Modelado de fallos de vehículo aéreo Quadcopter utilizando Redes de Petri

Fecha

2019-06-24

Autores

Abreu López, Ailet
Izaguirre Castellanos, Eduardo
Abreu García, José Rafael
Bravo Cortes, Julio César

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Editor

Resumen

El desarrollo de modelos enfocados a la detección y diagnóstico de fallos en vehículos autónomos aéreos, constituye un tema novedoso, donde para este contexto de aplicación la complejidad de los algoritmos y sistemas sensoriales a bordo de estos vehículos constituye un desafío. En este campo las Redes de Petri se emplean como herramienta para la detección de fallos teniendo en cuenta las facilidades que estas brindan para el modelado de sistemas complejos en cuanto a su representación gráfica y que ofrecen una solución sencilla. En esta investigación se desarrolla un modelo de fallos basado en Redes de Petri aplicado a un vehículo aéreo tipo Quadcopter, dicho modelo permite determinar la posible existencia de fallos fuera de línea para este tipo de vehículo aéreo, mediante el análisis de los datos provenientes del controlador de vuelo y mediciones de los sensores a bordo. Se demuestra que el modelo satisface las propiedades establecidas para la verificación de modelos con Redes de Petri haciendo uso de dos de los métodos; árbol de alcanzabilidad y ecuación de estado.

Descripción

Palabras clave

Modelado, Redes de Petri, Vehículos Aéreos, Detección de Fallos

Citación

Citar según la fuente original: Bauer, P., Venkataraman, R., Vanek, B., Seiler, P.J., Bokor, J., 2018. Fault Detection and Basic In-Flight Reconfiguration of a Small UAV Equipped with Elevons. IFAC-Pap. 51, 600–607. Bertolaso, A., Raeissi, M.M., Farinelli, A., Muradore, R., 2016. Using Petri Net Plans for Modeling UAV-UGV Cooperative Landing., in: ECAI. pp. 1720–1721. Cabasino, M.P., Giua, A., Seatzu, C., 2014. Diagnosability of discrete-event systems using labeled Petri nets. IEEE Trans. Autom. Sci. Eng. 11, 144–153. Cabral, F.G., Moreira, M.V., Diene, O., Basilio, J.C., 2015. A Petri net diagnoser for discrete event systems modeled by finite state automata. IEEE Trans. Autom. Control 60, 59–71. Castellanos, C., 2006. Consideraciones para el modelado de sistemas mediante Redes de Petri. Cienc. E Ing. 27, 49–58. Florez-Celis, H.A., Ruiz-Zea, C.A., Zapata-Madrigal, G.D., Martinez-Giraldo, L.A., 2016. Maintenance scheduling for a power system operating assets using Petri nets integration with ant colony optimization, in: Communications and Computing (COLCOM), 2016 IEEE Colombian Conference on. IEEE, pp. 1–6. Giua, A., Seatzu, C., 2015. Petri nets for the control of discrete event systems. Softw. Syst. Model. 14, 693–701. Gonzalez, R.O., Gonzalez, G.G., Escobar, J., Barazarte, R.Y., 2014. Applications of Petri nets in electric power systems, in: Central America and Panama Convention (CONCAPAN XXXIV), 2014 IEEE. IEEE, pp. 1–6. Hayhurst, K.J., Maddalon, J.M., Miner, P.S., DeWalt, M.P., McCormick, G.F., 2006. Unmanned aircraft hazards and their implications for regulation, in: 25th Digital Avionics Systems Conference, 2006 IEEE/AIAA. IEEE, pp. 1–12. Johry, A., Kapoor, M., 2016. Unmanned Aerial Vehicle (UAV): Fault Tolerant Design. Int. J. Eng. Technol. Sci. Res. 3, 1–7. Mahony, R., Kumar, V., Corke, P., 2012. Multirotor aerial vehicles. IEEE Robot. Autom. Mag. 20. Marante-Valdivia, M., Santana-Méndez, W., 2014. Business Process Management. Conceptual approach. Olyaei, M.H., Jalali, H., Noori, A., Eghbal, N., 2018. Fault Detection and Identification on UAV System with CITFA Algorithm Based on Deep Learning, in: Electrical Engineering (ICEE), Iranian Conference on. IEEE, pp. 988–993. Redondo, I., Fernández-Manso, A., Quintano, C., Calvo, L., 2018. Diseño e implementación de un VANT (Vehículo Aéreo No-Tripulado, Unmanned Aerial Vehicule, UAV) multisensor para estudios post-incendio en entornos forestales, in: Congreso Forestal Español. Telford, R., Galloway, S., 2015. Fault classification and diagnostic system for unmanned aerial vehicle electrical networks based on hidden Markov models. IET Electr. Syst. Transp. 5, 103–111. Trigos, M.A., Barrientos, A., del Cerro, J., 2016. Diagnóstico de fallas de helicópteros no tripulados basado en redes Petri. Rev. Investig. 8, 91–103. Trigos, M.A., Barrientos, A., del Cerro, J., 2015. Systematic process for building a fault diagnoser based on Petri nets applied to a helicopter. Math. Probl. Eng. 2015. Zhang, Yan, Zhang, Yong, Wen, F., Chung, C.Y., Tseng, C.-L., Zhang, X., Zeng, F., Yuan, Y., 2016. A fuzzy Petri net based approach for fault diagnosis in power systems considering temporal constraints. Int. J. Electr. Power Energy Syst. 78, 215–224. Zhong, Y., Zhang, Y., Zhang, W., Zuo, J., Zhan, H., 2018. Robust Actuator Fault Detection and Diagnosis for a Quadrotor UAV With External Disturbances. IEEE Access 6, 48169–48180. Zhu, G., Li, Z., Wu, N., 2018. Model-based fault identification of discrete event systems using partially observed Petri nets. Automatica 96, 201–212.
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