Preliminary study towards the definition of a PHM framework for the hydraulic system of a fly-by-wire helicopter

On-board hydraulic systems are tasked to provide a number of critical functions to ensure the in-flight operability of rotary-wings vehicles; the hydraulic system is needed to supply power to the flight control actuators and a number of other utilities, as well as to condition the hydraulic fluid, under a wide range of possible in-service conditions. Being a flight-critical system, the definition of a Prognostics and Health Management framework would provide significant advantages to the users, such as better risk mitigation and improved availability. Moreover, a significant reduction in the occurrences of unpredicted failures, one of the more known downsides of helicopters, is expected. A preliminary analysis on the effects of the inception and progression of several degradation types is the first step assess the feasibility of a PHM system for new platforms, and which failure modes are more likely to be observed. Further, since several key components are frequently provided by different suppliers to the airframer, this preliminary analysis would allow to better assess if an Integrated Vehicle Health Management approach, integrating signals coming from different components, could be beneficial. To pursue this study, a complete model of the hydraulic system for a flyby-wire helicopter has been prepared. Then, an in-depth simulation campaign was pursued with the aim of studying the interactions between different failure modes, the effects that the propagating degradations have on the system performances and which signals can be used to define a robust set of features. The paper introduces the case-study under analysis, a general configuration for fly-by-wire helicopters, presenting the most prominent peculiarities of the system and the effect of such peculiarities on the definition of health monitoring schemes. The model is then used to describe the behavior of the system under nominal and degraded conditions is introduced. Between the possible failure modes, the interaction between wear in several mechanical components and the clogging of the hydraulic lines filters was chosen as the subject of this study; motivations are provided and the degradation model described in detail. Hence, results of a wide-ranging simulation campaign are presented, where the time-domain response of the system is used to guide in the definition of a proper set of features able to characterize the selected fault cases. Selected features are presented, chosen according to significant metrics such as correlation with the simulated degradations, signal-to-noise ratio and accuracy. Two different approaches with a varying degree of integration between system signals are proposed and compared. Prognostics is then pursued through well-known particle filter algorithms. The analysis provides promising results on the capability of successfully detecting, isolating and identifying the selected fault mode; laying the foundations for further and more comprehensive studies on the subject

Video data modulation study, volume 1 Final report

Video data modulation technique

Model-based cost analysis for pressure and geochemical-based monitoring methods in CO2-EOR fields: application to field A

Decision making using monitoring data from CO2 geological storage (GS) projects can be multifaceted and complex because of geological, environmental, political, and economic factors. This study primarily focuses on economic and technical aspects of monitoring projects for CO2. The focus of this research is to compare the economic effectiveness of pressure-based monitoring (PBM) and geochemical-based monitoring (GBM) on CO2 leakage detection in CO2-EOR sites where risk for leakage assumed to be plugged and abandoned (P&A) wells, however methodology can be easily applied to CO2 storage in saline aquifers as well. PBM can detect leakage from pressure anomalies, while GBM method detects leakage from alteration in fluid chemistry. In this paper, analytical and semi-analytical models for PBM and GBM techniques were applied to calculate the number of monitoring wells required for monitoring anomalies, which could be due to leakage of CO2. In this study, we assumed that leakage through P&A wells represents the main risk factor. The goals of this study are to determine the cost effectiveness of PBM and GBM as a means to maximize the spatial coverage of the monitoring network in the vicinity of P&A wells. We used different analytical models for PBM and GBM, and overlaid the spatial coverage of each well onto a typical Texas Gulf Coast field site (known as Field A), thus identifying the intersection of each monitoring well and potentially leaking P&A well. Then, based on the available cost data, the costs of each PBM and GBM well were estimated and the two monitoring techniques were compared economically, assuming a pre-determined budget is available to invest on monitoring. The results showed that the spatial coverage of each PBM well was much higher than each GBM wells, and that the total capital and operational cost per PBM well was lower than each GBM well. For theoretical site used in this work, only 29 PBM wells were needed for full coverage of the field site, while 169 GBM wells were required. Therefore, we concluded that PBM technique is a more cost effective option, considering the parameters and assumption in this case study.Energy and Earth Resource

Evaluating Architectural Safeguards for Uncertain AI Black-Box Components

Although tremendous progress has been made in Artificial Intelligence (AI), it entails new challenges. The growing complexity of learning tasks requires more complex AI components, which increasingly exhibit unreliable behaviour. In this book, we present a model-driven approach to model architectural safeguards for AI components and analyse their effect on the overall system reliability

Planning, evaluation, and analytical studies in planetary quarantine and spacecraft sterilization Quarterly progress report

Planetary quarantine flight regulations and information system, microbe release probability, heat sterilization cycles, organic synthesis and contamination factors, Mars landing microbe

Evaluating Architectural Safeguards for Uncertain AI Black-Box Components

Künstliche Intelligenz (KI) hat in den vergangenen Jahren große Erfolge erzielt und ist immer stärker in den Fokus geraten. Insbesondere Methoden des Deep Learning (ein Teilgebiet der KI), in dem Tiefe Neuronale Netze (TNN) zum Einsatz kommen, haben beeindruckende Ergebnisse erzielt, z.B. im autonomen Fahren oder der Mensch-Roboter-Interaktion. Die immense Datenabhängigkeit und Komplexität von TNN haben jedoch gravierende Schwachstellen offenbart. So reagieren TNN sensitiv auf bestimmte Einflussfaktoren der Umwelt (z.B. Helligkeits- oder Kontraständerungen in Bildern) und führen zu falschen Vorhersagen. Da KI (und insbesondere TNN) in sicherheitskritischen Systemen eingesetzt werden, kann solch ein Verhalten zu lebensbedrohlichen Situationen führen. Folglich haben sich neue Forschungspotenziale entwickelt, die sich explizit der Absicherung von KI-Verfahren widmen. Ein wesentliches Problem bei vielen KI-Verfahren besteht darin, dass ihr Verhalten oder Vorhersagen auf Grund ihrer hohen Komplexität nicht erklärt bzw. nachvollzogen werden können. Solche KI-Modelle werden auch als Black-Box bezeichnet. Bestehende Arbeiten adressieren dieses Problem, in dem zur Laufzeit “bösartige” Eingabedaten identifiziert oder auf Basis von Ein- und Ausgaben potenziell falsche Vorhersagen erkannt werden. Arbeiten in diesem Bereich erlauben es zwar potenziell unsichere Zustände zu erkennen, machen allerdings keine Aussagen, inwiefern mit solchen Situationen umzugehen ist. Somit haben sich eine Reihe von Ansätzen auf Architektur- bzw. Systemebene etabliert, um mit KI-induzierten Unsicherheiten umzugehen (z.B. N-Version-Programming-Muster oder Simplex Architekturen). Darüber hinaus wächst die Anforderung an KI-basierte Systeme sich zur Laufzeit anzupassen, um mit sich verändernden Bedingungen der Umwelt umgehen zu können. Systeme mit solchen Fähigkeiten sind bekannt als Selbst-Adaptive Systeme. Software-Ingenieure stehen nun vor der Herausforderung, aus einer Menge von Architekturellen Sicherheitsmechanismen, den Ansatz zu identifizieren, der die nicht-funktionalen Anforderungen bestmöglich erfüllt. Jeder Ansatz hat jedoch unterschiedliche Auswirkungen auf die Qualitätsattribute des Systems. Architekturelle Entwurfsentscheidungen gilt es so früh wie möglich (d.h. zur Entwurfszeit) aufzulösen, um nach der Implementierung des Systems Änderungen zu vermeiden, die mit hohen Kosten verbunden sind. Darüber hinaus müssen insbesondere sicherheitskritische Systeme den strengen (Qualitäts-) Anforderungen gerecht werden, die bereits auf Architektur-Ebene des Software-Systems adressiert werden müssen. Diese Arbeit befasst sich mit einem modellbasierten Ansatz, der Software-Ingenieure bei der Entwicklung von KI-basierten System unterstützt, um architekturelle Entwurfsentscheidungen (bzw. architekturellen Sicherheitsmechanismen) zum Umgang mit KI-induzierten Unsicherheiten zu bewerten. Insbesondere wird eine Methode zur Zuverlässigkeitsvorhersage von KI-basierten Systemen auf Basis von etablierten modellbasierten Techniken erforscht. In einem weiteren Schritt wird die Erweiterbarkeit/Verallgemeinerbarkeit der Zuverlässigkeitsvorhersage für Selbst-Adaptive Systeme betrachtet. Der Kern beider Ansätze ist ein Umweltmodell zur Modellierung () von KI-spezifischen Unsicherheiten und () der operativen Umwelt des Selbst-Adaptiven Systems. Zuletzt wird eine Klassifikationsstruktur bzw. Taxonomie vorgestellt, welche, auf Basis von verschiedenen Dimensionen, KI-basierte Systeme in unterschiedliche Klassen einteilt. Jede Klasse ist mit einem bestimmten Grad an Verlässlichkeitszusicherungen assoziiert, die für das gegebene System gemacht werden können. Die Dissertation umfasst vier zentrale Beiträge. 1. Domänenunabhängige Modellierung von KI-spezifischen Umwelten: In diesem Beitrag wurde ein Metamodell zur Modellierung von KI-spezifischen Unsicherheiten und ihrer zeitlichen Ausdehnung entwickelt, welche die operative Umgebung eines selbstadaptiven Systems bilden. 2. Zuverlässigkeitsvorhersage von KI-basierten Systemen: Der vorgestellte Ansatz erweitert eine existierende Architekturbeschreibungssprache (genauer: Palladio Component Model) zur Modellierung von Komponenten-basierten Software-Architekturen sowie einem dazugehörigenWerkzeug zur Zuverlässigkeitsvorhersage (für klassische Software-Systeme). Das Problem der Black-Box-Eigenschaft einer KI-Komponente wird durch ein Sensitivitätsmodell adressiert, das, in Abhängigkeit zu verschiedenen Unsicherheitsfaktoren, die Prädektive Unsicherheit einer KI-Komponente modelliert. 3. Evaluation von Selbst-Adaptiven Systemen: Dieser Beitrag befasst sich mit einem Rahmenwerk für die Evaluation von Selbst-Adaptiven Systemen, welche für die Absicherung von KI-Komponenten vorgesehen sind. Die Arbeiten zu diesem Beitrag verallgemeinern/erweitern die Konzepte von Beitrag 2 für Selbst-Adaptive Systeme. 4. Klassen der Verlässlichkeitszusicherungen: Der Beitrag beschreibt eine Klassifikationsstruktur, die den Grad der Zusicherung (in Bezug auf bestimmte Systemeigenschaften) eines KI-basierten Systems bewertet. Der zweite Beitrag wurde im Rahmen einer Fallstudie aus dem Bereich des Autonomen Fahrens validiert. Es wurde geprüft, ob Plausibilitätseigenschaften bei der Zuverlässigkeitsvorhersage erhalten bleiben. Hierbei konnte nicht nur die Plausibilität des Ansatzes nachgewiesen werden, sondern auch die generelle Möglichkeit Entwurfsentscheidungen zur Entwurfszeit zu bewerten. Für die Validierung des dritten Beitrags wurden ebenfalls Plausibilitätseigenschaften geprüft (im Rahmen der eben genannten Fallstudie und einer Fallstudie aus dem Bereich der Mensch-Roboter-Interaktion). Darüber hinaus wurden zwei weitere Community-Fallstudien betrachtet, bei denen (auf Basis von Simulatoren) Selbst-Adaptive Systeme bewertet und mit den Ergebnissen unseres Ansatzes verglichen wurden. In beiden Fällen konnte gezeigt werden, dass zum einen alle Plausibilitätseigenschaft erhalten werden und zum anderen, der Ansatz dieselben Ergebnisse erzeugt, wie die Domänen-spezifischen Simulatoren. Darüber hinaus konnten wir zeigen, dass unser Ansatz Software-Ingenieure bzgl. der Bewertung von Entwurfsentscheidungen, die für die Entwicklung von Selbst-Adaptiven Systemen relevant sind, unterstützt. Der erste Beitrag wurde implizit mit Beitrag 2 und mit 3 validiert. Für den vierten Beitrag wurde die Klassifikationsstruktur auf bekannte und repräsentative KI-Systeme angewandt und diskutiert. Es konnte jedes KI-System in eine der Klassen eingeordnet werden, so dass die generelle Anwendbarkeit der Klassifikationsstruktur gezeigt wurde

Conceptual mechanization studies for a horizon definition spacecraft communications and data handling subsystem

Conceptual mechanization for horizon definition spacecraft communications and data handling subsyste