Resumen

Se presentan varios procedimientos de detección y aislamiento de fallos en sensores (FDI) aplicados a un modelo simulado de avión comercial. Las principales aportaciones del artículo se refieren al diseño y la optimización de dos esquemas de detección de fallos basados en un método polinómico lineal (PM) y en el enfoque geométrico no lineal (NLGA). Las estrategias FDI se aplican al modelo de aeronave, caracterizado por una dinámica longitudinal y lateral estrechamente acoplada. La robustez y las propiedades de fiabilidad de los generadores residuales relacionados con las técnicas IED consideradas se investigan y verifican mediante la simulación de una trayectoria de referencia general de la aeronave. También se utilizan extensas simulaciones con la herramienta de análisis Monte Carlo para evaluar las capacidades generales de rendimiento de los esquemas FDI desarrollados, en presencia de turbulencias, mediciones y errores de modelo. Por último, se realizan comparaciones con otros métodos de desacoplamiento de perturbaciones para IED basados en redes neuronales (NN) y filtros de Kalman de entrada desconocida (UIKF).

• Materias:Control del proceso Ingeniería de control Regulación automática Tecnología de sensores Diagnóstico de fallos
• Subjects: Control engineering Automatic regulation Sensor technology Fault diagnosis
• Palabras claves:esquemas fdi, herramienta de análisis monte carlo, trayectoria de referencia de aeronave general, filtro kalman de entrada desconocida, método polinómico lineal, enfoque geométrico no lineal, capacidades generales de rendimiento, detección de fallos en sensores, fdi, simulaciones extensivas
• Keywords:fdi schemes, monte carlo analysis tool, general aircraft reference trajectory, unknown input kalman filter, linear polynomial method, nonlinear geometric approach, overall performance capabilities, sensor fault detection, fdi, extensive simulations