Detección y localización de fallas en cuadrotores mediante aprendizaje de máquinas

Abstract

El presente trabajo aborda el tema de la detección y localización de fallas en los actuadores de un vehículo aéreo no tripulado (VANT), del tipo cuatrimotor, bajo un enfoque basado en el manejo de datos, a través de sensores que captan las vibraciones del vehículo, cuando éste se encuentra en vuelo estacionario. Estas vibraciones se procesan mediante técnicas de aprendizaje de máquina como el Análisis en Componentes Principales (PCA), para la extracción de sus características principales. Una vez extraídas las características, se post-procesan con algoritmos de clasificación como el k-NN y el SVM para que sea posible determinar si se presenta la falla, y en caso de que se encuentre presente, en cual de los cuatro motores se localiza. Al final se obtiene un algoritmo FDI robusto, y que se puede generalizar para otro tipo de vehículos.