Fault-Tolerant Fractional Control and Active Reconfiguration of Redundant Interleaved DC–DC Converters for UAV and Avionic DC Networks

आकाश में, एक सुरक्षित उड़ान और एक आपदा के बीच का अंतर अक्सर बिजली की विश्वसनीयता पर निर्भर करता है। आधुनिक विमान और मानव रहित ड्रोन (ड्रोन) तेजी से "अधिक इलेक्ट्रिक" होते जा रहे हैं, जिसका अर्थ है कि वे सिस्टम जो कभी हाइड्रोलिक तरल या संपीड़ित हवा द्वारा संचालित होते थे—जैसे कि उड़ान नियंत्रण, पंप और सेंसर—अब इलेक्ट्रिक मोटर्स और इलेक्ट्रॉनिक्स द्वारा संचालित होते हैं। ये सिस्टम उच्च-वोल्टेज स्रोतों से निम्न-वोल्टेज बसों तक बिजली के निरंतर प्रवाह पर निर्भर करते हैं जो महत्वपूर्ण घटकों को शक्ति प्रदान करते हैं। यदि पावर कन्वर्जन हार्डवेयर विफल हो जाता है, तो इसके परिणाम तत्काल और गंभीर हो सकते हैं। इंजीनियरों के लिए चुनौती केवल मजबूत घटक बनाने की नहीं है, बल्कि ऐसे सिस्टम बनाने की है जो विफलता से बच सकें। जब कोई हिस्सा टूटता है, तो सिस्टम को तुरंत समस्या को पहचानना, टूटे हुए हिस्से को अलग करना और शेष स्वस्थ हिस्सों को व्यवस्थित करना चाहिए ताकि बिजली का प्रवाह बना रहे, और वह भी तब जब वोल्टेज सुरक्षित सीमा के भीतर रहे। इसके लिए तीव्र पहचान, भौतिक ऊर्जा भंडारण और बुद्धिमान नियंत्रण के बीच एक नाजुक संतुलन की आवश्यकता होती है।

शोधकर्ताओं की एक टीम ने विमान की बिजली प्रणालियों के लिए इस विशिष्ट समस्या को हल करने हेतु एक नया गणितीय ढांचा विकसित किया है। उन्होंने एक विशेष प्रकार के इलेक्ट्रिकल कनवर्टर पर ध्यान केंद्रित किया जो एक पुल की तरह कार्य करता है, जो संवेदनशील एवियोनिक्स के लिए आवश्यक 28 वोल्ट के विनियमित वोल्टेज को 270 वोल्ट के उच्च वोल्टेज से कम करता है। उनका डिज़ाइन बिजली पहुंचाने के लिए चार समानांतर पथों, या "फेज़" का उपयोग करता है। सामान्य परिस्थितियों में, तीन पथ भार साझा करने के लिए मिलकर काम करते हैं, जबकि चौथा पथ एक अतिरिक्त (स्पेयर) के रूप में खाली रहता है। शोधकर्ताओं ने एक ऐसा सिस्टम बनाया जो गणितीय रूप से भविष्यवाणी कर सकता है कि क्या होगा जब एक सक्रिय पथ अचानक काम करना बंद कर देता है, या जब करंट को मापने वाला एक सेंसर गलत रीडिंग देने लगता है। दोषों का पता लगाने की विधि को एक विशेष नियंत्रक (कंट्रोलर) के साथ जोड़कर, जो "फ्रैक्शनल-ऑर्डर" लॉजिक का उपयोग करता है—जो बिजली के प्रबंधन का एक ऐसा तरीका है जो त्रुटियों के इतिहास को एक गैर-मानक, अधिक लचीले तरीके से देखता है—उन्होंने यह प्रदर्शित किया कि कैसे कई चीजें एक साथ गलत होने पर भी बिजली को स्थिर रखा जा सकता है।

उनके कार्य का मूल एक तीन-चरणीय प्रक्रिया में निहित है जो पलक झपकते ही होती है। सबसे पहले, सिस्टम प्रत्येक पथ में विद्युत धारा (करंट) की निगरानी करता है। यदि किसी पथ के भीतर एक स्विच विफल हो जाता है और बिजली का संचालन बंद कर देता है, तो सिस्टम भेजे गए कमांड और बहने वाले वास्तविक करंट के बीच एक विसंगति को नोटिस करता है। यह विसंगति एक स्पष्ट संकेत के रूप में कार्य करती है कि एक हार्डवेयर दोष हुआ है। दूसरा, सिस्टम को एक टूटे हुए स्विच और एक टूटे हुए सेंसर के बीच अंतर करना चाहिए। यदि एक सेंसर गलत संख्या रिपोर्ट कर रहा है, तो सभी सेंसरों द्वारा मापा गया कुल करंट लोड के लिए आवश्यक ऊर्जा के वास्तविक प्रवाह से मेल नहीं खाएगा। शोधकर्ताओं ने एक ऐसी जांच बनाई है जो सभी सेंसर रीडिंग के योग की तुलना सर्किट को नियंत्रित करने वाले भौतिक नियमों से करती है। यदि योग गलत है, तो सिस्टम जान जाता है कि एक सेंसर पक्षपाती (बायस्ड) है; यदि योग सही है लेकिन एक पथ मृत है, तो वह जानता है कि एक स्विच विफल हुआ है। यह अंतर महत्वपूर्ण है क्योंकि टूटे हुए सेंसर को ठीक करने का तरीका टूटे हुए स्विच को ठीक करने के तरीके से भिन्न होता है।

एक बार दोष की पहचान हो जाने के बाद, सिस्टम तीसरे चरण की ओर बढ़ता है: पुनर्गठन (रीकॉन्फ़िगरेशन)। यदि एक स्विच विफल हो जाता है, तो सिस्टम तुरंत टूटे हुए पथ को काट देता है और टूटे हुए स्थान को भरने के लिए चौथे अतिरिक्त पथ को सक्रिय कर देता है। हालांकि, दोष होने के क्षण और स्पेयर पथ के पूरी तरह से सक्रिय होने के क्षण के बीच समय का एक महत्वपूर्ण अंतराल होता है। इस संक्षिप्त अंतराल के दौरान, लोड अस्थायी रूप रूप से शेष स्वस्थ पथों की क्षमता से अधिक भारी हो जाता है। शोधकर्ताओं ने गणना की कि आउटपुट कैपेसिटर, जो एक छोटे बैटरी की तरह कार्य करता है, इस अंतराल के दौरान वोल्टेज को बनाए रखने के लिए पर्याप्त बड़ा होना चाहिए। उन्होंने एक विशिष्ट सीमा निकाली कि सिस्टम को स्विच करने में कितना समय लेना चाहिए इससे पहले कि वोल्टेज असुरक्षित रूप से कम हो जाए। अपने सिमुलेशन में, सिस्टम ने 0.08 मिलीसेकंड में दोष का पता लगाया और 0.20 मिलीसेकंड में स्पेयर पथ को सक्रिय कर दिया, जो उनके द्वारा गणना की गई सुरक्षा सीमाओं के भीतर था।

स्पेयर पथ के सक्रिय होने के बाद, सिस्टम को वोल्टेज को सुचारू बनाने और उसे पूर्ण 28 वोल्ट पर वापस लाने की आवश्यकता होती है। यहीं पर शोधकर्ताओं ने अपना फ्रैक्शनल-ऑर्डर कंट्रोलर पेश किया। मानक कंट्रोलर के विपरीत, जो त्रुटियों पर एक कठोर, चरण-दर-चरण तरीके से प्रतिक्रिया करते हैं, यह कंट्रोलर एक अधिक सूक्ष्म दृष्टिकोण अपनाता है जो पिछले त्रुटियों को अलग तरह से महत्व देता है। अपने परीक्षणों में, इस पद्धति ने श्रेष्ठ प्रदर्शन किया। जब उन्होंने एक जटिल परिदृश्य का सिमुलेशन किया जहाँ एक स्विच विफल हुआ, एक सेंसर ने गलत रिपोर्ट देना शुरू किया, लोड अचानक बढ़ गया और इनपुट वोल्टेज गिर गया, तो फ्रैक्शनल कंट्रोलर ने वोल्टेज को 27.35 वोल्ट से ऊपर बनाए रखा। इसकी तुलना में, एक मानक कंट्रोलर ने वोल्टेज को थोड़ा नीचे गिरने दिया और स्थिर अवस्था में लौटने में अधिक समय लिया। विशेष रूप से, इस नए तरीके ने मानक दृष्टिकोण की तुलना में समय के साथ कुल वोल्टेज त्रुटि को लगभग 21.6 प्रतिशत कम किया।

शोधकर्ताओं ने यह भी परीक्षण किया कि जब भौतिक घटक आदर्श नहीं होते हैं तो यह सिस्टम कितना मजबूत है। वास्तविक दुनिया में, इंडक्टर्स और रेजिस्टर अपने आदर्श मानों से थोड़े भिन्न होते हैं। उन्होंने एक श्रृंखला परीक्षण आयोजित की जहाँ उन्होंने इन घटकों के मानों को बीस प्रतिशत तक बदला और लोड करंट को भी परिवर्तित किया। इन कठिन परिस्थितियों में भी, सिस्टम ने वोल्टेज को 27.28 वोल्ट से ऊपर बनाए रखा, जिससे यह सिद्ध हुआ कि यह डिज़ाइन केवल एक सैद्धांतिक जिज्ञासा नहीं है बल्कि एक लचीला आर्किटेक्चर है। यह ध्यान देना महत्वपूर्ण है कि ये परिणाम एक विस्तृत कंप्यूटर सिमुलेशन से आए हैं, न कि किसी भौतिक उड़ान परीक्षण से। लेखक सावधानीपूर्वक यह स्पष्ट करते हैं कि हालांकि गणितीय गारंटी ठोस है, फिर भी शोर (नॉइज़), गर्मी और अन्य अप्रत्याशित कारकों को ध्यान में रखने के लिए वास्तविक हार्डवेयर का परीक्षण किया जाना आवश्यक होगा।

इस कार्य का महत्व इसकी पारदर्शिता और इसके एकीकृत दृष्टिकोण में निहित है। दोष का पता लगाने, पुनर्गठन और नियंत्रण को अलग-अलग समस्याओं के रूप में मानने के बजाय, शोधकर्ताओं ने दिखाया कि वे आपस में कितनी गहराई से जुड़े हुए हैं। उन्होंने सिद्ध किया कि कोई भी चतुर सॉफ्टवेयर उस देरी की भरपाई नहीं कर सकता जो बहुत लंबी हो; कैपेसिटर में संग्रहीत भौतिक ऊर्जा एक सख्त सीमा निर्धारित करती है कि सिस्टम को कितनी तेजी से प्रतिक्रिया देनी चाहिए। हालांकि, एक बार हार्डवेयर को पुनर्गठित करने के बाद, नियंत्रण रणनीति का चुनाव बहुत मायने रखता है। एक ऐसे कंट्रोलर का उपयोग करके जो लचीले तरीके से त्रुटियों के इतिहास को याद रखता है, सिस्टम तेजी से और अधिक सुचारू रूप से रिकवर करता है। यह शोध बिजली प्रणालियों के निर्माण के लिए एक स्पष्ट, गणितीय रूप से सटीक ब्लूप्रिंट प्रदान करता है जो घटकों की विफलता से बच सकें, एक ऐसी क्षमता जो विमानों और ड्रोनों के लिए उड़ान भरने के लिए बिजली पर अधिक निर्भर होने के साथ तेजी से महत्वपूर्ण होती जा रही है। यह अध्ययन यह दावा नहीं करता है कि इसने विमानन उद्योग की हर समस्या को हल कर लिया है, लेकिन यह डिजाइन करने के लिए एक कठोर, पुनरुत्पादक (reproducible) विधि प्रदान करता है कि कैसे सिस्टम विफलताओं के दौरान भी कुशलतापूर्वक कार्य करना जारी रख सकते हैं।