Resumen

El objetivo del análisis del rendimiento de los módulos es evaluar de forma fiable el estado de los principales componentes de un motor de aeronave. Una estrategia de mantenimiento predictivo puede aprovechar esta información para aumentar la operatividad y la seguridad, así como para reducir costes. La degradación que sufre un motor puede dividirse en deterioro gradual y sucesos accidentales. Los filtros de Kalman han demostrado ser muy eficaces a la hora de seguir el deterioro progresivo, pero no dan buenos resultados ante sucesos abruptos. La estimación adaptativa se considera una solución adecuada a esta deficiencia. En este artículo se evalúa la capacidad de detección de una herramienta de diagnóstico adaptativa a partir de escenarios simulados que pueden darse durante el funcionamiento de un motor turbofán comercial. La herramienta de diagnóstico combina un filtro Kalman y un sistema secundario que monitoriza los residuos. Este componente auxiliar implementa una prueba de razón de verosimilitud generalizada para detectar eventos abruptos.

• Materias:Biocombustibles Máquinas eléctricas Mecánica de fluidos Turbinas Turbomáquina
• Subjects:biofuels Electric machines Fluid mechanics Turbines Turbomachine
• Palabras claves:sucesos abruptos, prueba de razón de verosimilitud generalizada, herramienta de diagnóstico adaptativo, motor turbofán comercial, análisis de rendimiento de módulos, estrategia de mantenimiento predictivo, estimación adaptativa, filtro kalman, filtros kalman, sucesos accidentales
• Keywords:abrupt events, generalised likelihood ratio test, adaptive diagnosis tool, commercial turbofan engine, module performance analysis, predictive maintenance strategy, adaptive estimation, kalman filter, kalman filters, accidental events