La aparente conexión entre los accidentes aéreos fatales en Indonesia y Etiopía se centra en la falla de un solo sensor. Sé cómo es eso:hace unos años, mientras volaba un Cessna 182-RG desde Albany, Nueva York, a Fort Meade, Maryland, mi indicador de velocidad aérea mostró que estaba volando a una velocidad tan lenta que mi avión corría el riesgo de no generar suficiente sustentación para permanecer en el aire.

Si hubiera confiado en mi sensor de velocidad aerodinámica, Habría empujado el morro del avión hacia abajo en un intento de recuperar velocidad, y posiblemente ejerza demasiada tensión en el marco de la aeronave, o se acercó peligrosamente al suelo. Pero incluso las aeronaves pequeñas están repletas de sensores:aunque me preocupa mi velocidad aerodinámica, Noté que mi avión se mantenía a la misma altitud, el motor estaba generando la misma cantidad de potencia, las alas se encontraban con el aire en un ángulo constante y yo todavía me movía sobre el suelo a la misma velocidad que había estado antes de que supuestamente descendiera la velocidad aerodinámica.

Entonces, en lugar de estresarme demasiado y potencialmente estrellar mi avión, Pude arreglar el sensor problemático y continuar mi vuelo sin más incidentes. Como resultado, Comencé a investigar cómo las computadoras pueden usar datos de diferentes sensores de aeronaves para ayudar a los pilotos a comprender si se está produciendo una emergencia real. o algo mucho menos severo.

La respuesta de Boeing a sus accidentes ha incluido el diseño de una actualización de software que se basará en dos sensores en lugar de uno. Eso puede no ser suficiente.

Comprobación cruzada de los datos del sensor

Como un avión desafía la gravedad, principios aerodinámicos expresados ​​como fórmulas matemáticas gobiernan su vuelo. La mayoría de los sensores de una aeronave están destinados a monitorear elementos de esas fórmulas, para tranquilizar a los pilotos de que todo está como debería ser, o para alertarlos de que algo ha salido mal.

Mi equipo desarrolló un sistema informático que analiza la información de muchos sensores, comparar sus lecturas entre sí y con las fórmulas matemáticas relevantes. Este sistema puede detectar datos inconsistentes, indicar qué sensores tienen más probabilidades de fallar y, en ciertas circunstancias, utilice otros datos para estimar los valores correctos que estos sensores deberían entregar.

Por ejemplo, mi Cessna encontró problemas cuando el sensor primario de velocidad del aire, llamado "tubo de pitot, "se congeló en el aire frío. Otros sensores a bordo recopilan información relacionada:los receptores GPS miden la rapidez con la que la aeronave cubre el suelo. Los datos de velocidad del viento están disponibles en modelos de computadora que pronostican el clima antes del vuelo. Las computadoras a bordo pueden calcular una velocidad aérea estimada combinando Datos GPS con información sobre la velocidad y dirección del viento.

Si la velocidad estimada de la computadora concuerda con las lecturas del sensor, lo más probable es que todo esté bien. Si no están de acuerdo entonces algo anda mal, pero ¿qué? Resulta que estos cálculos no concuerdan de diferentes maneras, dependiendo de cuál (o más) de los GPS, Los datos del viento o los sensores de velocidad aérea son incorrectos.

Una prueba con datos reales

Probamos nuestro programa informático con datos reales del accidente del vuelo 447 de Air France en 2009. La investigación posterior al accidente reveló que tres tubos pitot diferentes se congelaron, entregar una lectura de velocidad aérea errónea y desencadenar una cadena de eventos que terminan en que el avión se sumerja en el Océano Atlántico, matando a 228 pasajeros y tripulantes.

Los datos de vuelo mostraron que cuando los tubos pitot se congelaron, de repente dejaron de registrar una velocidad aerodinámica de 480 nudos, y en su lugar informó que el avión volaba por el aire a 180 nudos, tan lento que el piloto automático se apagó y alertó a los pilotos humanos de que había un problema.

Pero el GPS a bordo registró que el avión viajaba por tierra a 490 nudos. Y los modelos informáticos del clima indicaron que el viento venía de la parte trasera del avión a unos 10 nudos.

Cuando introducimos esos datos en nuestro sistema informático, detectó que los tubos de pitot habían fallado, y estimó la velocidad real del avión en cinco segundos. También detectó cuando los tubos de pitot se descongelaron nuevamente, unos 40 segundos después de que se congelaron, y pudo confirmar que sus lecturas eran nuevamente confiables.

Un tipo diferente de prueba

También usamos nuestro sistema para identificar lo que sucedió con el vuelo 1153 de Tuninter, que se zambulló en el mar Mediterráneo en 2005 en su camino de Italia a Túnez, matando a 16 de las 39 personas a bordo.

Después del accidente, la investigación reveló que los trabajadores de mantenimiento habían instalado por error el indicador de cantidad de combustible incorrecto en el avión, por lo que informó 2, 700 kg de combustible estaban en los tanques, cuando el avión en realidad transportaba solo 550 kg. Los pilotos humanos no notaron el error, y el avión se quedó sin combustible.

El combustible es pesado aunque, y su peso afecta el rendimiento de una aeronave. Un avión con muy poco combustible se habría manejado de manera diferente a uno con la cantidad correcta. Para calcular si el avión se estaba comportando como debería, con la cantidad adecuada de combustible a bordo, utilizamos la relación matemática aerodinámica entre la velocidad y la sustentación. Cuando un avión está en vuelo nivelado, el levantamiento es igual al peso. Todo lo demás sigue igual un avión más pesado debería haber ido más lento que el avión Tuninter.

Nuestro programa modela solo las fases de crucero del vuelo, en el que el avión está en constante, vuelo nivelado - sin acelerar ni cambiar de altitud. Pero hubiera sido suficiente detectar que el avión era demasiado ligero y alertar a los pilotos, que podría haberse dado la vuelta o aterrizar en otro lugar para repostar. Agregar información sobre otras fases del vuelo podría mejorar la precisión y la capacidad de respuesta del sistema.

¿Qué pasa con los accidentes del Boeing 737 Max 8?

La gama completa de datos sobre Lion Air 610 y Ethiopian Airlines 302 aún no está disponible para el público. pero los primeros informes sugieren que hubo un problema con uno de los sensores de ángulo de ataque. Mi equipo de investigación desarrolló un método para verificar la precisión de ese dispositivo en función de la velocidad del avión.

Usamos aerodinámica y un simulador de vuelo para medir cómo las variaciones en el ángulo de ataque (la inclinación con la que las alas chocan con el aire que se aproxima) cambiaban la velocidad horizontal y vertical de un Cessna 172. Los datos coincidían con el rendimiento de un Cessna real. 172 en vuelo. Usando nuestro modelo y sistema, podemos distinguir entre una emergencia real (un ángulo de ataque peligrosamente alto) y un sensor defectuoso que proporciona datos erróneos.

Los números reales de un Boeing 737 Max 8 serían diferentes, por supuesto, pero el principio sigue siendo el mismo, utilizando la relación matemática entre el ángulo de ataque y la velocidad aerodinámica para comprobarse mutuamente, e identificar sensores defectuosos.

Mejor aún

A medida que mi equipo continúa desarrollando software de análisis de datos de vuelo, también estamos trabajando para proporcionarle mejores datos. Una fuente potencial podría ser permitir que los aviones se comuniquen directamente entre sí sobre las condiciones climáticas y del viento en lugares específicos a altitudes particulares. También estamos trabajando en métodos para describir con precisión las condiciones operativas seguras para el software de vuelo que se basa en datos de sensores.

Los sensores fallan pero incluso cuando eso sucede, Los sistemas automatizados pueden ser más seguros y eficientes que los pilotos humanos. A medida que el vuelo se vuelve más automatizado y cada vez más dependiente de los sensores, es imperativo que los sistemas de vuelo verifiquen los datos de diferentes tipos de sensores, para protegerse contra fallos del sensor potencialmente fatales.

Este artículo se ha vuelto a publicar de The Conversation con una licencia de Creative Commons. Lea el artículo original.