektálása esetén (ha az egy előre definiált határértéken túlmutat), a vezérlőben vészhelyzetet kezelő algoritmusnak kell élesedni. A vészhelyzeti algoritmusok az UAV-k központi vezérlője által futtatott program, mely futtatása tehát vészhelyzetben indokolt. Az ember által vezetett légi járművek repülése közben 13

hiba esetén az úgynevezett előre kidolgozott kényszerhelyzeti eljárásokat kell alkalmazni. Az UAV fedélzetén elindított vészhelyzeti algoritmusokat a kényszerhelyzeti eljárások analógiájára lehet megtervezni.

1.3.

Szabályozás tervezetek, tanulmányok

Az EUROCONTROL jelentős kutatásokat végez és végzett a pilóta nélküli repülőeszközök rendszerbe állíthatóságával kapcsolatban [32]. Az EUROCONTROL, mint szervezet nevéhez több sikeres projektet záró munkacsoport alakítása fűződik, melyek az UAV felhasználást és szabályozási környezetet vizsgálták és vizsgálják napjainkban is. Az UAV-k kategorizálása nélkül jogszabály nem alkotható. A kategorizálás elképzelése munka- és kutató csoportonként egymástól kis mértékben eltérő lehet, de megállapítható, hogy a szakma a fontosabb irányelvekben egyetért és a tervezett osztálybasorolások korrelálnak az ember által vezetett repülő eszközök kategorizálásával:

UAV osztály

Maximális felszálló tömeg (TOW)

Hatótávolság kategória

Tipikus feladatvégrehajtási sugár

Maximális repülési magasság

Class 0

25 kg alatt

Közeli hatótávolságú

10 nmi4 alatt

1000 ft5

Class 1

25-500 kg

Rövid hatótávolságú

10 – 100 nmi

15000 ft

Class 2

501-2000 kg

Közepes hatótávolságú

101 – 500 nmi

30000 ft

Class 3

2000 kg felett

Hosszú hatótávolságú

500 nmi felett

30000 ft felett

1.3. – 1. táblázat. UAV kategória besorolás felszálló tömeg alapján [40. – p22 T3-1] Megállapítható, – és ezt tanulmányokban a tématerülettel foglalkozó kutatók és szakemberek is megerősítik – hogy az elmúlt években az UAV-k katonai alkalmazása terén jelentős sikereket és jelentős fejlődési eredményeket mutatott fel, ugyanakkor a civil alkalmazások terén a fejlődés visszafogott, jelentős áttörés még nem történt meg. [40 – p2] Az áttörés annak ellenére nem történt meg, hogy a civil UAV alkalmazások, alkalmazhatóság igen széles spektrumot fednek le, például: 4 5

nmi – nautical miles, 1 nmi = 1852 m ft – foot, 1 ft = 0,3048 m

14

•

környezetvédelem, környezeti szennyezések felderítése;

•

katasztrófa sújtotta területek felmérése;

•

időjárás monitorozás;

•

tüzek (például erdőtüzek) felderítése;

•

határvédelem;

•

kritikus infrastruktúrák biztonsági felügyelete;

•

telekommunikációs ideiglenes átjátszók (relé állomások) gyors kialakítása.

Az áttörés elmaradásának okát a szakma két pontban adja meg [40 – p2]: •

az UAV engedélyezési eljárások nem tisztázottak, szabályozás nem definiálja azt;

•

a légi irányítás (ATM) szabályozások és folyamatok civil UAV-s békeidős alkalmazások terén nem kidolgozottak.

1.4.

Következtetések

Ebben a fejezetben megvizsgáltam a jelenleg érvényes jogi környezetet, mely a repülő eszközök használatát, a légtér jogszerű igénybevételét definiálja. Konkrét pilóta nélküli repülő eszközre vonatkozó jogszabály, vagy repülést szabályozó jogszabály paragrafus jelenleg nincs, vagy az csak „érintőleges” jellegű. Kutatásaim vezérfonalát egy IABG6 tanulmányban besorolt CLASS 0 UAV osztály adta [40]. A CLASS 0 [40 – p21] osztály (25 kg felszálló-tömeg alatti repülő eszközök) kamerával, infra/hő kamerával és egyéb fedélzeti szenzorral a jelenlegi civil békeidős alkalmazási igények túlnyomó részét kiszolgálná. A CLASS 0 géposztály jelenleg jogi értelmezés szerint modell kategóriaként kezelt, bár a „szakma hangjai” ezt elutasítják [38] – jogosan. A jogszabályok értelmezése alapján megállapítottam, hogy a kisméretű UAV-k a nem ellenőrzött légtérben csak korlátozottan (jelentős képesség korlátozással) üzemeltethetők, engedélyeztetési procedúra nélkül. Jobb alkalmazhatósági környezetet biztosít az időszakosan erre a célra elkülönített légtér (TSA). A TSA igényléstől az engedély kiadásáig több nap is eltelik, ami az UAV felhasználást, elsősorban a gyors bevethetőséget gátolja. Az [2] további rendelkezései alapján megállapítható, hogy az UAV használatához további feltételeknek is teljesülniük kell: „Lt. 20. § (1) A polgári légi járművön, repülőmodellen, valamint a légi közlekedési tevékenység és légi közlekedéssel összefüggő tevékenység során rádióberendezés a

6

IABG – Industrieanlagen-Betriebsgesellschaft mbH, Ottobrunn – Németország; 1961-ben alapított, jelenleg szimulációs és teszt centrum

15

légiközlekedési hatóságnak a hírközlési hatósággal egyetértésben kiadott engedélyével és feltételeivel tartható üzemben. (3) Polgári légi járműből mérőkamerás fénykép vagy képrögzítő felvétel készítéséhez, távérzékeléshez, felvétel vagy adat közzétételéhez, illetve kereskedelmi célú felhasználásához jogszabályban meghatározott engedély szükséges.” Megállapítom továbbá, hogy a néhány kilogramm felszálló tömegű repülőgép nagyon veszélyes üzem, vagyis az alkalmazók felelősség vállalása akkor lesz ésszerű, ha kimondható ezen eszközök elvárt biztonsága. Jelenleg ezen terület szabályozatlansága az elvárt biztonságot nem definiálja, így az alkalmazó esetén nem definiálható az elvárt gondosság fogalma sem. Kutatásaim ezen fázisában a jogszabályi háttér áttekintésének eredményeképpen, analógiák alapján meghatároztam a kisméretű UAV-k kutatás fejlesztésének azon irányvonalát, melyek betartásával az UAV-k a jövőben Légialkalmassági Bizonyítványt kaphatnak, így használatuk nemcsak kizárólag elkülönített légtérben lesz elképzelhető. Megállapítom, hogy a jogalkotásban jelentős elmaradások és szabályozatlan területek vannak, kiemelten a kisméretű (CLASS 0), UAV-k tekintetében. A szabályozatlanság jogi félreértelmezésre ad lehetőséget, így a kisméretű UAV-k, modell repülőgép értelmezése bizonyos tekintetben engedély nélküli felhasználást és alkalmazást jelenthet, minden biztonsági eszköz alkalmazása nélkül, vagyis az alkalmazás a személyes felelősségtudatra épül. Ez a helyzet visszatartó erő a civil professzionális alkalmazások tekintetében és ugyanakkor zöld út a civil-barkács felhasználás terén. A fenti okokból a jogalkotóknak mihamarabb pontos és átlátható szabályokat kell hozniuk, melyek a kisméretű pilóta nélküli repülő eszközökre és azok üzemeltetésére vonatkozik és támogatja a CLASS 0 besorolás szerinti eszközök alkalmazhatóságát. A jogszabályban a pilóta nélküli repülőket méretük, motorteljesítményük, hatótávolságuk és megengedett maximális felszálló-tömeg szerint jogilag is egyértelműen kategorizálni kell. Az ember vezette ultrakönnyű géposztály és az e fölötti repülők esetén a kategorizálást UAV-k esetén is meg lehet tartani, valamint célszerű az IABG ajánlását [40 – p22] figyelembe venni, de a jogszabályban ezen géposztályok rendszeresítését, rendszeres általános alkalmazását átmenetileg tiltani kell. A békeidőbeli alkalmazást egyedi elbírálás alapján kizárólag zárt légtérben, időkorlátosan javaslom engedélyezni (mint az a jelenlegi érvényes jogszabályokból is levezethető). A felelősség súlya miatt folyamatos jogszabályi alakítás mellett javaslom az átmeneti tiltások fokozatos feloldását. A tiltási javaslatom (mely a CLASS 0-t nem érinti) indokai a következők: Jelenleg nincs akkora technikai tapasztalat, ami alapján általános, a műszaki elvárásokkal és az üzemeltetéssel kapcsolatos átlátható jogszabályokat lehetne alkotni. Továbbá nem lenne 16

szerencsés az úttörő szerepvállalás (jelentős eltérés az Európai szabályozástól [33][34]) ezen a területen, mert ebben az esetben kísérleti országgá válnánk. A kísérletek eredményeképpen megnövekedne a légi balesetek száma, ami feltétlen kerülendő. Az ultrakönnyű géposztály alatti kategóriára az IABG ajánlás szerinti CLASS0 kategória [40 – p22] további felosztására a következő javaslatot teszem: •

mikro UAV (1 kg – 25 kg);

•

nano UAV (100 g –1 kg);

•

piko UAV (100 g alatt). A jogszabályalkotás a fent javasolt osztályokra magassági- és hatótávolsági korlátozást is

megszabhat. A jogszabályi előírások további paramétereket határoznak meg, például a sárkánytestre és a hajtóműre (hajtóművekre) vonatkozóan, valamint az üzemben tartás, a földi kiszolgálás is pontosan definiált. Ezen jellemzők természetesen szintén alapfeltételei a biztonságos repülésnek, de ez a kérdéskör túlmutat a jelenlegi kutatásaimon.

17

2. Rendszermodell, központi vezérlő hardver- és érzékelők, szenzorok redundanciája A fedélzeti elektronika megbízhatóságával kapcsolatos kutatásaimat egy komplex kisméretű UAV rendszermodell vázlat alapján folytattam. A rendszermodellt a kutatás különböző fázisaiban módosítottam, finomítottam, valamint a kutatott részegységet kiemeltem a rendszermodellből. A kutatásom elsősorban a folyamatos irodalomkutatáson, szimulációkon, valamint valószínűségi számítási modelleken alapszik. A kutatások tárgyát a kisméretű UAV fedélzeti repülés irányító áramkörök megbízhatósága képezte. A kutatás gyakorlati célja az volt, hogy felfedjem, és megoldást ajánljak azon kritikus UAV fedélzeti áramköröket érintő pontokra, melyek veszélyeztetik a kisméretű UAV-k repülésbiztonságát. Az irodalomkutatások során több, az elektronikai megbízhatósággal foglalkozó irodalmat tekintettem át [15], [16], [17], [31], [53], [74], [51] amelyeket adaptáltam az általam kutatott területre.

2.1.

Rendszermodell

Az adott pillanatban elvárt repülési adatok (jelen esetben az UAV robotpilóta utasításai), mint az adott pillanatban aktuális alapjel, a szenzoroktól érkező jelek, valamint az ezeket feldolgozó digitális jelfeldolgozó áramkör egy többszörösen visszacsatolt rendszert alkotnak (2.1. – 1. ábra).

2.1. – 1. ábra. Kisméretű UAV, mint többszörösen visszacsatolt rendszer 18

A szenzoroktól érkező mérési eredmények szolgáltatják a visszacsatolást. A 2.1. – 1. ábrán látható egyszerűsített rendszermodell értelmében a repülés stabilitásáról a repülés szabályzó körök gondoskodnak, mely digitális jelfeldolgozó áramkörök (DSP) esetén a működéshez fm1 mintavételi frekvenciát feltételezek. A stabilis repülés feltételeinek megteremtését követően a repülés szabályzó körök alapjelére kihatással levő „robotpilótát” definiálom, mely a pillanatnyi döntéseket a rögzített feladat, és a szenzor mérési adatok (elsősorban pozíció koordináták) alapján hozza meg. A robotpilóta kialakítása szintén digitális jelfeldolgozó áramkörökkel valósulhat meg, melynek mintavételi frekvenciája (fm2) eltérhet a repülés szabályzó kör mintavételi frekvenciájától (fm1). A különböző mintavételi frekvenciával működő jelfeldolgozó áramkörök szinkronizálása decimálással, vagy interpolálással oldható meg. A 2.1. – 1. ábrán látható egyszerűsített rendszermodell elsősorban a visszacsatolt rendszer stabilitás problémáit hivatott szemléltetni és nem a megvalósíthatóságot definiálja. Szabályozástechnikai szempontból a 2.1. – 1 ábránál szemléletesebb képet kapunk, ha az UAV-t szabályozott szakasz, és szabályozó egységként értelmezzük. Ezt a modellt a 2.1. – 2 ábrán adom meg.

2.1. – 2. ábra. Kisméretű UAV, szabályozott szakasz és szabályozó A 2.1. – 3.ábra szerinti megvalósíthatósági rendszermodell ugyanakkor elsősorban nem a visszacsatolt rendszert szemlélteti, hanem azzal az egyes építőelemek kapcsolatát tudom vele feltárni, így az építőelemek kapcsolódása révén kimutathatom a rendszer gyenge, redundáns építő elemekkel megerősítendő részeit. A megbízhatósági- és stabilitási vizsgálatokat komplex rendszermodell szemlélettel hajtottam végre. Kutatásaim során a megalkotott modelleket komplexen kezeltem, és belőlük vezettem le a vizsgált paraméterre jellemző részletesebb modellt. Az algoritmusok struktúráját szintén rendszermodell szinten kezeltem.

19

2.1. – 3.ábra. Kisméretű UAV, hardver struktúra (megvalósíthatósági rendszermodell) A jelfeldolgozó algoritmusok leírása és modellezése történhet az időtartományban, valamint a komplex frekvencia tartományban is. Mintavételes rendszerek esetén rendszer leírás a periodikussá vált ’s’ síkon, valamint a ’z’ síkon, vagy a bilineáris transzformációval a periodicitás kiküszöbölés a ’w’ síkon történik. Az algoritmusok leírását és az algoritmusok tárgyalására alkalmas további rendszermodell alapokat a 3. fejezetben ismertetem.

2.2. Beépíthető alkatrészekre, elektronikai szerelésekre vonatkozó kritériumok A kisméretű pilóta nélküli repülő eszköz fedélzetén elhelyezett elektronikai alkatrészek, szenzorok stabil működése az alkalmazás függvényében akár szélsőséges környezeti körülmények között is elvárt. Természetesen ez a megállapítás a mechanikai alkatrészekre, beavatkozó szervekre, hajtóműre ugyanúgy igaz, de ezek vizsgálata jelen értekezésen túlmutat. Az elektronikát (központi vezérlőt - jelfeldolgozó áramkört, elektromos tápellátást biztosító eszközöket) alkotó elemekre több, a működés folytonosságát biztosító kritériumot kell megfogalmazni [51]: •

működési hőmérséklet tartomány;

•

az egyes alkatrészek hő disszipációja;

•

működési feszültség tartomány;

20

•

elektromágneses

zavarállóság,

illetve

zavarkibocsátás

(vagyis

elektromágneses

kompatibilitás – EMC); •

biztosított működési feltételek esetén elfogadható meghibásodási statisztikai adat (MTBF, MTTF);

•

rázásállóság;

•

elfogadható mechanikai gyorsulást bíró képesség. A CHIP gyártók katalógusokban adják meg a CHIP-ekre vonatkozó jellemzőket, elvárt

működési tartományokat (működési tápfeszültség-, hőmérséklet- és pára tartományt). Általában a programozható eszközök – mikroprocesszorok, mikrovezérlők és jelfeldolgozó processzorok – több változatban készülnek. A szilícium lapka kialakítása megegyező, csak a tokozás, valamint a tokozáson belüli hozzávezetés kialakítások eltérőek. A magasabb műszaki- és rendelkezésre állási elvárásoknak megfelelő építőelemeket külön osztályokba sorolják és azt a gyártóra jellemző betűkóddal a tokozáson jelölik [68], például: •

ipari – Industrial (I);

•

gépjármű iparban használatos – Automotive (A);

•

hadiipari alkalmazású – Military (MI). A kiemelt, nagyobb műszaki elvárásoknak megfelelő CHIP-ek szélesebb működési

hőmérséklettartományban képesek a hibamentes működésre az általános (Commercial) kialakításúakhoz képest. Napjainkban a CHIP gyártás során a tesztelés a gyártó sor végén automatizáltan megoldott, a tesztfolyamatokat gondosan előkészített szabályozások rögzítik [70]. Az egyes folyamatokat és azok szabályozását független auditor cégek látják el. A gyártás végén történő tesztek a gyártási hibákat hivatottak kimutatni és a CHIP tervezési problémáira nem derítenek fényt. A tervezés utáni CHIP prototípusokat gondos teszt alá vetik, majd a sikeresnek minősített tesztelés után indul el a nagysorozatú gyártás. A nagy bonyolultságú áramkörök esetén számos hiba, esetleg a katalóguslap leírásához képesti működésbeli eltérés marad a CHIP-ben. Az erre vonatkozó javítások és korrekciók – a hiba súlyosságának függvényében – néhány hónap, esetleg év elteltével várhatóak. A hibákról a gyártó kiegészítő adatlapokat bocsát ki, melyeket a gyártói honlapon tesz közzé [27], [28], [29], [30]. Esettanulmány keretei közt áttekintettem egy mikrovezérlő áramkör CHIP fejlődés történetét. Az esettanulmányra kiszemelt CHIP MCS-51 kompatibilis magra épül, Harvard architektúrájú, beépített program- (16 kbyte Flash), és adatmemóriával (256 byte + 1 kbyte SRAM) rendelkezik. A gyártói honlapon7 az A2 [27], A3

7

www.maxim-ic.com/errata 21

[28] és A5 [29] CHIP revízió követhető végig. Az esettanulmányban szereplő CHIP hibák kétféleképpen osztályozhatók: •

áramkörgyártási folyamatra kihatással lévő hibák;

•

működésre kihatással lévő hibák. Az első hibakategóriába azokat a hibákat sorolom, melyek a CHIP-be történő szoftver

betöltés során bírnak jelentőséggel, valamint a CHIP-ek klónozhatóságát (illetéktelen szoftver másolatok készítését) teszik lehetővé. Természetesen ezen hibák figyelemmel kísérése sem elhanyagolható, de ezek a hibák nem veszélyeztetik az áramkör helyes működését. A második hibakategóriába eső hibák, a kiadott katalóguslaptól eltérő, általában hibás működést jelentenek. Ilyenek lehetnek: •

bizonyos utasítások helytelen működése, például az adott utasítás esetén a jelzőbitek nem megfelelő beállása, hibás utasítás végrehajtása stb.;

•

bizonyos belső perifériák helytelen, a katalógusban megadott paraméterektől történő eltérése. Ezen kategóriájú hibák esetén a hiba nem magától értetődő, hanem csak bizonyos feltételek

fennállása esetén következik be! Ez kiemelt veszélyforrása a stabilis működésnek! Létezik ugyanakkor az első két hibakategória halmaz metszete is (harmadik hibakategória), vagyis előfordulhatnak olyan hibák is, ami a gyártás (szoftver betöltés) módja szerint változóan kihat egyes utasítások helyes működésre. A szoftver betöltés, valamint a program titkosítási szintek beállítása többféle módon történhet. A szoftver betöltések közül a legismertebb eljárás a parallel programozás, valamint az áramkörbe ültetett CHIP soros interfészen történő programozása (in-circuit programozás). Az esettanulmányban szereplő CHIP (DS89C430) A2-es revíziójában a gyártó öt hibát rögzített [27]. A hibákat a következő táblázatban adom közre, melyeket a lefektetett irányelveknek megfelelően kategorizáltam: A2 revízió

Első kategóriába tartozó hiba

Második kategóriába tartozó hiba

Hiba darabszám:

1 db

2 db

Harmadik kategóriába tartozó hiba 2 db

2.2. – 1. táblázat. DS89C430-A2 CHIP hiba darabszáma Az első kategóriába eső hiba nem veszélyezteti az áramkör helyes működését [27-p2/5], a program titkosítása sérülhet az azt beállító bitek (Lock Bit) hibás működése miatt. A gyártó

22

javaslata szerint, ha a belső Flash memóriába elhelyezett programot védeni kívánjuk, akkor a katalóguslap [25 - p22] ajánlásával ellentétben a 4-es védelmi szintet programozzuk. Az A2 CHIP revízióban a második hibakategóriába tartozó hibából kettő fordul elő. Az első [27-p1/2] ilyen, az alaphelyzetbe állító (RESET) áramkör hibája. Abban az esetben, ha a CTM konfigurációs bitet logikai ’1’ –be állítjuk (órajel szorzás engedélyezés), akkor a 0,4 < Vcc < Vrst feltételek teljesülése esetén a CHIP alaphelyzetbe állító (RESET) áramköre nem működik. Abban az esetben, ha a kristályfrekvencia szorzást 2x vagy 4x módra állítjuk, akkor a fent említett kritikus hiba előáll. A gyártó a következő módot javasolja a hiba elkerülésére [27-p1/2]: •

Az oszcillátor frekvencia szorzás bekapcsolását megelőzően engedélyezni kell a „powerfail” megszakítást (ezt az EPFI bit ’1’-re állításával tehetjük meg, az EPFI bit a WDCON regiszter 5. bitje [25 - p17]).

•

A „power-fail” megszakítás vektor címre [25 - p36], ami 0033h (megszakítást kezelő kiszolgáló rutin kezdőcíme), el kell helyeznünk a kristályfrekvencia szorzását tiltó utasítást (PMR regiszter 7. bitjét ’1’-be kell állítani). Mivel a PMR regiszter nem bitcímezhető, ezért ezt maszkolással (jelen esetben logikai VAGY művelettel – ORL PMR,#80h) végezhetjük el. A gyártó ajánlása a továbbiakban az, ha a program írója nem készít saját „power-fail” eseménykezelő rutint, akkor a következő utasításban egy végtelen ciklust kell kialakítani (ez egy feltétel nélküli ugró utasítás, ami saját magára mutat, például SJMP 0feh). A végtelen ciklusban történő program megakasztás nem okoz gondot, ha a tápfeszültség

esés eléri a Vrst értéket, mert ekkor a CHIP alaphelyzetbe állás megtörténik. A megoldás veszélye abban áll, ha a RESET feltétel nem teljesül, ekkor ugyanis a mikrovezérlő a végtelen ciklusban marad. Ezt a problémakört a CHIP gyártó nem tárgyalja. A fenti (kis valószínűséggel előálló) probléma elkerülésére a következő megoldást dolgoztam ki: 1. A fenti pontokon túl engedélyeznünk kell a mikrovezérlő Watch-Dog TIMER-ét. 2. A Watch-Dog törlést úgy kell megvalósítanunk, hogy a törlés esemény maradjon el a „power-fail” megszakítást kiszolgáló rutin futása esetén. Ez úgy érhető el, hogy a WatchDog törlő utasítást a háttérprogramba, vagy a „power-fail” megszakítás rutinnál alacsonyabb prioritású megszakításkezelő programba helyezzük. A fenti CHIP hiba tehát kezelhető, de ennek a gondos tesztelése elengedhetetlen. Célszerű az ilyen esetekben a hibás működést kiváltó okot kerülni, vagyis, ha nem szükséges, akkor a kristályfrekvencia szorzását ne használjuk! Szintén az A2 CHIP revízióban előforduló második hibakategóriába tartozó hiba a „MOVC” utasítás hibája [27 - p1/3]. A MOVC utasítás a program memória területről teszi

23

lehetővé az adat mozgatást. Segítségével a programmemóriából előre elkészített adattáblázatok konstans értékeit olvashatjuk. A CHIP hibalista szerint ez az utasítás típus MOVC A,@A+DPTR,

valamint a

MOVC A,@A+PC kizárólag belső programmemóriából működik helyesen. Ennek a ténynek az ismerete szintén kiemelt fontosságú, mert abban az esetben, ha külső programmemóriába helyezünk ilyen utasítást, akkor annak „nem működése” azt fogja eredményezni, hogy az „A” regiszterbe nem a várt érték lesz, hanem valamilyen „véletlen” adat. A továbbiakban a programunk ezzel az értékkel fog dolgozni, ami hibás működést fog eredményezni. A hiba elkerülése ebben az esetben is megoldható. Célszerűen a mikrovezérlőhöz egyáltalán ne illesszünk külső programmemóriát. Abban az esetben, ha a DS89C430 által nyújtott 16 kbyte belső Flash nem bizonyul elegendőnek, akkor az alkalmazásban használjuk a DS89C450, amely 64 kbyte programmemóriát tartalmaz [25 - p1] és teljes mértékben kompatibilis az előzőekben tárgyalt, esettanulmány alá vett CHIP-pel. A besorolásom szerint a harmadik hibakategóriába tartozó két hibát közöl a gyártó [27]. Az egyik ilyen hiba akkor állhat elő, ha a CHIP-et az áramkörbe beépítetten kívánjuk felprogramozni (in-circuit programozás). A definiált hiba a következő [27-p1/1]: Abban az esetben, ha a Watch-Dog TIMER törlő bitjét előzőleg ’0’-ba állítottuk, akkor ezt a soros programozás során a „Mass Erase” parancs nem fogja ’1’-be állítani. Ha erre nem számítunk, akkor a gyártás során a programbetöltés módjától függően különböző lehet ugyanazon program működése. Parallel programozásnál ez a hiba nem áll fenn. A soros (in-circuit) programozást tehát csak abban az esetben szabad alkalmaznunk, ha az előbb említett funkció nincs kihatással az aktuális betöltendő programra. A második – hibakategória besorolásom szerint harmadik kategóriába tartozó – probléma [27 - p2/4] a programtitkosítással (klónozhatósági védelemmel) összefüggő. Négyes szintű (Level4) védelem bekapcsolása esetén (LB3=’0’) a belső programmemóriában elhelyezett MOVX utasítással nem lehet a külső adatmemóriát elérni! A gyártó által javasolt megoldás ellentmond a [27 - p2/5]-ben közölt hibával, miszerint válasszunk másik védettségi szintet! Tulajdonképpen két dolog közül választhat a tervező: 1. Lemond a program védelemről, vagy 2. a hardver tervezésénél nem illeszt külső, adatmemóriaként funkcionáló RAM-ot a rendszerhez, és a program írásnál a változókat 256 byte+1 kbyte méretű memóriában helyezi el.

24

Az adatmemóriával úgy kell gazdálkodni, hogy a veremtár is itt kap helyet [25 - p19], valamint a belső adatmemória területen helyezkednek el az általános célú regisztereket (r0-r7) magába foglaló regiszter bankok (BANK0 – BANK3) [27 - p20]. Az esettanulmányt a DS89C430 A3-es revíziójával folytattam, mely CHIP-hez a gyártó hat hibát rögzített [28]. A hibákat a következő táblázatban adom meg a fenti kategorizálás szerint: A3 revízió

Első kategóriába tartozó hiba

Második kategóriába tartozó hiba

Harmadik kategóriába tartozó hiba

Hiba darabszám:

1 db

2 db

3 db

2.2. – 2. táblázat. DS89C430-A3 CHIP hiba darabszáma Az „A3” revízióban megtalálhatók az „A2” revízióban szereplő hibák, de egy további, súlyosnak mondható hiba is megjelent, miszerint 50 ºC és 70 ºC hőmérséklet tartományban a CHIP a konfigurációs biteket „elfelejti”. A gyártó azt a megoldást javasolja, hogy a beépített ROM betöltő (loader) segítségével teszteljük az aktuális állapotot, így detektálhatjuk az esetleg előálló hibát, valamint tartsuk a CHIP hőmérsékletet 50 ºC alatt, vagy 70ºC hőmérséklet felett. A fenti hiba kizárja az A3 revíziójú CHIP, UAV alkalmazását, mivel a CHIP hiba alapvetően kihat a biztonságos működésre. A gyártói honlap8 tanulsága szerint a CHIP A4 revízió kiadása nem történt meg (valószínűsíthető, hogy a belső tesztek során elbukott a CHIP ), vagyis az A3 verziót az A5 revízió követte. Az A5 revízió jelenleg egy ismert hibát tartalmaz [29]. A dokumentumban közzétett adatok alapján a hiba kategorizálása szerint az ismert hiba, az első kategóriába sorolható és a program titkosítását érintő, vagyis a biztonságos működésre nincs kihatással: A5 revízió

Első kategóriába tartozó hiba

Második kategóriába tartozó hiba

Harmadik kategóriába tartozó hiba

Hiba darabszám:

1 db

0 db

0 db

2.2. – 3. táblázat. DS89C430-A5 CHIP hiba darabszáma Az A5 revízió az ismert adatok alapján beépíthető az UAV fedélzeti áramkörébe.

8

www.maxim-ic.com/errata 25

A fenti esettanulmány értelmében, valamint a CHIP adatok és rendelkezésre állósági adatok alapján [66], [68], [69], [70], [71], [72], kimondható, hogy az esettanulmányban szereplő CHIP A2 és A5 revíziója UAV fedélzeti áramkör kialakításához felhasználható. Az A2 revízió esetén a fent megjelölt hibákat figyelembe kell venni az algoritmus tervezés és a szoftver írása során, valamint az A5 revízióra vonatkozó hibalistát (annak esetleges változásait) követni kell. Ugyanebben a kategóriában számos gyártó kínál hasonló teljesítményű mikrovezérlőket, ezért további gyártók által kínált CHIP-eket vizsgáltam meg. A további vizsgálatok eredményei közül – terjedelmi korlátok okán – egyet ismertetek. Az esettanulmányomban a választás a MICROCHIP dsPIC33FJ256GP710 jelfeldolgozó processzorára esett, mely típus a 2007. év elejétől elérhető. A CHIP „A2” revíziójában jelenleg (2007. május), összesen 31 db hiba detektált [30]. A hibák kategorizálását a következő táblázatban tettem meg:

A2 revízió

Első kategóriába tartozó hiba

Második kategóriába tartozó hiba

Harmadik kategóriába tartozó hiba

Hiba darabszám:

1 db

30 db

0 db

2.2. – 4. táblázat. dsPIC33FJ256GP710 A2 CHIP hiba darabszáma A detektált hibák darabszáma jelentős. A hibák túlnyomó része a jelfeldolgozó processzor integrált periféria áramköreinek hibájára vezethető vissza, ami elsősorban paraméter eltérést jelent a gyártói katalógus adatlaphoz képest [67]. A második kategóriába tartozó 30 hiba – annak pontos ismeretében – jól kezelhető, a stabil működést nem veszélyezteti, de azokat precízen, mind a hardver tervezés során, mind az algoritmusok tervezésénél és realizálásánál kézben kell tartani. A CHIP-ek megbízhatósága szükséges, de nem elégséges feltétele az UAV fedélzeti elektronika, a központi vezérlő stabil működésének. Az elektronikai alkatrészekből összeépített áramkörök egy egységes rendszert alkotnak, melyek eredő megbízhatósága függ az összeépítés technológiájától (forrasztási technológiák), az áramköri hordozó (nyomtatott áramköri lap – PCB) minőségétől, valamint az oldható áramköri csatlakozások paramétereitől. A forrasztások forraszanyagainak olvadáspontja az anyag összetételétől függ. A CHIP gyártók előírják a maximális forrasztási hőmérsékletet és maximális forrasztási időtartamot, mely betartása mellett az alkatrész paraméterek még a katalóguslap szerinti határértéken belül maradnak, vagyis nem károsodnak [25-p2]. A lágyforrasztás régebben (sajnálatosan még napjainkban is), ón-ólom forraszanyag ötvözettel készült. A magas óntartalom szilárd kötést biztosít, ugyanakkor magas forrasztási olvadáspontot jelent, ami nagy hőterhelést okoz az elektronikai alkatrészek számára. A forraszanyag olvadáspont csökkenthető az óntartalom 26

megemelésével, de ekkor a forrasztás mechanikai terhelhetősége csökken. További adalékanyagokkal (például Kadmium – Cd, vagy Bizmut – Bi) is csökkenthető a forraszanyag olvadáspont [89]. Környezetvédelmi okokból napjainkban aktuálissá vált az ólommentes forraszanyagok alkalmazása (Európában kötelező érvénnyel 2006. július 01-től a VEEE és RoHS direktívák értelmében) [89]. Ugyanakkor az Amerikai Egyesült Államok bizonyos iparágai mereven elutasítják az ólommentes technológiák alkalmazását, Ázsiában pedig nincs kötelező érvényű szabályozás [89-p3]. A forrasztásra vonatkozóan több CHIP gyártó által elfogadott szabvány [43] létezik, mely definiálja a forrasztás eszközeit, körülményeit és a minőségellenőrzés módját. Az áramkörök csatlakozási pontjainak az áramkörök tesztelhetősége, javíthatósága miatt oldható kötésűeknek kell lenniük. Az oldható kötések kiemelt veszélyforrást jelentenek a érintkezési hibák kialakulására. Érintkezési problémát okozhatnak a mechanikai rázkódások, valamint az érintkezők közé bejutó víz, vízpára, esetleg por. Ügyelni kell továbbá arra is, hogy a mechanikai terhelések (gyorsulások, rázkódások) miatt az érintkezők nehogy szétcsúszásra hajlamosak legyenek, vagyis meg kell oldani a csatlakozások biztos mechanikai reteszelését. A nevesebb csatlakozógyártók a gyártmányaik egy részét úgy tervezik, hogy azok megfeleljenek a komoly ipari és közlekedésbiztonsági, vagy katonai alkalmazásoknak [26] és deklarálják a megfelelőséget például MIL-T-7928 szerint.[10]

2.3.

Központi vezérlő kiesés valószínűsége, kiesés

valószínűség csökkentés az áramköri struktúrával Kiemelt fontosságú kérdés a központi vezérlőáramkör redundanciája, mivel a központi vezérlő az embert (pilótát) hivatott helyettesíteni, valamint a repülés szabályzó köröket realizálja. Az előző pontban áttekintettem az elektronikai építő elemek (CHIP-ek, csatlakozók) adatlapjait és ezek figyelembevételével adtam útmutatást a megbízhatóság növelésére. Az UAV központi vezérlőáramkör meghibásodása a repülő eszköz zuhanásához vezethet, és a zuhanás következményei, még a néhány kg felszálló tömegű kisméretű UAV-k esetén is jelentős anyagi károkat okozhat, sőt emberi életet is veszélyeztethet, ezért további megbízhatóság növelő eljárások is szükségesek. A megbízhatóság növelhető redundáns elemek beépítésével, vagyis az áramköri struktúra hibatűrő kialakításának tervezésével. Hibatűrő vezérlő áramkörökre több, ismert struktúra létezik. Az ismert struktúrák adaptálásával kisméretű UAV alkalmazásokban is felhasználhatók a bevált módszerek, eljárások. Az elektronikai alkatrészeket, valamint az elektronikai részegységeket, modulokat a gyártók megbízhatóságot jelölő mérőszámmal minősítik. A minősítések feltételezéseken, 27

hipotéziseken alapulnak, az egyes komponensek vizsgálata, úgynevezett gyorsított élettartam vizsgálattal történik. A gyorsított élettartam vizsgálatok általában valamilyen környezeti működési paraméter (például tápfeszültség, környezeti hőmérséklet, páratartalom) szélsőséges irányba változtatásával történnek. A vizsgálatokat úgy is végezhetik, hogy egyszerre csak egy környezeti paramétert tolnak ki szélsőséges, gyakran a működési tartományt átlépő értékre, de erősen felgyorsított élettartam vizsgálatok esetén akár több paraméter eltolása is elképzelhető. A megbízhatóság fogalmát több szabvány és ajánlás is rögzíti [74]. A megbízhatóság egy összetett fogalom, magába foglalja a karbantarthatóság és a karbantartás ellátást is. A karbantarthatóság és karbantartás ellátás fogalmak vonatkozásában nem végeztem kutatásokat, bár a kisméretű UAV-k tekintetében az üzemeltethetőségi szempontok miatt ez is figyelmet érdemel, de ez túlmutat jelen értekezésen. A működés folytonosság tekintetében kiemelt jelentőségű paraméter az a becsült időtartam, ami a következő meghibásodásig várhatóan el fog telni [15], [16]. Ezt a becsült időtartamot MTBF-nek jelölik [74]. Nem javítható berendezéseknél, eszközöknél az első meghibásodás az eszköz élettartamának a végét jelöli. Az első (és egyben az utolsó) meghibásodást az MTTF-nek jelölik. Nem javítható eszközök esetén (például CHIP-ek) élhetünk az MTTF=MTBF egyenlőséggel [67.-p3]. További megbízhatóságot mérő szám a DPPM (Deffects Parts Per Million), ami a tesztek során meghibásodott tesztalkatrész darabszámot jelöli milliós tesztszámhoz viszonyítottan, valamint a λ [FIT], mely szintén meghibásodási darabszámot jelöl, ami 109 tesztórai működésre vetített [60]. A megbízhatóság – napjaink értelmezése szerint – meglehetősen komplex fogalom, melybe beletartozik a hibamentesség, javíthatóság, tartósság és tárolhatóság fogalma. Kisméretű UAV-k esetén nincs lehetőség a küldetés közbeni javításra, ezért vizsgálataim során a megbízhatósági fogalmat a hibamentesség fogalmára szűkítem. A számítási modelljeim alapján a kisméretű pilóta nélküli eszközt a küldetés időtartama alatt nem tekintem javíthatónak, mert a megbízhatóságot a repülés biztonság szempontjából közelítem meg. Az UAV üzemeltetés során természetesen az UAV-t a földön javíthatónak kell tekinteni. A javíthatóság ténye még akkor is fennállhat, ha az UAV kényszerleszállással, esetleg zuhanással fejezte be az adott küldetést. Ez utóbbi esetben a megbízhatósági fogalom más rendszerbe illeszthető, és a megbízhatósági modell számottevően eltérő az általam használt megbízhatósági modellhez képest. Az elektronikai alkatrészek és rendszerek vonatkozásában nincs lehetőség nagyszámú esettanulmány valós idejű elvégzésére, és mivel ilyen tesztek adatai nem állnak rendelkezésre ezért ezen eljárással nem lehet a megbízhatóságra következtetni. A valós idejű megbízhatósági tesztek olyan hosszú időt vennének igénybe (többször 10 év), amely idő alatt a CHIP vagy az 28

elektronikai részegység teljesen elavul. Az elektronikai eszközök megbízhatóság tesztelése ezért gyorsított eljárással történik. A megbízhatósági tesztek hipotézis elméletre alapoznak, valamint a valószínűség számítási és matematikai statisztikai módszereket alkalmazzák. A hőmérséklet gyorsított élettartam vizsgálati módszer esetén az Arrhenius modell [50 – p10-13] használata az elterjedt:

AF = C ⋅ e ahol:

 Ea  1 1 ⋅ −   k  T0 Ta

    

{2.3. – 1}

AF =

MTBFT 0 MTBFTa

T0

– Üzemi hőmérséklet [K];

Ta

– Tesztelés hőmérséklete [K];

k

– Boltzmann állandó (1,38·10-23 [J/K]);

Ea

– Aktivációs energia [eV] (1eV ≡ 1,602·10-19 J)

C

– Tapasztalati úton meghatározott konstans szám, kiindulási tesztek során áltatában 1-nek veszik [67. - p2].

Általában a CHIP gyártók Ea = 0,7 … 0,8 eV aktivációs energiaértékkel számolnak, mely értéket a CHIP meghibásodási mechanizmusából következtetik ki [67. – p2]. Komplex gyorsított élettartam vizsgálat esetén a hőmérséklet szélsőséges értékű eltolása mellett a tápfeszültséget és a relatív páratartalmat is megnövelik. Ekkor a {2.3.1} összefüggés kiegészül, és az alábbit kapjuk:

U AF = C ⋅  a U0

  RH a   ⋅   RH 0   

−N

⋅e

 Ea  1 1 ⋅ −   k  T0 Ta

    

{2.3. – 2}

A fenti modellt Peck-féle modellnek nevezzük, ahol:

AF =

MTBFT 0 MTBFTa

T0

– Üzemi hőmérséklet [K];

Ta

– Tesztelés hőmérséklete [K];

k

– Boltzmann állandó (1,38·10-23 [J/K]);

Ea

– Aktivációs energia [eV] (1eV ≡ 1,602·10-19 J);

Ua

– Megemelt tesztfeszültség [V];

U0

– Üzemi feszültség [V];

RHa

– Megemelt relatív páratartalom [%]

RH0

– Üzemi páratartalom [%]

N

– Empirikus állandó. 29

A felépített elektronikai berendezés szintén jellemezhető egy MTBF (valójában MTTF) számmal, mely érték megállapítása szintén történhet a fent említett vizsgálatokkal, ahol a működési környezet paramétereit tolják el szélsőséges irányba. A tesztek magas költsége miatt (mivel a tesztekhez nagy számú berendezést kellene felhasználni) az áramkörök eredő megbízhatóságát gyakran a beépített és minősített elektronikai alkatrészek MTBF értékéből számítják. Azon építő elemek, melyek meghibásodása a berendezés azonnali működési hibáját okozzák a berendezés MTBF értékét úgy számítják, miszerint az egyes építő elemek MTBF replussza lesz az eredő, vagyis az eszköz meghibásodási rátája egyenlő az adott építőelemek meghibásodási rátájának összegével. A megbízhatósági modelleknél az ilyen rendszereket „soros” rendszernek nevezik [31]. A berendezés, ha „n” számú ilyen építőelemből áll, akkor az eredő két meghibásodás közti várható idő a következőképpen határozható meg: 1 1 1 1 1 = + + + ... + MTBFeredő MTBF1 MTBF2 MTBF3 MTBFn

{2.3. – 3.}

A rendszerek és a rendszereket felépítő komponensek jellemezhetők továbbá a hibamentes működését megadó valószínűséggel, az azt leíró időfüggvénnyel R(t), valamint a meghibásodás valószínűséggel. A két jellemző között a következő kapcsolat áll fenn [17], [31]: {2.3. – 4.}

R (t ) + F (t ) = 1

A meghibásodás valószínűségének függvénye a valószínűség eloszlás függvény {2.3. – 5.}

F (t ) = P (τ < t )

annak a valószínűségét adja, hogy a meghibásodás a rögzített t idő előtt (t üzemeltetési időn belül) következik be. Elektronikai berendezések esetén, ahol nincs mozgó, kopó alkatrész, [53] a meghibásodás relatív gyakorisága, illetve valószínűség eloszlása exponenciális eloszlás, ez kellően pesszimista eredményt szolgáltat [31]. A hibamentes működés átlagos időtartama, valamint a két meghibásodás közötti átlagos hibamentes működési idő a τ valószínűségi változó várható értéke: ∞

T = M ( τ ) = ∫ R( t )dt

{2.3. – 6}

0

Megbízhatósági szempontból soros struktúrájúnak tekintett rendszerek esetén az egyes építőelemek hibamentes működésének valószínűség értékei összeszorzódnak {meg2-p10}, {meg6-p37}. A hibamentes működés valószínűségét az UAV átlagos küldetési idejére célszerű megadni. n

Phibamentes _ eredő = ∏ Phibamentes _ i ,

{2.3. – 7.}

i =1

vagyis

30

n

n

Reredő (t ) = ∏ Ri (t ) = ∏ (1 − Fi (t )) . i =1

{2.3. – 8.}

i =1

A megbízhatóságot a megbízhatósági modell szerint parallel építőelemekkel lehet javítani {28-p37}. n

Phibamentes _ eredő = 1 − ∏ ( 1 − Phibamentes _ i ) ,

{2.3. – 9.}

i =1

vagyis n

n

Reredő (t ) = 1 − ∏ (1 − Ri (t )) = ∏ Fi (t ) . i =1

{2.3. – 8.}

i =1

A gyakorlatban egy redundanciamentes elektronikai eszköz megbízhatósági modell értelmében soros rendszernek tekinthető, mivel egy elem meghibásodás a teljes rendszer hibáját jelenti. Ekkor minden plusz beépített alkatrész az eredő megbízhatóságot csökkenti. Természetesen ez a megállapítás csakis akkor állja meg a helyét, ha a kevesebb elemszámból felépülő elektronikai rendszer alkatrészei ugyanazon működési feltételek mellett üzemelnek, mint a bonyolultabb, több elemből felépülő rendszer. Egy megbízhatósági szempontból redundáns építő elemeket tartalmazó elektronikai berendezés

az

egyes

építőelemek

„soros”

és

„párhuzamos”

összekapcsolás

vegyes

felhasználásával modellezhető. A komplex felépítésű redundáns struktúrák megbízhatóság számítása sok paramétertől függ. A számítások elvégzéséhez szükséges modellalkotásnál több kikötést kell tennünk, melyek teljesülését az áramkörtervezésnél szavatolni kell. Fontos, hogy a redundáns struktúrák egymástól független megbízhatóságúak legyenek, vagyis, ha tönkremegy egy építő elem, akkor a parallel építőelem ne kapjon a tervezettnél nagyobb terhelést, illetőleg a kiváltó redundáns elem ekkor is az előre specifikált üzemi körülmények között működjön. Redundáns, tartalékolt struktúrák esetén a megbízhatósági analízis és szintézis Boole-

modell alapján történhet [74-p11]. Kutatásaim alkalmával végzett esettanulmányaim során a további feltételek teljesülését feltételeztem: •

a rendszerben lévő egységek és építő elemek jól működők, vagy hibásak (a modell szerint köztes állapot nem értelmezett);

•

a rendszernek is csak a jól működő állapota, valamint hibás állapota értelmezhető;

•

két elem egyidejű meghibásodása nem fordul elő;

•

az eredő rendszer minősége az egyes építőelemek minőségével kifejezhető. A Boole-algebrai rendszer modell esetén az egyes építőelemek állapotát nagy „A”, nagy

„B” stb. jelölöm. A működő állapot ponált (például A), míg a hibás állapot negált (például A ) jelölést kapja. Az egymással megbízhatósági szempontból soros rendszert képező építő elemeket 31

jelölő változók logikai ÉS kapcsolatban, míg a parallel (redundáns) elemek logikai VAGY kapcsolatban vannak [86]. A megbízhatósági modell tehát egy memóriamentes logikai függvény lesz.

2.3.1. Melegtartalékolt rendszer (Hot standby) A melegtartalékolt rendszerekben legalább kettő egyenértékű vezérlőáramkör található (2.3.1. – 1. ábra). Mindkét vezérlő ugyanazt a bemenő információt fogadja és mindkét eszközben azonos program fut, így hibamentes működés esetén mindkét eszköz ugyanazon döntések sorozatát hozza. Az egyik eszközt élesnek (aktívnak) nevezzük ki, vagyis az „éles” eszköz vezérlő jelei irányítják a folyamatot. A másik eszköz (melegtartalék – hot standby) vezérlő jelei csupán ellenőrzési céllal jelennek meg a rendszerben. Meghibásodás esetén a vezérlő jelekben eltérést fedezünk fel, mely hatására tesztekkel kell kiszűrnünk azt, hogy mely eszköz hibásodott meg. Az aktív eszköz szerepét a melegtartalék eszköz át tudja venni.

2.3.1. – 1. ábra. Melegtartalékolt központi vezérlő rendszerstruktúrája Eltérő vezérlő jelek esetén az összehasonlító áramkör (komparátor) jelzi a hibát mindkét vezérlőnek. A hiba jelzés hatására először azt feltételezzük, hogy a tartalék áramkör hibásodott meg. Ezt azért tehetjük meg, mivel az aktív és a tartalék hardver és szoftver teljes mértékben azonos, így azok egyenlő eséllyel hibásodnak meg, vagyis hiba esetén 50-50 % annak a valószínűsége, hogy az aktív-, vagy a melegtartalék vezérlőben állt elő hiba. A

fenti

feltételezés

alapján

a

melegtartalék

CP-ben

tesztrutinokat

futtatunk

(memóriatesztek, aritmetikai- és logikai tesztek stb.), mely alapján az esetleges hiba nagy valószínűséggel kimutatható. Abban az esetben, ha a lefuttatott tesztek negatív eredménnyel zárulnak, vagyis hibamentességet mutatnak, akkor a továbbiakban azt kell feltételeznünk, hogy az aktív vezérlő hibásodott meg. Ekkor a már tesztelt, az eddig melegtartalékként üzemelő CP-t nevezzük ki aktívnak és a berendezést a továbbiakban már ez a vezérlő fogja irányítani. Természetesen az átkapcsolási folyamat során (amikor a melegtartalékolt CP aktív CP-vé válik) 32

rövid idejű (néhány µs nagyságrendbe eső) rendszer működési zavarok léphetnek fel, például távközlő berendezések esetén kapcsolatok bonthatnak el, hívások felépítése lehet sikertelen stb. A rendszer egyik hátránya az, hogy részegység meghibásodás esetén rövid idejű működés kieséssel kell számolnunk. Ezen felül további működési bizonytalanságot jelenthet a „vaklárma” esetén történt átkapcsolás. Vaklármának nevezzük azt az eseményt, amikor valamely processzor egységbe bejutó pillanatnyi zavarjel pillanatnyi hibás kimeneti jelet idéz elő. Ebben az esetben a tesztrutinok futtatása mindkét processzor egység esetén negatív (hibamentes) eredménnyel zárul, de a melegtartalék-aktív átváltás ekkor is pillanatnyi üzemzavart jelenthet. Abban az esetben, ha a rendszer a megbízhatósági modell szerint tisztán párhuzamos rendszer lenne, és exponenciális eloszlást feltételezünk [74.-p15], akkor a várható élettartam: MTBF =

1

λ

(1 +

1 1 1 1 1 + + + + ... + ) 2 3 4 5 n

{2.3.1. – 1.}

A {2.3.1. – 1} összefüggésben teljesülnie kell, hogy a beépített redundáns építőelemek azonos meghibásodási rátával (λ), vagyis azonos MTTF-el rendelkezzenek [74.-p16]. Egyszerű vizsgálattal [M2-1] láthatjuk, hogy ideális, megbízhatósági szempontból parallel struktúra esetén minél több redundáns elemszámot építünk a rendszerbe, annál jobb lesz a rendszer eredő megbízhatósága, vagyis a rendszer megbízhatóság szigorúan monoton növekvő.

2.3.1. – 2. ábra.

Melegtartalékolt rendszer MTBF alakulása a beépített redundáns elemek függvényében

A vizsgálat eredményéből kitűnik továbbá az is, hogy minden újabb beépített elem „haszna” kisebb lesz, mint az előzőleg beépített redundáns elemé. Ilyen modell esetén a beépítendő elemszám meghatározása gazdaságossági számításokon alapul. A fenti, tisztán parallel struktúra modell viszont nem jól írja le a melegtartalékolt rendszerünket, mivel a 2.3.1. – 1. ábra szerinti rendszerstruktúra tartalmaz egy közös áramkört

33

(komparátor), melynek hibája a teljes központi vezérlő kiesését vonja maga után, vagyis soros elemként értelmezhető. A továbbiakban a vizsgálatot a rendszer egyes építőelemeire vonatkozó, egy adott időben érvényes hibátlan működés valószínűséggel (p) folytattam és a Boole-algebrai leíró modellt hívtam segítségül. A komparátor működését az „A” változóval, a CP1 működését a „B”, míg a CP2 működését „C” változóval írtam le. Vagyis a két processzor egységből álló központi vezérlő megbízhatóságát leíró Boole függvény: {2.3.1. – 2.}

M = A( B ⋅ C + B ⋅ C + B ⋅ C )

Az egyes működési valószínűségek visszahelyettesítésével kapjuk: P (M ) = PKomparátor ⋅ (PCP1 ⋅ PCP 2 + (1 − PCP1 ) ⋅ PCP 2 + PCP1 ⋅ (1 − PCP 2 ))

{2.3.1. – 3.}

Abban az esetben, ha azzal a feltételezéssel élünk, hogy a beépített processzor egységek azonos valószínűséggel hibásodnak meg, vagyis: {2.3.1. – 4.}

PCP1 = PCP 2 = PCP

akkor a rendszer eredő meghibásodás valószínűségét egyszerűbb alakban kapjuk: 2 P( M ) = PKomparrátor ⋅ (2 ⋅ PCP − PCP )

{2.3.1. – 5.}

A {2.3.1. – 5.} összefüggésbe esettanulmány jelleggel a következő működés valószínűség értékeket helyettesítettem be:

Működés valószínűség:

Meghibásodás valószínűség:

Pkomparátor=0,999999

10-6

PCP=0,9998

2·10-4

2.3.1. – 1. táblázat. Feltételezett működési és meghibásodási valószínűségek az esettanulmányhoz A melegtartalékolt rendszer eredő működés valószínűsége így 0,99999896 –nak adódik, ami megfelel 1,04·10-6 meghibásodás valószínűségi értéknek, ami 192 szeresére javult a redundanciát nélkülöző egy CP-vel felépített rendszer (2·10-4) működési valószínűségéhez viszonyítottan. Az „n” darab elemből álló melegtartalékolt rendszerben a nagyobb számú CP alkalmazás bonyolultabb komparátor felépítést von maga után, tehát a konstans MTBFkomparátor feltételezés (ami konstans Pkomparátor működési valószínűség értéket jelent) csakis drágább áramkörrel oldható meg, valamint az adott kor technikai színvonalán ennek is adódik egy felső gyakorlati korlátja.

34

Azonos építőelemekből bővített komparátor elem esetén a komparátor MTBF értéke is romlani fog, vagyis az összehasonlító áramkörbe épített további elektronikai komponensek (CHIP-ek, hozzávezetések, csatlakozások és forrasztások) egymással -a megbízhatósági modellel összhangban- soros rendszert képeznek. Abban az esetben, ha a CP elemszám növeléssel a komparátor mindig egy azonos plusz építőelemmel bővül (ez egy jó indulatú feltétel!), akkor a MTBFkomparátor _ eredő =

MTBFkomparátor n

{2.3.1. – 6.}

értékkel számolhatunk a továbbiakban, vagyis a beépített komparátorok várható két meghibásodás közti ideje replusszolódik, és mivel az egyes részegységek jellemzői megegyezők, így az egyes egységekre jellemző MTBF-et n-el kell osztanunk. Az egyes részegységek működési valószínűség értékeinek szorzata fogja adni az eredő működési valószínűséget (a {2.3. – 7.} összefüggés értelmében). Három vezérlő esetén az eredő megbízhatóság a következő Boole alakból vezethető le: M = A ⋅( B ⋅ C ⋅ D + B ⋅ C ⋅ D + B ⋅ C ⋅ D + B ⋅ C ⋅ D + B ⋅ C ⋅ D + B ⋅ C ⋅ D + B ⋅ C ⋅ D )

{2.3.1. – 7.}

ahol a komparátor működését az „A” változóval, a CP1 működését a „B”, a CP2 működését „C”, míg a CP3 működését a „D” változóval írtam le. Ismét éltem azzal a feltételezéssel, hogy a beépített processzor egységek azonos valószínűséggel hibásodnak meg: {2.3.1. – 8.}

PCP1 = PCP 2 = PCP 3 = PCP

A valószínűségi változók visszahelyettesítésével, majd az előző esettanulmány teoretikus kiinduló adatainak behelyettesítésével (most Pkomparátor_eredő=0,999999·0,999999) a következő eredményt kaptam: Eredő működés valószínűség:

0,999997999992000016

Eredő meghibásodás valószínűség:

0,000002000007999984

2.3.1. – 2. táblázat. Második esettanulmány eredménye Három CP-ből álló tartalékolt rendszer eredő meghibásodási valószínűsége tehát 2·10-6 értéknek adódott (a 2.3.1. – 1. táblázat kiindulási paraméterei alapján), ami mintegy 100 szoros javulás az egy CP-ből álló rendszerhez képest, viszont visszaesés a két CP-ből álló kiépítéshez

viszonyítottan!

35

2.3.1. – 3. ábra.

Melegtartalékolt rendszer hibamentes működés valószínűségének

alakulása a beépített redundáns elemek függvényében a komparátor romlás feltételezéssel A számítási eredmények alapján látható, ha a komparátor elemet ugyanazzal a technológiával bővítjük, akkor a három központi vezérlőből összeépített vezérlő eredő MTBF értéke már romló tendenciát mutat az azonos kiindulási peremfeltételek (2.3.1. – 1. táblázat) esetén. Megbízhatóbb, így költségesebb komparátor esetén is megmarad a fenti számítás tendenciája, csak a függvény inflexiós pontja fog elcsúszni nagyobb „n” érték felé. A fentiek szerint a további redundáns CP-k egy bizonyos darabszám feletti beépítése a megbízhatóságot nem javítják, hanem rontják. Természetesen – mivel a komparátor áramkör kialakítása jóval egyszerűbb, mint a processzor egységé – a komparátor megbízhatóság akár egy nagyságrenddel is javítható. Ebben az esetben a rendszer eredő megbízhatósági függvény inflexiós pontja nagyobb beépített CP darabszámnál adódik. Ennek az ésszerűségi határát úgy kell megkeresni, hogy az eszköz felhasználás módját kell megvizsgálnunk. A kisméretű UAV-k esetén kis hatótávolságot feltételezünk (maximum néhányszor 10 km), valamint egy küldetés időtartama maximum néhány óra. Az egyes CP meghibásodást azonnal detektáljuk és hiba esetén előre tervezett algoritmus indítással az UAV küldetése megváltoztatható (például visszatérés, vagy kényszerleszállás), vagyis nem várjuk meg, míg a teljes

rendszer

működésképtelenné

válik.

Hibakezelésnek

az

is

elfogadható,

ha

a

meghibásodásról az UAV értesíti a földi kiszolgáló egységet. A küldetés módosításáról ekkor majd a kiszolgáló személyzet dönt.

36

2.3.2. Terhelés megosztásban működő vezérlők (Load Sharing) A terhelés megosztásban működő processzor struktúrák (2.3.2. – 1. ábra) esetén minimum kettő, vagy annál több általában egymással egyenértékű vezérlő dolgozik, így egy eszköz meghibásodása esetén a rendszer feladat megoldó sebessége ugyan csökken, de az működőképes marad.

2.3.2. – 1. ábra. Terhelés megosztásos vezérlő struktúra A rendszer leggyengébb pontjának ezen struktúrában is a közös áramkörök tekinthetők. Jelen felépítésben a közös áramkörök jelentős intelligenciával és tároló képességgel rendelkeznek, mely növeli a meghibásodás kockázatát. A rendszer eredő, átlagos két meghibásodás közti idejének számítása az előző alfejezetben alkalmazott {2.3.1. – 2.} és {2.3.1. – 3.} összefüggések analógiájára, három központi vezérlő esetén pedig a {2.3.1. – 7.} összefüggés segítségével kalkulálhatók. Természetesen a Pkomparátor érték helyére ekkor a „feladat szétosztó” és az „üzenet sor” eredő, meghibásodás valószínűség értékét kell behelyettesítenünk.

1 MTBF feladatsz _ üzenets _ eredő

=

1 MTBF feladatszétosztó

+

1 MTBFüzenetsor

{2.3.2. – 1.}

A fenti összefüggés helyessége könnyen belátható az alapján, hogy akár a „feladat szétosztó”, akár az „üzenet sor” részegység meghibásodás a teljes egység meghibásodását jelenti (soros struktúra), ezért a két részegység működés valószínűség értéke összeszorzódik. {2.3.2. – 2.}

Pfeladatsz _ üzenets _ eredő = Pfeladatszétosztó ⋅ Püzenetsor A

terhelés–megosztásos

rendszer

struktúrájából

eredően

kiemelt

jelentőségű

a

távközlésben, mert viszonylag kis kockázattal az egyes CP-ken üzem közben frissíthető, javítható (patch) a szoftver. Az ideiglenesen leválasztott processzor egység csak teljesítmény 37

csökkenést eredményez, de ez kis forgalom esetén (például hajnali órákban – PSTN kapcsolóközpont vonatkozásában) nem jelent problémát. Ezen előny nem használható ki UAV alkalmazásokban, ezért kisméretű UAV-k esetén a terhelés–megosztásos központi vezérlő struktúra használatát nem javaslom.

2.3.3. Többség döntés elvén működő redundáns központi vezérlő A többség döntés elve alapján működő vezérlőkben (2.3.3. – 1. ábra) legalább három, funkcionálisan egyenértékű vezérlő hozza meg döntését. Mindegyik vezérlőáramkör ugyanazon bemenő jeleket fogadja, így hibamentes esetben természetesen mind ugyanazt a döntést hozza. A struktúrából eredően a központi vezérlő áramköröknek csakis funkciójuk tekintetében kell megegyezniük, az egyes vezérlők hardver kialakítása, valamint a rajtuk futtatott szoftver származhat más gyártótól, fejlesztőtől. A struktúra eredő hibatűrése jobb az előző két struktúrához mérten, ugyanis az esetleg előforduló rejtett szoftverhibák hatása is nagy valószínűséggel kiküszöbölésre kerülhet a működés során. A többség döntés alapelvén első ránézésre rosszabb hardver megbízhatóságot számolhatunk, ha azt feltételezzük, hogy legalább kettő központi vezérlőnek kell működőképesnek lennie a helyes működéshez: M = A ⋅( B ⋅ C ⋅ D + B ⋅ C ⋅ D + B ⋅ C ⋅ D + B ⋅ C ⋅ D )

{2.3.3. – 1.}

2.3.3. – 1. ábra. Többség döntés elvén működő struktúra A {2.3.3. – 1} összefüggés tanulsága szerint a működési valószínűség egy adott megfigyelési időn belül kisebb lesz (vagyis magasabb lesz a meghibásodási valószínűség), mint a három CP-s melegtartalékolt rendszer szerinti struktúrában működő egységnek {2.3.1. – 7.}. A többség döntés elven működő struktúra azt a veszélyt hordozza magában, hogyha két vezérlő 38

egyszerre (előbb az egyik, majd a másik) „lefagy” vagy „kiakad”, – mert például végtelen ciklusba kerülnek –, akkor két vezérlő azonosan szolgáltatja a hibás jelet és a többségi döntés értelmében a jól működő eszköz kisebbségben marad, így lényegében a központi vezérlő felmondja a szolgálatot. Ezt úgy lehet kiküszöbölni, hogy csakis a működő eszköznek adunk „szavazati jogot”. A működésre a „sign of life” (életjel) jel bevezetésével következtetünk. Például az összehasonlító áramkör csakis annak a vezérlőnek a szavazatát fogadja el, mely eszköz megfelelő gyakorisággal életjelet ad magáról. Az „életjel” előállítás szoftveresen történik, mely legegyszerűbb esetben egy port bit invertálásával valósítható meg. Az erre vonatkozó utasítást (például: CPL bit) a program azon részébe kell beágyazni (például egy legalacsonyabb prioritású megszakításrutin), melyre a vezérlés nagy valószínűséggel csak akkor adódhat, ha az eszköz nem került végtelen ciklusba, vagy egyéb hibás állapotba. Az ilyen kiegészítéssel felépített többség döntés elvén működő struktúra működési valószínűségét leíró Boole-alak a következő lesz:

M = A ⋅( B ⋅ C ⋅ D + B ⋅ C ⋅ D + B ⋅ C ⋅ D + B ⋅ C ⋅ D + B ⋅ C ⋅ D + B ⋅ C ⋅ D + B ⋅ C ⋅ D )

{2.3.3. – 2.}

ami megegyező a három CP-ből felépített melegtartalékolt rendszert leíró alakkal.

2.4.

Érzékelők, szenzorok redundanciája

Az egyes fizikai jellemzőket és repülési paramétereket mérő érzékelők száma az érvényes jogszabályi környezetből levezethető, illetőleg egyes repülésre vonatkozó jogszabályokból analógia alkalmazásával a kisméretű pilóta nélküli repülőgépekre adaptálhatók. A beépített elektronikai alkatrészek működési tartománya, az autonóm működés maga után vonhat további szenzorok szükségességét, olyanokét is, melyet a jelenlegi jogszabályok nem definiálnak. Ilyen szenzor például a környezeti hőmérsékletet mérő szenzor. Az autonóm működésű UAV olyan időjárási környezeti körülmények közé kerülhet, mely bizonyos építőelemek működési folytonosságát veszélyeztethetik. Mielőtt ez bekövetkezne, a központi vezérlőnek értesülnie kell erről, és például útvonal módosítással, el kell kerülnie ennek az eseménynek a bekövetkezését. Megoldás lehet továbbá az is, hogy a földi irányító-központot értesíti a fedélzeti elektronika a környezeti hőmérséklet működési határérték megközelítéséről. A küldetés módosításáról ekkor a földi irányító személyzet dönt. Az áramköri egységek, valamint a mechanikai alkatrészek hibátlan működésének tehát elengedhetetlen feltétele az egyes áramkörök hőmérsékletének, valamint a környezet hőmérsékletének ismerete. Jelentős környezeti hőmérséklet süllyedés elsősorban a mechanikus alkatrészek hibátlan működését veszélyezteti, azoknál fokozott figyelmet érdemel a lefagyás veszély. Az alacsony hőmérséklet kihatással van a tápáramot szolgáltató akkumulátorok töltéstároló képességére is. A megemelkedett hőmérséklet szintén károsíthatja a mechanikai 39

elemeket, de az elektronika túlmelegedését is eredményezheti. Magas hőmérsékleten károsodhatnak a rendszerbe épített elektrolit kondenzátorok (kiszáradás), valamint az, az akkumulátor egység tönkremenetelét is okozhatja. A fent meghatározott okok miatt tehát elengedhetetlen legalább két hőmérséklet érzékelő eszköz elhelyezése az UAV fedélzetén. Az egyik hőmérséklet érzékelő a környezeti hőmérsékletet, míg a másik az elektronika, de elsősorban az akkumulátor hőmérsékletét méri. Az akkumulátor

hőmérséklet

mérése

elengedhetetlen

(kiemelten

Li-ion

és

Li-polymer

akkumulátorok tekintetében), ha az akkumulátor töltéséről a fedélzeten gondoskodunk. Természetesen ennek robbanómotoros UAV esetén van létjogosultsága, amikor a fosszilis üzemanyagból elektromos energiát állítunk elő az UAV fedélzetén egy arra alkalmas áramfejlesztővel. Az akkumulátorok fedélzeti töltése megvalósítható továbbá alternatív energiaforrásból is, például merev szárnyra rögzített napelemekkel. A töltés során az akkumulátorokban lezajló kémiai jelenségek hőtermeléssel járnak. A hőtermelés gázképződést és mechanikai változásokat okoz. A túlmelegedés csökkenti az akkumulátor élettartamát, töltéstároló képességét, szélsőséges esetben akár azonnali meghibásodáshoz, például robbanáshoz vezethet. Hőmérséklet érzékelésre korunkban modern, kisméretű eszközök (CHIPek) állnak rendelkezésre [56].

2.4. – 1.ábra. Hőmérséklet-érzékelő CHIP blokkséma A fenti ábrán látható hőmérő CHIP I2C kommunikációs interfészen [65] keresztül konfigurálható, valamint ugyanezen a kommunikációs csatornán érhető el a mért hőmérséklet digitális formában. Az A/D konverter felbontása a konfigurációs regiszterben megadható (9, 10, 11 vagy 12 bit). A konfigurációs regiszterben található továbbá az „egy mérés” (one-shot), valamint

a

„shut-down”

bit,

melyek

segítségével

a

hőmérséklet

mérő

alacsony

teljesítményigényű „alvó” (sleep) állapotba kapcsolható. „Alvó” állapotban a CHIP teljesítményfelvétele legalább egy nagyságrenddel csökken a normál működési mód 40

teljesítményfelvételéhez viszonyítottan. Ezt az adottságot teljesítmény takarékossági okokból ki is kell használni, hiszen az UAV fedélzetén szállított akkumulátor kapacitása véges, a fedélzetre telepíthető akkumulátor tömege pedig további hasznos terhek rovására megy.

A repüléshez szükséges létfontosságú adatok mérésére, redundáns szenzorokat kell beépíteni. A szenzor adatok feldolgozása az UAV központi vezérlőjében történik meg. Az azonos fizikai paramétert mérő szenzorok szükséges számát úgy kell meghatározni, hogy a központi vezérlő és a redundáns szenzor egység megbízhatósága egyenszilárdságot mutasson, vagyis a központi vezérlő eredő megbízhatósága és a redundáns szenzor egység megbízhatósága közel egy nagyságrendbe essen. Természetesen egy létfontosságú adat mérését végző szenzor egység kiesés nem jelenti a kisméretű UAV azonnali lezuhanását, mert ezen esemény észlelésekor a központi vezérlőben elinduló vészhelyzeti algoritmusok megmenthetik a repülőgépet (például vakon levitorlázás, vagy hajtómű leállítást követően mentőernyő kibocsátás stb.). A teljes rendszer, eredő, két meghibásodása közti eltelt idő a következőképpen számolható:

MTBFrendszer _ eredő =

1 1 1 + MTBFCP _ eredő MTBFszenzor _ eredő

{2.4. – 1}

A redundáns szenzor egység eredő, két meghibásodás közti átlagos ideje parallel (egymást kiváltó rendszerről lévén szó) a {2.4. – 2.} szerint adható meg [31]. Ez a feltételezés természetesen csak akkor helytálló, ha a redundáns szenzor csatlakoztatás nem igényel további elektronikai alkatrészek beépítését, például minden szenzor a központi vezérlő egyedi kommunikációs portjára csatlakozik és úgynevezett passzív redundancia modell szerinti tartalékolást alakítunk ki [31.-p102].

MTBFszenzor _ eredő = MTBFszenzor _ 1 + MTBFszenzor _ 2 + ... + MTBFszenzor _ n

{2.4. – 2.}

Természetesen a {2.4. – 2.} összefüggésben a szenzorok ugyanazon fizikai paramétereket mérik. A modell szerint minden egyes beépített szenzor a megbízhatóságot lineárisan növeli:

41

2.4. – 2. ábra. Redundáns szenzor megbízhatóság alakulása a beépített darabszám függvényében (egy szenzor MTBF=60.000 óra) Abban az esetben, ha a redundáns szenzorok kommunikációs portbővítést vonnak maguk után, akkor a {2.4. – 2.} összefüggés módosítani kell.

2.4. – 3. ábra. Szenzor kommunikációs port kiterjesztés A 2.4. – 2. ábra értelmében a redundáns szenzor kialakítás eredő megbízhatósága csökken a {2.4. – 2.} összefüggéssel kiszámítotthoz képest, mert a plusz elemként beépített multiplexer ront az eredő megbízhatóságon. Abban az esetben, ha a szenzorokat úgynevezett aktív redundancia szerint szervezzük (vagyis a „tartalék” szenzorokat is bekapcsolt állapotban tarjuk úgynevezett melegtartalékként), akkor a párhuzamos rendszerre [31.-p96] a következő összefüggés érvényes: n

Phibamentes _ eredő = 1 − ∏ (1 − Phibamentes _ i )

,

{2.4. – 3.}

i =1

valamint: 42

MTBF =

1

λ

(1 +

1 1 1 1 1 + + + + ... + ) 2 3 4 5 n

.

{2.4. – 4.}

Mérőszámokkal egzakt módon kifejezni nem lehet, de belátható, hogy ugyanazon fizikai paramétereket mérő szenzorok redundáns kialakításánál megbízhatóságot növelő továbbá az, ha az egymással funkcionálisan azonos szenzorok más-más gyártótól, esetleg más-más

gyártási sorozatból származnak. Előre nem várt külső körülmények együttes szerencsétlen alakulása, az azonos technológiával készült szenzorok azonnali meghibásodását vonhatják maguk után. Ilyen feltételek beállásakor (például rejtett hibák) a valószínűség elméleten alapuló összefüggések sem, és a {2.4. – 2.} sem állja meg a helyét. A fenti okfejtésnek kiemelt jelentősége az alacsonyabb árfekvésű szenzorok esetén van, amelyek megbízhatóság-tesztelésére a gyártó kisebb energiát fordított. A biztonságos repüléshez szükséges beépített redundáns szenzorok kezelésével, a létfontosságú repülési adatok szűrésével és a hibás adatok kizárásának kérdésével a harmadik fejezetben foglalkozom.

2.5.

Elektromos tápellátás biztonsága

Az UAV fedélzetén elhelyezett akkumulátor méretét úgy kell meghatározni, hogy az a teljes küldetés időtartamára képes legyen ellátni tápárammal az UAV fedélzeti elektronikát. Az akkumulátor esetleges meghibásodása, például megszakadás, vagy cellazárlat stb., azonnali működési zavart jelent, ami az UAV zuhanásához vezet. Ezen okból az akkumulátoros egységet úgy kell kialakítani, hogy a fő akkumulátortól szeparált, akár kisebb töltéstároló képességű, ezért kisebb méretű akkumulátor is kerüljön a fedélzetre. A vészhelyzetben tápáramot biztosító akkumulátornak legalább akkora töltéstároló képességgel kell rendelkeznie, hogy az UAV biztonságos földet-éréséig (minimálisan egy kényszerleszállás) minden fontosabb elektronika működése zavartalan legyen. Az akkumulátor váltásának úgy kell történnie, hogy lehetőség szerint ne legyen adatvesztés a digitális memóriában. Elvárásként fogalmazhatjuk meg továbbá azt, hogy a szünetmentes tápáram biztosítását megvalósító áramkör olyan felépítésű legyen, hogy a működést sem a teljesen megszakadt, sem pedig a teljesen bezárlatosodott akkumulátor ne blokkolhassa. Robbanó motoros hajtóművel hajtott UAV-k esetében kialakítható akkumulátortöltő áramkör is, ezzel jelentősen csökkenthető a beépíteni szükséges akkumulátor kapacitás, így annak tömege is. Ez a szempont különös jelentősséggel bír a kisméretű UAV-k esetén! Ez abból adódik, hogy az akkumulátor technika jelenlegi állása szerint a fosszilis energiahordozóból előállítható elektromos energia-tömeg arány, valamint az akkumulátorban tárolt elektromos energia-tömeg arány az előbbi javára kedvezőbb. 43

Az akkumulátorok töltési stratégiáját minden esetben az akkumulátorok kémiai összetétele szabja meg. Az adott akkumulátor típusra jellemző töltési stratégia be nem tartása negatív kihatással van az akkumulátor töltéstároló képességére (például memóriaeffektus), de extrém esetben azonnali meghibásodást is jelenthet. Az akkumulátor töltésénél a helyes pillanatnyi töltőáram meghatározásánál kiemelt jelentősége van a cella hőmérsékletnek, mely hőmérséklet mérés az előbbiekben tárgyaltak szerint valósítható meg. Lítium-ion (Li-ion) vagy lítium-polimer (Li-polymer) akkumulátor esetében a töltési mód, az úgynevezett konstans áram – konstans feszültség stratégia, ami a következőt jelenti: amíg az adott, töltés alatt lévő cella nem éri el a névleges cellafeszültséget (4,2 V-ot), addig a töltő kör a töltést áramgenerátorosan, vagyis konstans árammal végzi. Ezt a konstans maximális töltőáramot minden esetben az akkumulátor gyártója specifikálja. A névleges cellafeszültség elérése esetén a töltési stratégiát át kell váltani feszültség generátoros jellegre, vagyis a kapocsfeszültség nem emelkedhet a névleges cellafeszültség érték fölé. Ez természetesen töltőáram visszaszabályozást von maga után. A töltő áram és a kapocsfeszültség alakulását az idő függvényében a 2.5 – 1. ábrán láthatjuk:

2.5. – 1. ábra. Akkumulátortöltő áram alakulása az idő függvényében A töltési stratégia váltása a tv időpillanatban történik meg. Az akkumulátor cella hőmérséklet növekedésével a töltőáramot vissza kell szabályozni, ezt a hőmérsékletben paraméterezett görbesereggel ábrázolhatjuk, 2.5.-2. ábra, ahol T3 > T2 > T1:

44

2.5. – 2. ábra. Akkumulátor töltőáram görbesereg (hőmérséklet paraméterezett) az idő függvényében Egy bizonyos hőmérsékletérték (akkumulátor gyártó szerint megadott katalógusadat) elérésekor a töltést szüneteltetni kell, vagyis a töltő áram lekapcsolása válhat szükségessé. Az akkumulátor töltése kialakítható továbbá alternatív energiaforrás felhasználásával, például napelemek [90] alkalmazásával. Merevszárnyas UAV-k esetén a napelemek a szárnyra rögzíthetők. Kisméretű, kis felszálló tömegű UAV-k esetén a szárnyak napcellákból alakíthatóak ki.

2.6. Elektromos tápáram-felvételt csökkentő eljárások és azok hatása a megbízhatóságra A hatékony és takarékos energiafelhasználás kihatással van az UAV fedélzetén elhelyezett akkumulátor tömegére. Az eszközök kisebb áramfelvétele az egyes elektronikai alkatrészek tekintetében megbízhatóbb működést, hosszabb élettartamot, így várhatóan kisebb valószínűségű meghibásodást jelent. Ezt a feltételezést alátámasztják a gyakorlatban is alkalmazott gyorsított élettartam vizsgálati módszerek. Az Arrhenius modell {2.6. - 1} összefüggés értelmében az elektronikus eszköz, várható két meghibásodás között eltelt élettartam aránya exponenciális viszonyt mutat a normál működési hőmérséklet (~300 K)

környékéhez viszonyított emelt

hőmérsékleti üzemeknél.

AF =

MTBF T0 MTBF Ta

= C ⋅e

 Ea  1 1 ⋅ −   k  T0 T a

    

{2.6. – 1.}

A mikrovezérlő áramkörök és processzorok napjainkban kifinomult teljesítmény takarékos üzemmódokkal rendelkeznek [24]. Általában lehetőség nyílik a nem használt belső perifériák, részáramkörök leállítására, lekapcsolására. Ezzel a módszerrel az univerzális, programozható vezérlőt jobban az adott feladathoz igazíthatjuk, testre szabhatjuk. A mikrovezérlők egyes lekapcsolt, vagy teljesítménytakarékos módba állított belső perifériáit a megfelelő státusz bitek átváltásával „ébreszthetjük fel” úgynevezett „sleep” módból, de egyes periféria ébresztéseket akár külső események is indíthatnak (triggerelhetnek). A belső 45

processzormag elaltatása, vagy esetleges lekapcsolása esetén szintén a működtető programnak kell a lekapcsolásról gondoskodni, a megfelelő konfigurációs bit állításával. A processzormag ébresztése viszont már nem történhet szoftveres úton, hiszen a leállított, vagy kikapcsolt processzormagon nincs utasítás végrehajtás. Az ébresztést kizárólag valamilyen hardveresemény indíthatja el. A hardveresemény általában processzorindítást (újraindítást) kezdeményezhet a RESET vonalon. Kifinomultabb egységek esetén lehetőség van olyan konfigurációs beállításra is, melynél az újraindítás ébresztőimpulzusa valamely portlábon, vagy megszakítás vonalon érkezhet. [24] A repülésszabályzó kört, valamint a robotpilótát realizáló digitális jelfeldolgozó eszköz optimális órajelének megválasztása jelentős tápáram megtakarítást eredményezhet. A mikrovezérlők áramfelvételét a CHIP gyártói táblázatos formában, vagy grafikusan adják meg. Általános érvényű megállapítást tehetünk, miszerint, ha egy mikrovezérlő órajelét emeljük, úgy növekszik annak az áramfelvétele. Egy ilyen jellegű karakterisztikát a következő ábrán láthatunk:

2.6. – 1. ábra. Mikrovezérlő áramkör áramfelvétele az ütemező órajel frekvenciájának függvényében Tervezéskor

a

szinkron

szekvenciális

digitális

hálózat

ütemező

órajelének

megválasztásánál az tűnik célszerűnek, hogy az adott feladathoz illeszkedően a legalacsonyabb értékűnek választjuk, ekkor adódik a legkisebb áramfelvétel. A 2.6. – 1. ábrán a választott frekvenciához tartozó tápáram felvétel pontját MP1-nek jelöltem, melyhez I1 áramfelvétel tartozik. Az ilyen órajel választásnak több hátránya is van: •

a szoftvertervezés, fejlesztés lehetőségeit jelentősen korlátozza;

•

a későbbi funkció bővítésének gátat szab, illetve megakadályozza azt, továbbá nehezen jósolhatóak előre azon események egybeesése, melyek a legmagasabb processzorterhelést idézik elő. A fenti okból az MP1 „munkapont” csak elméletinek tekinthető. 46

Abban az esetben, ha a 2.6.-1. ábrán jelölt MP2 ponthoz tartozó órajelet választjuk, akkor az előzőekben megfogalmazott korlátok feloldódnak, de láthatjuk, hogy ez jelentős és fölösleges többletfogyasztást eredményez. Látszólag hibás döntésnek bizonyul az, hogyha az órajel frekvenciáját a szükségesnél jóval magasabbra választjuk, mivel a rendelkezésre álló időtartam néhány százaléka alatt az adott feladatot a vezérlő ellátja. A fennmaradó időben (sok esetben az időszelet 90-95%) a mikrovezérlő, vagy a processzoros egység „feleslegesen” üzemel. Jelentős teljesítmény disszipáció takarítható meg, ha ezen szabad időszeletekre a processzort teljesítménytakarékos üzemmódra váltjuk. Ebben az esetben az átlag áramfelvétel a következőképpen alakul: I átlag ( f 3 ) =

T −t ta ⋅ I 3 + p a ⋅ I PD Tp Tp

{2.6. – 1.}

A fenti összefüggésben {2.6. - 1.} ta-val azt az időtartamot jelöljük, amikor a processzoregység aktív, a működést periodikusnak tekintjük, a periódusidőt (Tp) pedig akár egységnyinek is választjuk. Az f3 áram az MP3 munkaponthoz, vagyis az ütemező frekvenciához tartozó áramfelvétel. A fenti függvény minimumát keressük, vagyis f3 értékét úgy kell megválasztani, hogy az Iátlag (f3) minimum legyen. Ez az optimum-pont függvény szélsőérték kereséssel általában egzakt módon meghatározható, de a helyzet korántsem ilyen egyszerű, mivel a tervezés kezdeti szakaszában előre nehéz megjósolni, hogy egy adott működtető program pontosan mennyi gépi utasításból fog állni. A helyzetet tovább bonyolítja az, hogy a tervezés során (elsősorban a gyors és látványos eredmények elérése okán) egyre távolodunk a vezérlő egység gépi kódjától és manapság a mikrovezérlők mikroprogramját is magasabb szintű (például C) programnyelven írjuk. A fenti összefüggés látszólag többváltozós, de egy adott mikrovezérlő esetén a ta idő is a működtető f3 frekvencia függvénye. A feladat megfogalmazásánál további egyszerűsítéssel éltünk, mely azt feltételezte, hogy összesen egy fix hosszúságú feladatot lát el a mikrovezérlő, vagyis a szakaszos működés periodikus. Ez a gyakorlatban általában nem így van, de ezt az egyszerűsítő feltételt jó közelítéssel alkalmazhatjuk, ha egy olyan tipikus periódust választunk megfigyelésnek (és a hozzá tartozó periódusidőt választjuk egységnyinek), mely jó közelítéssel modellezi a működést, vagyis a megfigyelési idő minden „ébresztőeseményt” lekezelő task-ot tartalmaz. Ebben az esetben a gyakrabban lefutó task-ok futásidejének többszörösét kell alapul venni a ta idő számításánál.

47

2.7.

Következtetések

Megbízhatósági modelljeimben a kisméretű pilóta nélküli repülő eszközök fedélzeti elektronikai rendszerét és azok építő elemeit „nem helyreállítható” eszközök kategóriájába soroltam. A jogszabályi környezetnek – ha lesz ilyen a kisméretű UAV kategóriában – mely a repülés biztonsági és megbízhatósági mutatókat, cél- és határértékeket megadják, szintén a „nem

helyreállítható” kategóriájú megbízhatósági modellt kell figyelembe vennie. Ugyanakkor az eszköz alkalmazói, felhasználói számára fontos megbízhatósági számok adódnak (elsősorban üzemeltetési gazdaságosság vonatkozásában), ha a kisméretű UAV-re vonatkozó megbízhatósági számok számítása a „helyreállítható” termék modell alapján kalkulált. Jogalkotói felelősség tehát, hogy a megbízhatósági előírásokon (mérőszámokon) felül egyértelműen definiálja a

jogszabály az alkalmazható számítási módokat. Redundáns elemek hatása a megbízhatóságra A kisméretű pilóta nélküli repülő eszközök központi vezérlő elektronikájának, valamint a hozzá kapcsolódó érzékelőknek a megbízhatósága (vagyis a repülést irányító elektronika hardver megbízhatóság) és működésének folytonossága sok paramétertől függő, összetett kérdés. A hardver megbízhatóságot többféleképpen javíthatjuk. Az elektronika kialakítása során tartalék áramköröket, tartalék szenzorokat építhetünk a rendszerbe. A fontos építőelemek – melyek nélkül a pilóta nélküli repülőgép lezuhan – redundáns többszörözése általában javítja az egész rendszerre jellemző megbízhatósági adatot, de mindig adódik a beépített redundáns elem megbízhatósági paraméterétől függően egy határszám, mely fölött a többszörözés már nem hoz hasznot. Ugyanakkor nem szabad elsiklani a felett a tény felett sem, hogy a megtöbbszörözött építőelemek kezelésére, esetleges átkapcsolására többlet áramkörök beépítésére van szükség, mely áramkörök szintén egy megbízhatósági számmal jellemezhetők. A fentiek alapján tehát kijelenthető, hogy a redundáns elemek beépítése egy bizonyos elemszám határig javítja a rendszer megbízhatóságot, majd lesz egy elemszám, mely már nem javítja a megbízhatóságot. További redundáns alkatrészek beépítése akár a teljes rendszer megbízhatóságát is ronthatja, vagyis létezik az optimális redundancia értéke, amelyet az adott konstrukcióra mindig meg lehet határozni. A feleslegesen beépített építőelemeknek további káros hatása a plusz teher, valamint a többlet áramigény, ami a fedélzetre telepített akkumulátor tervezett töltés tároló képességének méretezésére van negatív kihatással. A továbbiakban a következtetéseim pontokba gyűjtve teszem meg:

48

CHIP errata és hatása az alkalmazott algoritmusokra A rendszerbe beépített programozott eszközök (mikrokontrollerek, mikrovezérlők, jelfeldolgozó processzorok, FPGA-k) esetén minden esetben rögzíteni kell a CHIP verziót és a hozzá tartozó, gyártó által közzétett CHIP Errata dokumentumot, ami az adott sorozatra jellemző hibákat közli. A program írójának és tesztelőjének nyilatkozatot kell kiállítania az Errata dokumentummal összhangban, hogy a hibás funkciókat nem használja, vagy a gyártó által ajánlott elkerülő, alternatív megoldásokat építette be az algoritmusokba. Magas szintű programozás esetén, ha a programíró nem tudja a nyilatkozatot megadni (rejtett, hogy egy adott meghívott függvény milyen hardver elemeket használ a futtatáskor), akkor az adott (érintett) funkciók tesztelését kiemelten kell végrehajtani, és arról jegyzőkönyvet kell készíteni. A teszt jegyzőkönyvnek tartalmaznia kell a tesztelés pontos körülményeit, a bemeneti gerjesztő jelek szekvenciáját. Szakaszos üzemmód, áramfelvétel csökkentés Az áramkörtervezés fázisában kell meghatározni a digitális szinkron szekvenciális áramkörök órajelét, tervezni kell az egyes áramkörök áramfelvételét. Az áramkörök átlagos áramfelvételének csökkentésének hatásos módja az, ha a nem használt részegységeket lekapcsoljuk, „SLEEP” vagy „IDLE” módba állítjuk. A CHIP oszcillátorok leállítása jelentős áram megtakarítást eredményez, valamint a berendezés zavarjel kibocsátása szempontjából is kedvező a hatás, de számolni kell azzal a ténnyel, hogy a visszakapcsolás és az oszcillátor jel stabilizálódás minden esetben időbe telik. Bizonyított, hogy a CHIP-ek szakaszos üzemmódban történő alkalmazása a hardver megbízhatóságot nem rontja. Természetesen az algoritmusok tervezésénél ezt figyelembe kell venni, és ügyelni kell arra, hogy a szoftver megbízhatóság se szenvedjen csorbát. Megállapítom továbbá, hogy a szakaszos üzemben a CHIP-ek hőtermelése, disszipált teljesítménye csökken, így a várható élettartam növekszik. A kisebb hőtermelés a szomszédos elektronikai alkatrészek tekintetében is jótékony hatású. Elektromos tápellátás biztonsága Az elektromos áramkörök tápellátását biztosító áramkörök és a töltést tároló akkumulátorok meghibásodása, a tápáram kiesése a pilóta nélküli repülő eszköz feletti kontrol azonnali elvesztését jelenti, ami zuhanáshoz vezet. Megállapítom, hogy az UAV fedélzeti tápellátást biztosító áramköröknek olyannak kell lenniük, melyek hibatűrők. Akkumulátor megszakadás, vagy cella zárlata esetén a tartalék akkumulátornak kell biztosítania legalább a kényszerleszállás időtartamára elegendő tápáramot. A tápáram ellátását biztosító közös 49

áramköröket úgy kell kialakítani, hogy annak megbízhatósága legalább akkora legyen, mint a redundáns központi vezérlő eredő megbízhatósága, vagyis teljesülnie kell a megbízhatósági egyenszilárdságnak. A tápellátás megbízhatósága

növelhető alternatív energiaforrások

alkalmazásával, például napelemek fedélzetre, például merev szárnyú UAV esetén szárnyra telepítéssel. Elektromos szerelések, csatlakozók Az elektronikai elemekből összeépített áramkörök, modulok megbízhatóságát veszélyezteti a mechanikai alkatrészek, szerelések, forrasztások megbízhatósága. A kisméretű pilóta nélküli repülő eszközök elektronikáját olyan szerelési eljárásokkal kell előállítani, valamint olyan mechanikai alkatrészeket, például zárható elektromos csatlakozókat kell beépíteni, melyek tűrik a rázkódást, valamint a mechanikai gyorsulásokat. A csatlakozások, forrasztások nem válhatnak kontakthibássá. A

mechanikai

szerelések

minőségének

és

a

megválasztott

segédanyagoknak,

forraszanyagnak olyannak kell lenniük, melyek eltűrik a hőmérséklet-ingadozásokat. Az alkalmazott anyagok hőtágulásának olyannak kell lennie, hogy szélsőséges működési körülmények között se keletkezzenek maradandó elváltozások (például hajszálrepedések). Ezen fejezet összegzéseképpen megállapítom, hogy a kisméretű UAV fedélzeti vezérlő áramköreinek megbízhatósága több tényezőtől (áramköri struktúrától, alkalmazott alkatrészektől, tápáram ellátás módjától és felhasználásától, valamint mechanikai szerelésektől) függő komplex kérdés. Minden hardver-működést befolyásoló tényezőnek azonos nagyságrendbe eső megbízhatóságúnak kell lennie. Az egyes tényezők megbízhatóság egyezését hardver

megbízhatósági egyenszilárdságnak nevezem.

50

3. Algoritmus stabilitás A második fejezetben definiált UAV rendszermodell értelmében az autonóm repülést egyrészről a repülésszabályzó körök, másrészről a robotpilóta biztosítják. A teljes rendszer – az érzékelőkön, szenzorokon keresztül – egy többszörösen visszacsatolt rendszert jelent. A hardver redundanciát és hibatűrő működést ugyanakkor szoftveres támogatással kell kiegészíteni. Ezen elvárások egy részét már az előző fejezetben is megfogalmaztam (például: „life of sign” előállítás, tápáram felhasználás takarékosság megszakításos rendszerben stb.). A redundáns hardverelemek üzem közbeni teszteléséről, a hibás eszközök kizárásáról, vagy a hibásnak ítélt mérési adatok szűréséről algoritmus realizációk gondoskodnak. A redundáns hardveren futó algoritmus realizációkat a kisméretű UAV-k esetén algoritmus stabilitás szempontból két részre osztottam: •

visszacsatolást tartalmazó, szabályozási feladatokat ellátó jelfeldolgozó algoritmusok stabilitása;

•

átmeneti, vagy állandósult rendszerhiba esetén a működést felügyelő, vészhelyzetet (kezelő) stabilizáló, illetve hiba felderítő algoritmusok. Jelen fejezetben a kutatás eszközeként az irodalomkutatáson túl számítógépes szimulációt,

számításokat és esettanulmányokat alkalmaztam. Az első alfejezetben elsősorban a digitális jelfeldolgozásnál használt reprezentációs síkokat mutatom be, ismertetem az egyes síkok közti átmenetet, vagyis a transzformációkat [21], [23], [78], [96]. Esettanulmány jelleggel, számítási feladaton keresztül bemutatom az egyes jellegzetes pontok transzformációját, valamint a mintavételezésből adódó periodicitás kiküszöbölését. Definiálom a később felhasznált DSP algoritmusok építő elemeit. A második alfejezetben a klasszikus stabilitási kritériumokat összegzem, melyek alkalmazása elengedhetetlen egy szabályzó kör szintézis és analízis során [78], [79], [83]. Ezen irányú kutatásaimat további irodalomkutatások előzték meg mely során több, repüléssel kapcsolatos szabályozástechnikával foglalkozó irodalmat [64], [77], [78], [80], [81], [82], [84], [85], tanulmányoztam. A [77] irodalomban a szerző megadja az automatikus repülésszabályozó rendszerek működési elvét, és részletesen foglalkozik a teljes állapot-visszacsatolású, értékkövető automatikus repülésszabályozó rendszerek működésével, valamint bemutatja a stabilitásjavító-, és a szöghelyzet stabilizáló rendszerek hatásvázlatát. A harmadik alfejezetben a véges dinamikatartomány problémát és annak hatását mutatom be digitális környezetben, mely moduló számábrázolás esetén jelentős eltérést mutat egy analóg 51

rendszer túlvezérléséhez képest. Vizsgálom a túlcsordulási problémakört, majd megoldásokat ajánlok a túlcsordulás kezelésére. A negyedik alfejezetben a digitális jelfeldolgozás kvantálási problémáira világítok rá. A kvantálási jelenség zajként adódik a jelhez, de a pontatlan számábrázolás instabillá is teheti a klasszikus értelemben stabilnak tekinthető szabályozó kört. A problémát esettanulmányon keresztül mutatom be, majd megoldást is ajánlok rá. Az ötödik alfejezetben a kisméretű pilóta nélküli repülő eszköz küldetés közbeni vészhelyzeteinek kutatási eredményeit ismertetem. Példán keresztül mutatom be a szenzor adat zajszűrését és a mérési eredmény hihetőség vizsgálatát. Fedélzeti adatfúziós alapelveket adok meg, melyek növelik a repülés biztonságát. Fedélzeti meghibásodások kezelésre algoritmus javaslatokat teszek.

3.1.

Digitális jelfeldolgozás és a tervezés síkjai

A műszaki megoldások digitalizálása ugrásszerű fejlődést eredményezett a technika szinte minden területén. A digitális jelek elvileg veszteségmentesen tárolhatók, továbbíthatók és feldolgozhatók. A digitális jelfeldolgozó hálózat paraméterei stabilak, nincs öregedésből, vagy hőmérsékletfüggésből adódó elhangolódás. Digitálisan a jelek mintái dolgozhatók fel. A mintákat – általában – T időközönként vesszük az időben folytonos x(t) jelből. A diszkrét idejű x*(t) jel egy számsorozattal írható le: x*(t) = {x(0), x(T), x(2T) .... x(nT) ...}

{3.1. – 1.}

Mintavételezéskor ügyelnünk kell arra, hogy a mintákból egyértelműen visszaállítható legyen a folytonos jel, ne lépjen fel spektrum átlapolódás - aliasing. Egy digitális jelfeldolgozó hálózat a bemenetére / bemeneteire érkező mintákból kiszámítja a kimenet / kimenetek mintáit.

3.1. – 1. ábra. Digitális jelfeldolgozó hálózat modell Első megközelítésben a digitális jelfeldolgozó hálózatot lineárisnak, kauzálisnak és időben invariánsnak tekintjük. Ekkor a bemenőjel-minták és a kimenőjel-minták között a kapcsolat lineáris, állandó együtthatós differenciaegyenlettel adható meg. 52

Egy bemenet és egy kimenet esetén: N

N

k =0

i =0

∑ a(k ) ⋅ y(n − k ) = ∑ b(i) ⋅ x(n − i)

{3.1. – 2.}

A számítási feladat (feladatok) elvégzéséhez véges időre van szükségünk, így a kimeneten a jel mindig valamilyen késleltetéssel jelenik meg a bemenetre adott jelhez képest. A lineáris, időben invariáns digitális jelfeldolgozó hálózat Kronecker deltára adott válasza (impulzusválasz) egyértelműen jellemzi a hálózatot, vagyis az impulzusválasz rendszerjellemző függvény. Kronecker delta:

∆( t - nTo ) = 0

= 1 , ha ( t - nTo) = 0 egyébként.

Például a ∆( t - 2To ):

3.1. – 2. ábra. 2T-vel eltolt Kronecker delta függvény A rendszer impulzusválaszának ismeretében a mindenkori kimenőjel mintáit ki tudjuk számítani egy adott bemenőjel esetén. Diszkrét idejű konvolució alapján a kimenőjel k-adik ütemben felvett értéke: ∞

y (k ) =

∑ x(n) ⋅ w(k − n)

{3.1. – 3.}

n = −∞

ahol w(i) az adott hálózat impulzusválasz függvénye. A fenti összefüggés azt írja le, hogy egy diszkrét idejű lineáris hálózat válasza (adott gerjesztéshez tartozó kimeneti jelminták) a gerjesztőjel mintáinak és az impulzusválasz minták konvoluciója [96]. A digitális jelfeldolgozó hálózatok az alábbi elemekből épülnek fel:

Konstans szorzó:

u(k)

v(k) M

3.1. – 3. ábra. Konstans szorzó jelölése a DSP jelfolyam diagramban v( k ) = M ⋅ u( k ) 53

A fenti összefüggésből látszik, hogy a szorzó memóriamentes elem. A mínusz eggyel való szorzást kiemelten szoktuk jelölni:

u(k)

-1

v(k)

3.1. – 4. ábra. Mínusz eggyel szorzó jelölése a DSP jelfolyam diagramban v( k ) = − u ( k )

Késleltető:

3.1. – 5. ábra. Egy ütemnyi késleltető (tároló elem) A késleltető kimenetén mindig a bemeneti sorozat egy ütemmel késleltetett mintája jelenik meg:

v( k ) = u( k − 1 ) Forrás és nyelő a "külvilág" és a jelfeldolgozó hálózat között teremti meg a kapcsolatot,

melyeket a továbbiakban az 3.2. – 5. ábrán látható módon jelöljük.

Xin

Yout

3.1. – 6. ábra. Be- és kimenetet jelölő elem Az építőelemek a következő összekapcsolási szabályok alapján [96] "csatlakoztathatók" egymáshoz: •

az összekapcsolás során kialakuló csomópontokba legalább egy kimeneti és legalább egy bemeneti pólusnak kell kapcsolódnia.

•

az összegző csomópontok jellemzője az, hogy több építőelem kimeneti pólus kapcsolódik egy valamely építőelem egy bemeneti pólusához.

Például kettős összegző csomópont:

v1(k)

v2(k)

un(k)

3.1. – 7. ábra. Kettős összegző vi

– az i-edik építőelem kimeneti pólusa

un

– az n-edik építőelem bemeneti pólusa 54

A fentiek alapján :

un(k) = v1(k) + v 2(k)

Az elágazó csomópontok jellemzője az, hogy több bemeneti pólushoz csatlakozik egy építőelem kimeneti pólusa:

u1(k) vn(k)

u2(k)

3.1. – 8. ábra. Kettes elágazás vn

– az n-edik építőelem kimeneti pólusa

ui

– az i-edik építőelem bemeneti pólusa

A fentiek alapján :

vn( k ) = u1( k ) = u 2( k )

Az eddig bemutatott összekapcsolási szabályokon túl ügyelni kell arra, hogy ne keletkezzék úgynevezett késleltetésmentes hurok [13]:

3.1. – 9. ábra. Késleltetésmentes hurok A fenti hurok nem realizálható digitálisan, mivel minden művelet elvégzéséhez jól meghatározható időre van szükség, így a műveletvégzési szekvencia nem definiálható. Késleltetésmentes hurok esetén egymásnak ellentmondó egyenleteket kapunk. A realizálhatóság másik feltétele (egy teljes szinkron digitális jelfeldolgozó hálózat esetén) az, hogy a műveletek elvégzéséhez szükséges idők, illetve egymás után végrehajtandó műveletek idejének összege legyen kisebb (határesetben egyenlő), mint az adott jelfeldolgozó eszköz mintavételi periódus ideje. Természetesen ez a megfogalmazás interpoláló és/vagy decimáló alkalmazás esetén nem állja meg a helyét, ekkor általánosabban kell fogalmaznunk: vagyis a kimenő minták közötti időnek elegendőnek kell lennie a minták kiszámítására. Az építőelemek és azok összekapcsolási szabályainak ismertetése után röviden bemutatom azt a matematikai apparátust, melyre a tervezés során támaszkodhatunk. Diszkrét idejű hálózatok leírására gyakran használjuk a z síkot. A Z transzformáció az időtartományból a z komplex változó tartományába visz át, a z síkról az időtartományba pedig az inverz Z transzformáció (Z-1) segítségével juthatunk. 55

Folytonos függvényből időben diszkrétet a következőképpen tudunk előállítani: f*(t) = f(t) ⋅ ε*(t)

{3.1. – 4.}

Ahol ε*(t) úgynevezett fésűfüggvény, mely Kronecker delta sorozatból (∆(t), ∆(t-T), ∆(t-2T), . . .) áll:

ε(t) 1

T 2T 3.1. – 10. ábra.

3T

... t ε*(t) függvény

Az f*(t) függvény, mint modulált jel csak a mintavételi időpontokban hordoz számunkra értékes információt. A fentiek alapján f*(t) -t a következőképpen is írhatjuk: f * (t ) =

∞

∑ f (t ) ⋅ ∆(t − n ⋅ T )

{3.1. – 5.}

n = −∞

mivel ∆(t - nT) értéke csak az l ⋅ T = (t - nT) esetén egy (l = egész), a többi esetben értéke nulla, ezért {3.1. – 5.} alapján írhatjuk: f * (t ) =

∞

∑ f (n ⋅ T ) ⋅ ∆(t − n ⋅ T )

{3.1. – 6.}

n = −∞

Az {3.1. – 5.} függvény tehát egy mintasorozattal f(nT)-vel és azzal az információval, hogy ha t ≠ nT -vel, ahol n = egész és a T a mintavételi időköz, ott f*(t) = 0-val megadható. Képzem az {3.1. – 6.} egyenlet diszkrét Laplace transzformáltját: F * (s) =

∞

∑ f (n ⋅ T ) ⋅ e

− s ⋅ n ⋅T

{3.1. – 7.}

n = −∞

belépő függvény esetén : ∞

F * ( s) = ∑ f (n ⋅ T ) ⋅ e − s ⋅ n⋅T

{3.1. – 8.}

n =0

A {3.1. – 7.} egyenlet az s síkon ωs (mintavételi körfrekvencia, ωs=2π/T) szerint periodikus. A periodicitás sávokban jelentkezik, amit a 3.1. – 11. ábra szemléltet. j ω

ωs ωs σ ωs

3.1. – 11. ábra. Periodicitás az s síkon

56

Ha egy sávban ismerjük {3.1. – 7.} kifejezés tulajdonságait, akkor a többi sáv már nem hordoz számunkra új információt. A sávos periodicitást kiküszöbölhetjük abban az esetben, ha esT -t egy változóval (komplex változóval) helyettesítjük: e s ⋅T = z

{3.1. – 9.}

ekkor megkapjuk az f(nT) diszkrét sorozat Z transzformáltját. ∞

Z { f ( n ⋅ T )} = F ( z ) = ∑ f ( n ⋅ T ) ⋅ z − n

{3.1. – 10.}

n =0

Matematikai értelemben a Z transzformáció {3.1. – 10.} MacLaurin sorbafejtést9 [95] jelent. A Z transzformált nem mond semmit a jelnek a mintavételi időpontok között felvett értékéről. Mint láttuk, egy diszkrét függvény diszkrét Laplace transzformáltja ωs szerint sávosan periodikus a komplex s síkon, így a klasszikus hálózatelmélet eredményeit (például szűrőkatalógusok) digitális szűrők tervezésénél az s síkon nem használhatók, mivel a digitális szűrők átviteli függvénye nem racionális s szerint. Azért, hogy a több évtized alatt kidolgozott klasszikus hálózatelméleti eredményeket továbbra is használhassuk, be kellett vezetnünk egy alkalmas komplex "frekvencia" változót. [13] Ezt a változót a továbbiakban w -vel jelöljük és a következőképpen definiált: w=

1 − e − s ⋅T 1 + e − s ⋅T

{3.1. – 11.}

A w reális része : λ A w képzetes része : Φ , így w = λ + jΦ . Az így kapott w sík dimenzió nélküli. A z = esT megfeleltetés alapján írhatjuk:

w=

1 − z −1 1 + z −1

{3.1. – 12.}

A {3.1. – 12.} összefüggést, bilineáris transzformációnak nevezünk. A síkok ( s, w, z ) közötti összefüggéseket röviden összefoglalva és azokat vizsgálva – valamely sík egy adott pontja a többi sík mely pontjába kerül – a következő eredményeket kapjuk: (Gyakorlati megfontolások alapján s -ben csak a bal félsíkot vizsgálom, mely w-nek szintén a bal félsíkja, z síkon az Im{z} = 0; Re{z} = 0 középpontú egységsugarú kör belseje).

9

MacLaurin sorfejtés – Skót matematikus tiszteletére elnevezett Taylor sorfejtés az f(0) alkalmazással.

57

3.1. – 12. ábra.

A ’w’, ’s’ és ’z’ síkok közti kapcsolat

A 3.1. – 12 ábrán feltüntetett síkok (w és az s sík) kapcsolatát és az egyes jellegzetes értékek transzformációját úgy ellenőrizhetjük, hogy a {3.2. – 11.} összefüggésbe behelyettesítsük az s =0 értéket. Ekkor: w=

1−1 =0 1+1

{3.1. – 13.}

vagyis az s sík origója transzformáció után a w sík origójába kerül. Vizsgálatot célszerűen tovább folytatom, és ellenőrzöm az s = jπ/T pont (Nyquist pont) transzformációját. A behelyettesítést most is a {3.1. – 11.} összefüggésbe kell megtenni: w=

1 − e − j ⋅ π⋅T / T =∞ 1 + e − jπ⋅T / T

{3.1. – 14.}

A {3.1. – 14.} eredmény értelmében az s sík s = jπ/T pontját a w sík "∞" pontjába toltuk ki. Hasonló eredményt kapunk, ha a −π/T pontot vizsgáljuk, vagyis az s sík periodicitását a w síkon kiküszöböltük. Abban az esetben, ha megvizsgáljuk a jω tengely jπ/T … −jπ/T intervallumba eső pontjait, azt tapasztaljuk, hogy azok a w sík jϕ tengelyére transzformálódnak. Például az s = jπ/2T pont helyzete a w síkon:

w=

1 − e − j⋅π⋅T / 2⋅T 1 + j 1+ 2⋅ j −1 = = =0+ j − jπ⋅T / 2⋅T 1+ e 1 − j ( 1 − j ) ⋅( 1 + j )

{3.1. – 15.}

A w sík jϕ tengelye és az s sík jω tengelye közötti kapcsolatát további vizsgálatokkal tudjuk meghatározni. 58

Alkalmazzuk a w = jϕ, valamint az s = jω helyettesítést a {3.1. – 11.} összefüggésbe! Ekkor: jϕ =

1 − e − j ⋅ω ⋅T 1 + e − j ⋅ω ⋅T

,melyet ha bővítünk e j ⋅ω ⋅T -vel, és figyelembe vesszük a

sin(ωT / 2) =

e j ⋅ω ⋅T − e − j ⋅ω ⋅T 2⋅ j

cos(ωT / 2) =

e j ⋅ω ⋅T + e − j ⋅ω ⋅T azonosságot, akkor a következő eredményt kapjuk: 2

,valamint a

{3.1. – 16.}

jϕ = jtg (ω ⋅ T / 2) A

kapott

összefüggés

oldalait

összehasonlítva

jutunk

az

úgynevezett

tangens

transzformációhoz {3.1. – 17.}, mely a w sík képzetes tengelye és az s sík képzetes tengelye közötti kapcsolatot definiálja. {3.1. – 17.}

ϕ = tg (ω ⋅ T / 2) ϕ

ω

−π/ T 3.1. – 13. ábra.

π/ T A ϕ és ω tengelyek kapcsolata

Példaként megvizsgáltam egy frekvenciatartományban előírt digitális aluláteresztő szűrőkövetelményt. A mintavételezés eredményeképpen az előírás periodicitást mutat az ω tengelyen, de az előbb említett tangens transzformáció kiküszöböli azt, így a követelmény a ϕ tengelyen már nem lesz periodikus.

59

ϕ

ω

−π/ T 3.1. – 14. ábra.

π/ T Aluláteresztő szűrő követelmény

A ϕ tengelyen kapott szűrőkövetelmény alapján valamely klasszikus módszerrel elkészíthető az úgynevezett referenciaszűrő [13]. A w síkot referenciasíknak is szoktuk nevezni.

3.2.

Visszacsatolt rendszerek klasszikus stabilitása

A szabályzó körök visszacsatolást tartalmazó rendszerek. A megtervezett rendszer üzemszerűen akkor képes a megbízható működésre, ha az stabil, vagyis nulla bemenő jelre a kimeneti válasza véges időn belül (tranziensek lezajlását követően) eléri a nulla kimeneti állapotot és az ott is marad. Természetesen a fenti kritériumnak megfelelő szabályzó rendszer a működés szükséges, de nem feltétlenül elégséges feltétele. Az adott kisméretű pilóta nélküli repülőgép vagy ember vezette légi jármű esetén további, úgynevezett minőségi paramétereket is ki kell elégíteni [77]. Repülő eszközök szabályzó köri minőségi paramétereit szabványok, ajánlások rögzítik, például MIL-C-18244. A szabályozástechnika tudományában számtalan stabilitásvizsgálati eljárást dolgoztak ki. A szabályzó köri modell a komplex frekvencia tartományában (az ’s’ síkon) a következő:

3.2. – 1. ábra. Visszacsatolt szabályzó kör lineáris komplex frekvencia-tartománybeli modellje

60

A 3.2. – 1. ábrán a Hsz(s) a szabályozott rendszer átviteli függvénye (ami a kisméretű UAV adott szabályozandó jellemzőjének komplex frekvenciatartománybeli leírása), a Hv(s) a visszacsatoló ág átviteli függvénye (ami az érzékelő szenzor komplex frekvenciatartománybeli leírása), valamint a H1(s) a szabályzó átviteli függvénye. A fenti modell a valóságos rendszer egyszerűsítése. A lineáris modellek csakis bizonyos működési feltételek mellett írják le jó közelítéssel a rendszert. Az eredő átviteli függvény: X s( s ) H 1( s ) ⋅ H sz ( s ) = H szabályzó ( s ) = X a( s ) 1 + H 1( s ) ⋅ H sz ( s ) ⋅ HV ( s )

{3.2. – 1.}

A zárt szabályozási rendszer stabilitásának határát a karakterisztikus egyenlettel adhatjuk meg (ami nem más, mint a {3.2. – 1.} összefüggés nevezőjének a nulla értéke): 1 + H1 ( s ) ⋅ H sz ( s ) ⋅ H V ( s ) = 0

{3.2. – 2.}

Vagyis ha teljesül a következő egyenlőség, akkor a visszacsatolt rendszer stabilis működés határon van: H1 ( s ) ⋅ H sz ( s ) ⋅ H V ( s) = −1

{3.2. – 3.}

A fenti összefüggésben szereplő:

H1 ( s ) ⋅ H sz ( s) ⋅ HV ( s ) = H nyitott ( s )

{3.2. – 4.}

kifejezés nem más, mint a felnyitott szabályzó kör átviteli függvénye. A felnyitott szabályzó rendszer átviteli függvénye alapján vizsgálható a szabályzó kör stabilitása, vagyis meghatározható, hogy a vizsgált visszacsatolt kör stabil, instabil, vagy az a stabilitás határán van-e [78.-p30]. Abban az esetben, ha a felnyitott szabályzó kör átviteli függvényének Nyquist diagramban ábrázolt görbéje: •

metszi a komplex sík „-1+0j” pontját, akkor a visszacsatolt rendszer stabilitás határon van, illetve ha;

•

a „-1+0j” pontot balról kerüli, akkor instabil, valamint;

•

a „-1+0j” pontot jobbról kerüli, akkor stabil [78.-p30]. A következő esettanulmányban megvizsgáltam, hogy az a lineáris modellel leírt szabályzó

kör stabil-e, melynek a felnyitott eredő átvitele a következő: H nyitott _ példa1( s ) =

1 1,12 + 1,12 ⋅ s + 2 ,5 ⋅ s 2

{3.2. – 5.}

A stabilitás a példa szerinti {3.2. – 5.} átviteli függvény szerint magától értendő, mivel az átviteli függvény másodfokú, és az együtthatók pozitívak10. 10

Routh séma, 1-es feltétel értelmében

61

A Hnyitott_példa1(s) átvitel Nyquist diagramja MATLAB® szimulációval egyszerűen meghatározható [M3-1].

3.2. – 2. ábra. Visszacsatolt szabályzó kör Nyquist diagrammja A frekvenciatartományban végzett stabilitásvizsgálat történhet Bode-diagrammon is. Ekkor a felnyitott szabályozó kör átviteli függvényének erősítés- és fázistartalékát keressük. Tulajdonképpen azt vizsgáljuk, hogy a visszacsatolás mikor válik pozitívvá, vagyis mekkora erősítés hiányzik a rendszerből, amikor a fázis 180º, valamint mekkora fázistolásra lenne még szükség, amikor a nyitott hurok erősítése 1.

3.2. – 3. ábra. Stabilitásvizsgálat Bode diagrammon 62

A szabályzókörök frekvenciatartománybeli leírása esetén lehetőség adódik a rendszer nemlinearitásainak figyelembevételére is [78.-p29]. Ez a modell is csak a rendszer jól definiált feltétele mellett értelmezhető. A modell lényege az, hogy ki kell emelni a nemlineáris tulajdonságokat és a lineáris modell hatásláncában koncentráltan kell azt értelmezni. A nemlineáris tulajdonság a valós rendszer modellezése során általában csak jó közelítéssel tehető meg.

3.2. – 4. ábra. Visszacsatolt szabályzó kör nemlineáris komplex frekvencia-tartománybeli modellje A 3.2. – 4 ábra szerinti szabályzó kör stabilitás határát a {3.2. – 2.} összefüggés analógiájára adom meg: 1 + H 1( s ) ⋅ H sz ( s ) ⋅ HV ( s ) ⋅ N ( X a ;ω ) = 0

{3.2. – 6.}

A nemlineáris tag átvitele N(Xa;ω) a frekvencia változó (ω) és a bemenő jel amplitúdójának függvényében értelmezett függvény. A nemlineáris modellel leírt rendszer Nyquist diagramja tehát nem lesz más, mint a bemenő jel amplitúdójának függvényében paraméterezett görbesereg. A stabilitás kritériumot nemlineáris esetben tehát a bemenő jelben paraméterezett görbeseregre kell megadni. A kritériumok változatlanok[78-p30]: •

abban az esetben, ha valamely görbe metszi a komplex sík -1+0j pontját, akkor a visszacsatolt rendszer stabilitás határon van;

•

ha a -1+0j pontot balról kerüli, akkor instabil, valamint;

•

ha a -1+0j pontot jobbról kerüli, akkor stabil. Globális stabilitásnak nevezzük azt az esetet, ha a nemlineáris szabályzó rendszer

tetszőleges bemenő jel esetén a felnyitott szabályozó kör átviteli függvény Nyquist diagramja elkerüli a -1+0j pontot és a diagram görbéje a nevezett ponttól jobbra halad. A 3.2. – 4. ábra modell szerint leírható nemlineáris szabályzó kör stabilitását úgy is megvizsgálhatjuk, hogy a felnyitott rendszer lineáris rész átviteli függvénye és a nemlineáris rész átviteli függvénye negatív reciprokának közös Nyquist diagramjait közös koordináta rendszerben 63

ábrázoljuk, és azt vizsgáljuk, hogy a két görbe metszi-e egymást, vagy sem [78.-p31]. Abban az esetben, ha a két görbe metszi egymást, akkor a {3.2. – 7.} egyenlőség áll fenn: H 1( s ) ⋅ H sz ( s ) ⋅ HV ( s ) =

−1 N ( X a ;ω )

{3.2. – 7.}

A fenti egyenlet {3.2. – 7.} nem más, mint a {3.2. – 6.} összefüggés átrendezett alakja. A nagy számítási kapacitást nyújtó asztali számítógépek és a rajtuk futó matematikai alkalmazások elterjedése lehetővé teszi, a szabályozó körök időtartománybeli analízisét és szintézisét. Az időtartománybeli leírás állapot változókkal történik. Az állapotváltozók, az időtől függő változók legkisebb halmaza, mely a dinamikus rendszer állapotának teljes és pontos leírásához szükséges és ugyanakkor elégséges is. Az állapotváltozók fontos tulajdonsága, hogy időben az állapot változó értéke csak végtelen energia betáplálással lehetne ugrásszerű (például egy kondenzátorban tárolt töltésmennyiség, valamint a kondenzátor kapcsain mérhető feszültség sem ugorhat). A dinamikus rendszer rendszerállapotán a rendszer előtörténetének azt a legkisebb halmazát értjük, amely a múltnak és a jelennek a rendszer jövőjére való hatását megítélhetővé teszi. A kisméretű UAV-k szabályzó köri leírását differenciálegyenlet rendszerrel is megtehetjük. Az „n”-ed rendű differenciálegyenlettel leírt rendszer „n” darab definiált állapotváltozót kell, hogy tartalmazzon. A szabályzó kör a következő közelítő lineáris és időinvariáns formátumú egyenletrendszerrel adható meg [22]:

uuuu uuuu BBBB DDDD

xxxx xxxx AAAA CCCC

xxxx yyyy

•

(t ) =

⋅ (t )+

⋅ (t )

(t ) =

⋅ (t )+

⋅ (t )

{3.2. – 8.}

A {3.2. – 8.} összefüggés első egyenletét állapot egyenletnek, míg a másodikat kimeneti egyenletnek nevezzük, ahol:

u(t)

– az „n” dimenziós bemeneti vektor;

x(t)

–az „m” dimenziós állapot vektor;

y(t)

– a kimeneti vektor;

A

– az „n x n” elemszámú állapot mátrix;

B

– az „n x m” méretű bemeneti mátrix;

C

– a „p x n” méretű kimeneti (szűrő) mátrix;

D

– pedig a „p x m” méretű közvetlen előrevezetési, vagy segéd mátrix.

Az állapotváltozókkal leírt szabályozó modellje, mely az UAV dinamikus modelljét képezi le a 3.2. – 5. ábrán látható.

64

3.2. – 5. ábra. Lineáris, időinvariáns rendszer állapot tér modellje Az állapotváltozókkal leírt szabályozó rendszer modell akkor működőképes, ha az

irányíthatósági és a megfigyelhetőségi feltétel, vagyis a Kalman-féle rangfeltétel11 teljesül [78.-p81]. A megfigyelhetőség az állapot és a kimenet közti kapcsolatot adja meg. A megfigyelhetőség megítélése az A állapot- és a C kimeneti mátrix alapján történik, melyből előállítjuk az úgynevezett megfigyelhetőségi hipermátrixot, N –et. A Kalman-féle rangfeltétel értelmében a megfigyelhetőség feltétele, hogy N megfigyelhetőségi hipermátrix ne legyen szinguláris, vagyis determinánsa ne legyen nulla [78-p82]. A szabályozó rendszer irányíthatósága a bemenet és az állapot közti kapcsolatot adja meg, az irányíthatóság megítélése a B bemeneti mátrix és az A állapot mátrix alapján történik. Az irányíthatóság definíciószerűen: ha egy szabályozó rendszer ∆t (∆t = tv - t0) idő alatt x(t=t0) kezdeti állapotból egy x(t=tv) végállapotba hozható, u(t) irányítással, akkor az x(t=t0) állapotot irányíthatónak nevezzük. A Kalman-féle rangfeltétel értelmében az irányíthatóság feltétele, hogy M irányíthatósági hipermátrix amelyet a B bemeneti mátrix és az A állapot mátrixból állítunk elő ne legyen szinguláris, vagyis determinánsa ne legyen nulla [78-p83]. A teljes irányíthatóság (minden x(0) kezdeti állapotból teljesül az irányíthatóság feltétele) teljesülése a zárt szabályozó rendszer stabilitásának elégséges feltétele. A Kalman-féle rangtételen kívül egy szabályozó kör stabilitásának ellenőrzése, több más módon is történhet. A szabályzó kör működés tesztjét időtartomány analízissel is végezhetjük. Az időtartomány analízis tipikus vizsgálófüggvényei, a Dirac-delta (δ(t)) gerjesztő jel, valamint a egységugrás (1(t)) függvény. A Dirac-delta gerjesztésre adott kimeneti válasznak, a 11

Az irányíthatósági- és a megfigyelhetőségi feltételeket először Rudolf E. Kálmán (Kálmán Rudolf) magyar származású matematikus fogalmazta meg.

65

súlyfüggvénynek véges időn belül le kell csengenie, a kimeneten stabil nulla értéknek kell megjelennie. Az egységugrás függvényre a rendszer válasznak a kívánt értékhez tartónak kell lennie, és véges időn belül, a szabályzó kör minőségi elvárásainak megfelelő alakot kell felvennie. Következő esettanulmányban zártam a {3.2. – 1} szerint definiált felnyitott rendszert a 3.2. – 1 ábra modelljének megfelelően, és a Hv(s) = 1 feltételezéssel éltem: H zárt ( s) =

H nyitott _ példa1 ( s) 1 + H nyitott _ példa1 ( s )

=

1,12 + 1,12 ⋅ s + 2,5 ⋅ s 2 {3.2. – 9.} 2,3744 + 3,6288 ⋅ s + 9,3544 ⋅ s 2 + 5,6 ⋅ s 3 + 6,25 ⋅ s 4

A komplex frekvenciatartományban leírt szabályzó kört a továbbiakban átalakítottam a {3.2. – 8.} időtartományi leírásnak megfelelően [M3-2], ekkor a 3.2. – 5 ábra modelljében a mátrixok értékei a következők: − 0 ,8960 − 1,4967

AAAA

=

− 0 ,5806

− 0 ,3799

1

0

0

0

0

1

0

0

0

0

1

0

1

BBBB

=

0 0 0

CCCC

{3.2. – 10.}

= 0 0 ,4 0 ,1792 0 ,1792

A D mátrix minden eleme nulla, vagyis a rendszerben nincs közvetlen jel előrecsatolás. A rendszer Dirac-delta válaszát, valamint az egységugrásra adott választ a 3.2. – 6, valamint a 3.2. – 7 ábrákon adom meg. A szabályzó körök minőség jellemzőit [87] általában az egységugrás bemeneti gerjesztésre adott válaszjel alapján vizsgáljuk, és erre vonatkozóan definiáljuk. Néhány jellegzetes paraméter a következő: •

kimeneti csúcsérték elérésének ideje (tc);

•

túlszabályozás értéke: σ =

•

tranziens idő (ts), az az idő, amikor a lengések amplitúdója egy bizonyos előre megadott

yki _ max − yki _ stacioner yki _ stacioner

⋅ 100 [%] ;

határérték (mint definiált minőségi paraméter, például yki_stacioner ± 5%) sávba esik; •

lengésszám.

66

3.2. – 6. ábra Visszacsatolt, {3.2. – 10.} szerint paraméterezett szabályzó kör súlyfüggvénye

3.2. – 7. ábra. Visszacsatolt, {3.2. – 10.} szerint paraméterezett szabályzó kör egységugrásra adott válasza Az előzőekben felvázolt modellek {3.2. – 1. valamint a 3.2. – 4. és 3.2. – 5. ábra } csak jó közelítéssel írják le a szabályzó kört, valamint a szabályozás alá vont eszköz, például a kisméretű pilóta nélküli repülő eszköz matematikai modellje is egyszerűsített (esetleg linearizált), illetőleg valamilyen közelítő leírása áll rendelkezésre. A modell alapján megtervezett szabályzó kört a valós környezetben (működési környezetben) más hatások is fogják érni, mint amiket a tervezéskor figyelembe vettünk. Szabályzó kör analóg áramköri realizálása esetén számolnunk kell az egyes elektronikai alkatrészek paraméterszórásával, hőfüggésével és öregedésével. Digitális realizálás esetén természetesen mindez nincs, helyette viszont megjelenik az analóg rendszereknél ismeretlen fogalom a kvantálás, a kvantálási torzítás és az abból 67

származó zaj. A felsorolt problémák azt eredményezhetik, hogy valamely modell szerint megtervezett és szimulált stabil szabályzó kör a gyakorlatban nem minden esetben mutat stabilitást. Abban az esetben, ha a szabályzó kör nemcsak egy egyszerűsített dinamikával rendelkező rendszerrel képes együttműködni, hanem a szabályozott szakasz minden lehetséges dinamikája esetén biztosítja a stabil működést, akkor robusztus stabilitásról beszélünk [78.-p107]. A szabályozó kör tervezésekor a robusztusságot például az úgynevezett kis erősítések módszerével lehet biztosítani. Ez azt jelenti, hogy a felnyitott szabályzó kör erősítése kis értékű legyen [78.-p115], vagyis bármilyen fázishelyzet esetén se alakulhasson ki gerjedés. Kiemelten fontos továbbá a szabályozó körök zavarállóság vizsgálata [87], vagyis a zavarelhárítás és a zavar kompenzáció.

3.3.

Digitális számábrázolásból eredő túlcsordulási jelenségek

A megtervezett szabályzókört, vagy szűrő áramkört, amennyiben lehetséges, akkor digitális áramkörökkel realizáljuk. A megvalósítás során az átlátható tervezés miatt szinkron szekvenciális digitális áramköröket építünk. Napjainkban a tervezést nagy sebességű jelfeldolgozó processzorok, egytokos mikroszámítógépek könnyítik meg, de sebességkritikus áramkörök esetén gyakran alkalmazunk nagy bonyolultságú, nagy belső építő elemszámú FPGAkat (Field-Programmable Gate Array) is. A szinkron szekvenciális digitális hálózatban a jeleket reprezentáló számok a mintavételi frekvencia ütemében „pulzálnak” és kerülnek feldolgozásra. Míg az analóg rendszerekben a gondot az üres csatorna zaj, alapzaj, valamint a tápfeszültség korlát miatt adódó kivezérelhetőségi limit jelenti, addig a digitális áramkörökben a számábrázolás pontosságából (felbontásából) eredő kvantálás és a maximálisan ábrázolható számérték okoz gondot. Túlcsordulás nemlinearitási problémák Túlcsordulásról abban az esetben beszélünk, ha a digitális jelfeldolgozó eszköz valamely pontján – valamely művelet elvégzése során – a kapott eredmény olyan nagy szám lesz, hogy azt nem tudjuk ábrázolni (adott hardver korlát). Ha valamely szám kiesik az ábrázolási tartományból és helyette valamilyen más, hibás szám lesz ábrázolva, ez azt jelenti, hogy a rendszerbe zajt viszünk be. A zaj nagysága attól függ, hogy a ténylegesen ábrázolt szám és az ábrázolandó között mekkora az eltérés. Az eltérés nagysága függ attól, hogy az adott eszköz úgynevezett túlcsordulási karakterisztikája milyen jellegű. 68

Fix pontos számábrázolás esetén, ha a számábrázolásra „m” darab bitet használunk, és lineáris kvantálást feltételezünk, akkor a számábrázolás teljes tartományát 2m darab egyenlő részre kell felosztani. Kettes komplemens számábrázolás esetén [12] m biten a bitek (δ1-δm) helyértékei: m −1

δµ ⋅ 2 µ ∑ µ

{3.3. – 1.}

−

=1

A {3.3. – 1.}összefüggésben a δo jelöli az előjelet, δ1 pedig a legértékesebb bit (1/2). Az ábrázolható legnagyobb pozitív szám:

1 − 2 − m +1

{3.3. – 2.}

valamint a legkisebb a -1. A fentiek alapján 4 biten a következő számok ábrázolhatóak: δo sng 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 1 1 1 1

δ1 1/2

δ2 1/4

δ3 1/8

1 1 1 1 0 0 0 0 1 1 1 1 0 0 0 0

1 1 0 0 1 1 0 0 1 1 0 0 1 1 0 0

1 0 1 0 1 0 1 0 1 0 1 0 1 0 1 0

3.3. – 1. táblázat

0.875 0.750 0.625 0.500 0.375 0.250 0.125 0.000 -0.125 -0.250 -0.375 -0.500 -0.625 -0.750 -0.875 -1.000

Négybites előjeles számábrázolás

Abban az esetben, ha a következő összeadást elvégezzük: 0.875 + 0.125 = 1, akkor a +1 helyett a -1 kerül ábrázolásra: 0 1 1 1 +

0 0 0 1 1 0 0 0

= -1.000 .

69

A túlcsordulási karakterisztika a következőképpen alakul:

3.3. – 1. ábra. "Modulo" túlcsordulási karakterisztika A 3.3. – 1. ábra szerinti túlcsordulás a nulla bemenőjel stabilitást is veszélyezteti [12]. Az áramkör stabilitás akkor tartható meg, ha az ábrázolandó számot mindenáron az ábrázolási tartományon belül tartjuk, vagy ha az időlegesen túlcsordulási jelenséget mutatna, akkor a leghamarabb (amilyen hamar csak lehet) visszaállítjuk az ábrázolhatósági tartományba. A 3.3.. – 1 ábra szerinti periodikus modulo karakterisztika különösen káros és veszélyes a visszacsatolt rendszerek stabilitásra, ezért a jelfeldolgozó processzorok aritmetikai egységét gyakran

hardver

szinten

felkészítik

az

úgynevezett

„telítéses”

vagy

„háromszög”

karakterisztikára. Abban az esetben, ha a jelfeldolgozó processzor aritmetikáját nem készítették fel a számábrázolási túlcsordulásra, akkor a „jelfolyam” kritikus pontjain szoftveresen kell korrigálni a kalkulált eredményt például a túlcsordulás – OV, vagy átvitel CY jelzőbitek figyelésével.

3.3. – 2. ábra. " Telítéses" túlcsordulási karakterisztika

3.3. – 3. ábra. " Háromszög" túlcsordulási karakterisztika

70

Jelfeldolgozó hálózat valamely pontján fellépő túlcsordulás a dinamikatartomány jelentős leszűkítését vonhatja maga után. Viszonylag széles dinamikatartományú hálózatot kapunk, – az adott bitszámhoz képest – ha a hálózat összes pontján a kalkulált számértékek viszonylag "egyformák" és ez nemcsak túlcsordulás szempontból előnyös. Ha egy jelfeldolgozó hálózatban ki tudjuk mutatni azokat a pontokat, ahol túlcsordulások léphetnek fel,

akkor ezen hálózatrészek valamely lineáris ekvivalens cseréjével a

dinamikatartomány növelhető. Esettanulmányként megvizsgáltam a következő összefüggés realizálását: 0.5 ⋅ ( x1 + x 2 + x3 + x4 ) = y

{3.3. – 3.}

A {3.3. – 3.} összefüggés jelfeldolgozó processzor segítségével, négy művelettel (három összegzés és egy szorzás) leképezhető, ugyanakkor nem biztos, hogy így jutunk az optimális megoldáshoz. A {3.3. – 3.} összefüggéssel lineárisan ekvivalens a következő: 0.5 ⋅ ( x1 + x 2 ) + 0.5 ⋅ ( x3 + x4 ) = y

{3.3. – 4.}

A {3.3. – 3.} összefüggés tehát realizálható három összegzéssel és két szorzással is. Ez a megoldás látszólag értelmetlen, hiszen egy művelettel többet kell végeznünk, ami valós idejű feladatok esetén időkritikus problémát vethet fel.

3.3. – 4. ábra. A {3.3. – 3.} és a {3.3. – 4.} DSP realizálása A fenti ábrán látható két megoldás lineáris környezetben egymással ekvivalens. Esettanulmányomban azzal a feltételezéssel éltem, miszerint a bemenő jelek a következők (a példa átláthatóságának kedvéért a 3.3. – 1 táblázatban feltüntetett számábrázolást használom) : x1 = 0,875

(0111)

x2 = -0,125

(1111)

x3 = 0,375

(0011)

x4 = 0,375

(0011)

{3.3. – 5.}

A 3.3. – 4 ábra bal oldali jelfolyam diagramja értelmében a végeredmény az y kimeneten: [[0,875+(-0,125)] + [0,375+0,375]]*0,500 = - 0,250

{3.3. – 6.}

értéket kapjuk! 71

Ez úgy lehetséges, hogy az első kapcsos zárójelben keletkezett eredmény 0,750 ami megfelel a 0110 -nak a 3.3. – 1. táblázat szerint, a másik kapcsos zárójelben szintén 0,750 részeredményt kapjuk (0110), ami egyezik a várt értékkel. Viszont amikor ezt a két részlet összeget összeadjuk: 0110 + 0110 ------------------1100 helyett.

eredményt kapjuk, ami megfelel – 0,500-nak a várt 1,500 érték

A kapott részeredményt ha 0,5. -el szorozzuk, akkor az y kimeneten -0,250 (1110) érték jelenik meg! A 3.3. – 4 ábra jobb oldali jelfolyam diagramja értelmében a végeredmény az y kimeneten: [0,875+(-0,125)]*0,500 + [0,375+0,375]*0,500 = 0,750

{3.3. – 7.}

értéket kapjuk! Ez az eredmény a várt érték. Mindkét példában ugyanazt a számábrázolást és ugyanazt a számábrázolási tartományt alkalmaztam. Az esettanulmány bizonyítja, hogy a műveletek „helyes” sorrendű végrehajtása esetén a számábrázolási túlcsordulás jelensége, illetve annak előfordulási valószínűsége csökkenthető. A műveletek végrehajtásának sorrendje ugyanakkor nem zárja ki a túlcsordulási jelenséget, hanem kitolja azt, vagyis dinamika növelő hatása van. A fenti okból a 3.3. – 2, valamint a 3.3. – 3 ábrán bemutatott túlcsordulási karakterisztikák alkalmazása továbbra is létjogosult. A {3.3. – 5} esettanulmányban a számításokat modulo karakterisztikával (3.3. – 1 ábra szerinti) végeztem, abból a célból, hogy a túlcsordulási probléma szembetűnőbb, súlyosabb legyen. A második esettanulmány szerinti számítási módnak nemcsak pozitív hozadéka van, hanem negatív is. A struktúrából látszik, hogy a szorzás műveletét kétszer kell elvégeznünk, ami plusz processzor időigényt jelent jelfeldolgozó processzoros realizáció esetén, míg FPGA felhasználásakor bonyolultabb szinkron szekvenciális hálózat tervezése válik szükségessé. A bonyolultabb realizálhatóságon túlmutató egyéb probléma is jelentkezik, ami szintén a véges bitszámon történő ábrázolás hozadéka. A {3.3. – 5.} kiindulási adatokkal végzett esettanulmányt megismételtem a következő adatokkal: x1 = 0,500

(0100)

x2 = -0,125

(1111)

x3 = 0,250

(0010)

x4 = 0,125

(0001)

{3.3. – 8.}

72

A {3.3. – 8.} bementi adatokkal a {3.3. – 6.} ha betartjuk a műveleti sorrendet, akkor az eredményünk az y kimeneten 0,375 (0011), míg ugyanezen adatokkal a {3.3. – 7.} műveleti sorrend esetén 0,250 (0010). Túlcsordulás egyik számítási módnál sem fordult elő, az eredmények közti eltérést a véges bitszámon történő kvantálás okozta, melynek hatását részletesen a következő alfejezetben vizsgáltam. Az eddigi adatok, és esettanulmányok alapján kijelentem, hogy a lineárisan egymással

ekvivalens hálózatok a véges számábrázolásból adódó nemlinearitások miatt más-más tulajdonságokat mutatnak. A jelfeldolgozó processzorokban, fixpontos számábrázolás esetén gyakran alkalmazzák az úgynevezett előjeles tört (signed fractional) számábrázolást. Ekkor az előjel bit értéke mínusz egy, majd a többi bit által képviselt számok pozitívak (Legértékesebb bittől a legkevésbé értékes felé haladva: 1/2, 1/4, 1/8, … 2-n), melyek előjelesen adódnak hozzá az előjelet képviselő értékhez. Belátható, hogy ezen számábrázolás esetén is hasonló problémák állnak elő, mint a kettes komplemens kódú számábrázolás esetén.

73

3.4.

Digitális számábrázolásból eredő kvantálási jelenségek

(Granuláris nemlinearitások) Az előző fejezetben láttuk, hogy bizonyos műveletek elvégzése után (általában összegzés) olyan nagy szám lesz az eredmény, hogy az „kicsúszik” az ábrázolási tartományból, azaz túlcsordul. Ebben az alfejezetben egy másik hatás vizsgálatát ismertetem, mely a véges számú biten történő pontatlan számábrázolás eredménye. Újra megvizsgáltam (csak most más szemszögből) az előző pontban ismertetett, a négy biten kettes komplemens kódban történő fix pontos számábrázolást: δo Sng 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 1 1 1 1

δ1 1/2 1 1 1 1 0 0 0 0 1 1 1 1 0 0 0 0

δ2 1/4 1 1 0 0 1 1 0 0 1 1 0 0 1 1 0 0

3.4. – 1. táblázat.

δ3 1/8 1 0 1 0 1 0 1 0 1 0 1 0 1 0 1 0

0.875 0.750 0.625 0.500 0.375 0.250 0.125 0.000 -0.125 -0.250 -0.375 -0.500 -0.625 -0.750 -0.875 -1.000

Négybites előjeles számábrázolás a

kvantálási jelenségek vizsgálatához A fenti táblázatban láthatjuk, hogy csak bizonyos, jól meghatározott értékek ábrázolhatók pontosan. Szorzás művelet elvégzése során általában olyan számértékeket kellene ábrázolnunk, amely a számtengely finomabb felbontását igényelné, vagyis több bitre lenne szükségünk. Abban az esetben, ha a következő szorzásműveletet elvégezzük: {3.4. – 1.}

0.875 ⋅ 0.375 = 0.328125 sng

1/2

1/4

1/8

1/16

1/32

1/64

0

0

1

0

1

0

1

számot kellene ábrázolnunk, amihez 7 bitre van szükségünk. 74

Négy biten a 0.375 (0 0 1 1), illetve a 0.250 (0 0 1 0) szám ábrázolható, mely között helyezkedik el az ábrázolni kívánt számunk. Bármely érték mellett is döntünk, az ábrázolandó számunkat kvantálnunk kell. A kvantálási probléma hatása akkor jelentkezik, ha a kiszámított részeredményt visszavezetjük a jelfeldolgozás folyamatába (visszacsatoljuk azt), hiszen a jelfeldolgozó processzorok mindegyikénél megoldott az, hogy a szorzás eredménye az aritmetikai egységben dupla bitszámon áll elő. A kvantálás zajként jelentkezik a jelfeldolgozó hálózatban. A zajjal terhelt visszacsatolt jel a hálózat stabilitását is veszélyeztetheti. Nem ritka eset az, hogy valamely jelfeldolgozó hálózat bemenetéről lekapcsolva a gerjesztőjelet a kimenőjel ugyan a nullához tart, de azt stabilan soha nem éri el, úgynevezett határciklusba kerül. A határciklus általában valamilyen nem kívánt, viszonylag kis amplitúdójú parazita oszcilláció, ami feltétlenül zajt jelent a kimeneten. Előállhat olyan eset is, hogy a határciklus nulla frekvenciájú. Ezt az esetet "kimerevedésnek" is szokták nevezni. A kvantálási hiba az alábbiak szerint értelmezhető:

3.4. – 1. ábra. Kvantálást jelző "építőelem" Egy adott minta esetén, a kvantálás során keletkező hiba:

Eq = xábrázolt − xábrázolandó

{3.4. – 2.}

A kvantálás történhet véglevágással (csonkolással), ami azt jelenti, hogy a megfelelő, legkisebb helyértékű biteket egyszerűen elhagyjuk. Kettes komplemens kódú ábrázolás esetén a csonkolást elvégezve, negatív számoknál az abszolút érték növekszik, míg a pozitív tartományba eső számoknál az abszolút érték csökken. Ha a fenti {3.4. – 1.} szorzásművelet eredményét 4 bitre csonkoljuk, kettes komplemens kódú ábrázolás esetén, akkor a 0.328125 (0 0 1 0 1 0 1) helyett a 0.250 (0 0 1 0) kerül ábrázolásra. Ekkor a csonkolásból adódó hiba a {3.4. – 2.}szerint: Eq = 0.250 - 0.328125 = -0.078125

{3.4. – 3.}

Általában kisebb zajt eredményez, ha matematikai kerekítést alkalmazzuk. A matematikai kerekítést úgy végezhetjük el, hogy 1/2 LSB-t (négy bites kettes komplemens kódú ábrázolás esetén 1/16 -ot) hozzáadunk a "kvantálandó" jel mintához, majd ezt csonkoljuk. A 0.328125 (0 0 1 0 1 0 1) számot 4 bitre matematikai kerekítéssel kvantáljuk, akkor a sng

1/2

1/4

1/8

0

0

1

1

számot, vagyis decimálisan a 0.375-öt kapjuk. 75

Ekkor a {3.4. – 2.}összefüggés szerint: Zq = 0.375 - 0.328125 = 0.046875

{3.4. – 4.}

adódik hibának. A fenti példában az adott minta, vagyis a jel energiája a nemlineáris művelet (matematikai kerekítés, mint kvantálás) hatására megnövekedett. Ha a jelfeldolgozó eszközt pusztán stabilitás szempontjából nézzük, akkor a kvantálást legjobb, ha abszolút érték csonkolással végezzük. Abszolút érték csonkolás azt jelenti, hogy mindig azt a számot választjuk az ábrázoláshoz (az lesz az ábrázolt szám), mely az ábrázolandó mellett található a számegyenesen, de a 0 ponthoz közelebb esik. Az abszolút érték csonkolást egy passzív építőelem kimenetén elvégezve az építőelem passzivitása biztosan megmarad. Passzív hálózatokra teljesül a nulla bemenőjel stabilitás [12]. A következő esettanulmányban egy egyszerű, visszacsatolt hálózatot számítógépes szimulációval [39] vizsgáltam nemlineáris körülmények között. A nemlineáris körülmény most valós megvalósítási feltételt jelent, vagyis nem élek a mérnöki gyakorlatban oly sokszor feltett egyszerűsítő kijelentéssel, miszerint „tekintsük lineárisnak”!

3.4. – 2. ábra. Visszacsatolt nemlineáris hálózat A 3.4. – 2. ábrán látható nemlineáris jelfeldolgozó hálózat működését először vizsgáljuk meg úgy, hogy a kvantálást végző (Q) "építőelem" csonkoló legyen. A csonkolást kettes komplemens kódú ábrázolásban nézve 4 bitre végeztem el, a 3.4. – 1. táblázat értelmezési tartománya szerint. Az analízist MATLAB® „m” program [M3-3] futtatásával végeztem el. A kvantálás megvalósításához függvényt definiáltam, mely q1.m néven mentettem el [M3-4].

76

A futtatás eredményeképpen a kimenőjel-minták a gerjesztő jel felkapcsolásának pillanatától a következők: Ütemszám (k) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 15. 16. 17. 18. 19. 3.4. – 1. táblázat.

Kimeneti minták 0 0.875 -0.875 0.750 -0.750 0.625 -0.625 0.500 -0.500 0.375 -0.375 0.250 -0.250 0.125 -0.125 0.000 0.000 0.000 0.000

3.4. – 2 ábrán látható visszacsatolt hálózat impulzusválasza

(A kvantálás a visszacsatoló ágban csonkolással történik) A 3.4.. – 2. ábrán látható nemlineáris jelfeldolgozó hálózat kimenőjel-mintái (impulzusválasza) folyamatosan lecsengő, a 16. ütemben 0.000 értéket veszi fel, majd stabilan ebben a nyugalmi állapotban marad.

3.4. – 3. ábra. Visszacsatolt nemlineáris hálózat (3.4. – 2.) impulzusválasza 77

A következő esettanulmányban, a visszacsatolásban megjelenő kvantálást matematikai kerekítéssel végeztem. Az analízis szintén MATLAB® „m” program futtatásával történt és az előző tesztben megírt forrást használtam[M3-3], azzal a módosítással, hogy a kvantálást végző függvényt lecseréltem q2.m-re [M3-5]. A futtatás eredményeképpen a kimenőjel - minták a gerjesztő jel felkapcsolásának pillanatától a következők: Ütemszám (k) Kimeneti minták 1. 0 2. 0.875 3. -0.750 4. 0.625 5. -0.500 6. 0.500 7. -0.375 8. 0.375 9. -0.375 10. 0.375 11. -0.375 12. 0.375 13. -0.375 14. 0.375 15. -0.375 16. 0.375 17. -0.375 18. 0.375 19. -0.375 3.4. – 2. táblázat. A 3.4. – 2. ábrán látható visszacsatolt hálózat impulzusválasza (A kvantálás a visszacsatoló ágban matematikai kerekítéssel történik) A Kronecker-delta gerjesztésre adott válasz ugyan elkezd lecsengeni, de amikor eléri a 0.375 értéket, a jelfeldolgozó hálózat határciklusba kerül. Az előzőekből kitűnik az, hogy a matematikai kerekítés ugyan kisebb eltéréseket, így kisebb kvantálási zajt eredményez, mint a csonkolás, illetve az abszolút érték csonkolás, de a példában látszik az, hogy a kisebb kvantálási hiba nem biztos, hogy stabilabb működést eredményez.

78

3.4. – 4. ábra. Visszacsatolt nemlineáris hálózat (3.4. – 2.) határciklus jelensége A fenti esettanulmány alapján megállapítom, hogy a lineárisan stabilra tervezett visszacsatolt rendszer a megvalósítás során a számábrázolási pontatlanságok és kvantálások miatt instabillá válhat. A mérnöki gyakorlatban sokszor elhanyagolt nemlineáris hatások a digitális jelfeldolgozó áramköröket megbízhatatlanná tehetik. Az előző alfejezetben tett megállapítás megerősítést nyert, miszerint a lineárisan egymással ekvivalens hálózatok a véges számábrázolásból adódó nemlinearitások miatt más-más tulajdonságokat mutatnak. Az esettanulmányaimban a hiba szemléletes kimutatása érdekében, valamint az átláthatóság okán a számábrázolásra alacsony bitszámot (előjel bittel együtt 4 bit) alkalmaztam. Természetesen a gyakorlatban a jelfeldolgozó áramkörök realizálása 12, 16, 32 vagy akár 64 és 128 biten is történik.

A nagyobb bitszám nagyobb dinamikatartományt (nagyobb

kivezérelhetőséget), illetőleg az adott ábrázolási tartomány finomabb felbontását eredményezi. A finomabb felbontás ugyanazon a jelszinten kisebb kvantálási hiba értéket eredményez, ami jobb jel-zaj viszonyt jelent.

79

3.5.

Vészhelyzetet kezelő algoritmusok

A „vészhelyzet” szó a kisméretű UAV esetén tág fogalom. A továbbiakban minden olyan helyzetet, mely a normális működést kizökkentené és az előállt helyzet valamilyen beavatkozást igényel a stabilis és megbízható működés érdekében vészhelyzetnek nevezem. Értekezésemben kizárólag a fedélzeti repülés szabályzó elektronika stabilis és megbízható működését tárgyalom, ami a repülés biztonság szempontjából kiemelkedően fontos. Az UAV küldetése során számos probléma kezelése válhat szükségessé: •

érzékelők által szolgáltatott pillanatnyilag hibás adatok, például impulzus zaj, vagy zavar hatására;

•

érzékelők fizikai működéséből eredő pontossági problémák, ofszet hibák, transzfer karakterisztika nemlinearitások, véletlen zajjal terhelt mérési eredmények;

•

érzékelők átmeneti meghibásodása, például túlhevülés, lefagyás, bepárásodás;

•

érzékelő meghibásodás, mérő átalakító hibája, szenzor elektronika hibája, vezetékezés és csatlakozások hibája;

•

központi vezérlő áramkör hibája, elektronika meghibásodása, ami lehet alkatrész hiba, vagy kontakthiba, ami a rázkódásoktól fordulhat elő, stb.;

•

fedélzeti tápáram ellátó egységek hibája, akkumulátor hiba, töltési probléma, stabilizálási hiba. A kisméretű UAV-k küldetése esetén előfordulhatnak olyan mechanikai hibák, melyek

kezelését a fedélzeti elektronikának észlelnie kell, és a kárenyhítés érdekében kell a működést tovább folytatnia. Ilyen események lehetnek a következők: •

hajtómű meghibásodás, leállás, vagy teljesítmény csökkenés;

•

csűrő-, illetve kormánylapok üzemképtelenné válása, beavatkozó szerv megszorulás, lefagyás stb. A mechanikai hibák repülés közben akkor deríthetőek fel hatékonyan, ha az egyes

mechanikai elemekről elektromos jelet csatolunk vissza. Például a kisméretű UAV-k esetén ilyen visszacsatolt mérési adat lehet a motor fordulatszám, ami optikai sorompóval, vagy Hall-elemes impulzusadóval is kialakítható. A kormánylapok pozíció ellenőrzése, aktuális pozíciót jelző potenciométerrel valósítható meg, ahol a potenciométer állás a kormánylap aktuális állásának a függvénye.

80

3.5.1. Szenzoradatok szűrése és hihetőség vizsgálat Az egyes szenzorok mérési eredményei véletlen zajjal terheltek. A véletlen zajok szűrésére hatékony módszer az integrálás, vagy integráló hatású eszközön történő mérési jelfolyam átvezetés, valójában alul áteresztő jellegű karakterisztikájú szűrés. Aktív szenzorok esetén előfordul, hogy a szenzoradat előszűrését az érzékelőben megvalósítja a gyártó. Egy szenzor pillanatnyi mérési eredménye ellenőrizhető az előző mérési eredmények alapján végzett hihetőség vizsgálattal, vagy az előzőleg mért adatokból a következő mérési eredmény jóslásával, predikciójával, az érzékelőbe jutott zajok előszűréssel elnyomhatók, hatásuk csökkenthető [62]. Egy elképzelt repülési szimuláció szerint, melyet MATLAB® környezetben készítettem, az UAV emelkedése a 3.5.1. – 1. ábra szerint alakul. A szimuláció turbulenciamentes, ideális környezetet feltételez, a szimuláció célja a magasságmérőbe jutó egyéb zajok (rezonanciák, elektromos zajok, mérési bizonytalanságok stb.) hatásának vizsgálata.

3.5.1. – 1. ábra. Kisméretű UAV repülési magassága {MATLAB® szimuláció} A szenzor, a 3.5.1. – 1. ábrán látható „tényleges” magasságot, a szenzorra jellemző mérési hibával és zajjal terhelten tudja mérni. A zajjal terhelt magassági adat áll rendelkezésre a továbbiakban az UAV fedélzeten. A zajt a MATLAB® szimulációban [M3-6] a következőképp lehet előállítani: noise = nvar*randn(1,N);

{3.5.1. – 1.}

ahol a zajminták egy N elemszámú vektorban kapnak helyet. A nvar konstans, jelen példában 0,1 értéket kapott (noise variance). A randn függvény a MATLAB® beépített függvénye, mely normál eloszlású véletlen számokat generál. A mesterségesen előállított zajt additív zajként értelmeztem és azzal a feltételezéssel éltem, hogy ezzel a zajjal terhelten jelennek meg a magasság adatok a magasságmérő szenzor kimenetén: 81

3.5.1. – 2. ábra. Kisméretű UAV repülési magassága zajjal terhelten {MATLAB® szimuláció} A zajjal terhelt mérési adatok a szimuláció szerint a magasságmérő szenzor kimenetén jelennek meg. Ezt az adatsort valós időben kell feldolgoznunk és lehetőség szerint szűrni kell (el kell nyomni) a zajt. Szűrés után látható, hogy a mérési eredményről a zaj részben eltávolítható:

3.5.1. – 3. ábra. Kisméretű UAV repülési tényleges magassága és zajszűrt szenzor adat {MATLAB® szimuláció} A predikció során tehát az adott jel jövőbeli pillanatértékét jósoljuk meg, az adott jelre vonatkozó korábban szerzett tapasztalat alapján és a jel korábbi értékeinek ismeretében, vagyis a jövőbeli minta értéket a múltbéli minták lineáris kombinációjával állítjuk elő. Gyakorlatban egy szenzortól érkező jel hihetőség vizsgálatát úgy tudjuk elvégezni, hogy a szenzortól előzőleg érkezett adatok alapján (legyen p számú adat) jósoljuk a következő mérési eredményt, majd a mérési eredmény megérkezésekor összevetjük azt a megjósolttal. Abban az esetben, ha a jósolt 82

és a tényleges mérési eredmény egymástól való eltérése egy hibahatáron belüli, akkor az eredményt jó valószínűséggel mondhatjuk hibátlannak. Mérési eredmény jóslása történhet úgynevezett lineáris predikcióval [37], ahol az ~sz(n) mérési eredményt jósoljuk az előzőekben már megismert mérési adatokból: p

~ sz ( n) = ∑ α i ⋅ sz (n − i )

{3.5.1. – 2.}

i =1

A fenti összefüggés szerint a jóslást, p számú, már a megérkezett mérési eredményből végezzük, mely alapján a lineáris predikció fokszámát p-nek mondjuk [37]. A lineáris predikciós összefüggésben αi az adott jelre, jelenségre vonatkozó korábban szerzett tapasztalat (előismeret) i-edik eleme. A jelenségre vonatkozó előismeretet a predikció fokszámával egyező p számú elemből álló oszlopvektorba foglalhatjuk össze:

αααα

 α1  α  2 =   M    α p 

{3.5.1. – 3.}

Az {3.5.1. – 2.} összefüggésben megadott predikciós modell FIR (Finite Impulse Response) digitális szűrőstruktúrával realizálható, melynek a kimenetén megjelenő n-edik becsült minta értékből le kell vonnunk a tényleges n-edik mérési eredmény mintát. Természetesen, ha fordítva járunk el (tényleges mérési eredmény – becsült mérési eredmény különbség képzése), az is ugyan olyan jól használható eredményt ad, hiszen jelen esetben csakis az eltérés abszolút értéke érdekes a továbbiakban. A következő ábrán egy p = 4 fokszámú lineáris predikciós modellel működő mérési eredmény hihetőségét vizsgáló realizációt láthatunk:

3.5.1. – 4. ábra. Negyedfokú predikciós hihetőség-vizsgáló A fenti ábrán a z-1 komponensek memórialáncot alkotnak, melyekben az eltárolt adat a mintavételi frekvencia ütemében lép át a következő tagba. A DSP realizáció a z-1 esetben tehát egy számábrázolási pontosságnak megfelelő méretű, „együtemnyi” késleltetéssel működő tároló elem. Az α szorzó konstansok jelentése pedig nem más, mint a FIR szűrő szorzó konstansai, 83

jelen értelmezés szerint a lineáris predikció együtthatói. Az α szorzó konstansokat úgy is felfoghatjuk a FIR szűrő szemlélet szerinti megközelítésben, mint a H(s) átviteli függvényű szűrő Dirac-impulzus (mintavételes esetben Kronecker-delta) bemenő jelre adott válaszának mintáit, vagyis az úgynevezett súlyfüggvény mintáit. A fentiekből tehát az következik, hogy a jelenleg alkalmazott lineáris predikciós becslő jelfeldolgozó áramkör αi predikciós együtthatókból képzett vektor {3.5.1. – 3.} Fourier transzformáltja adja a predikciós kör szűrő részének frekvencia tartománybeli leírását, vagyis csillapítását és fázistolását a frekvencia függvényében. A predikciós áramkör tervezésénél a feladat tehát az, hogy az alkalmazott szenzor, valamint a mérendő fizikai jellemző pontos ismeretében meghatározzuk az α predikciós együtthatókat. Természetesen a mérendő fizikai jellemzőt pontosan nem ismerhetjük, így a tervezés egy tipikus realizáción valósulhat meg [37]. A predikciós áramkör a működése során annál pontosabb előrejelzést ad, minél jobban sikerült a tervezés során a predikciós együtthatók meghatározása, valamint a predikciós szűrő fokszáma is kihatással van a jósolt eredményre. A fentiekből látszik, hogy a predikcióval előállított, becsült ~sz(n) eredmény valamilyen hibával terhelt lesz, és ez a hiba valamilyen valószínűséggel marad egy bizonyos hibahatáron belül. A tényleges mérésből származó sz(n) adatot tehát egy kiegészítő számmal kell megjelölni, mely megjelölést végző szám a predikciós áramkörből származó, az adott szenzorméréshez tartozó ~ sz (n) − sz ( n) -ből, mint hibajelből képezhető. Ezt az adatot a továbbiakban az adatfúziós áramkör azon része használja fel, mely az előfeldolgozott adatokat összesíti, fuzionálja. Abban az esetben, ha a rendszer összes állapotváltozója szenzorokkal nem mérhető, akkor a „hiányzó állapot változókat” úgynevezett állapot becsléssel határozzuk meg. Az állapot becslő eljárás kisméretű UAV esetén repülésbiztonsági szempontból hasznos lehet, ha az állapot becslést olyan állapotváltozóra alakítjuk ki, mely állapotváltozó mérése redundáns szenzorral megoldott, de megléte repülésbiztonsági szempontból nélkülözhetetlen. Az ilyen jellegű állapot becslést, úgynevezett Kalman-szűrővel alakíthatjuk ki [75.-p642]. A Kalman-szűrő hatásvázlata az állapot-tér modell szerint a következőképpen adható meg [78.-p101]:

84

3.5.1. – 5. ábra. Kalman-szűrő hatásvázlata A Kalman-szűrő kimenete az ~x(t) becsült állapot vektor. Az L a Kalman szűrő statikus erősítését írja le. A Kalman-szűrő tervezésénél [64] általában a jellemzők Gauss eloszlását feltételezzük [75.-p1110]. A µ középértékű és σ szórású Gauss eloszlás alakja a következő:

P( x) =

2 1 ⋅ e − ( x − µ ) /( 2⋅σ ) σ 2 ⋅π

{3.5.1. – 4.}

A {3.5.1. – 4.} összefüggésben x egy folytonos változó, melynek értékkészlete -∞-től +∞ig terjed. A Kalman-szűrő tervezésnél általában nulla középértéket (µ=0) tételezünk fel [78.p100].

3.5.2. Szenzoradatok fúziója az UAV fedélzeten Az érzékelőktől származó információk, mérési adatok fúziójával a hibás mérési eredmények kiejthetők [20]. Az adatfúzió redundáns mérési adatok alapján végezhető el, vagyis bizonyos repülésbiztonságot jelentő fizikai jellemzők mérését végző szenzorokból az UAV fedélzetére többet kell telepíteni. Az adatfúzió alapját jelenti továbbá az egyes szenzorok által biztosított, első ránézésre fölöslegesen megjelenő, redundáns többletadatok felhasználása. Az aktuális „X-Y” koordináta adatok biztosítása mellett a fedélzeti helyzet meghatározó eszköz (például GPS vevő), magassági adatokat, sőt haladási sebesség adatokat is szolgáltat (igaz ez utóbbi adat nem a repülés közegéhez, a levegőhöz viszonyított, hanem a műholdak állásából kalkulált). Abban az esetben, ha ezen adatokat összevetjük az elsődleges sebesség-, és magasságmérő szenzor adataival, akkor ez jó ellenőrzési támpont. A különböző szenzoroktól 85

érkező, azonos fizikai jellemzők adataira vonatkozó nagy eltérés esetén valószínűség vizsgálattal dönthetünk arról, hogy mely adatot fogadjuk el valósnak, érvényesnek. Az előfeldolgozott, szűrt szenzoradatok fuzionálása hihetőség vizsgálaton alapulhat. Azt a szenzor mérési eredményt, melynek hihetőségét minősítő számértéke jobb, mint egy másik, vele azonos paramétert szolgáltatóé, azt nagyobb súllyal kell figyelembe venni. A mérési adatok esetén, ha az adatfúziót végző áramkör nagy eltérést tapasztal, akkor a rosszabb hihetőségű adatot el kell dobni és a továbbiakban a jobb jellemzőkkel bírót kell felhasználni.

3.5.2. – 1. ábra. UAV fedélzeti adatfúziós modell A fenti adatfúziós modellben az azonos fizikai jellemzőket azonos betűvel jelöltem, míg a betűknél előforduló indexszám a mérési adat sorszámot (például szenzor sorszámot) jelöli. Az „n” pedig minden esetben mintasorszámot jelöl. Minden szenzortól a megérkezett n-edik adat a modell szerint elő-feldolgozáson már átesett, így a mérési adathoz egy digitális szám formájában egy hihetőségi mérőszám tartozik. Például a Pa1(n) jelentése az, hogy az első, „a” mennyiséget mérő szenzortól érkező n-edik adat P valószínűséggel tekinthető egy előre definiált hibahatáron belülinek. A kimeneti adatok már az adatfúzió eredményeképpen előálló fúziós adatok. A 3.5.2. – 1. ábrán láthatunk egy példát, mely szerint a „c” fizikai mennyiség csak egy szenzortól származott, a kimeneten viszont ennek a fizikai mennyiségnek is előállhat egy nagyobb megbízhatóságúnak tekinthető komponense. Ez úgy lehetséges, hogy az egyes fizikai mennyiségekből származtathatók (kalkulálhatók) más fizikai mennyiségek is, jelen esetben a „c” mennyiség. E szerint lehetőség nyílik a c1(n) adatfúzióra a többi fizikai jellemzőből származtatott „c”-vel. A 3.5.2. – 1. ábrán felvázolt fúziós modell további realizálhatósági kérdéseket is felvet: •

miként kezelhető az az eset, ha egy szenzoron nem végzünk hihetőségi vizsgálatot, vagy azt a szenzor belsejébe integrált jelprocesszor már megtette, így a P(n) adat nem áll rendelkezésünkre? 86

•

a DSP adatfúziós modell, -mint szinkron szekvenciális digitális hálózat- bemenetére nem szinkronozottan érkeznek a mérési adatok, sőt az egyes szenzorok mintavételi frekvenciája is eltérő. A fent nevezett problémák vonatkozásában a fúziós modell változatlanul használható, mert

abban az esetben, ha nem áll rendelkezésünkre az adott n-edik eredményhez tartozó P(n), akkor a szenzor megbízhatósága és a gyártó által garantált pontossági adata alapján a fúziós áramkör tervezésekor nekünk kell a P(n)-nek egy konstans értéket adni, ami ekkor már természetesen ntől független. Az adatfúziós áramkör bemenetére érkező adatok szinkronizálása a gyakorlatban szintén egyszerűen megoldható feladat. Az adatok fogadására egy-egy memóriaterületen kialakított üzenet pufferre van szükségünk, így az egymáshoz képest aszinkron módon megérkező mérési eredmények a felhasználáskor (puffer kiolvasáskor) válnak szinkronozottá. Ez a módszer az egymástól jelentősebben eltérő mintavételi frekvenciával dolgozó szenzor adatok decimációját is megoldja. Valójában a ritkábban érkező adatok interpolálási feladatát is meg lehet így kerülni, de ekkor célszerűbb egy becslési algoritmus beiktatása. UAV szenzor adatfúziós példa – magassági adat A továbbiakban tételezzük fel, hogy egy kisméretű UAV fedélzetére kettő, ugyanazon fizikai paramétert mérő szenzort telepítettünk, például magasságmérőt. Ugyanezen UAV fedélzetén GPS vevő is helyet kapott, mely szintén szolgáltat magassági adatot. Az elsődleges magassági adat a magasságmérő érzékelőtől származik, mely előfeldolgozáson (előszűrésen) esik át. Az előszűréssel általában jelentős jel – zaj viszony javulás érhető el. Az előfeldolgozott magassági adatok egymással összevethetők, összehasonlíthatóak. Egyezőség esetén, ami jelen esetben egy bizonyos hibahatáron belüli eltérést jelent, a mért magassági adat hibamentesnek tekinthető, az fenntartások nélkül a továbbiakban felhasználható. A fedélzeti adatfúzió (magassági adat vonatkozásában) jelfeldolgozó algoritmusának egyszerűsített folyamatát a 3.5.2. – 2. ábrán definiálom.

87

3.5.2. – 2. ábra. UAV fedélzeti magassági adatfúziós modell Az algoritmus részlet három bemenettel rendelkezik és egy kimente (szűrt magassági adat) jelölt. Természetesen az egyes „jelfolyamok” is felhasználhatók kimenetként, hiszen ezek memóriában átmenetileg tárolt adatok. A GPS adatok és a magasság mérők által szolgáltatott adatok összehasonlításának eredményeképpen előálló OK/-ERR jel elsősorban tájékoztató adatként szolgál és mindenképpen előző ütemből származik. Ha ez nem így lenne, az ábra szerint késleltetésmentes hurok keletkezne, ami a digitális jelfeldolgozásban nem realizálható. A magasságmérő és a GPS adatok elképzelhető, hogy más-más mintavételi frekvenciával állnak rendelkezésre, ennek feloldására (feltételezve azt, hogy a sűrűbb mintavétellel dolgozik a magasságmérő, mint a GPS vevő) került a folyamatba a „Decimáló” modul.

88

3.5.3. Létfontosságú mérési adatok hiánya, teoretikusan előre definiált problémák és azok kezelése Az előző részben a szenzor adatok kezelésével, előszűrésével, a mérési eredmény hihetőségének tesztjével, valamint a mérési adatok fúziójával foglalkoztam. Az UAV fedélzetén megtöbbszörözött szenzorok – mint hardver redundancia-, valamint az azoktól származó mérési adat feldolgozása, adatok szűrése és fúziója – mint szoftver redundancia – nagy valószínűséggel elfogadható hibahatáron belüli adatot szolgáltatnak. Előfordulhat (kis valószínűséggel ugyan), hogy valamely, a repülés szempontjából nélkülözhetetlen adat mégsem áll rendelkezésre, vagy a hihetőség tesztek azt mutatják, hogy a rendelkezésre álló adatok nagy valószínűséggel használhatatlanok, vagyis hibásak. Erre az állapotra is fel kell készíteni a kisméretű pilóta nélküli repülő eszközt. A rendszer felkészítés kézenfekvő módja az, hogy számba vesszük az egyes kritikus meghibásodásokat és arra megoldásokat, megoldás folyamatokat deklarálunk. A megoldás folyamat, valamilyen cselekvés folyamatban nyilvánul meg, melyet a mesterséges intelligencia tudományterület ágens12-nek nevez [75-p33]. Az ágens modell tehát úgy értelmezhető, hogy az ágens érzékelések révén információkat gyűjt a környezetétől, majd beavatkozókon keresztül visszahat a környezetére. Az ágens viselkedését az ágens függvény írja le [75-p67].

3.5.3. – 1. ábra. Ágens modell 12

agent – latin eredetű szó (agere) jelentése: cselekedni 89

Az ágens értelmezhető olyan környezetben is, amikor az érzékelés memóriából történő adat olvasás és a beavatkozás memóriába történő adat írás. Ebben az esetben a realizált ágens környezete szoftver környezet, például egy ágens bemenete, érzékelése egy szenzor adatfúziós algoritmus kimenete. Az előre definiált problémák kezelését SDL diagramban [73] adom meg. A véges állapot elmélete értelmében, minden előre definiált kritikus hibát kezelő algoritmus „nyugalmi” állapotban tartózkodik. A nyugalmi állapotból a kibillenést a kritikus hiba eseménye eredményezi. A véges állapotú automata elmélet szerint a rendszer véges számú állapottal rendelkezik, és mindaddig megtartja az előző állapotot, míg külső hatás nem éri. Ez rajztechnikailag a következőt jelenti, állapot szimbólumot minden esetben bemenet szimbólum követ [73]. A következőkben feltételezett hibákat kezelő algoritmusokat készítettem. Az algoritmusok, mint ágens programok szoftver környezetben élnek, a környezettel a kapcsolatot paraméter átadással valósítják meg, melyeket az SDL-kimenet és SDL-bemenet szimbólummal jelzek. Pozíció koordináták elvesztését kezelő ágens Pozíció koordináták elvesztése alatt azt a vészhelyzetnek definiált állapotot értem, amikor a kisméretű pilóta nélküli repülő eszköz fedélzeti GPS vevőjétől nem érkeznek használható koordináta adatok. Abban az esetben, ha a koordináta adatok meghatározásához szükséges vételkiesés nem a GPS vevő hibájából, hanem pillanatnyi zavarból (például erős felhősödés) ered, akkor a GPS vevő a kommunikációs protokolljában (például NMEA) jelzi azt. A GPS vevő meghibásodás esetén a fedélzeti adatfúziós rendszernek a feladta a hibás szenzor adatainak kizárása, majd a GPS vétel kiesés jelzése a felhasználó algoritmusok számára. A memóriában átadott jelzésüzenet hatására a pozíció koordináta vesztést kezelő vészhelyzeti algoritmus élesedik és a vészhelyzet kezelés folyamatát bejegyzi, ezzel adja tudtára a többi algoritmusnak a hibakezelés-futást. A következő fordulópontig becsült időtartamig megtartja a repülési irányt, de a rendelkezésre álló aktuális repülési adatokat és a pozíció vesztés tényét megküldi a földi ellenőrző bázisnak. A kisméretű UAV repülési magasságát egy ilyen vészhelyzetnek megfelelő, előre definiált magasság fölé emeli. A pozíció koordináta vesztés vészhelyzet kezelése alatt több esemény következhet be: •

helyreáll a GPS vétel, ekkor a vészhelyzetet kezelő algoritmust le kell állítani, változóit törölni kell;

•

megérkezünk a jósolt adatok alapján a fordulópont közelébe (becsült fordulópont). Az utóbbi esemény bekövetkezése esetén a küldetés folytatásának kimenetele kérdéses,

ezért biztonságosabb megoldásnak találom, ha további repülési magasság emeléssel 90

megpróbáljuk helyreállítani az UAV fedélzetére telepített GPS vevő rádiós vételét. Ezt úgy célszerű megtenni, hogy ekkor a feltételezett fordulópontnál az UAV köröket ír le. A körök leírásához a navigációs algoritmusban előre kell definiálni a megfelelő kormányfelület állásokat. A kisméretű UAV-k esetén – repülési tulajdonságoktól függően 100 m, esetleg néhány 100 m-es körök leírása lehet célszerű. Természetesen a magasság emelésénél ellenőrizni kell egy előre beállított felső magassági limit értéket és ezen érték fölé nem szabad vinni a kisméretű repülő eszközt.

3.5.3. – 2. ábra. Pozíció koordináta vesztést kezelő algoritmus SDL ábrája 91

A 3.5.3. – 2. ábrán látható algoritmusban UAV fedélzeti operációs rendszer szinten kezelt TIMER-t használok. A TIMER lejárati idejét a GPS koordinátákat szolgáltató szenzor mérési adatsűrűségétől függően kell meghatározni. Például, ha a GPS vevő 200 ms időközönként szolgáltat új koordináta adatot, akkor a TIMER-t is célszerűen 200 ms időre kell felhúzni. Az egyes feladatok időbeli ütemezése számlálóval történhet (SDL ábrán ezt „pozveszt_számláló”nak jelöltem). A számláló töltési értékét a feladat ideje és a TIMER felhúzási idő hányadosa adja. Előre haladásnál ezt az értéket a fordulópont becsült elérési idő / TIMER idő adja. A 3.5.3. – 2. ábra szerinti ágens modell értelmében az algoritmus a következő be- és kimeneti viszonyban áll a környezetével:

Pozíció koordináta vesztést kezelő algoritmus bemeneti adatai (Érzékelés) Bemeneti esemény:

Kiváltó ok:

Pozíció adat vesztés jelzése

Nincs aktuális pozíció koordináta.

Időzítő lejárt jelzés

Ágens függvény által indított időzítés lejárt.

Aktuális repülési adatok

Ágens függvény lekérés hatására.

Pozíció adatok ismét elérhetők jelzése

Aktuális pozíció koordináták az fedélzeten ismét rendelkezésre állnak.

UAV

3.5.3. – 1. táblázat. A 3.5.3. – 2. ábrán látható algoritmus érzékelései

Pozíció koordináta vesztést kezelő algoritmus kimeneti adatai (Beavatkozás) Kimeneti esemény:

Típus:

Aktuális repülési adatok kérése

Lekérdezés.

Üzenet a földi kiszolgálóknak

Üzenet

Magasság emelés

Beavatkozás (repülési jellemző módosítás)

Fordulási parancs körözéshez

Beavatkozás (repülési jellemző módosítás)

Időzítő (Timer) indítás

Kérés az operációs rendszer felé

3.5.3. – 2. táblázat. A 3.5.3. – 2. ábrán látható algoritmus beavatkozásai

92

A 3.5.3. – 2. ábrán megfogalmazott algoritmus paraméterezésére is adódik lehetőség. A paraméterezés az ágens algoritmus működési jellemzőit befolyásolja. A következő paraméterek megadására van lehetőség:

Pozíció koordináta vesztést kezelő algoritmus paraméterei Paraméter neve:

Paraméter jelentése:

Időzítés indítás (Timer)

Az adott vészhelyzet kezelés elindítását követően az algoritmus újrahívás a megadott időközönként ismétlődik.

Kritikus minimális magasság

Az a magasságérték, amely felé kell emelni a kisméretű UAV-t a vészhelyzet kezelés idején.

Maximális megengedett magasság

Az a magasságérték, amely felé nem szabad emelni a kisméretű UAV-t a vészhelyzet kezelés idején (megegyezhet az általános maximummal!).

Magasság emelés léptéke

Az a magasság érték, mellyel alkalmanként emeljük az UAV repülési magasságát a GPS vétel helyreállítás reményében. Az SDL diagrammban ez az adat most 50m konstans adatként szerepel.

Körözési idő

Azt az időt adja meg, mely ideig az adott beállított magasságon a feltételezett fordulópontnál köröz az UAV a GPS vétel helyreállítás reményében.

3.5.3. – 3. táblázat. A 3.5.3. – 2. ábrán látható algoritmus paraméterezhetősége A paraméterezés, az ágens algoritmus alkalmazáshoz illesztését, annak finomhangolását jelenti. A finomhangolás jellemzői jelentős eltéréseket mutathatnak különböző sárkánytestű és különböző hajtóművel rendelkező UAV-k esetén. Az algoritmus finomítására további lehetőségként felmerül az, hogy egy bizonyos magasság elérése után, ha a GPS vétel még mindig nem állt helyre, akkor azt feltételezzük, hogy a GPS vevő jelfeldolgozó processzora, illetve az azon futó koordinátaszámító algoritmus akadt el. Ezen feltételezéssel, ha élünk, akkor egy bizonyos magassági érték elérése, vagy bizonyos türelmi idő lejárta után az ágens adhat egy GPS vevő inicializáló utasítást. Ezzel a lehetőséggel nem éltem az algoritmus (3.5.3. – 2. ábra) tervezésekor, mert a GPS vevő újraindítás meglehetősen időigényes feladat. Az újraindulásig eltelt idő perces nagyságrendbe eshet [35]. A fenti okon felül az intelligens GPS vevők ön-újraindító képességgel rendelkeznek (beépített watch-dog áramkörük révén) [35.-p16]. 93

Elsődleges magassági adatok elvesztését kezelő ágens Az elsődleges magassági adatok elvesztése jelentős információ hiányt jelent a kisméretű UAV alkalmazásokban. A magassági adatok fontossága lévén a kisméretű UAV fedélzetén legalább kettő magasságmérő szenzornak kell lennie. A fedélzeti adatfúziós rendszer (mint azt a fentiekben megadtam) a mérési eredmények hihetőségét vizsgálja (összehasonlít, és keresztkorrelációt számít a származtatott vagy másodlagos mérési adatokkal). A szenzor-hardver redundancia, valamint a fúziós algoritmus jóvoltából az elsődleges magassági adat vesztésének kicsi a valószínűsége, de ha ez a helyzet mégis előáll, akkor azt kezelni kell! Az elsődleges magassági adatok vesztése esetén a másodlagos magassági adatok felhasználása válik szükségessé. A másodlagos magassági adatok pontossága kisebb, valamint ritkább időközönként frissülnek, mint az elsődleges mérési adatok. Ez a gyakoriság érték GPS vevő esetén 100 ms – 1s időintervallumba esik. Másodlagos magassági adat felhasználásáról rádiós csatornán értesíteni kell a földi kiszolgáló egységet és biztonsági okból a vészhelyzet kezelés időtartamára a repülési magasságot egy minimális, vészhelyzet esetén meghatározott magasságba kell emelni az UAV-t, ha az egyébként a normál küldetés során kisebb magasságban repülne.

94

3.5.3. – 3. ábra. Elsődleges magasságadat vesztést kezelő algoritmus SDL ábrája Az elsődleges magassági adatok hiánya esetén elinduló vészhelyzet kezelő algoritmus a másodlagos magassági adatok felhasználás engedélyezését követően inicializálja az egyes számú magasságmérőt, valamint paraméterként átadja a QNH magasság-nyomás korrekciós paramétert. A kettes számú szenzor újraindítására is kísérletet tesz az algoritmus. Mindkét újraindítást időzítés védetten kezeli, azért, hogy teljes szenzor hiba (hardver hiba, ami az újraindítást lehetetlenné teszi) esetén se fordulhasson elő egy átmeneti állapotba (Wm4, Wm5) ragadás. 95

Abban az esetben, ha valamely szenzor elindul (1-es, vagy 2-es elsődleges magasságmérő), akkor a „magasság vesztés kezelés” jelzése deaktiválásra kerül. Az ágens függvény mielőtt befejezné a futást a futás végi státuszról jelentést küld a földi kiszolgáló egységnek. A 3.5.3. – 3. ábra szerinti ágens modell értelmében az algoritmus a következő be- és kimeneti viszonyban áll a környezetével:

Elsődleges magasság adat vesztést kezelő algoritmus bemeneti adatai (Érzékelés) Bemeneti esemény:

Kiváltó ok:

Elsődleges magasság adat vesztés jelzése

Nincs aktuális magasság adat az elsődleges magasságmérő szenzortól.

Időzítő lejárt jelzés

Ágens függvény által indított időzítés lejárt.

Utolsó, még helyesen mért magassági adatok Ágens függvény lekérés hatására. és GPS adatok Magassági adat

Az 1-es, vagy a 2-es magasságmérő sikeres újraindítását követően szolgáltatott adat.

QNH adat

Földi kiszolgáló egységtől származó vagy fedélzeten tárolt nyomásmagasság érték lekérdezés hatására. 3.5.3. – 4. táblázat. A 3.5.3. – 3. ábrán látható algoritmus érzékelései

Elsődleges magasság adat vesztést kezelő algoritmus kimeneti adatai (Beavatkozás) Kimeneti esemény:

Típus:

Utolsó, még jól mért magassági adatok kérése

Lekérdezés.

Üzenet a földi kiszolgálóknak

Üzenet

Magasság emelés

Beavatkozás (repülési jellemző módosítás)

Magasságmérő szenzor inicializálás

Utasítás

Utasítás a használatára

másodlagos

magassági

adat Utasítás

Utasítás az elsődleges magasságmérő adat Utasítás használatára Időzítő (Timer) indítás

Kérés az operációs rendszer felé

3.5.3. – 5. táblázat. A 3.5.3. – 3. ábrán látható algoritmus beavatkozásai 96

Elsődleges magasság adat vesztést kezelő algoritmus paraméterei Paraméter neve:

Paraméter jelentése:

Időzítés indítás (Timer)

A vészhelyzet kezelés folyamatában hosszabb időzítések szükségesek (például QNH adat lekérdezés, szenzor inicializálás), ekkor a folyamat futás valamilyen definiált állapotban marad. Ezen állapotban ragadástól véd az elindított időzítés.

Kritikus minimális magasság

Az a magasságérték, amely felé kell emelni a kisméretű UAV-t a másodlagos magasság adat használat, mint vészhelyzet kezelés idején.

3.5.3. – 6. táblázat. A 3.5.3. – 3. ábrán látható algoritmus paraméterezhetősége A paraméterezés jelen esetben is az ágens algoritmus, alkalmazáshoz illesztését, annak finomhangolását jelenti. A finomhangolás során figyelembe kell venni a magasságmérő szenzor inicializálási időt (3.5.3. – 3. SDL diagrammban ezt az időt az újraindítási idő duplájában adtam meg). Sebesség adatok elvesztését kezelő ágens Elsősorban merev szárnyú UAV alkalmazások esetén kiemelkedően fontos a haladási sebesség adat. A merev szárny csakis egy meghatározott sebesség esetén képes a repülés fenntartásához szükséges felhajtó erőt biztosítani. Abban az esetben, ha a sebesség egy kritikus sebesség alá esik, akkor a repülő eszköz „átesik”, ami zuhanást eredményezhet. A fenti okból, a repülés biztonságának szempontjából, a repülési sebesség pontos mérése szintén kiemelkedően fontos. Az elsődleges sebességmérő szenzor adatvesztése esetén (például pitot cső meghibásodása) a repülés során másodlagos adatok felhasználása válik szükségessé. Másodlagos sebesség adat a GPS vevőtől ∆t időközönként érkező koordináta adatokból nyerhetünk. Az X, Y, Z koordináta rendszerben a t0 időben felvett x0,y0,z0 pozíció, valamint a t1ben felvett x1,y1,z1 pozíció a térben egy vektort feszít ki, mely a ∆t idő alatt megtett utat jelenti. Az átlag sebesség a t1 - t0 időintervallumban tehát három komponenssel adható meg: vx ( t0 + ∆t ) =

[ x( t1 ) − x( t0 )] [ y( t1 ) − y( t0 )] [ z( t1 ) − z( t0 )] ; v y ( t0 + ∆t ) = ; vz ( t0 + ∆t ) = t1 − t0 t1 − t0 t1 − t0 {3.5.3. – 1.}

A másodlagos sebesség adat tehát csak jó közelítéssel tekinthető pillanatnyi sebességnek, és nem a közeghez viszonyított sebességadatot szolgáltatja, ezért az elsődleges sebességmérő hibás működése, vagy működés kiesése esetén a merev szárnyú repülő eszköz manőverezését 97

korlátozni kell, nehogy a pillanatnyi sebesség megközelítse (például hirtelen meredek szögben történő emelkedésnél) a kritikus minimum sebességet. A gyakorlatban feltételezhetjük a csúszásmentes repülést, ekkor a z irányú sebesség komponens értéke nulla. Az elsődleges sebességadatok elvesztés kezelését, mint algoritmust a 3.5.3. – 4. ábrán mutatom be.

3.5.3. – 4. ábra. Elsődleges sebességadat vesztést kezelő algoritmus SDL ábrája Az elsődleges sebességadatokat szolgáltató szenzor meghibásodását a fedélzeti adatfúziós rendszer érzékeli és üzenetet küld a sebesség adat kiesését kezelő algoritmusnak, ami kilép nyugalmi állapotából és megteszi a vészhelyzetre vonatkozó bejegyzést. Utasítja továbbá a repülést irányító algoritmusokat, a másodlagos (számított) sebesség adatok felhasználására, ugyanakkor a robotpilótát utasítja, hogy a vészhelyzet idején csakis korlátozott manővereket hajtson végre. Az elsődleges sebességadat kiesésről az ágensfüggvény értesíti a földi kiszolgáló egységet, majd megkezdi a sebességmérő szenzor újrainicializálását. Sikeres inicializálást 98

követően az ágens függvény ellenőrzi, hogy a megérkezett sebesség adatok korrelálnak-e a másodlagos, GPS adatokból számított sebességadatokkal. Abban az esetben, ha a sebesség adatok helyesnek minősülnek, akkor a kisméretű pilóta nélküli repülőgép normál működési módnak megfelelően folytatja a küldetést, ha viszont mindez sikertelen, akkor a küldetés csakis korlátozottan, a másodlagos adatok alapján folytatható. A 3.5.3. – 4. ábra szerinti ágens modell értelmében az algoritmus a következő be. – és kimeneti viszonyban áll a környezetével:

Elsődleges sebesség adat vesztést kezelő algoritmus bemeneti adatai (Érzékelés) Bemeneti esemény:

Kiváltó ok:

Elsődleges sebesség adat vesztés jelzése

Nincs aktuális sebesség adat az elsődleges sebességmérő szenzortól.

Időzítő lejárt jelzés

Ágens függvény által indított időzítés lejárt.

Utolsó, még helyesen mért magassági adatok Ágens függvény lekérés hatására. és GPS adatok Sebesség adat az elsődleges szenzortól

A sebességmérő sikeres újraindítását követően szolgáltatott adat.

3.5.3. – 7. táblázat. A 3.5.3. – 4. ábrán látható algoritmus érzékelései

Elsődleges sebesség adat vesztést kezelő algoritmus kimeneti adatai (Beavatkozás) Kimeneti esemény:

Típus:

Utolsó, még jól mért magassági adatok kérése

Lekérdezés

Üzenet a földi kiszolgálóknak

Üzenet

Utasítás a manőverezés korlátozására

Utasítás a robotpilótának

Utasítás a manőverezés korlátozás feloldására

Utasítás a robotpilótának

Sebességmérő szenzor inicializálás

Utasítás

Utasítás a másodlagos sebesség adat használatára

Utasítás

Utasítás az elsődleges sebesség adat használatára

Utasítás

Időzítő (Timer) indítás

Kérés az operációs rendszer felé

3.5.3. – 8. táblázat. A 3.5.3. – 4. ábrán látható algoritmus beavatkozásai A 3.5.3. – 4. ágens algoritmus paraméterezése egy ponton értelmezhető és a Timer indításra vonatkozik. Az indított időzítésnek a szenzor inicializálási időhöz kell igazodnia. 99

Repülési sebesség kritikus értékének megközelítését kezelő ágens Merevszárnyú repülő eszközök esetén minden sárkánytestre megadható az a minimális sebesség, mely alatt az repülésre nem képes. Ennek a kritikus sebességhatárnak a megközelítését fel kell ismerni, és el kell kerülni azt, hogy a repülő eszköz elérje ezt a határt. A kisméretű UAV adatfúziós rendszerében a repülési sebesség-adat folyamatosan rendelkezésre áll (természetesen most azt feltételezzük, hogy a sebességmérő szenzor, vagy legalább a másodlagos szenzor hibátlanul üzemel). A kritikus sebességadat megközelítés tényét egy paraméterezett komparátor megoldással egyszerűen realizálhatjuk. A komparálási értéket úgy kell beállítani, hogy vkomparálás>vátesés, és a két sebesség különbség elegendő beavatkozási időt adjon az esemény elkerülésére. Mindez természetesen rontja a kisméretű UAV manőverezhetőségét, de cserébe javítja a repülés biztonságát. A repülési sebesség sok paramétertől függő tényező. Kisméretű merevszárnyú repülő eszközök esetén a légcsavar beállítási szög általában fix. A repülési sebesség emelésére ekkor két lehetőségünk adódik: •

emeljük a légcsavart hajtó motor fordulatszámát;

•

süllyedéssel, magasságvesztés árán növeljük a sebességet. Eme egyszerű esetben a repülési sebesség vesztést tehát a hajtómű motor alacsony

fordulatszáma,

vagy

nagy,

meredek

emelkedés

okozhatja.

A

hirtelen

emelkedés

megakadályozása célszerűen a bólintó automatikában megtörténhet. A bólintó automatika visszacsatolt, zárt szabályozási rendszer, mely megfelelő minőségi paramétereket állít be (ξ=0,6…0,8) [77.-p46]. A kisméretű UAV-k esetén a kritikus sebesség elérést kezelő algoritmus a fenti okokból jelentősen egyszerűsíthető, erre egy példát a 3.5.3. – 5 ábrán adok meg. Az algoritmus nyugalmi állapotból a sebesség komparátortól érkező jelzés hatására lép ki, és kezdi meg működését. Lekéri a hajtómű fordulatszámát, majd az aktuális adat alapján feltételvizsgálatokat végez. Abban az esetben, ha a hajtómű áll, akkor utasítást ad, hogy egy előre definiált módon a kisméretű merevszárnyú UAV kezdje meg a levitorlázást, vagy ha a rendelkezésre áll mentőernyő, akkor bocsássa ki azt. Forgószárnyas UAV esetén (itt természetesen a zuhanást nem a repülési sebesség lecsökkenése, hanem a meghajtás leállása eredményezi) a gép megmentésére egy lehetőség adódik. Zuhanás közben a forgószárny lapátokat autorotációra, majd a földet érést néhány méterrel megelőzően a rotor lapátok beállítási szögét maximálisra kell állítani. A felpörgött lapátok, tehetetlenségből adódóan fékező hatást fognak eredményezni, ami csökkenti a becsapódás energiáját. A fenti megoldás esetén alacsony terepmagasságokban pontos magasságmérés szükséges, mely ultrahangos kiegészítő magasságmérőkkel realizálható.

100

3.5.3. – 5. ábra. Kritikus sebességhatár megközelítést kezelő algoritmus SDL ábrája A 3.5.3. – 5. algoritmus működő hajtómű esetén, ha az a megengedett maximum fordulatszámon üzemel, a kisméretű UAV repülési sebességét repülési magasságvesztés árán növelheti. Abban az esetben, ha a fordulatszám növelésére még lehetőség adódik, akkor az algoritmus erre ad utasítást. Egy paraméterezett idő elteltével visszaellenőrzi, hogy a fordulatszám emelés sikeres volt-e. Sikeres fordulatszám emelés esetén az algoritmus a működését befejezi, ha a probléma továbbra is fennáll, akkor a komparátor algoritmus ismételten elindítja (nyugalmi állapotából kibillenti) a kritikus sebességhatár eseményt kezelő rutint. A 3.5.3. – 5. ábra szerinti ágens modell értelmében az algoritmus a következő be- és kimeneti viszonyban áll a környezetével:

101

A kritikus sebességhatár megközelítését kezelő algoritmus bemeneti adatai (Érzékelés) Bemeneti esemény:

Kiváltó ok:

Kritikus sebességhatár megközelítése

Átesés sebességhatárt megközelítette az UAV.

Időzítő lejárt jelzés

Ágens függvény által indított időzítés lejárt.

Hajtómű fordulatszám paraméter

Ágens függvény lekérés hatására.

3.5.3. – 9. táblázat. A 3.5.3. – 5. ábrán látható algoritmus érzékelései

A kritikus sebességhatár megközelítését kezelő algoritmus kimeneti adatai (Beavatkozás) Kimeneti esemény:

Típus:

Hajtómű fordulatszám adat kérése

Lekérdezés

Üzenet a földi kiszolgálóknak

Üzenet

Utasítás a repülési magasság csökkentésére

Utasítás a robotpilótának

Időzítő (Timer) indítás

Kérés az operációs rendszer felé

Kényszerleszállás / mentő ernyő kibocsátás

Utasítás

3.5.3. – 10. táblázat. A 3.5.3. – 5. ábrán látható algoritmus beavatkozásai

A kritikus sebességhatár megközelítését kezelő algoritmus paraméterei Paraméter neve:

Paraméter jelentése:

Időzítés indítás (Timer)

A vészhelyzet kezelés folyamatában az ágens függvény fordulatszám emelésre ad utasítást. A mechanikai elemek tehetetlensége és a véges motorteljesítmény miatt a fordulatszám emelkedés egy bizonyos idő elteltével áll be a kívánt értékre.

Maximális megengedett fordulatszám

A mechanikai paraméterek ismeretében meghatározható az a maximális motor fordulatszám, mely még normális működésnek tekinthető, vagyis nem következik be a mechanikai építőelemek túlterhelése, valamint nem alakulnak ki nemkívánatos rezonanciák.

3.5.3. – 11. táblázat. A 3.5.3. – 5. ábrán látható algoritmus paraméterezése

102

Kritikus környezeti hőmérséklet érték megközelítését kezelő ágens A kisméretű pilóta nélküli repülő eszköz működési hőmérséklet tartományát a beépített elektronikai alkatrészek és a mechanikai elemek, valamint a mechanikai konstrukciós kialakítások határozzák meg. Az elektronikai alkatrészek ipari-, hadi- vagy gépjármű alkalmazásokra fejlesztett változatai általában -40ºC …+120 ºC (esetenként 140 ºC) tartományban működhetnek. A működés tekintetében tehát a szűk keresztmetszetet inkább az akkumulátorok és a mechanikai elemek jelentik. A kisméretű UAV fedélzetére telepített hőmérsékletmérő szenzor CHIP konfigurációtól függő időközönként (például másodpercenként vagy 5 másodpercenként) méri a környezeti hőmérsékletet. A hőmérséklet adatok lekérdezésére valamilyen soros kommunikációs interfészen (például I2C vagy SPI) van lehetősége a központi vezérlőnek, de egy előre megadott (és a hőmérséklet szenzorba letöltött) hőmérséklet érték elérése esetén a hőmérsékletmérő szenzor riasztással jelezhet, ami programmegszakítást generálhat a CP felé. Ez utóbbi esetben a kritikus hőmérséklet megközelítést kezelő ágens algoritmus maga a programmegszakítást lekezelő szubrutin. Alacsony hőmérséklet értékhatár megközelítése elsősorban a mechanikai elemek, szenzorok lefagyását okozhatják. Ugyanakkor a jegesedésnek csak szükséges, de nem elégséges feltétele az alacsony hőmérséklet, a jegesedés további feltétele, hogy a levegőben legyen megfelelő mennyiségű páratartalom és ez lecsapódjon az UAV mechanikai elemeire, ezért indokoltnak tűnik a levegő páratartalom mérése is. Kis felszálló tömegű UAV-k esetén élhetünk azzal az egyszerűsítéssel, hogy elhagyjuk a páratartalom mérő szenzort, hiszen ezt az egyszerűsítést nem a repülésbiztonság rovására tesszük! A lefagyás, eljegesedés átmeneti, vagy akár tartós meghibásodást is eredményezhet. Az említett káros jelenség kezelését komplex módon tehetjük meg a kisméretű UAV fedélzeten, ugyanakkor számos korláttal találjuk magunkat szemben. A kisméretű UAV esetén a szállítható hasznos teher rovására megy a fedélzeti akkumulátorok tömege, ezért azok töltés tároló kapacitása nem lehet erősen túlméretezett. A kisméretű repülő eszközök esetén az akkumulátor töltése sem minden esetben megoldható. Alternatív energiaforrás (például merev szárnyra rögzített napelemek), sem mindig biztosítják az akkumulátor töltését. Mindezért azt a kézenfekvő megoldást, miszerint egy alacsony környezeti hőmérséklet érzékelés, mint kiváltó esemény fűtőelemeket kapcsol be, csak korlátozottan vehetjük igénybe. A fedélzeti akkumulátorok töltése esetén az akkumulátor egység hőmérsékletmérését külön, erre a célra telepített szenzorral kell megoldani, és függetlenül kell kezelni a környezeti hőmérséklet kezeléstől. A töltőáram szabályozást a 2.5. fejezetben ismertettem. Az algoritmus tervezésénél azzal a megszorító feltételezéssel éltem, hogy a fedélzeten nincs akkumulátortöltés, vagyis a tárolt töltéssel gazdaságosan kell bánni. 103

3.5.3. – 6. ábra. Szélsőséges környezeti hőmérsékletértéket kezelő algoritmus SDL ábrája A jegesedés és lefagyás-veszély esetén az „alacsony hőmérséklet” bemeneti információ hatására a szélsőséges hőmérséklet vészhelyzetet kezelő algoritmus kilép a nyugalmi állapotból, majd lekéri az UAV fedélzeti akkumulátorok töltöttségi szintjét, valamint lekéri a küldetés várható, még hátralévő időtartamát. A fedélzeti elektronika átlagos áramfelvételének ismeretében kiszámolható, hogy a küldetés végéig még mennyi töltésmennyiség szükséges. A rendelkezésre álló, és a szükséges töltésmennyiség különbözete felhasználható a fedélzeti fűtőelemek táplálására. A fedélzeti fűtőelemek (elektromos szempontból tulajdonképpen egyszerű ellenállások) áramfelvételéből és a felhasználható töltés mennyiségéből kiszámítjuk azt a maximális időtartamot, ameddig a fűtő elem bekapcsolva lehet, anélkül, hogy az veszélyeztetné a küldetést. A fűtőelem bekapcsolásával egyidőben a kiszámított maximális időtartamra időzítőt (TIMERT) 104

indítunk. Az időzítő esemény lejárta a nyugalmi állapotban lévő algoritmust indítja. Ezen esemény hatására az ágens a fűtést lekapcsolja és értesíti a földi kiszolgálót, majd ismét visszatér nyugalmi állapotába. Az információ birtokában a földi irányítás dönthet a küldetés módosításáról. Ugyan ez a helyzet, ha a környezeti hőmérséklet egy felső határértéket közelít meg, az ágens tájékoztatja a földi irányítást az eseményről. A kritikus hőmérséklet kezelést végző rutin, mint ágens érzékeléseket és beavatkozásokat az alábbi táblázatokban adom meg: Kritikus környezeti hőmérséklet érték megközelítését kezelő algoritmus bemeneti adatai (Érzékelés) Bemeneti esemény: Kritikus alacsony megközelítése Kritikus magas megközelítése

Kiváltó ok: hőmérsékleti hőmérsékleti

határ A környezeti hőmérséklet hőmérséklet határt elért.

egy

megadott

alsó

határ A környezeti hőmérséklet hőmérséklet határt elért.

egy

megadott

felső

Visszatérés normál hőmérséklet tartományba

A környezeti hőmérséklet visszatér normál, az üzembiztos működést nem veszélyeztető tartományba. A normál tartományt hiszterézises karakterisztika szerint kell megválasztani.

Időzítő lejárt jelzés

Ágens függvény által indított időzítés lejárt. A fűtő elemeket ki kell kapcsolni, mert az akkumulátor töltöttségi szintje nem teszi lehetővé a további működtetést.

Akkumulátor töltöttségi szint

Lekérés hatására érkező válasz

Becsült, fennmaradó küldetési idő

Lekérés hatására érkező válasz

3.5.3. – 12. táblázat. A 3.5.3. – 6. ábrán látható algoritmus érzékelései Kritikus környezeti hőmérséklet érték megközelítését kezelő algoritmus kimeneti adatai (Beavatkozás) Kimeneti esemény: Fedélzeti

akkumulátor

Típus: töltöttségi

szintjének Lekérdezés.

lekérdezése Becsült fennmaradó küldetési időtartam

Lekérdezés.

Időzítő (Timer) indítás

Kérés az operációs rendszer felé

Időzítő (Timer) leállítás

Kérés az operációs rendszer felé

Üzenet a földi kiszolgálóknak

Üzenet

Fűtőelem bekapcsolás

Utasítás.

Fűtőelem lekapcsolás

Utasítás.

Kényszerleszállás / mentő ernyő kibocsátás

Utasítás

3.5.3. – 13. táblázat. A 3.5.3. – 6. ábrán látható algoritmus beavatkozásai 105

Az ágens helyes működéséhez a következő paramétereket kell definiálni: •

fedélzeti elektronika átlagos áramfelvétele (fűtőelemek bekapcsolása nélkül);

•

fűtőelemek áramfelvétele. A fenti két paraméter a kisméretű UAV fedélzetén, működés közben történő folyamatos

áramméréssel is meghatározható, majd ezen mérési eredmények nem felejtő memóriába (például EEPROM) írással eltárolhatók. Az ilyen jellegű működés már tanulási mechanizmusnak tekinthető, és jobb hatásfokú működést eredményezhet. A paraméter mérésen-tároláson alapuló tanulás rugalmasabb fejlesztési lehetőséget is biztosít, hiszen a kisméretű UAV fedélzetére telepített újabb elektronikai egység esetén nem kell manuálisan átparaméterezni a működtető algoritmusokat. Ugyanúgy nem válik szükségessé a manuális paramétermódosítás, a fűtőelemek cseréjénél, módosításánál.A tanuló algoritmusok felépítésével a következő alfejezetben (3.5.4) foglalkozom. Jelen fejezet zárásaként egy kiemelt fontosságú algoritmus példát ismertetek, melyet szintén a kutatásaim során alakítottam ki, ez a küldetés megkezdését megelőző tesztelés. Egy felszállás előtti gyorsteszt számtalan olyan meghibásodást fedhet fel, mely meghibásodás egyébként a kisméretű pilóta nélküli repülő eszköz küldetésének idő előtti befejezését, vagy az eszköz elvesztését jelenthetné. Elektronikai eszközök bekapcsolása során nem újdonság az inicializálást követő gyorsteszt (például az asztali számítógépünk is memóriatesztet hajt végre). A gépjárművek elektronikáján a beindításkor is gyorstesztek futnak le, például elektronikus fékerő elosztó és blokkolásgátló, légzsák-elektronika, menetstabilizátor, motorvezérlő elektronika stb. A kisméretű pilóta nélküli repülő eszközök esetén ellenőrizni kell a szenzorok, beavatkozó szervek és a rádiós kommunikációs csatorna működését, és többek között a tápellátás hibátlanságát. Bekapcsolást követő önteszt algoritmus A bekapcsolást követően a mikrovezérlőből, vagy jelfeldolgozó processzorból kialakított központi vezérlőben elinduló szoftver először elvégzi a saját belső perifériáinak inicializálását, majd lefuttat néhány önteszt rutint. A sikeres futást követően a külső perifériák inicializálásával és tesztjével folytatódik a rendszer indulása. Az egyes aktív szenzorok megszólítása és státusz kiolvasása megfelelő képet ad a szenzor állapotáról. A kommunikációs csatorna általában valamilyen soros szinkron (I2C, SPI, stb.), vagy soros aszinkron (RS-232, RS-422; RS-485, stb.) interfész. A beavatkozó szervek tesztelése is elengedhetetlen, hiszen ha egy kormányfelület megszorulás a levegőben derül ki, az végzetes lehet. Az inicializálás, valamint a tesztek folyamatát szubrutin szinten az alábbiakban a 3.5.3. – 7 ábrán adom meg.

106

3.5.3. – 7. ábra. Bekapcsolási inicializálás és önteszt algoritmus SDL ábrája 107

3.5.4. Adaptív működés, öntanulás – előre nem definiált problémák kezelése Az intelligens működés kialakításában kiemelkedő jelentőséggel bírnak a tanuló, tanulásra képes eszközök, berendezések. A tanulással lehetőség nyílik a környezethez való jobb illeszkedésre, a mindinkább optimális működés megközelítésére. Az előző pontok értelmében a kisméretű pilóta nélküli repülő eszköz minden lehetséges állapotát előre definiáljuk (állapot átmenetek és azok teljes rendszerét), valamint a meghatározott mozgásegyenletek szerint szabályzó köröket tervezhetünk. Az ilyen működésen alapuló kisméretű UAV lehet intelligens, jól a környezetéhez illeszkedő, születésétől kezdődően megbízhatóan működő eszköz, de működése „örökölt magatartásforma” szerinti, vagyis a rendelkezésre álló tudása feltétlen reflexhez hasonlítható. A tanulásra képes rendszerek is rendelkeznek jelentős „születési” adottsággal, de tervezőjük, alkotójuk felruházta ezeket az eszközöket a tanulási képességgel. Az egyedi élet alapján kialakult tudást, mely reflexszé formálódik feltételes reflexnek hívjuk. A tanulás legegyszerűbb esetében az előre definiált algoritmusok eltárolt paraméterezésén végezhet a rendszer működés közbeni finomhangolásokat. A finomhangolások, méréseken alapuló, mintegy tapasztalat szerzés alapján végzett adat betárolás. Az ágens modell értelmében ezt a legegyszerűbb tanulást a következőképpen ábrázolom:

3.5.4. – 1. ábra. Legegyszerűbb tanuló (tapasztalat szerző) ágens modellje A fenti ábra értelmében az érzékelésen keresztül az ágens függvény bizonyos működési paramétereinek megváltoztatására képes (például áramméréssel megtanulja a hozzá illesztett 108

fűtőelem áramfelvételét 3.5.3. – 6. ábra szerinti működés kiegészítéseképpen). A tanulás folyamat ekkor valójában tárolási esemény, a működés alapvetően nem fog változni. A tárolást megfontoltan kell tenni, hiszen rossz adat betárolása az ágens hibás működését eredményezi. A következő eseménysorozatból elképzelhető, hogy megtanulná a helyes környezetet, de ekkor már lehet, hogy a robotpilótának nincs több esélye a tanulásra, mert az előző hibás állapot a vesztét okozta. A „megfontoltság” ebben az esetben adat szűrést és az egyes érzékelések szelekcióját jelenti. A robot tanulási folyamatát egyre inkább az élőlények, sőt az ember viselkedéséhez kell hasonlítani, és példákat is innen kell kiragadni, vagyis igaz a „lassan járj, tovább érsz” mondás. A mesterséges intelligencia tudománya számtalan eljárást dolgozott ki a tanulásra, az adaptív működésre, így például a fuzzy logikát [19]. A mesterséges intelligencia tudományát kutatók szerint a mesterséges intelligencia tanuló algoritmusai többek, mint paramétertárolás, vagy adaptív döntési sorozat. A mesterséges intelligencia tanuló ágensei a következő modellel szemléltethetők [75.-p88]:

3.5.4. – 2. ábra. Tanuló ágens modellje A tanuló ágens általános modellje értelmében a tanulást és a cselekvések sorozatát egy „kritikus” figyeli, aki a cselekvésről véleményt formál és visszacsatoláson keresztül a tanuló elem tudtára adja, hogy az adott cselekvés mennyire volt hasznos, illetve mennyire káros. A „kritikus” a bírálatát egy ágens függvényen kívül helyezett „teljesítményszabványon” keresztül értékeli. Az ágensnek nincs joga átértékelni a teljesítményszabványt! A modell értelmében kiemelkedően fontos, hogy a „kritikus” modult a cselekvések nem, hanem csak azok hatásai érdeklik, vagyis a megváltoztatott környezet alapján mond kritikát a hasznosságról. A beérkező észlelés alapján jutalmaz, vagy büntet a visszacsatolás jelfolyamon. 109

A probléma generátor feladata olyan cselekvések javaslása, melyek új tapasztalatok megszerzésére irányulnak. A probléma generátort a tanuló célok motiválják. A mesterséges intelligencia tudományában számtalan tanulási mód publikációja látott napvilágot. A tanulási folyamatoknak negatív hatásaik lehetnek, holott az átlagteljesítmény bizonyára javul. A mesterséges intelligencia fejlesztésének ugyanakkor felvetődik az etikai és kockázati kérdése is [75.-p1087], ami nemcsak műszaki, hanem filozófiai megválaszolandó kérdések sokasága.

110

3.6.

Következtetések

A harmadik fejezetben az algoritmus stabilitással kapcsolatos kutatási eredményeim összefoglalását adtam meg. Vizsgálataim alapján megállapítom, hogy a megbízható, redundáns hardveren,

precízen

realizált

algoritmusokat

kell

futtatni.

Esettanulmányaimmal

bizonyítottam, hogy a lineárisan kifogástalannak tervezett repülés szabályzó realizáció a megbízható hardver ellenére megbízhatatlan eredő működést eredményezhet a megvalósítás során fellépő nemlineáris hatások következtében.

Megállapítottam továbbá, hogy a digitális jelfeldolgozással történő realizációkban a számábrázolási pontatlanságok, a kvantálási- és a túlcsordulási problémák a stabilis jellemzőket mutató rendszert instabillá tehetik. Ezen okból a megtervezett szabályzó és jelfeldolgozó algoritmusokat valós számábrázolási környezetükben is meg kell vizsgálni. Megállapítom, hogy az ilyen jellegű vizsgálatok hatékony eszköze a számítógépes szimuláció. Jelen fejezetben több, szintézisre és szimulációra is alkalmas algoritmus modellt ismertettem, összegeztem a modellek fontosabb jellemzőit és megadtam érvényességi körüket. Jelen fejezetben több általam tervezett hibafelfedő és hibakezelő algoritmust mutattam be, melyek a kisméretű pilóta nélküli repülő eszközök központi vezérlő egységében realizálható. Az algoritmusokat a véges állapotú automatákat leíró nyelven fogalmaztam meg összhangban az ITU-T Z.100 ajánlásával [73]. Az algoritmusaim értelmezéséhez a mesterséges intelligencia tudományág ágens elméletét hívtam segítségül. Az egyes algoritmusok „érzékelés” és „beavatkozás” sorozatát táblázatban foglaltam össze. A kisméretű pilóta nélküli repülő eszközök fedélzeti elektronikájában eltárolt algoritmusok összességét úgy kell kialakítani, hogy azok hibatűrő, robosztus működést mutassanak, kezeljék az esetlegesen előálló hibákat. Az algoritmusok tervezésénél és megvalósításánál ugyan olyan hangsúlyt kell fektetni a klasszikus stabilitás kritériumok betartására, mint a véges számábrázolási tartomány és véges számábrázolási pontosság nemkívánatos hatásainak kiküszöbölésére. Minden

algoritmus-működést

befolyásoló

tényezőnek

(visszacsatolt

rendszerek

stabilitáskritériumai, digitális számábrázolás nemlinearitás problémáinak kezelése, hibakezelő ágensek realizálása) azonos nagyságrendbe eső megbízhatóságúnak kell lennie. Az egyes tényezők megbízhatóság egyezését algoritmus megbízhatósági egyenszilárdságnak nevezem.

111

Összegzés A robotika fejlődését és az ezzel foglalkozó tudományág létezését napjainkban már senki nem kérdőjelezi meg. A robotika kutatása multidiszciplináris tudomány, több mérnöki és filozófiai kutatási területet egyesít. A robotikai alkalmazások az emberiség hasznos segítőivé válhatnak, de egyben veszélyforrást is rejtenek. Elsődleges szempont az, hogy a robotikai eszközök

kiszámíthatóan, az emberiség hosszú és rövidtávú érdekeit egyaránt szolgálják, és mindezt megbízhatóan tegyék. Kutatásaim tárgyát a kisméretű pilóta nélküli repülő eszközök fedélzeti, központi vezérlő áramkörök repülésbiztonsági problémaköre jelentette. Az első fejezetben a jogszabályi környezet feldolgozása kapott helyet. A repüléssel kapcsolatos jogszabályok értelmezésében a jogi kérdésekben-, valamint a repülés tudományában jártas szakemberek segítették munkámat, biztosítottak számomra szakmai konzultációs lehetőséget. Kutatásaim további szakaszában áttekintettem a központi vezérlő struktúrákat és azok redundáns, hibatűrő kialakításainak lehetőségét, valamint foglalkoztam az UAV-k elektromos tápellátás biztonságának kérdésével is. Nyilvánvaló, hogy az előbb említett funkciókat ellátó berendezések működésképtelenné válása az UAV zuhanásához vezet, ezért mind a hardver kialakításban, mind pedig az egyes építő elemekben futó szoftverrel kapcsolatban precíz elvárásokat kellett megfogalmaznom. Megvizsgáltam továbbá más tudomány- és szakterületeken alkalmazott hibatűrő központi vezérlő struktúrákat. Analógia alapján vizsgáltam az egyes struktúrák UAV alkalmazhatóságát. Értekezésemben útmutatást adok a hardver és az

algoritmus megbízhatóság egyenszilárdság megteremtésére, mint irányadó tervezési szempontra. A hardver megbízhatóság téren elért kutatási eredményeim a második fejezetben, míg az algoritmus stabilitás eredményeit a harmadik fejezetben foglaltam össze. Összegzésképpen kijelentem, hogy a kisméretű pilóta nélküli repülő eszközök

elektronikai tervezése során ki kell alakítani a hardver és a szoftver megbízhatóság egyenszilárdságát. Kutatásaim teljes időtartama alatt figyeltem és feldolgoztam a témával kapcsolatosan megjelenő irodalmakat, követtem a jogszabályi hátteret. Az irodalomkutatások során megállapítottam, hogy bizonyos, a témával összefüggésben lévő műszaki megoldások nem kapnak, nem kaphatnak publicitást (vélhetően mivel hadi-, üzleti potenciált jelentenek). A kutatásaim során kísérleteket végeztem, melyekkel alátámasztottam, esetleg cáfoltam az egyes műszaki feltevéseket. Az algoritmusok teszteléséhez elsősorban szimulációs eljárásokat hívtam segítségül. Szimulációs eszköznek PC-t használtam, melyen MATLAB® környezetben megírt „m” kódokat futtattam. 112

Az értekezés új tudományos eredményei Az értekezés tudományos eredményeinek tekintem az alábbiakat: 1. A kisméretű pilóta nélküli repülőgépekre vonatkozó jogszabályi környezet kritikai elemzését és a jogalkotók számára fontos műszaki, biztonsági és egyértelműségi alapkövetelmények megfogalmazását. 2. A fedélzeti repülésirányító és szabályzó rendszerek megbízhatóságának növelésére hivatott redundáns elemek szimulációs elemzésével annak megállapítását, hogy a redundáns fedélzeti rendszereknek található optimális kiépítése. 3. A kisméretű pilóta nélküli repülők elektronikai részegységeinek elemzése alapján megfogalmaztam a hardver megbízhatósági egyenszilárdság fogalmát és tartalmát. 4. Összegeztem a kisméretű pilóta nélküli repülő eszközök algoritmus és algoritmus realizálás biztonságának alapelveit, amely során bizonyítottam, hogy a klasszikus stabilitási kritériumok betartása mellett a digitális jelfeldolgozással történő realizációkban a számábrázolásból eredő nemlinearitások és a számábrázolási pontatlanságok veszélyeztetik a szabályzókörök stabilitását. 5. Eljárásokat, algoritmusokat alkottam a kisméretű pilóta nélküli repülő eszközök szenzoradatainak redundáns és adatfúziós feldolgozására, valamint több, a repülés biztonságát növelő olyan algoritmust készítettem, amely biztosítja a repülésbiztonsági algoritmus-egyenszilárdságot.

113

Az értekezés ajánlásai Értekezésemben elemeztem a pilóta nélküli repülő eszközökre vonatkozó jogszabályokat, feltártam azok hiányosságait. A jogszabályi környezet műszaki szemléletű megközelítése lehetőséget teremt a jogszabályok előremutató átalakítására. Az értekezés kutatási eredménye alapján a jogszabályokban a kisméretű pilóta nélküli repülő eszközökre funkcionalitással kapcsolatos biztonsági elvárások dolgozhatók ki. Értekezésemben megfogalmazott eredményekkel felhívom az UAV kutatók és tervező mérnökök figyelmét a fedélzeti elektronikával kapcsolatos megbízhatósági tényezőkre. Ajánlást adtam a jobb megbízhatóságú rendszer kialakítására, mindemellett mindig szem előtt tartottam a kisméretű pilóta nélküli repülő eszközök kis teherszállító képességét. A biztonságot növelő hardver redundancia hagyományos elektronikai (kereskedelmi forgalomban beszerezhető) alkatrészek felhasználása esetén néhányszor tíz gramm felszálló tömeg növekedést jelent. Értekezésem felhasználható a kapcsolódó további kutatásokhoz, valamint a műszaki oktatásban.

Budapest, 2007. október 20.

Wührl Tibor

114

Mellékletek [M2-1] – Párhuzamos hardver eredő megbízhatóság %Párhuzamos rendszer megbízhatósága (azonos megbízhatóságú elemek %párhuzamos kapcsolása esetén MTBF=100000 %egy építőelem két meghibásodás közti várható átalag ideje a=1; b=a+1/2; c=b+1/3; d=c+1/4; e=d+1/5; f=e+1/6; g=f+1/7; h=g+1/8; i=h+1/9; j=i+1/10; vektor=[a, b, c, d, e, f, g, h, i, j]; plot(MTBF*vektor,'*');grid;title('Párhuzamos rendszer eredő MTBF'); ylabel('MTBF [óra]'); xlabel('beépített elemszám a párhuzamos struktúrában');

[M2-2] – Melegtartalékolt hardver eredő MTBF számítás %melegtartalékolt rendszer eredő két meghibásodás közti várható ideje %Wührl Tibor 2007 MTBFcp=100000; %CP MTBF MTBFkomp=400000; %Komparrátor MTBF for n = 1:10, MTBFkomperedo=MTBFkomp/(n-1); MTBFeredo(n)= (1/((1/MTBFkomperedo)+(1/(n*MTBFcp)))); end MTBFeredo(1)=MTBFcp; plot(MTBFeredo,'x'); xlabel('n - központi vezérlők darabszáma'); ylabel('MTBFeredo'); grid;

[M3-1] – Lineáris modell stabilitásvizsgálata 1. %Lineáris modellel leírt szabályzó kör stabilitásvizsgálata %a felnyitott szabálzó kör átviteli függvénye alapján %Wührl Tibor 2007 num=[1]; %tört számláló polinom együtthatója den=[2.5, 1.12, 1.12]; %tört nevező polinom együtthatója Hs=tf(num, den); %átviteli függvény definíció nyquist(Hs);

[M3-2] – Lineáris modell stabilitásvizsgálata 2. %Lineáris modellel leírt szabályzó kör stabilitásvizsgálata %a visszacsatolt szabályzó kör átviteli függvénye alapján %Wührl Tibor 2007 numvcs=[2.5, 1.12, 1.12]; %tört számláló polinom együtthatója denvcs=[6.25, 5.6, 9.3544, 3.6288, 2.3744]; %tört nevező polinom együtthatója Hsvcs=tf(numvcs, denvcs); %átviteli függvény definíció [A, B, C, D]=tf2ss(numvcs, denvcs); %áttérés állapot tér modellre

[M3-3] – Visszacsatolt IIR struktúra időtartomány vizsgálata %Visszacsatolt DSP hálózat analízise %A visszacsatolt jel kvantálása csonkolással történik %Wührl Tibor 2007

115

N=20; %ciklus szám A=(-7/8); Xin=zeros(1,N); Xin(2)=0.875; %gerjesző jel Kronecker delta Y=zeros(1,N); y1=zeros(1,N); y2=zeros(1,N); y3=zeros(1,N); for k=2:N y1(k)=Y(k-1); y2(k)=y1(k) * A; y3(k)=q1(y2(k),3); %kvantálás a visszacsatolásban Y(k)=Xin(k)+y3(k); %kimeneti jel számítás end;

[M3-4] – csonkoló függvény megadott bitszámra %q1.m függvény, mely az x bemenő számot "bit" bitszámra %csonkolja %Wührl Tibor 2007 function [q]=q1(x,bit) %csonkolást végző függvény változói q=(floor(x*2^bit))/2^bit; %csonkolás "bit"

[M3-5] – kerekítő függvény megadott bitszámra %q2.m függvény, mely az x bemenő számot "bit" bitszámra %kerekíti %Wührl Tibor 2007 function [q]=q2(x,bit) q=(floor((x+1/2^(bit+1))*2^bit))/2^bit; %kerekítés

[M3-6] – predikciós szűrés szimuláció % A MathWorks, Inc. % $Revision: 1.6.6.3 $ $Date: 2004/04/20 23:16:36 $ lineáris predikciós % demó alapján a szimulációt készítette Wührl Tibor 2007/01/15 % A példa p = 32-ed fokszámú szűrőt alkalmaz axis off N = 1500; time = [0:N-1]; sig = [sin(2*pi*time/5400)]; %bemeneti adat előállítás plot(0:N-1,sig); grid; title('UAV tényleges repülési magassága'); ylabel('magassági adat * 100 [méter]'); xlabel('idő / 100 [másodperc]'); pause; nvar = 0.1; % "Noise variance" noise = nvar*randn(1,N); % Zaj előállítás n = sig + noise; % Zaj additívan hat a tényleges mérési adatra x = [0 n]; % időzített bemenet d = [sig 0]; % Desired signal to the adaptive filter M = 32; % NLMS adaptiv szűrő fokszáma mu = 0.2; plot(0:N,x); grid; title('Szenzor kimenetén megjelenő magassági adat (zajjal terhelt)'); ylabel('magassági adat * 100 [méter]'); xlabel('idő / 100 [másodperc]'); pause; % Normált LMS (Least Mean Square) adaptive szűrő % fokszám - M, step size - mu, offset 1e-6 Hadapt = adaptfilt.nlms(M,mu,1,1e-6); [y,e] = filter(Hadapt,x,d); cla; plot(0:1500,[d' y']);grid on;axis([0 1500 -0.1 1.3]); title('Adaptív Lineáris Predikció'); ylabel('magassági adat * 100 [méter]'); xlabel('idő / 100 [másodperc]'); legend('Aktuális magasság','Predikcióval számított magasság'); pause;

116

Hivatkozott irodalom [1]

10/2002 (II.6.) KöViM rendelet a légijárművel végzett gazdasági célú légiközlekedési tevékenység engedélyezésének rendjéről.

[2]

1995. évi XCVII. Törvény a légiközlekedésről, egységes szerkezetben a végrehajtásról szóló 141/1995. (XI.30.) Korm. rendelettel (Hatályos:2007.1.28)

[3]

20/2002. (III.30.) KöViM rendelet a polgári légi jármű üzemben tartásának szakmai feltételeiről és engedélyezési eljárásáról.

[4]

2005 évi LXI. Törvény

[5]

2004. évi I. törvény a sportról

[6]

2006. május 13. Őcsény, nemzetközi modellbemutató {„Szabadlábon a halált okozó repülőgépmodellt irányító.” MN 2006. május 15.}

[7]

26/2007.(III.1) GKM-HM-KvVM együttes rendelet a magyar légtér légiközlekedés céljára történő kijelölésről

[8]

63/2001. (XII.23.) KöViM rendelet a polgári légi járművek típus- és légialkalmasságáról.

[9]

7/2001. (II.14.) KöViM rendelet a polgári légiközlekedésre vonatkozó követelményekről és adminisztratív eljárásról.

[10]

Acceptance Procedures for a Contactor’s Parts (D-2003-065); Depratment of Defense Office of the Inspector General http://www.dodig.osd.mil/audit/reports/fy03/03-065.pdf

[11]

A kettős felhasználású termékek és technológia kivitelére vonatkozó közösségi ellenőrzési rendszer 1334/2000/EK rendelet módosítására és átdolgozására vonatkozó javaslat http://eurlex.europa.eu/LexUriServ/LexUriServ.do?uri=COM:2006:0829:FIN:HU:HTML

[12]

ALFRED FETTWEIS - KLAUS MEERKÖTTER: Suppression of Parasitic Oscillation in Wave Digital Filters, IEEE VOL. CAS-22, NO. 3, March 1975

[13]

ALFRED FETTWEIS: Wave Digital Filters Theory and Practice; IEEE, Vol.74.No2 February 1987.

[14]

A Magyar Modellező Szövetség Alapszabálya – 2004

[15]

BÉKÉSI BERTOLD: A megbízhatósági elmélet és annak gyakorlati alkalmazása a meghibásodások valószínűségére. Repüléstudományi Közlemények, Szolnok, 2001/1. 133-144 p.

[16]

BÉKÉSI BERTOLD: A megbízhatóság főbb mennyiségi mutatói. ZMNE Tudományos Közlemények, Budapest, 2006/3.

117

[17]

BÉKÉSI BERTOLD: A megbízhatóság leggyakrabban használt mérőszámai. Pilóta nélküli és szállító repülőeszközök katonai alkalmazhatósága című konferencia kiadványa, Szolnok, 20076. április 20. http://www.szrfk.hu/konf2007/elemek/01_index.htm

[18]

BOGNÁR GÉZA - REÉ ISTVÁN: Légifelderítés egyszerű eszközökkel. ROBOTHADVISELÉS 6. tudományos szakmai konferencia 2006. november 22. ZMNE, Budapest. http://www.zmne.hu/hadmernok/kulonszamok/robothadviseles6/bognar_rw6.html

[19]

BORGULYA I.: Neutrális hálók és fuzzy rendszerek, Dialóg Campus Kiadó, Budapest 1998.

[20]

BUZÁSI TIBOR: Jelfeldolgozás a haditechnikában harctéri szenzorok jelének kiértékelésére. Repüléstudományi Közlemények elektronikus különszám, Fél évszázad forgószárnyakon a magyar katonai repülésben c. konferencia kiadványa, Szolnok, 2005. ISSN 1417-0604 http://www.szrfk.hu/konf2005/elemek/0_start.htm

[21]

CSÁKI FRIGYES: Bevezetés az automatikába. Budapest, Akadémiai Kiadó. 1973

[22]

CSÁKI FRIGYES: Fejezetek a szabályozástechnikából, Állapotegyenletek. Budapest, Műszaki könyvkiadó. 1973

[23]

CSÁKI FRIGYES: Korszerű szabályozáselmélet. Budapest, Akadémiai Kiadó. 1970

[24]

Dallas Semiconductors, Ultra –High Speed Flash Misrocontroller User’s Guide; www.dallassemi.com

[25]

DS89C430/DS89C450 Ultra-High-Speed Flash Microcontrollers http://datasheets.maxim-ic.com/en/ds/DS89C430-DS89C450.pdf

[26]

Electrical Connectors and Tooling, Connector Microtooling Systems, Inc. http://www.cms-tools.com/pdf/Electrical_Connectors_and_Tooling.pdf

[27]

Errata document DS89C430A2; Maxim-Dallas. http://pdfserv.maximic.com/en/errata/89C430A2.pdf

[28]

Errata document DS89C430A3; Maxim-Dallas http://pdfserv.maximic.com/en/errata/89C430A3.pdf

[29]

Errata document DS89C430A5; Maxim-Dallas. http://pdfserv.maximic.com/en/errata/89C430A5.pdf

[30]

Errata document dsPIC33FJ256GP710; Microchip.

[31]

EUGEN SCHAEFER: Megbízhatóság az elektronikában, Műszaki Könyvkiadó, Budapest, 1983 ISBN 963 10 49434

[32]

EUROCONTROL SPECIFICATIONS FOR THE USE OF MILITARY UNMANNED AERIAL VEHICLES AS OPERATIONAL AIR TRAFFIC OUTSIDE SEGREGATED AIRSPACE Edition No.:0.9; 25/04/2006 118

www.eurocontrol.int/mil/gallery/content/public/milgallery/documents/ENPRM%20UAV -OAT/ENPRMMIL.UAV.OAT%20Enclosure%201.pdf [33]

Európai Parlament és Tanács 1592/2002/EK rendelete a polgári repülés területén a közös szabályokról és az Európai Repülésbiztonsági Ügynökség létrehozásáról (2002. július 15.)

[34]

Európai Parlament és Tanácsi 549/2004/EK rendelete (2004. március 10.) az egységes európai égbolt létrehozására vonatkozó keret megállapításáról.

[35]

FALCOM; JP7-T Family GPS-Receiver V1.05 http://www.falcom.de

[36]

GÁCSER ZOLTÁN: A kisméretű pilóta nélküli repülőgépek katonai alkalmazásának lehetőségei Gazdaságosság, hatékonyság és a biztonság a repülésben. Tudományos Konferencia, Szolnok, 2004. április 23.

[37]

GORDOS G. TAKÁCS GY.: Digitális Budapest,1983)

[38]

GRAHAM LYNN, UAV’S ARE NOT MODEL AIRCRAFT http://www.eurocontrol.int/eatm/gallery/content/public/events/Sporting&recreational/Gra ham%20Lynn%20-%20UAV.pdf

[39]

HINSENKAMP LÁSZLÓ: Simulation of Fixed-Point Digital Signal Processing Using Floatig Point Computers; Project Report No.CIPA 3540PL920754

[40]

IABG - Final Report; CARE Innovative Action Preliminary Study on Integration of Unmanned Aerial Vehicles into Future Air Traffic Management V1.1 7th December 2001. Dept. Airbone Defence; www.eurocontrol.int/care-innov/galery/content/public/studies2001/iabg-finalreport.pdf

[41]

IMRE MAKKAY: Robotics in the 21th century AARMS vol.2,No.2 (2004) Budapest, Hungary

[42]

JÁNOSI KRISZTINA: A Magyar légtér felhasználásának alapelvei békében és háborúban Pályamunka a XXV. Országos Tudományos Diákköri Konferenciára - Hadtudományi szekció ZMNE Hadtudományi Kar Repülő Tanszék 2001. (KV263) ZMNE Kutató könyvtár

[43]

Joint Industry Standard, IPC/JEDEC J-STD-020; July 2002 http://www.jedec.org/download/search/jstd020c.pdf

[44]

KONCZ MIKLÓS TAMÁS: A MAYFLY ONE repülőgép fedélzeti irányító rendszer felépítése digitális szervo vezérlő. Gazdaságosság, hatékonyság és biztonság a repülésben. Tudományos konferencia 2004. április 23. Szolnok. http://www.szrfk.hu/konf2004/index.html

[45]

KONCZ MIKLÓS TAMÁS: Célrepülőgépek nemzetközi összehasonlítása. ROBOTHADVISELÉS 6. tudományos szakmai konferencia 2006. november 22. ZMNE, Budapest. http://www.zmne.hu/hadmernok/kulonszamok/robothadviseles6/koncz_rw6.html

beszédfeldolgozás

(Műszaki

Könyvkiadó,

119

[46]

KOVÁCS LÁSZLÓ – VÁNYA LÁSZLÓ: Pilóta nélküli repülőgépek kutatás-fejlesztési tapasztalatai Magyarországon. Hadtudomány, 2007. 2. szám. 50-61. p.

[47]

KOVÁCS LÁSZLÓ – VÁNYA LÁSZLÓ: Az Európai Unió polgári célú pilóta nélküli repülőgépeinek kutatás-fejlesztési programja: az UAVNET. Repüléstudományi Közlemények elektronikus különszám, Fél évszázad forgószárnyakon a magyar katonai repülésben c. konferencia kiadványa, Szolnok, 2005. ISSN 1417-0604

[48]

KOVÁCS LÁSZLÓ: Pilóta nélküli repülőgépek kutatás-fejlesztési tapasztalatai (Research and Development of UAVs: Hungarian Experiences), 1st Central Eastern European Conference on Military Technology, Budapest HM TH, 2006. ISBN 963-7037-58-6. 145162 p.

[49]

KOVÁCS LÁSZLÓ – VÁNYA LÁSZLÓ: Pilóta nélküli repülőgépek a terrorizmus elleni harcban. Pilóta nélküli és szállító repülőeszközök katonai alkalmazhatósága című konferencia kiadványa, Szolnok, 20076. április 20.

[50]

KÖVESI JÁNOS: Kockázat és Megbízhatóság (oktatási segédanyag), Budapest 2001. Budapesti Műszaki- és Gazdaságtudományi Egyetem, Gazdaság- és Társadalomtudományi Kar, Ipari Menedzsment és Vállalkozásgazdaság Tanszék http://termek.ktk.bme.hu/letoltes/termekmegbizhatosag/kockazatesmegbizhatosag.pdf

[51]

KUN I. – SZÁSZ G. – ZSIGMOND GY: Minőség és megbízhatóság, LSI Informatikai Oktató Központ; Budapest 2002

[52]

LÁSZLÓ VÁNYA: Excepts from the history of unmanned ground vehicles development in USA. AARMS vol.2,No.2 (2004) Budapest, Hungary

[53]

LENDVAY MARIANNA – ZSIGMOND GYULA: Komplex villamos rendszerek megbízhatóság-elemzési módszerei http://www.zmne.hu/kulso/mhtt/hadtudomany/2004/2/2004-2-11.html

[54]

MAKKAY I. – VÁNYA L.: Harcászati-hadműveleti pilótanélküli repülő eszközök - az elektronikai hadviselés eszközei légi hordozókon. In: Nemzetvédelmi Egyetemi Közlemények 1998. 1. szám 171.─186. p. Budapest, 1998. ISSN 1417 7323.

[55]

MAKKAY I., VÁNYA L., MOLNÁR A., KOVÁCS L.: Advanced Electronics for Helicopter and Rigid Wing UAVs. UAV-NET Meeting #7, (Paris, June 16-17 2003) France, Paris

[56]

Microchip, Ultra –TCN75 2 wire serial temperature sensor; www.microchip.com

[57]

MOLNÁR ANDRÁS: A polgári és katonai robotjárművek fejlesztésében alkalmazott új eljárások és technikai megoldások. Doktori (PhD) értekezés 2005. ZMNE Kutató Könyvtár.

[58]

MOLNÁR ANDRÁS: Elektromos hajtású robotrepülőgépek. Haditechnika 2002, Nemzetközi Szimpózium, 2002. szeptember 16-17, ZMNE BJKMK Budapest. Bolyai Szemle különszám II. 21-33 p. ISSN: 1416-1443

120

[59]

MOLNÁR A.: New Perspectives of UAV Building and Propulsion in case of Engine Failure. In: PAMM-PC 141 conference. 2003. május 23. Balatonalmádi.

[60]

MSZ IEC 50 (191):1992

[61]

Nemzetközi Repülő Szövetség Sportkódex 4.szakasz – 2002 (Közreadja: Magyar Modellező Szövettség)

[62]

S. HAYKIN: "Adaptive Filter Theory", 3rd Edition, Prentice Hall,N.J., 1996.

[63]

PALIK MÁTYÁS: Need for Unmanned Aircraft System http://www.zmne.hu/hadmernok/2007_2_palik.php

[64]

PETER S. MAYBECK: Stochastic models estimation, and control; Academic Press 1979 ISBN 0-12-780701-1

[65]

Philips Semiconductors, I2C BUS protokoll; www.philipssemi.com

[66]

Product Reliability Qualification (Document ID: 10-3006, Rev.H) Maxim Integrated Product 6/27/01 http://www.maxim-ic.com/qa/pdfs/Maxim_10-3006H.PFD.pdf

[67]

Product Realiability Report for DS89C430, Rev A5, Dallas Semiconductor http://www.maxim-ic.com/reliability/dallas/DS89C430.pdf

[68]

Product Traceability 7/21/2003; http://www.maximic.com/qa/pdfs/ProductTraceability.pdf

[69]

Quality Assurance Manual (Documnet ID: 10-0137, Rev.L) Maxim Integrated Product 2/24/03 http://www.maxim-ic.com/qa/pdfs/10-0137L.pdf

[70]

Quality Assurance & Manufacturing Flow, Standard Molded Process; http://www.maxim-ic.com/qa/pdfs/PROCFLOW.pdf

[71]

Reflow Profile (Solder Profile); http://www.maximic.com/qa/pdfs/Reflow_Profile_240C.pdf

[72]

Reliability Report for REF02xxx Plastic Encapsulated Devices; June 6, 2003. http://www.maxim-ic.com/reliability/maxim/REF02xxx.pdf

[73]

Specification and Description Language, ITU-T Recommendation Z.100

[74]

SELÉNYI ENDRE: A megbízhatóságanalízis alapjai; Előadásvázlat a villamosmérnöki szak Beágyazott információs rendszerek főszakirány SZÁMÍTÓGÉPES RENDSZEREK ANALÍZISE c. tárgyához http://home.mit.bme.hu/~selenyi/ftp/szganalizis/megbanal1.doc

[75]

STUART RUSSEL – PETER NORVIG: Mesterséges Intelligencia Modern megközelítésben, PANEM 2005. ISBN 963 545 411 2

[76]

SUMMARY OF RESPONSES (SOR) DOCUMENT FOR THE EUROCONTROL SPECIFICATIONS FOR THE USE OF MLITARY UAVS AS OAT OUTSIDE SEGREGATED AIRSPACE Formal Consultation 16 May-11 August 2006 121

http://www.eurocontrol.int/mil/gallery/content/public/milgallery/documents/ENPRM%20 UAV-OAT%20SOR/UAV%20OAT%20Specs%20SOR%20V1.0%20(main%20doc).pdf [77]

SZABOLCSI RÓBERT: Automatikus repülésszabályzó rendszerek, Zrínyi Miklós Nemzetvédelmi Egyetem, Budapest 2004

[78]

SZABOLCSI RÓBERT: Modern szabályzástechnika, Zrínyi Miklós Nemzetvédelmi Egyetem, Budapest 2004.

[79]

SZABOLCSI RÓBERT: A MATLAB® programozása, egyetemi jegyzet, Zrínyi Miklós Nemzetvédelmi Egyetem, 2004.

[80]

SZABOLCSI RÓBERT: Szabályozástechnikai feladatok megoldása a MATLAB® alkalmazásával, egyetemi jegyzet, Zrínyi Miklós Nemzetvédelmi Egyetem, 2004.

[81]

SZABOLCSI RÓBERT: Automatikus repülésszabályozás – a kezdetektől napjainkig, Szolnoki Tudományos Közlemények VII, Szolnok, 2003, HU ISSN 1419-256x, CD.

[82]

SZABOLCSI RÓBERT: Modern légijárművek repülésszimulációja, Szolnoki Tudományos Közlemények IX, Szolnok, 2005, HU ISSN 1419-256x, CD.

[83]

SZABOLCSI RÓBERT: Sztochasztikus szabályozási rendszerek számítógépes vizsgálata, Szolnoki Tudományos Közlemények IX, Szolnok, 2006, HU ISSN 1419-256x, CD.

[84]

SZABOLCSI RÓBERT: Robust Analysis of the Automatic Control Systems, Proceedings of the International Conference on Military Technologies ICMT’07, p(447-454), ISBN: 978-80-7231-238-2, University of Defence, Faculty of Military Technology, Brno, Czech Republic, 2-4 May, 2007.

[85]

SZABOLCSI, RÓBERT: Robust Analysis of the Stability Augmentation System, Proceedings of the International Conference on Military Technologies ICMT’07, p(455-463), ISBN: 978-80-7231-238-2, University of Defence, Faculty of Military Technology, Brno, Czech Republic, 2-4 May, 2007.

[86]

SZÁSZ GÁBOR: Megbízhatóságelmélet www.gdf-ri.hu

[87]

SZEGEDI PÉTER: Repülésszabályozó rendszerek Szabályozóinak Számítógépes analízise és szintézise, PhD értekezés Szolnok, 2005.

[88]

Távirányítású repülőmodellek repítésének biztonsági szabályzata (A Magyar Modellező Szövetség szabályzata); http://www.pacomodell.hu/biztonsag.php

[89]

TERSZTYÁNSZKY LÁSZLÓ: Ólommentes Forrasztás; http://www.ett.bme.hu/upload/1111567808621.6_6f5e2d929a2427b3c8aaa539b3f5dd0f/0 225%20Tersztyanszky%20-%20Olommentes%20forr.pdf

[90]

TURMEZEI PÉTER: Elektrische Energie und Wasserstoffquelle: die elektrochemische th Solarzelle 21 International Scientific Conference, 6 –7 May, 2004 Subotica, Serbia and Montenegro

122

[91]

VÁNYA LÁSZLÓ: A pilóta nélküli repülők fedélzetén alkalmazott zavaró berendezések és a zavarhatékonyság kérdései. Új évszázad, új technológia. Gripenek a magyar Légierőben tudományos konferencia CD kiadványa.

[92]

VÁNYA LÁSZLÓ: Unmanned Air Vehicles – Commander’s Eyes and Arms in the Information Age. In.: The Challenge of Next Millennium on Hungarian Aeronautical Sciences. eR-GROUP, 91.─100 p. Budapest, 1999. ISBN 963 03 7803 5

[93]

VÁNYA LÁSZLÓ: Military and Civilian Employment of Aerial Robot Techniques Response to the Challenges of 21st Century. In: Repüléstudományi Közlemények XII. évfolyam 29. szám. 299.─309. p. ZMNE RTI Szolnok, 2000

[94]

VICTOR AGUADO: (Director General, EUROCONTROL), „Foreword: EUROCONTROL” http://www.eurocontrol.int

[95]

Wolfram MathWorld, http://mathworld.wolfram.com/MaclaurinSeries.html

[96]

ZOMBORY LÁSZLÓ - VESZELY GYULA: Villamosságtan, Diszkrét idejű hálózatok és rendszerek;Tankönyvkiadó, Budapest 1991

Az Interneten letölthető források, katalóguslapok jelen dokumentum zárásakor elérhetőek voltak.

123

Ábrák jegyzéke Ábra száma 2.1. – 1.

Ábra címe Kisméretű UAV, mint többszörösen visszacsatolt rendszer

Forrás Készítette: Wührl Tibor

2.1. – 2.

Kisméretű UAV, szabályozott szakasz és szabályozó

Készítette: Wührl Tibor

2.1. – 3.

Kisméretű UAV, hardver struktúra (megvalósíthatósági rendszermodell) Melegtartalékolt központi vezérlő rendszerstruktúrája Melegtartalékolt rendszer MTBF alakulása a beépített redundáns elemek függvényében Melegtartalékolt rendszer hibamentes működés valószínűségének alakulása a beépített redundáns elemek függvényében a komparátor romlás feltételezéssel Terhelés megosztásos vezérlő struktúra Többség döntés elvén működő struktúra Hőmérsékletszenzor CHIP blokkséma

Készítette: Wührl Tibor

2.3.1. – 1. 2.3.1. – 2. 2.3.1. – 3.

2.3.2. – 1. 2.3.3. – 1. 2.4. – 1. 2.4. – 2.

2.4. – 3. 2.5. – 1. 2.5. – 2. 2.6. – 1. 3.1. – 1. 3.1. – 2. 3.1. – 3. 3.1. – 4. 3.1. – 5. 3.1. – 6. 3.1. – 7. 3.1. – 8. 3.1. – 9. 3.1. – 10. 3.1. – 11. 3.1. – 12. 3.1. – 13. 3.1. – 14. 3.2. – 1. 3.2. – 2.

Redundáns szenzor megbízhatóság alakulása a beépített darabszám függvényében (egy szenzor MTBF=60.000 óra) Szenzor kommunikációs port kiterjesztés Akkumulátor töltő áram alakulása az idő függvényében Akkumulátor töltő áram görbesereg (hőmérséklet paraméterezett) az idő függvényében Mikrovezérlő áramkör áramfelvétele az ütemező órajel frekvenciájának függvényében Digitális jelfeldolgozó hálózat modell 2T- vel eltolt Kronecker delta függvény Konstans szorzó jelölése a DSP jelfolyam diagramban Mínusz eggyel szorzó jelölése a DSP jelfolyam diagramban Egy ütemnyi késleltető (tároló elem) Be- és kimenetet jelölő elem Kettős összegző Kettes elágazás Késleltetés-mentes hurok ε*(t) függvény Periodicitás az S síkon A ’W’, ’S’ és ’Z’ síkok közti kapcsolat A ϕ és ω tengelyek kapcsolata Aluláteresztő szűrő követelmény Visszacsatolt szabályzó kör lineáris komplex frekvencia tartománybeli modellje Visszacsatolt szabályzó kör Nyquist diagramja

Készítette: Wührl Tibor Wührl Tibor – MATLAB® szimulációval készítette Wührl Tibor – MATLAB® szimulációval készítette Készítette: Wührl Tibor Készítette: Wührl Tibor Wührl Tibor szerkesztette a [56.p1] irodalom alapján Wührl Tibor – MATLAB® szimulációval készítette Készítette: Wührl Tibor Készítette: Wührl Tibor Készítette: Wührl Tibor Készítette: Wührl Tibor Készítette: Wührl Tibor Készítette: Wührl Tibor Készítette: Wührl Tibor Készítette: Wührl Tibor Készítette: Wührl Tibor Készítette: Wührl Tibor Készítette: Wührl Tibor Készítette: Wührl Tibor Készítette: Wührl Tibor Készítette: Wührl Tibor Készítette: Wührl Tibor Készítette: Wührl Tibor Készítette: Wührl Tibor Készítette: Wührl Tibor Szerkesztette: Wührl Tibor a [78] forrás irodalom alapján ® Wührl Tibor – MATLAB szimulációval készítette

124

3.2. – 3.

Stabilitásvizsgálat Bóde diagrammon

3.2. – 4.

Visszacsatolt szabályzó kör nemlineáris komplex frekvencia tartománybeli modellje Visszacsatolt szabályzó kör állapot tér modellje Visszacsatolt, {3.2. – 10.} szerint paraméterezett szabályzó kör súlyfüggvénye Visszacsatolt, {3.2. – 10.} szerint paraméterezett szabályzó kör egységugrásra adott válasza "Modulo" túlcsordulási karakterisztika " Telítéses" túlcsordulási karakterisztika " Háromszög" túlcsordulási karakterisztika A {3.3. – 3.} és a {3.3. – 4.} DSP realizálása Kvantálást jelző "építőelem" Visszacsatolt nemlineáris hálózat Visszacsatolt nemlineáris hálózat (3.4. – 2.) impulzusválasza Visszacsatolt nemlineáris hálózat (3.4. – 2.) határciklus jelensége Kisméretű UAV repülési magassága

3.2. – 5. 3.2. – 6. 3.2. – 7. 3.3. – 1. 3.3. – 2. 3.3. – 3. 3.3. – 4. 3.4. – 1. 3.4. – 2. 3.4. – 3. 3.4. – 4. 3.5.1. – 1. 3.5.1. – 2.

3.5.1. – 4. 3.5.1. – 5.

Kisméretű UAV repülési magassága zajjal terhelten Kisméretű UAV repülési tényleges magassága és zajszűrt szenzor adat Negyedfokú predikciós hihetőség–vizsgáló Kalman szűrő hatásvázlata

3.5.2. – 1. 3.5.2. – 2. 3.5.3. – 1.

UAV fedélzeti adatfúziós modell UAV fedélzeti magassági adatfúziós modell Ágens modell

3.5.3. – 2.

Pozíció koordináta vesztést kezelő algoritmus SDL ábrája Elsődleges magasságadat vesztést kezelő algoritmus SDL ábrája Elsődleges sebességadat vesztést kezelő algoritmus SDL ábrája Kritikus sebességhatár megközelítést kezelő algoritmus SDL ábrája szélsőséges környezeti hőmérsékletértéket kezelő algoritmus SDL ábrája Bekapcsolási inicializálás és önteszt algoritmus SDL ábrája Legegyszerűbb tanuló (tapasztalat szerző) ágens modellje Tanuló ágens modellje

3.5.1. – 3.

3.5.3. – 3. 3.5.3. – 4. 3.5.3. – 5. 3.5.3. – 6. 3.5.3. – 7. 3.5.4. – 1. 3.5.4. – 2.

Wührl Tibor – MATLAB® szimulációval készítette Szerkesztette: Wührl Tibor a [78] forrás irodalom alapján Szerkesztette: Wührl Tibor a [78] forrás irodalom alapján Wührl Tibor – MATLAB® szimulációval készítette Wührl Tibor – MATLAB® szimulációval készítette Készítette: Wührl Tibor Készítette: Wührl Tibor Készítette: Wührl Tibor Készítette: Wührl Tibor Készítette: Wührl Tibor Készítette: Wührl Tibor Wührl Tibor – MATLAB® szimulációval készítette Wührl Tibor – MATLAB® szimulációval készítette Wührl Tibor – MATLAB® szimulációval készítette Wührl Tibor – MATLAB® szimulációval készítette Wührl Tibor – MATLAB® szimulációval készítette Készítette: Wührl Tibor Szerkesztette: Wührl Tibor a [78] forrás irodalom alapján Készítette: Wührl Tibor Készítette: Wührl Tibor Szerkesztette: Wührl Tibor a [75.p67] forrás irodalom alapján Készítette: Wührl Tibor Készítette: Wührl Tibor Készítette: Wührl Tibor Készítette: Wührl Tibor Készítette: Wührl Tibor Készítette: Wührl Tibor Készítette: Wührl Tibor Szerkesztette: Wührl Tibor a [75.p88] forrás irodalom alapján

125

Táblázatok jegyzéke Táblázat száma 1.2. – 1.

Táblázat megnevezése Magyarország tiltott légterei

1.3. – 1.

UAV kategória besorolás felszálló tömeg alapján DS89C430-A2 CHIP hiba darabszáma DS89C430-A3 CHIP hiba darabszáma DS89C430-A5 CHIP hiba darabszáma dsPIC33FJ256GP710 A2 CHIP hiba darabszáma feltételezett működési és meghibásodási valószínűségek az esettanulmányhoz második esettanulmány eredménye Négybites előjeles számábrázolás Négybites előjeles számábrázolás a kvantálási jelenségek vizsgálatához 3.4. – 2 ábrán látható visszacsatolt hálózat impulzusválasza (A kvantálás a visszacsatoló ágban csonkolással történik) A 3.4. – 2 ábrán látható visszacsatolt hálózat impulzusválasza (A kvantálás a visszacsatoló ágban matematikai kerekítéssel történik) A 3.5.3. – 2. ábrán látható algoritmus érzékelései A 3.5.3. – 2. ábrán látható algoritmus beavatkozásai A 3.5.3. – 2. ábrán látható algoritmus paraméterezhetősége A 3.5.3. – 3. ábrán látható algoritmus érzékelései A 3.5.3. – 3. ábrán látható algoritmus beavatkozásai A 3.5.3. – 3. ábrán látható algoritmus paraméterezhetősége A 3.5.3. – 4. ábrán látható algoritmus érzékelései A 3.5.3. – 4. ábrán látható algoritmus beavatkozásai A 3.5.3. – 5. ábrán látható algoritmus érzékelései A 3.5.3. – 5. ábrán látható algoritmus beavatkozásai A 3.5.3. – 5. ábrán látható algoritmus paraméterezése A 3.5.3. – 6. ábrán látható algoritmus érzékelései A 3.5.3. – 6. ábrán látható algoritmus beavatkozásai

2.2. – 1. 2.2. – 2. 2.2. – 3. 2.2. – 4. 2.3.1. – 1. 2.3.1. – 2. 3.3. – 1. 3.4. – 1. 3.4. – 1.

3.4. – 2

3.5.3. – 1 3.5.3. – 2 3.5.3. – 3. 3.5.3. – 4. 3.5.3. – 5. 3.5.3. – 6. 3.5.3. – 7. 3.5.3. – 8. 3.5.3. – 9. 3.5.3. – 10. 3.5.3. – 11. 3.5.3. – 12. 3.5.3. – 13.

Forrás: Szerkesztette Wührl Tibor a [7] jogszabály alapján Szerkesztette Wührl Tibor a [40. – p22 T3-1] irodalom alapján Készítette: Wührl Tibor Készítette: Wührl Tibor Készítette: Wührl Tibor Készítette: Wührl Tibor Készítette: Wührl Tibor Készítette: Wührl Tibor Készítette: Wührl Tibor Készítette: Wührl Tibor A táblázat adatait MATLAB® szimulációs eredményeket tartalmaznak, készítette Wührl Tibor A táblázat adatait MATLAB® szimulációs eredményeket tartalmaznak, készítette Wührl Tibor Készítette: Wührl Tibor Készítette: Wührl Tibor Készítette: Wührl Tibor Készítette: Wührl Tibor Készítette: Wührl Tibor Készítette: Wührl Tibor Készítette: Wührl Tibor Készítette: Wührl Tibor Készítette: Wührl Tibor Készítette: Wührl Tibor Készítette: Wührl Tibor Készítette: Wührl Tibor Készítette: Wührl Tibor

126

Rövidítések jegyzéke AF

- Acceleration Factor

ASE

- Altimetry System Error

ATC

- Air Traffic Control

CP

- Central Processor

CTM

- CrysTal Multiplyer enable (bit)

DPPM

– Deffects Parts Per Million

DSP

– Digital Signal Processing

EMC

- Elctro Magnetic Compatible

EPFI

- Enable Power Fail Interrupt (bit)

FIR

- Finite Impulse Response

FIT

– Failures in Time

FPGA

- Field Programable Gate Array

GPS

- Global Position System

I2C

- Inter Integrated Circuit (IIC)

IFR

- Instrument Flight Rules

LSB

- Last Significant Bit

MNPS

- Minimum Navigation Performance Specification

MSB

- Most Significant Bit

MTBF

– Mean Time Between Failures

MTTF

- Mean Time To Failure

QNH

- Quoted Nominal Height, Quantified Nominal Height

RAM

- Random Acces Memory

RVSM

- Reduced Vertical Separation Minima

SDL

- Specification and Description Language

SFR

- Special Function Register

TOW

-Take Of Weight

TSA

- Temporary Segregated Area

TVE

- Total Vertical Error

UAV

– Unmanned Aerial Vehicle

VFR

- Visual Flight Rules

WDCON

- Watch Dog CONtrol (byte)

127

Saját publikációk jegyzéke Hazai megjelenésű jegyzet [WT1]

Irodai Informatika I

[WT2]

Távoktatási Útmutató a Híradástechnika tantárgyhoz

[WT3]

Laboratóriumi Mérési Útmutató a Híradástechnika tantárgyhoz

[WT4]

Bevezetés a MATLAB® használatába - Híradástechnika és Jelfeldolgozás

[WT5]

Matáv RT OKTIG Számítógép-hálózati alapismeretek (oktató anyag, jegyzet) 2003.

Lektorált folyóirat cikkek [WT6]

GSM-Konverterek, Éteri Összeköttetés; Computer Panoráma 99/12 Mobilvilág p42-43

[WT7]

Kihangosítók Elve, Irányváltás; Mobil Világ 2000/1 p41

[WT8]

Pilóta nélküli repülőgépek repülési feltételei és a jogszabályi környezet; Kard és Toll 2005/1 p173-176.

[WT9]

Robotkutatások – Ismét „Grand Challenge”; Nemzetvédelmi Egyetemi Közlemények 2005 IX.évf. 5. szám p46-53.

[WT10]

UAV-k repülésbiztonságának kérdései; Robothadviselés 5. Tudományos Konferencia 2005. nov. 24. Bolyai Szemle 2006. 1.szám p194-203.

[WT11]

Robotkutatások és a Térinformatika Kapcsolata ZMNE Hadmérnök, 2006. június p47-57.

[WT12]

GPS navigációs problémák UAV alkalmazásokban; Robothadviselés 6. Tudományos Konferencia 2006. Hadmérnök különszám

[WT13]

Szabályzó Körök és Szabályzott szakaszok Stabilitáskérdései GÉP, LVII. Évfolyam, 2006. 5. szám p53-57.

Lektorált idegen nyelvű [WT14].

Stability of Digital Control Systems of UAVs (21th International Scientific Conference 67 May, 2004 Subotica – Serbia and Montenegro) ISBN 86-85409-03-9

[WT15]

Safety Problems of Micro Size Unmanned Air Vehicles – On Board Data Fusion; Academic and Applied Research in Military Science (reg.number:362/2007)

Nem lektorált idegen nyelvű [WT16].

Redundancy in Microcontroller Controlled Systems (Budapest Tech JUBILEE CONFERENCE 1879-2004 September 4, 2004. ISBN 963 7154 31 0

128

Hazai konferencia kiadványok [WT17].

Mikrokontroller vezérlésű távközlő berendezések operációs rendszere; XV. Tudományos Ülésszak, Kandó Kálmán Műszaki Főiskola, 1998. p127-132

[WT18].

Az egyetemes távközlési hálózatokban végzett teszthívások 13. Távközlési és Informatikai Hálózatok Szeminárium és Kiállítás, Siófok; 2002. szeptember 25-26-27. p247-252

[WT19].

Egyetemes Távközlési szolgáltatók hálózatában végzett teszthívásokról; „Hatvan év a Műszaki Képzésben” Kandó Konferencia 2002. november 14-15. ISBN:963-7158-03-0

[WT20].

Pilóta nélküli repülő eszközök szabályzó köre - Digitális szabályzó körök nemlinearitási problémái fixpontos számábrázolás esetén Gazdaságosság, hatékonyság és a

biztonság a repülésben. Tudományos Konferencia, Szolnok, 2004. április 23. [WT21].

Mikro UAV-k vezérlő redundanciája; Fél évszázad forgószárnyakon a Magyar Katonai Repülésben című konferencián, Szolnok {Az előadáshoz tartozó cikk megjelent: CD kiadványban (2005.04.15.)}

[WT22].

Mikrovezérlős rendszerek teljesítménytakarékossága (Power Save of µC Controlled Systems) Kandó Conference 2006 „In Memorian Kandó Kálmán” XXIII. Tudományos Ülésszak; 2006. január 12.-13. ISBN 963 7154 42 6 (lektorált kiadvány)

[WT23].

Mikro méretű pilóta nélküli repülők repülésbiztonsági kérdései – Elektromos tápellátás biztonsága; Új évszázad, új technológia; Gripenek a Magyar Légtérben című konferencián. {Az előadáshoz tartozó cikk megjelent: CD-n a Tudományos konferencia kiadványban (2006.04.21.)}

[WT24].

Mikro méretű pilóta nélküli repülők repülésbiztonsági kérdései – Fedélzeti adatfúzió; Pilóta nélküli és szállító repülőgépek katonai alkalmazhatósága című konferencián {Az előadáshoz tartozó cikk megjelent: Repüléstudományi Közlemények különszámában (2007.04.20.)}

[WT25].

Mérési adatgyűjtés, adattovábbítás rádiós interfészen (Innovációs konferencia BMF-HTI) 2006. nov. 16. ISBN:978-963-7154-57-7 (lektorált kiadvány)

129