Detecção de falhas no helicóptero 3DOF.

• Ano de defesa: 2010
• Autor(a) principal: Elen Collaço de Oliveira
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Instituto Tecnológico de Aeronáutica
• Palavras-chave em Português: Detecção de falhas; Análise estatística multivariada; Análise de aglomerados; Algoritmos; Sistemas dinâmicos; Matemática aplicada; Manutenção de aeronaves; Helicópteros; Matemática; Engenharia aeronáutica
• Link de acesso: http://www.bd.bibl.ita.br/tde_busca/arquivo.php?codArquivo=999

A pronta detecção da ocorrência de falhas é de grande importância para a segurança de operação de sistemas dinâmicos, além de reduzir custos de manutenção. Com efeito, tendo-se detectado uma falha no sistema, ações mitigatórias podem ser tomadas de modo a evitar danos ao meio ambiente, prejuízos econômicos e principalmente perdas de vidas humanas. Os métodos tradicionais de detecção de falhas, contudo, esbarram em restrições físicas, ausência de um modelo acurado do sistema e indisponibilidade de dados do comportamento do sistema com falha. Neste trabalho, um esquema de detecção de falhas, é implementado para uma planta-piloto na forma de um helicóptero de três graus de liberdade, baseado no histórico de funcionamento normal do sistema, sem a necessidade de equipamentos adicionais e nem de um modelo acurado do sistema. Para isso, um método estatístico multivariado e outro de análise de agrupamentos são comparados, são eles: uso da estatística T de Hotelling e agrupamento K-means, respectivamente. A situação de falha implementada está associada à redução de 10% na potência de um dos motores. A investigação envolve o uso das variáveis de ângulo e velocidade estimada de arfagem, uso da tensão dos motores e uso das velocidades angulares estimadas. Os resultados em termos de tempo de detecção e curva ROC indicam que os dois métodos, quando comparados, apresentaram melhor eficiência em diferentes situações. Os resultados obtidos demonstram que, com o uso das tensões nos motores, o método K-means tem um desempenho superior, já com o emprego das velocidades angulares estimadas, a estatística T de Hotelling apresentou melhor resultado em relação ao método de agrupamento K-means.