Souza, D. A. Predição e monitoramento da vida útil remanescente de baterias aeronáuticas. 2016. 77f. Dissertação (Mestrado em Engenharia elétrica e da Computação) - Campus de Sobral, Universidade Federal do Ceará, 2016. / Submitted by Programa de Pós-Graduação Engenharia Elétrica e de Computação (secretaria_ppgeec@sobral.ufc.br) on 2017-02-01T16:29:31Z
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Favor concluir a submissão. Faltou o preenchimento dos campos: Título em inglês, citação e descrição.
Também observamos que o título está todo em maiúsculo e os campos autor e orientador estão preenchidos de forma errada. Favor fazer como no guia de preenchimento, lembrando que apenas os sobrenomes compostos ficam juntos no campo sobrenome.
Quanto ao trabalho o aluno precisa corrigir apenas a folha de aprovação de acordo com as normas bibliográficas que se encontram no site da biblioteca on 2017-02-02T12:13:11Z (GMT) / Submitted by Programa de Pós-Graduação Engenharia Elétrica e de Computação (secretaria_ppgeec@sobral.ufc.br) on 2017-02-03T14:01:51Z
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Favor verificar os campus: Autor, orientador, citação, descrição e título em inglês e fazer como está no guia de preenchimento que está na documentação enviada a você por ocasião do treinamento.
Quanto a dissertação do aluno ainda falta corrigir o alinhamento da pág. de aprovação de acordo com o modelo da Normalização da UFC on 2017-02-03T14:58:11Z (GMT) / Submitted by Programa de Pós-Graduação Engenharia Elétrica e de Computação (secretaria_ppgeec@sobral.ufc.br) on 2017-02-07T15:54:14Z
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Infelizmente esta submissão continua incompleta. Por favor, faça com o guia que lhe enviei em mãos, do jeito dos exemplos para não ter que refazer.
Ainda falta verificar os campus: Autor (incompleto), orientador (incompleto), descrição (incompleto)
Quanto a dissertação do aluno ainda falta corrigir o alinhamento da pág. de aprovação de acordo com o modelo da Normalização da UFC. Você precisa entrar em contato com o aluno e pedir pra ele fazer a substituição do arquivo errado pelo corrigido.
Aguardo,
Márcia
on 2017-02-08T10:46:04Z (GMT) / Submitted by Programa de Pós-Graduação Engenharia Elétrica e de Computação (secretaria_ppgeec@sobral.ufc.br) on 2017-02-08T20:58:04Z
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Previous issue date: 2017-01 / This dissertation presents a proposal for the prediction and monitoring of batteries in UAVs (Unmanned Aerial Vehicles). The applicability of batteries for aeronautical purposes has become quite common due to several advantages over the propellant combustion. However, it is important to use PHM (Prognosis and Health Monitoring) techniques as applied to UAV's equipment, where the Battery Remaining Useful Life (RUL) is supposed to be assessed in this case. This information can be used to aid decision-making on which missions must be assigned to the UAV before the next recharge. This paper presents the algorithms of the Extended Kalman Filter and Particle Filter for predicting Remaining Useful Life of Lithium Polymer (Li-Po) and Lithium Ion (Li-Ion) batteries, which are commonly used in UAVs. The proposed method uses data sets containing the profile of the voltage across the battery over time, where discharge is performed with constant current, current containing white noise, and random current. Several distinct current levels are considered, as an experimental workbench is developed for the test and generation of data sets used in this work. A database provided by NASA is also used for this purpose. The obtained results show that the introduced methodology present good considering the evaluated databases. / Este trabalho apresenta uma proposta para predição e monitoramento de baterias em VANTs (Veículos Aéreos Não Tripulados). A usabilidade de baterias para fins aeronáuticos tem se tornado bastante comum devido a diversas vantagens em relação a propulsores a combustão. Contudo, é importante o uso de técnicas de PMS (Prognóstico e Monitoramento de Saúde) de equipamentos do VANT, sendo que nesse caso deve ser avaliada a Vida Útil Remanescente (RUL- Remaining Useful Life) da bateria. Essa informação pode ser usada para auxiliar à tomada de decisão sobre quais missões são atribuídas ao VANT antes da próxima recarga. O presente trabalho apresenta o algoritmo do Filtro de Kalman Estendido e Filtro de Partículas para predição da Vida Útil Remanescente de baterias de Polímeros de Lítio (Li-Po) e Íons de Lítio (Li-Íon), em que estas são comumente usadas em VANTs. A metodologia proposta utiliza séries de dados contendo a evolução da tensão nos terminais da bateria ao longo do tempo, considerando que a descarga é feita com corrente constante, corrente com ruído branco e corrente aleatória. Diferentes níveis de corrente são considerados, de modo que uma bancada experimental foi desenvolvida para a realização de ensaios e geração das séries de dados usadas neste trabalho. Também foi empregada uma base de dados disponibilizada pela NASA. Os resultados demonstram que a metodologia proposta fornece bons resultados considerando as bases de dados testadas.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:www.repositorio.ufc.br:riufc/21928 |
| Date | 01 1900 |
| Creators | Souza, Darielson Araújo |
| Contributors | Pinto, Vandilberto Pereira |
| Publisher | Universidade Federal do Ceará |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Source | reponame:Repositório Institucional da UFC, instname:Universidade Federal do Ceará, instacron:UFC |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
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