Monitoreo de degradación de rotores de quadrotor en vuelo utilizando excitación de espacio nulo y detección de bloqueo
Autores: Lovas, István
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2026
Acceso abierto
Artículo científico
2026
Monitoreo de degradación de rotores de quadrotor en vuelo utilizando excitación de espacio nulo y detección de bloqueo
Categoría
Ingeniería y Tecnología
Subcategoría
Ingeniería Robótica
Palabras clave
Diagnóstico del sistema de propulsión en vuelo
Vehículos aéreos no tripulados multirrotor
Marco de diagnóstico activo
Anomalías específicas del rotor
Localización de fallos
Indicadores de sensibilidad
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 1
Citaciones: Sin citaciones
El diagnóstico del sistema de propulsión en vuelo en vehículos aéreos no tripulados (UAV) de múltiples rotores sigue siendo un problema desafiante debido a las interacciones de control en bucle cerrado, las fuertes perturbaciones ambientales y los efectos de modo común que oscurecen las anomalías específicas de los rotores. Los enfoques de monitoreo pasivo convencionales basados únicamente en mediciones eléctricas o mecánicas a menudo son insuficientes para la localización confiable de fallas y para distinguir las degradaciones globales de la operación nominal. Este artículo propone un marco de diagnóstico activo que explota una excitación sinusoidal de baja amplitud inyectada en el espacio nulo de control durante la operación en suspensión. Al emplear la detección por bloqueo, se extraen selectivamente las respuestas de los rotores en la frecuencia de excitación, lo que permite derivar indicadores de sensibilidad robustos basados en la amplitud a partir de señales de velocidad de rotación, corriente y potencia eléctrica. Se formula una métrica de diagnóstico firmada por pares para lograr una localización confiable de fallas asimétricas en los rotores. Además, se introduce un indicador absoluto referenciado a una condición base para capturar degradaciones simétricas que afectan a todos los rotores mediante el uso combinado de sensibilidades basadas en corriente y potencia. El método propuesto se valida en un entorno de simulación de quadrotor de alta fidelidad que incorpora fallas de degradación por fricción viscosa y coeficiente de empuje. Amplios análisis de Monte Carlo demuestran un rendimiento robusto en la detección y localización de fallas, incluyendo escenarios que son indistinguibles utilizando técnicas convencionales de normalización por pares.
Descripción
El diagnóstico del sistema de propulsión en vuelo en vehículos aéreos no tripulados (UAV) de múltiples rotores sigue siendo un problema desafiante debido a las interacciones de control en bucle cerrado, las fuertes perturbaciones ambientales y los efectos de modo común que oscurecen las anomalías específicas de los rotores. Los enfoques de monitoreo pasivo convencionales basados únicamente en mediciones eléctricas o mecánicas a menudo son insuficientes para la localización confiable de fallas y para distinguir las degradaciones globales de la operación nominal. Este artículo propone un marco de diagnóstico activo que explota una excitación sinusoidal de baja amplitud inyectada en el espacio nulo de control durante la operación en suspensión. Al emplear la detección por bloqueo, se extraen selectivamente las respuestas de los rotores en la frecuencia de excitación, lo que permite derivar indicadores de sensibilidad robustos basados en la amplitud a partir de señales de velocidad de rotación, corriente y potencia eléctrica. Se formula una métrica de diagnóstico firmada por pares para lograr una localización confiable de fallas asimétricas en los rotores. Además, se introduce un indicador absoluto referenciado a una condición base para capturar degradaciones simétricas que afectan a todos los rotores mediante el uso combinado de sensibilidades basadas en corriente y potencia. El método propuesto se valida en un entorno de simulación de quadrotor de alta fidelidad que incorpora fallas de degradación por fricción viscosa y coeficiente de empuje. Amplios análisis de Monte Carlo demuestran un rendimiento robusto en la detección y localización de fallas, incluyendo escenarios que son indistinguibles utilizando técnicas convencionales de normalización por pares.