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지능형 비행 제어 시스템

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1. 개요

지능형 비행 제어 시스템(IFCS)은 민간 및 군용 항공기에 사용될 수 있는 적응성이 뛰어나고 고장 허용 능력을 갖춘 시스템을 개발하는 프로젝트이다. 이 시스템은 자체 학습 신경망 기술을 통합하여 비행 제어 소프트웨어를 업그레이드하는 방식으로 작동한다. IFCS의 목표는 신경망을 통해 항공기 특성을 파악하고 비행 성능을 최적화하며, 비행 특성을 분석하여 자체 학습할 수 있는 시스템을 개발하는 것이다. IFCS는 항공기 센서와 비행 컴퓨터의 오차 보정을 통해 실시간으로 비행 특성을 학습하고, 안정적인 비행 상태에서만 학습하며, 고장 발생 시 비행 특성 모델을 전환한다. 2003년과 2005년에 걸쳐 IFCS의 비행 시험이 진행되었으며, 2세대 시스템은 오류를 지속적으로 수정하고 새로운 비행 모델을 학습하는 직접 적응 시스템을 사용했다.

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지능형 비행 제어 시스템

2. IFCS의 목표

IFCS의 주 목표는 민간기과 군용기에 사용될 적응 가능하고 고장 방지(고장시에도 기능이 수행되는)의 시스템을 만드는 것이다. 이는 비행 제어 소프트웨어를 업그레이드하는 것으로, 자기학습 신경망 기술을 구현한 것이다. IFCS 신경망 계획은,

# 비행기의 성능을 극대화시키는 데에 신경망 기술을 사용하여 비행기의 특성을 인식할 수 있는 비행 제어 시스템을 개발하는 것,

# 비행기의 비행 특성을 분석하여 자기학습할 수 있는 신경망을 개발하는 것,

# 위의 내용들을 IFCS의 시범기인 개조된 F-15S/MTD 비행기가 비행하는 동안 시범을 보이는 것이다.

지능형 비행 제어 시스템(IFCS) 프로젝트의 주요 목적은 민간 및 군용 항공기에 사용될 수 있는, 적응성이 뛰어나고 고장 허용 능력을 갖춘 시스템을 개발하는 것이다. 이는 자체 학습 신경망 기술을 통합하는 비행 제어 소프트웨어의 업그레이드를 통해 달성된다. IFCS 신경망 프로젝트의 목표는 다음과 같다.

# 신경망 기술을 사용하여 항공기 특성을 파악하고 항공기 성능을 최적화하는 비행 제어 시스템을 개발한다.

# 항공기의 비행 특성을 분석하도록 스스로 훈련할 수 있는 신경망을 개발한다.

# IFCS 프로젝트의 시험대인 개조된 F-15 액티브 항공기를 사용하여 비행 중 위에 언급된 특성을 시연할 수 있도록 한다.

2. 1. 신경망 기반 비행 제어 시스템 개발

지능형 비행 제어 시스템(IFCS)의 주 목표는 민간 및 군용 항공기에 사용될 수 있는 적응성이 뛰어나고 고장 허용 능력을 갖춘 시스템을 개발하는 것이다. 이는 자체 학습 신경망 기술을 통합하는 비행 제어 소프트웨어 업그레이드를 통해 달성된다. IFCS 신경망은 비행기의 센서와 주 비행 컴퓨터의 오류 수정을 통해 실시간으로 비행 특성을 학습하고, 이 정보를 바탕으로 비행기의 또 다른 비행 특성 모델들을 만들어낸다. 신경망은 비행기가 안정적인 비행 상태에 있을 때에만 학습하고, 비행기가 이상 상태에 놓이는 특성은 모두 버린다. 비행기의 상태가 안정에서 이상으로 변하면, IFCS는 이러한 고장을 감지하여 비행기의 비행 특성 모델을 바꾸고, 신경망은 항공기의 실질적인 상태를 원점으로 되돌린다.

IFCS 신경망 계획은 다음을 포함한다.

# 비행기의 성능을 극대화시키는 데에 신경망 기술을 사용하여 비행기의 특성을 인식할 수 있는 비행 제어 시스템을 개발

# 비행기의 비행 특성을 분석하여 자기학습할 수 있는 신경망을 개발

# 위의 내용들을 IFCS의 시범기인 개조된 F-15S/MTD 비행기가 비행하는 동안 시범

2. 2. 자가 학습 능력

IFCS의 신경망은 비행기의 센서와 주 비행 컴퓨터의 오류 수정을 통하여 실시간으로 비행 특성을 학습한다. 그리고, 이러한 정보로 비행기의 또 다른 비행 특성 모델들을 만들어낸다. 신경망은 비행기가 안정적인 비행 상태에 있을 때에만 학습하고, 비행기가 이상 상태에 놓이는 특성은 모두 버린다. 비행기의 상태가 안정에서 이상으로 변하면, IFCS는 이러한 고장을 감지하여 비행기의 비행 특성 모델을 바꾸고, 신경망은 항공기의 실질적인 상태를 원점으로 되돌린다.

2. 3. F-15 ACTIVE 시험기를 이용한 시연

3. 작동 원리

IFCS의 신경망항공기센서와 주 비행 컴퓨터의 오차 보정을 통해 실시간으로 비행 특성을 학습하며, 이 정보를 사용하여 항공기에 대한 다양한 비행 특성 모델을 생성한다. 신경망은 항공기가 안정된 비행 상태에 있을 때만 학습하며, 항공기를 고장 상태로 만들 수 있는 모든 특성을 폐기한다. 만약 항공기의 상태가 안정에서 고장으로 변경되면, 예를 들어, 제어면 중 하나가 손상되어 응답하지 않게 되면, IFCS는 이 결함을 감지하고 항공기에 대한 비행 특성 모델을 전환할 수 있다. 그런 다음 신경망은 참조 모델과 실제 항공기 상태 간의 오차를 0으로 만들기 위해 작동한다.

4. 프로젝트 연혁

4. 1. 1세대 (2003년)

2003년에 1세대 지능형 비행 제어 시스템(IFCS) 비행 시험이 수행되어 신경망의 출력을 테스트했다. 이 단계에서 신경망은 풍동 시험에서 얻은 맥도넬 더글러스 F-15 STOL/MTD의 비행 특성을 사용하여 사전 훈련되었으며, 비행 중 실제로 제어 조정을 제공하지 않았다. 신경망의 출력은 데이터 수집 목적으로만 계측기에 직접 전달되었다.

4. 2. 2세대 (2005년)

2세대 지능형 비행 제어 시스템(IFCS) 테스트는 2005년에 수행되었으며, 완전히 통합된 신경망을 사용했다. 이 시스템은 오류를 지속적으로 수정하고 이러한 수정의 효과를 측정하여 새로운 비행 모델을 학습하거나 기존 모델을 조정하는 직접 적응 시스템이다. 신경망은 항공기 상태를 측정하기 위해 롤, 피치, 요 축과 제어면에서 31개의 입력을 받는다. 항공기 상태와 모델 간에 차이가 있는 경우 신경망은 동적 반전 제어기를 통해 기본 비행 컴퓨터의 출력을 조정하여 제어면을 움직이는 액추에이터 제어 전자 장치로 전송되기 전에 차이를 0으로 만든다.

5. 지능형 자동 조종 시스템 연구

런던 대학교(University College London)에서는 지능형 비행 제어 시스템 설계를 목표로 하는 연구 개발 프로젝트가 진행 중이다. 이들의 프로토타입은 지능형 자동 조종 시스템(Intelligent Autopilot System)으로, 모방을 통해 인간 교사로부터 학습할 수 있는 인공 신경망을 갖추고 있다. 이 시스템은 악천후 조건과 엔진 고장 또는 화재, 비상 착륙과 같은 비행 비상 상황을 처리하고 비행 시뮬레이터에서 이륙 거부(Rejected Take Off, RTO)를 수행할 수 있다.



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