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Detección y Pronóstico de Fallos Propagantes en Actuadores de Control de Vuelo para Helicópteros

Autores: Nesci, Andrea; De Martin, Andrea; Jacazio, Giovanni; Sorli, Massimo

Idioma: Inglés

Editor: MDPI

Año: 2020

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Acceso abierto

Artículo científico
2020

Detección y Pronóstico de Fallos Propagantes en Actuadores de Control de Vuelo para Helicópteros


Categoría

Ingeniería y Tecnología

Subcategoría

Ingeniería Aeroespacial

Palabras clave

Solución pronóstica novedosa
Sistemas de control de vuelo hidráulico
Detección de fallas
Pronóstico de fallas
Modelo dinámico de alta fidelidad
Técnicas de filtrado de partículas

Licencia

CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual

Consultas: 15

Citaciones: Sin citaciones


Descripción
La tendencia reciente en la industria aeronáutica es introducir una nueva solución de pronóstico para sistemas críticos en un intento de aumentar la disponibilidad de los vehículos, reducir costos y optimizar la política de mantenimiento. A pesar de esto, hay una falta general de literatura sobre pronósticos para sistemas de control de vuelo hidráulicos, especialmente en aplicaciones de helicópteros. La presente investigación se centró en un estudio preliminar para un marco integrado de detección de fallas y pronóstico de fallas adaptado a una de las arquitecturas más comunes para la actuación del control de vuelo. Partiendo de un modelo dinámico de alta fidelidad del sistema, se estudiaron y describieron dos fallas diferentes dentro de un entorno de simulación dedicado: la apertura de una grieta en las bobinas de los resortes de centrado del actuador y el desgaste de los sellos internos. Ambos modos de falla se analizaron a través de modelos establecidos disponibles en la literatura y su evolución se simuló dentro del modelo del actuador. Por lo tanto, se llevó a cabo un proceso de selección de características en profundidad con el objetivo de definir señales adecuadas tanto para el diagnóstico como para el pronóstico. Los resultados se informaron a través de un plano de precisión-sensibilidad y se utilizaron para definir una rutina de pronóstico basada en técnicas de filtrado de partículas. La contribución más significativa de la presente investigación fue que no se necesitan sensores adicionales, por lo que el sistema de pronóstico puede implementarse potencialmente en plataformas en servicio.

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