A Gerência da Saúde de Aeronaves (GSA) ée um sistema que integra conhecimentos, monitoramento e análise de dados em tempo real de aeronaves para determinar o status atual e futuras intervenções de manutenção com o objetivo de reduzir atrasos, cancelamentos e custos não previstos de manutenção. No entanto, o sucesso na operação deste sistema depende da confiança da informação reportada pelos sistemas de diagnóstico e prognóstico da aeronave. Este estudo tem como principal objetivo explorar comparativamente as principais metodologias para projeto de sistemas de diagnóstico no contexto de Gerência da Saúde de Aeronaves, com a finalidade de prover ao projetista condição de realizar o projeto mais adequado para uma aplicação específica.

A utilização de turbinas a gás, tanto para propulsão aeronáutica como para geração de energia, vem crescendo significativamente nas últimas décadas em todo o mundo. Devido à alta complexidade dos componentes do motor e à tecnologia avançada empregada, os gastos financeiros com a manutenção e operação de turbinas a gás são muito elevados. Uma grande preocupação para quem utiliza este tipo de motor é proporcionar uma alta potência gerada, melhorar os níveis de segurança, aumentar a confiabilidade, e manter uma alta disponibilidade e baixas emissões de poluentes, tudo isso no menor custo possível. Com o intuito de melhorar cada vez mais estes fatores, este campo de pesquisa tornou-se uma área muito atrativa e promissora. Com os olhos voltados para a operação do motor, vem crescendo a quantidade de adeptos que utilizam sistemas computacionais de monitoramento de desempenho de turbinas a gás. No entanto, esta não é uma tarefa trivial, pois envolve complexidade muito grande a ser aplicada em um ambiente extremamente não-linear. Degradações de desempenho de turbinas a gás podem ocorrer de diversas maneiras durante a operação do motor. A queda no desempenho acarreta maior consumo de combustível, desgaste dos componentes, alterações no fluxo do fluido pelos módulos do motor, emissão excessiva de poluentes, entre outros. Por isso há a necessidade de utilizar técnicas cada vez mais poderosas para realizar um diagnóstico eficaz que possa compreender o comportamento de uma turbina a gás em funcionamento. Redes Neurais Artificiais (RNA) é uma das técnicas em plena evolução e que estão sendo utilizadas atualmente pela comunidade científica. O interesse na utilização de RNA, no diagnóstico de falhas de turbinas a gás, vem crescendo acentuadamente, principalmente devido à redução nos gastos com a manutenção do motor e à confiabilidade obtida. Nesta tese, foi desenvolvido um sistema computacional que utiliza técnicas de RNA que detectam, isolam e avaliam falhas que podem ocorrer em uma turbina a gás. Este sistema é capaz de diagnosticar, com confiabilidade, falhas simples, bem como múltiplas falhas, que podem aparecer nos componentes do motor mesmo quando operado em condições adversas. Técnicas de pré-processamento dos padrões de falhas foram analisadas, testadas e comparadas com outros experimentos realizados, objetivando uma otimização de todo processo envolvido. Foi verificada também a robustez do sistema computacional quanto à presença de ruídos oriundos da aquisição das informações pelos sensores acoplados ao motor em operação. Algumas estratégias foram aplicadas com o intuito de quantificar o grau de confiabilidade do sistema, atestando a viabilidade da aplicação. Por fim, os resultados obtidos foram analisados e comentados qualitativamente, abordando também suas limitações e propostas para trabalhos futuros. Com o intuito de ajudar estudantes e pesquisadores a dar continuidade a este trabalho, os conceitos mais importantes de Redes Neurais Artificiais foram incluídos.

The impressive technological evolution observed in the last years has as its main engine the computer. Among many possible applications for this notable machine, the Embedded Computer Systems (ECS) are of great relevance. The number of critical ECS, i.e., whose failure results in catastrophic consequences in terms of human or material lost, also grows dramatically, and opens a new horizon of hazards. Hence, studies in the field of critical ECS become more important. Among the strategies for the development of such systems, this work will deal with fault tolerance. More specifically, software techniques for detection of faults that arise due to external factors of software design errors will be studied. Such techniques are named assertions. It will be proposed an activities workflow that considers the process of software development for a critical ECS based on system models. This approach, called model-based design, is a tendency in the embedded software world, because it brings many benefits, such as reduction of development time, ease of understading and maintaining the design and high degree of reuse. A hypothetical system will be developed according to this approach and different assertions types will be tested and compared. The quality of the assertion set will be measured through a set of metrics, and fault injection at the model level will be applied for this evaluation.

Flight Safety is nowadays one of the concerns of global aviation community and is relevant to the survival of the aeronautical industry. In this context, expansion of human factors awareness presents a significant opportunity to make aviation safer, since the human / machine interface is a frequent source of error. This work analyzes the human interface with a specific aircraft system, i. e., the Gust Lock System of ERJ-145. The aim is to define a framework for developing a human error assessment process to mitigate the effects of human error, in the same way the system safety process mitigates the effects of system possible failures. From the system safety engineering standpoint, the human can be taken as part of the considered system. Then, functions that the human needs to perform in his interaction with the system can be identified. With this information, each human failure mode can be assessed critically and the human related failure effects along the system can be studied. This study can result in design changes or improvements that may minimize the effects of unacceptable human failure modes. Furthermore, it is discussed some points of the Safety Assessment conducted by EMBRAER, in order to identify possible deficiencies in the development of safety cases using classical safety analysis techniques as well as make suggestions for the enhancement of these techniques. According to this approach, an analysis of the calculation of the average probability per flight hour is condusted when there are latent events along the process. Besides, it is performed the sensitivity analysis of a component failure so as to identify technical bottlenecks and provide guidelines for effective actions to the system improvement. Finally, considerations regarding the susceptibility of each failure condition to human influence are also presented.

Neste trabalho é proposta uma abordagem para detecção e diagnóstico de falhas empregando técnicas de seleção de atributos e classificação de padrões. Tal abordagem faz uso do Algoritmo das Projeções Sucessivas (APS) para seleção de atributos a serem usados em um classificador de Análise Discriminante Linear (ADL). A aplicação do APS-ADL é proposta em duas etapas: pré-seleção de sensores e seleção de atributos com atrasos de tempo. São elaboradas ainda duas modificações na formulação original do algoritmo. A primeira faz uso da informação discriminatória univariada para evitar que atributos com alto poder de discriminação sejam descartados e a segunda propõe o uso de um teste de hipótese para simplificação do classificador através da eliminação de atributos. Adicionalmente, propõe-se um aprimoramento computacional para redução da complexidade do APS-ADL. Para o problema de detecção é proposto o uso de uma etapa prévia de agrupamento de padrões para identificar tipos de falhas similares de modo a reduzir o número de classificadores a serem empregados. O estudo de caso envolve o uso do modelo Tennessee Eastman Process, que é amplamente usado como benchmark na área de detecção e diagnóstico de falhas. Para fins de comparação, é empregado um algoritmo genético (AG) para seleção de atributos, bem como duas técnicas de classificação que fazem uso de todos os atributos disponíveis, a saber os métodos de K-vizinhos mais próximos (K-Nearest Neighbors, KNN) e mínimos-quadrados parciais (Partial Least Squares, PLS). Adicionalmente, investiga-se o uso dos atributos selecionados pelo APS-ADL para fins de classificação por Análise Discriminante Quadrática (ADQ). Os resultados mostram que (i) o uso de atrasos de tempo permite uma melhor discriminação entre as classes consideradas, (ii) a etapa preliminar de agrupamento de falhas simplifica o problema de detecção, (iii) a proposta de uso de informação univariada no APS-ADL melhora a taxa de acerto resultante, (iv) a pré-seleção de sensores facilita a seleção de atributos sem comprometer os resultados, (v) a proposta de eliminação de atributos no APS-ADL melhora a parcimônia dos classificadores sem alteração significativa de desempenho e (vi) dentre as técnicas consideradas, o APS-ADL e o APS-ADQ apresentam melhor acurácia tanto na detecção quanto no diagnóstico de falhas.

Com a finalidade de maximizar a vida útil dos equipamentos e minimizar os custos de operação e manutenção ao longo da vida útil de uma aeronave, a cada dia que passa operadores, fabricantes de aeronaves e equipes de manutenção têm demonstrado mais interesse em sistemas de prognóstico de falhas. Porém, para garantir a qualidade de um sistema de prognóstico de falhas é necessário garantir o acesso e a qualidade dos dados usados nos algoritmos de predição. Especificamente no caso de equipamentos eletrônicos, a quantidade de dados disponíveis para monitorar a degradação dos equipamentos geralmente é reduzida, aumentando as restrições para o prognóstico desses componentes. Este trabalho mostra a implementação de um algoritmo de prognóstico para as Display Units, que são componentes eletrônicos, em uma aeronave já existente, que não foi concebida para possuir funcionalidade de prognóstico para seus sistemas.

Este trabalho documenta o estudo de uma servoválvula eletro-hidráulica de aplicação em sistemas de comando de vôo de aeronaves, para a construção do conhecimento necessário na síntese de sistemas detecção e isolamento de falhas baseados em modelo. O estudo compreende a análise do funcionamento e o levantamento do envelope normal de operação da servoválvula eletro-hidráulica em malha aberta e fechada, através de sua modelagem matemática e simulação. Compreende também o estudo das principais falhas às quais o componente está sujeito e a análise da influência destas na resposta dinâmica da servoválvula. Por fim, as falhas estudadas são modeladas linearmente possibilitando a aplicação da teoria de controle linear na síntese de monitores para detecção e isolamento de falhas.

Os desafios atuais no segmento de aviação civil compreendem desde a crescente competição entre as empresas aéreas até a rápida reação à volatilidade dos preços de combustível. Nesse cenário, predizer a ocorrência de falhas dos sistemas aeronáuticos e otimizar a manutenção programada das aeronaves podem representar um potencial ganho competitivo. Este trabalho apresenta um estudo de caso de emprego do prognóstico de falhas em um anemômetro de fio quente. O desenvolvimento está baseado em dados históricos da frota, em uma compreensão detalhada da operação do sistema de ventilação e no efeito produzido pela degradação do sinal do sensor. A metodologia utilizada no decorrer do estudo consiste da aquisição e tratamento dos dados, da extração das características que descrevem o comportamento de deterioração do sensor e da utilização de uma técnica de prognóstico. Um método não-paramétrico também é usado para estimar as incertezas associadas ao prognóstico. As conclusões expostas apontam para uma solução relativamente simples para predizer falhas no anemômetro com antecedência suficiente para evitar manutenções não-planejadas e, portanto, reduzir custos operacionais.

Um sistema eficiente de prognóstico é capaz de reduzir o número de paradas não programadas e conseqüentemente gerar uma redução em custos de manutenção. Devido à grande competitividade da área de atuação, a indústria aeronáutica tem voltado sua atenção a sistemas deste tipo com a finalidade de maximizar a vida útil de seus equipamentos, aumentar sua disponibilidade e reduzir os seus custos de operação e manutenção, otimizando assim a eficiência operacional de suas aeronaves. O presente trabalho apresenta uma metodologia de prognóstico de falhas baseada em modelo para o sistema do estabilizador horizontal da aeronave EMBRAER 190. Para realizar a previsão do tempo de vida útil remanescente do sistema, esta metodologia utiliza a modelagem do mesmo e o monitoramento de resíduos através de equações de paridade. O pós-processamento destes resíduos permite avaliar a severidade atual da condição de degradação do sistema e a estimação do tempo para se atingir a severidade máxima projetada em que a falha é declarada. Os resultados obtidos utilizando-se o modelo do sistema do estabilizador horizontal e a inserção das falhas simuladas típicas mostram o grande potencial para a utilização de modelos, quando possível, no desenvolvimento de um processo de PHM de alto desempenho.

É realizada uma avaliação de segurança dos Sistemas de Controle Ambiental de uma aeronave da categoria Transporte Leve Militar, projetada para realizar diversas missões como: Transporte de cargas; Lançamento de cargas; Transportes médico, de tropas, de autoridades, e de Pára-quedistas, além da Patrulha costeira. A Avaliação da Segurança (Safety Assessment), elaborada para cada um dos sistemas da aeronave tem como foco a área de Sistemas de Controle Ambiental. Inicialmente são definidos os requisitos do sistema, seguindo-se o Estudo de Falha Funcional (Functional Hazard Assessment - FHA). Em paralelo, é definida a arquitetura do sistema. Posteriormente são realizadas a Análise de Efeitos e Modos de Falha (Failure Modes and Effects Analysis - FMEA) e a Análise pela Árvore de Falhas (Fault Tree Analysis - FTA) para as falhas que são classificadas como hazardous ou catastrophic. Essas três etapas compõem o "Safety Assessment". O estudo é realizado de forma qualitativa e demonstra os passos que o Sistema de Controle Ambiental de uma aeronave atenda os requisitos de segurança. Esse trabalho também tem como objetivo incentivar futuros estudos relacionados à segurança de voo para assegurar operações aéreas cada vez mais seguras.