Métodos de análise de falhas e suas aplicações em veículos aéreos não-tripulados.

• Autor(a) principal: Beatriz Juliana de Oliveira Martins Franco
• Data de Publicação: 2008
• Tipo de documento: Dissertação
• Idioma: por
• Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações do ITA
• Texto Completo: http://www.bd.bibl.ita.br/tde_busca/arquivo.php?codArquivo=591
• topic: Confiabilidade de aeronaves; Aeronave não-tripulada; Detecção de falhas; Análise de falhas; Engenharia aeronáutica

Esta dissertação tem por objetivo o estudo de métodos de análise de falhas e como os mesmos podem ser adaptados para Veículos Aéreos Não-Tripulados, mais conhecidos pela sigla UAVs (do inglês, Unmanned Aerial Vehicles). Este estudo foi divido em duas categorias: Métodos de Prevenção à Falha e Métodos de Tolerância à Falha. Para o estudo de Prevenção à Falha, o método de análise de árvore de falha (Fault Tree Analysis) para um sistema propulsivo típico de um UAV foi considerado como exemplo a fim de evidenciar condições de falhas ou pontos fracos que podem resultar em perda do sistema. Por sua vez, foi apresentado um formulário FMEA para sistemas do UAV que permitem identificar os modos e causas de falhas, suas conseqüências e definir um plano de ações para melhoria da integridade do sistema. Por último, conduziu-se a análise de criticidade do sistema propulsivo onde os pontos críticos são realçados e discutidos. Para análise destes métodos e suas aplicações em UAV, a abordagem qualitativa foi escolhida devido à falta de dados sobre MTBF (Mean Time Between Failure) dos componentes do sistema. Entretando, melhorias no estudo de Prevenção à Falha devem ser considerados em trabalhos futuros para se obter uma base de dados para análise quantitativa. Para o estudo de Tolerância à Falha, considerou-se como estudo de caso um esquema de Detecção, Diagnóstico e Acomodação de Falhas em Tempo Real para falhas em sensores, baseado nas características estatísticas do processo de inovação do Filtro de Kalman. As falhas são consideradas do tipo aditivas que afetam o valor esperado do processo de inovação do Filtro de Kalman. Para a simulação do estudo de caso, usamos um modelo linear da dinâmica longitudinal do UAV Aerosonde obtido a partir da ferramenta AeroSim Blockset via MatLab/Simulink. A lógica e a estrutura apresentada merecem estudos futuros para o seu aperfeiçoamento a fim de cobrir outros tipos de falhas.