A aparente conexão entre acidentes fatais de aviões na Indonésia e na Etiópia gira em torno da falha de um único sensor. Eu sei como é:alguns anos atrás, enquanto eu estava voando em um Cessna 182-RG de Albany, Nova york, para Fort Meade, Maryland, meu indicador de velocidade no ar mostrou que eu estava voando a uma velocidade tão lenta que meu avião corria o risco de não gerar mais sustentação suficiente para permanecer no ar.

Se eu tivesse confiado no meu sensor de velocidade no ar, Eu teria empurrado o nariz do avião para baixo na tentativa de recuperar a velocidade, e possivelmente colocar muita pressão na estrutura da aeronave, ou ficou perigosamente perto do solo. Mas mesmo as aeronaves pequenas são embaladas com sensores:embora preocupado com a minha velocidade no ar, Percebi que meu avião estava na mesma altitude, o motor estava gerando a mesma quantidade de energia, as asas encontravam o ar em um ângulo constante e eu ainda estava me movendo sobre o solo na mesma velocidade de antes da suposta queda da velocidade no ar.

Então, em vez de sobrecarregar e potencialmente derrubar meu avião, Consegui consertar o sensor problemático e continuar meu vôo sem mais incidentes. Como resultado, Comecei a investigar como os computadores podem usar dados de diferentes sensores de aeronaves para ajudar os pilotos a entender se há uma emergência real acontecendo, ou algo muito menos severo.

A resposta da Boeing às suas falhas incluiu o projeto de uma atualização de software que contará com dois sensores em vez de um. Isso pode não ser suficiente.

Verificação cruzada dos dados do sensor

Como um avião desafia a gravidade, princípios aerodinâmicos expressos como fórmulas matemáticas governam seu vôo. A maioria dos sensores de uma aeronave se destina a monitorar elementos dessas fórmulas, para tranquilizar os pilotos de que tudo está como deveria ser - ou para alertá-los de que algo deu errado.

Minha equipe desenvolveu um sistema de computador que analisa as informações de muitos sensores, comparar suas leituras entre si e com as fórmulas matemáticas relevantes. Este sistema pode detectar dados inconsistentes, indicam quais sensores provavelmente falharam e, em certas circunstâncias, use outros dados para estimar os valores corretos que esses sensores devem fornecer.

Por exemplo, meu Cessna encontrou problemas quando o sensor de velocidade do ar primário, chamado de "tubo pitot, "congelou no ar frio. Outros sensores a bordo coletam informações relacionadas:os receptores GPS medem a rapidez com que a aeronave está cobrindo o solo. Os dados da velocidade do vento estão disponíveis em modelos de computador que prevêem o tempo antes do voo. Os computadores de bordo podem calcular uma velocidade estimada, combinando Dados GPS com informações sobre a velocidade e direção do vento.

Se a velocidade estimada do computador estiver de acordo com as leituras do sensor, provavelmente está tudo bem. Se eles discordarem, então algo está errado - mas o quê? Acontece que esses cálculos discordam de maneiras diferentes, dependendo de qual - ou mais - do GPS, os dados do vento ou sensores de velocidade do ar estão errados.

Um teste com dados reais

Testamos nosso programa de computador com dados reais do acidente do vôo 447 da Air France em 2009. A investigação pós-acidente revelou que três tubos pitot diferentes congelaram, entregando uma leitura errônea da velocidade do ar e desencadeando uma cadeia de eventos que termina no avião mergulhando no Oceano Atlântico, matando 228 passageiros e tripulantes.

Os dados de voo mostraram que, quando os tubos pitot congelaram, eles de repente pararam de registrar a velocidade no ar como 480 nós, e em vez disso relatou que o avião estava voando a 180 nós - tão lento que o piloto automático desligou e alertou os pilotos humanos que havia um problema.

Mas o GPS a bordo registrou que o avião estava viajando pelo solo a 490 nós. E os modelos de computador do tempo indicavam que o vento estava vindo da parte traseira do avião a cerca de 10 nós.

Quando colocamos esses dados em nosso sistema de computador, detectou que os tubos pitot haviam falhado, e estimou a velocidade real do avião em cinco segundos. Ele também detectou quando os tubos de pitot descongelaram novamente, cerca de 40 segundos depois que eles congelaram, e foi capaz de confirmar que suas leituras eram novamente confiáveis.

Um tipo diferente de teste

Também usamos nosso sistema para identificar o que aconteceu com o vôo 1153 da Tuninter, que desaguou no Mar Mediterrâneo em 2005 a caminho da Itália para a Tunísia, matando 16 das 39 pessoas a bordo.

Após o acidente, a investigação revelou que os trabalhadores de manutenção tinham instalado por engano o indicador de quantidade de combustível errado no avião, então relatou 2, 700 kg de combustível estavam nos tanques, quando o avião estava realmente carregando apenas 550 kg. Os pilotos humanos não notaram o erro, e o avião ficou sem combustível.

O combustível é pesado, no entanto, e seu peso afeta o desempenho de uma aeronave. Um avião com pouco combustível teria se comportado de maneira diferente de outro com a quantidade certa. Para calcular se o avião estava se comportando como deveria, com a quantidade certa de combustível a bordo, usamos a relação matemática aerodinâmica entre velocidade no ar e sustentação. Quando um avião está em vôo nivelado, levantamento é igual a peso. Tudo o resto sendo o mesmo, um avião mais pesado deveria estar indo mais devagar do que o avião Tuninter.

Nossos modelos de programa apenas fases de cruzeiro de voo, em que o avião está estável, vôo nivelado - sem acelerar ou mudar de altitude. Mas teria sido suficiente detectar que o avião estava muito leve e alertar os pilotos, que poderia ter se virado ou pousado em outro lugar para reabastecer. Adicionar informações sobre outras fases do voo pode melhorar a precisão e a capacidade de resposta do sistema.

E as falhas do Boeing 737 Max 8?

A gama completa de dados sobre Lion Air 610 e Ethiopian Airlines 302 ainda não está disponível ao público, mas os primeiros relatórios sugerem que houve um problema com um dos sensores de ângulo de ataque. Minha equipe de pesquisa desenvolveu um método para verificar a precisão desse dispositivo com base na velocidade do avião.

Usamos aerodinâmica e um simulador de vôo para medir como as variações no ângulo de ataque - a inclinação com que as asas encontram o ar que se aproxima - mudaram a velocidade horizontal e vertical de um Cessna 172. Os dados eram consistentes com o desempenho de um Cessna real 172 em vôo. Usando nosso modelo e sistema, podemos distinguir entre uma emergência real - um ângulo de ataque perigosamente alto - e um sensor com falha fornecendo dados errôneos.

Os números reais para um Boeing 737 Max 8 seriam diferentes, claro, mas o princípio ainda é o mesmo, usando a relação matemática entre o ângulo de ataque e a velocidade do ar para verificar uma a outra, e para identificar sensores com defeito.

Melhor ainda

Como minha equipe continua a desenvolver software de análise de dados de voo, também estamos trabalhando para fornecer dados melhores. Uma fonte potencial pode ser permitir que os aviões se comuniquem diretamente uns com os outros sobre as condições do tempo e do vento em locais específicos em altitudes particulares. Também estamos trabalhando em métodos para descrever com precisão as condições operacionais seguras para o software de voo que depende dos dados do sensor.

Sensores falham, mas mesmo quando isso acontece, sistemas automatizados podem ser mais seguros e eficientes do que pilotos humanos. À medida que o voo se torna mais automatizado e cada vez mais dependente de sensores, é imperativo que os sistemas de voo verifiquem dados de diferentes tipos de sensores, para proteção contra falhas de sensor potencialmente fatais.

Este artigo foi republicado de The Conversation sob uma licença Creative Commons. Leia o artigo original.