Proposta de um sistema híbrido de produção de energia para veículos aéreos não tripulados

• Ano de defesa: 2020
• Autor(a) principal: Freitas Júnior, Joacy de Lima
• Tipo de documento: Tese
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Universidade Estadual Paulista (Unesp)
• Palavras-chave em Português: Inteligência artificial; RPA; VTOL; Artificial intelligence; Energia elétrica - Produção; Aeronaves; Hybrid energy system
• Link de acesso: http://hdl.handle.net/11449/191813

Uma das grandes limitações hoje existente no uso de sistemas aéreos não tripulados com propulsão elétrica, é a pequena autonomia dos voos, o que estimula a pesquisa e desenvolvimento de meios alternativos que proporcionem uma forma de contornar o problema.Esta tese trata do projeto de um Sistema Híbrido de Produção de Energia, onde o controle desse sistema foi implementado com uma lógica PID e uma outra baseada em redes neurais artificiais. A necessidade imposta por alguns tipos de operações com RPA (Remotely-Piloted Aircraft), que exigem uma autonomia mínima, ou ainda que o RPA tenha um sistema alternativo dissimilar de produção de energia para atingir o nível exigido em termos de segurança de voo, são as motivações deste trabalho. Como requisito básico, foi feito uso de materiais e componentes COTS (Commercial off-the-shelf) a fim de viabilizar economicamente a proposta. Para testar o conceito, o sistema foi simulado e construído um protótipo em bancada, sendo que para os testes em voo será utilizado uma aeronave de decolagem e pouso vertical - VTOL (Vertical Take-Off and Landing) que está em fase de construção. Como parte dos trabalhos para se estudar a sua viabilidade, foram feitas simulações em MATLAB®Simulink. Esse método permite que se determine as características físicas e a eficiência do projeto antes que o sistema seja montado. A arquitetura é composta por um motor de combustão interna acionando um gerador para se obter a energia extra necessária para a expansão da autonomia. Apesar deste modelo não ser inédito e já ter sido estudado e testado em projetos anteriores alguns aspectos acrescentaram novos avanços, como neste caso a instalação de um controle inteligente baseado em dados treinados de uma rede neural, visando melhor rendimento e facilidade de alteração para aplicações futuras. O trabalho apresenta resultados positivos mostrando a factibilidade da proposta e abre caminho para o desenvolvimento de um controle mais sofisticado, com a inclusão do algoritmo de treinamento no próprio código, proporcionando o ajuste dos ganhos em tempo real.