Geavanceerde controle-algoritmen

De regeling is nodig op meerdere niveaus. Op elk van de hoekpunten van de ET zijn lokale sturingen nodig voor de verschillende vacuümtorens en spiegels. Er is ook behoefte aan controlesystemen die de stabiliteit van de spiegels kunnen garanderen die zich in de vacuümtorens op 10 km bevinden. Die stabiliteit kan bijvoorbeeld in gevaar komen door seismische ruis of zogenaamde Newtoniaanse ruis. De controle vereist complexe regellussen op meerdere niveaus.

Bij lage frequenties kunnen de huidige interferometers worden daarnaast beïnvloed door de ruis welke wordt gegenereerd door de regelsystemen. Nieuwe algoritmes, ten dele gebaseerd op Artificiële Intelligentie (AI), zullen nodig zijn om dergelijke storingen in de Einstein Telescope te voorkomen.

Het is belangrijk dat alle systemen tegelijk stabiel (in lock) zijn. Zeker bij een driehoeksvorm is het niet voldoende dat één van de interferometers goed werkt. De drie interferometers van zowel het hoogfrequente als het laagfrequente gedeelte moeten samen stabiel draaien. Bij voorkeur zijn alle zes interferometers tegelijk gestabiliseerd en operationeel. De verwachting is dat dit slechts in 25% van de tijd zo is, omdat zelfs een minieme aardbeving er toe kan leiden dat een spiegel terug in lock gebracht moet worden. Het onderzoek is volop gaande hoe dergelijke situatie kan opgevangen worden, en de spiegels sneller gestabiliseerd kunnen worden.

De regelprecisie van de bestaande, tweede generatie interferometers, is niet voldoende voor gebruik in de veel gevoeligere Einstein Telescope. Voor de nieuwe, derde generatie Gravity Wave Detectors (GWD), is het daarom noodzakelijk om de prestaties van de regelsystemen aanzienlijk te verbeteren.

Gevorderde regelalgoritmen worden gebruikt om de zes interferometers zowel te monitoren als te regelen. De door de regelsignalen veroorzaakte ruis moet daarbij worden verminderd bij lage frequenties. De regelcircuits moeten ook een kwalitatieve feedback kunnen geven over de stabiliteit van de interferometers tijdens de metingen.

De observatie is dat bestaande interferometers van de tweede generatie verstoord worden door incidentele gebeurtenissen, de haperingen of zogenaamde glitches. Sommige haperingen kunnen worden toegeschreven aan mini-aardbevingen, maar er zijn andere glitches waarvan de bron nog onbekend is. Het gevolg is dat de interferometers hun werkingspunt verliezen. Het kost aanzienlijke tijd om de spiegels weer gestabiliseerd te krijgen en de GWD terug te brengen naar normale bedrijfswerking. Een van de mogelijkheden is om de stabiele parameters te identificeren in de Einstein Telescope. Die parameters kunnen dan gebruikt worden om de ET sneller terug te brengen naar een normaal bedrijfsbereik. Zodra een glitch wordt gedetecteerd, kan dan al proactief gereageerd worden op de verstoring, en kan de downtime worden geminimaliseerd.

Het onderzoek voor de Einstein Telescope richt zich op de volgende expertisedomeinen.

• Een verbeterde verwerking van niet-lineaire condities, en betere regelsignalen voor niet-lineaire controle.
• Betere mogelijkheid om exceptionele gebeurtenissen te behandelen (glitches, mini-aardbevingen). Het gebruik van een tweede regelkring zou een snellere terugkeer naar normale bedrijfsparameters mogelijk moeten maken wanneer het werkingspunt verloren is gegaan.
• Massale real-time verwerking van sensordata voor de reconstructie van seismische golven en proactieve controle. De verwachting is dat de complexiteit van de data bijzonder hoog zal zijn, waardoor de complexiteit van de benodigde regeling toeneemt.
• Om real-time de snelle verwerking van de meetdata mogelijk te maken, is de implementatie van AI-methoden in FPGA (Field Programmable Gate Array) systemen een absolute noodzaak. De FPGA IC’s moeten al in een vroeg stadium de controlesignalen kunnen aansturen, terwijl (exascale) superscomputers de metingen verder verwerken en andere telescopen tijdig waarschuwen dat er een gebeurtenis gaat plaatsvinden.
• AI-oplossingen en adaptieve methoden zijn nodig vanwege het grote aantal signalen en regelmogelijkheden, maar ook om gecorreleerde regelsignalen te identificeren en op te lossen.
• Extractie van een kwantitatieve referentie uit de controlesignalen (met schatting van de prestaties voor de beste respons tegen ruis). De beste regeling van het systeem en de prestaties van de ET moeten geïdentificeerd kunnen worden uit de regelsignalen.
• Het is van het grootste belang dat ruis die geïnduceerd wordt door de regelaars en sensoren wordt geminimaliseerd. Daarbij moet in de eerste plaats sensoren ontwikkeld worden met een minimale ruisniveau (noise figure). Enkel dan is het mogelijk om ook de regelaars te verbeteren.

De nieuwe regelalgoritmen zijn ook geschikt voor gebruik in andere, zeer complexe apparaten of instrumenten. Het gebruik van een tweede regelniveau op basis van veilige instelpunten kan worden overgebracht naar andere toepassingen. Denk daarbij bijvoorbeeld aan industriële installaties in geval van spanningsfluctuaties in het elektriciteitsnet.

Op analoge manier kan het principe van de analyse van de regelkwaliteit ook gebruikt worden in andere industriële systemen. Bij identificatie van een anomalie kan dan sneller teruggekeerd worden naar een instelling van de regelparameters naar een situatie waar de installatie wel een nominale regeling kende.

Door de implementatie van AI-hardware via FPGA-systemen kunnen de systemen ook worden gebruikt voor andere regelsystemen. De concepten van golfveldreconstructie zijn in principe overdraagbaar naar andere gebieden die zich bezighouden met golven van verschillende types, zelfs geluid. Denk daarbij bijvoorbeeld bij het regelen van akoestische systemen (evenementenakoestiek, concerten/muziekevenementen).