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Demostración Lean de Detección de Anomalías Térmicas a Bordo Usando Aprendizaje Automático

Autores: Thoemel, Jan; Kanavouras, Konstantinos; Sachidanand, Maanasa; Hein, Andreas; Ortiz del Castillo, Miguel; Pauly, Leo; Rathinam, Arunkumar; Aouada, Djamila

Idioma: Inglés

Editor: MDPI

Año: 2024

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Acceso abierto

Artículo científico
2024

Demostración Lean de Detección de Anomalías Térmicas a Bordo Usando Aprendizaje Automático


Categoría

Ingeniería y Tecnología

Subcategoría

Ingeniería Aeroespacial

Palabras clave

Ley
Computadoras
Rendimiento
Desarrollo
Térmico
Naves espaciales

Licencia

CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual

Consultas: 30

Citaciones: Sin citaciones


Descripción
La ley de Moore establece que el rendimiento de las computadoras se duplica aproximadamente cada dos años. Esto tiene consecuencias dramáticas para cualquier desarrollo moderno de alta tecnología y para los satélites. Los largos ciclos de desarrollo hacen que estos activos costosos queden obsoletos antes de que comiencen sus operaciones. El avance también presenta desafíos para su diseño, particularmente desde una perspectiva térmica, ya que se disipa más calor y los circuitos son más frágiles. Estos desafíos exigen que se encuentren métodos de desarrollo de naves espaciales más rápidos y que se desarrollen tecnologías de gestión térmica. Elaboramos sobre las metodologías de desarrollo existentes y presentamos nuestro propio método ágil. Exploramos el desarrollo de una carga útil de detección de anomalías térmicas, desde la concepción hasta la puesta en marcha en órbita, para estimular discusiones sobre los enfoques de desarrollo de hardware espacial. La carga útil consiste en cuatro cámaras infrarrojas miniaturizadas, fuentes de calor en vista de las cámaras simulando una anomalía, un procesador a bordo y periféricos para interfaces eléctricas y de comunicación. El documento describe nuestra metodología y su aplicación, mostrando el éxito de nuestros esfuerzos con la activación de la primera luz de nuestras cámaras en órbita. Mostramos nuestro método ágil, que presenta modelos técnicos y de gestión de referencia, a partir de los cuales derivamos herramientas de desarrollo adicionales; tales detalles normalmente no están disponibles en la literatura científico-técnica. Además, abordamos las deficiencias identificadas durante nuestro desarrollo, como la falla de un componente a bordo y proponemos mejoras para futuros desarrollos.

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