AIrcraft - Effizienzsteigerung des Environmental Control Systems (ECS) durch KI-unterstützte Regelung

Der kommerzielle Luftverkehr verursacht ca. 2-3% der globalen CO2-Emissionen (2,4 % in 2018 - das entspricht 873 Mio. Tonnen CO2 pro Jahr) und soll bis 2036 um ca. 50 % wachsen (Schätzung vor Eintritt der Coronakrise). Das Environmental Control System (ECS) – zuständig für die Bereitstellung von Heißluft zur Enteisung der Tragflächen und Regelung des Drucks, der Temperatur und der Luftfeuchte in der Kabine und des Frachtraums - ist das Subsystem mit dem größten Energieverbrauch im Flugzeug (ca. 5% des Gesamtenergieverbrauchs). Heute standardmäßig eingesetzte Regler (z.B. PI oder PID-Regler) können bei transienten Vorgängen instabile Zustände hervorrufen und zu Über- bzw. Unterschwingen führen, was sich meist negativ auf die Energieeffizienz auswirkt. Der Einsatz von Methoden der künstlichen Intelligenz (KI) bietet im Bereich der Regelung vielseitige Möglichkeiten die Regelgüte zu verbessern. Somit ist das Ziel KI-basierte Regelungen in der Luftfahrt zur Anwendung zu bringen und dabei von vorhandenem Wissen in anderen Industriezweigen zu profitieren. Dazu wird erarbeitetes Wissen über KI-Technologien (Einsatz von Maschinellem Lernen für Predictive Maintenance Anwendungen bei Schienenfahrzeugen sowie datenbasierte Prädiktion für Batteriesysteme) sowie KI-basierte Regelungen (von Heizsystemen in Gebäuden sowie Öfen) auf den Bereich der Luftfahrt übertragen. Durch die mittels KI verbesserte Regelung werden Energieeinsparungen im Bereich von 10-15% für das ECS erwartet bei gleichbleibendem oder erhöhten Kabinenkomfort. Die hohen Anforderungen bezüglich Sicherheit sollen hier auch berücksichtigt werden und falls die KI-basierte Regelung definierte Regelbereiche verlässt soll auf die Standardregelung zurückgeschalten werden. Zusätzlich sollen die KI-Modelle Prozessveränderungen detektieren können, um bei Abnutzung von Bauteilen oder möglichen Fehler im System warnen zu können.