Modelling and Fault Diagnosis by Means of Petri Nets. Unmanned Aerial Vehicle Application

Trigos, Miguel A.; Barrientos, Antonio; Valero, Constantino; Lopez, H Castro

doi:10.5772/7505

Cited by 5 publications

(5 citation statements)

References 0 publications

Supporting

Mentioning

Contrasting

Unclassified

Order By: Relevance

“…Regarding UAV's specifically, the majority of fault diagnosis is centred on assessing hardware faults in the flight control surfaces and sensors, and the failure of communication links to the control station; Cork et al [21] and Bateman et al [22] focussed efforts on identifying failures and implementing a reconfiguration of the control system to bring the aircraft to a normal state, or, in the worst case, abort the mission. Most of these techniques are based on parameter estimation for residual generation [23], data driven artificial neural networks [24] and mathematical models such as petri nets [25].…”

Section: Related Workmentioning

confidence: 99%

Fault classification and diagnostic system for unmanned aerial vehicle electrical networks based on hidden Markov models

Telford¹,

Galloway²

2015

IET Electrical Systems in Transportation

View full text Add to dashboard Cite

In recent years there has been an increase in the number of unmanned aerial vehicle (UAV) applications intended for various missions in a variety of environments. The adoption of the more-electric aircraft has led to a greater emphasis on electrical power systems (EPS) for safe flight through an increased number of critical loads being sourced with electrical power. Despite extensive literature detailing the development of systems to detect UAV failures and enhance overall system reliability, few have focussed directly on the increasingly complex and dynamic EPS. This study outlines the development of a novel UAV EPS fault classification and diagnostic (FCD) system based on hidden Markov models (HMM) that will assist and improve EPS health management and control. The ability of the proposed FCD system to autonomously detect, classify and diagnose the severity of diverse EPS faults is validated with development of the system for NASA's advanced diagnostic and prognostic testbed (ADAPT), a representative UAV EPS system. EPS data from the ADAPT network was used to develop the FCD system and results described within this study show that a high classification and diagnostic accuracy can be achieved using the proposed system.

show abstract

Section: Related Workmentioning

confidence: 99%

Fault classification and diagnostic system for unmanned aerial vehicle electrical networks based on hidden Markov models

Telford¹,

Galloway²

2015

IET Electrical Systems in Transportation

View full text Add to dashboard Cite

show abstract

“…En el trabajo previo de [5], se inicia el diagnóstico de fallos de SED's, posteriormente, se usa para el diagnóstico de fallos Intermitentes y se pasa a su implementación en Sistemas Híbridos. A continuación se presenta, el resumen del proceso de construcción del modelo y diagnosticador, el cual puede ser conocido en detalle en [4].…”

Section: B Diagnóstico De Fallos De Sistemas Híbridosunclassified

“…Basado en el enfoque de [4], el sistema híbrido es separado en las dinámica continua y discreta, con esto se puede interpretar mejor el funcionamiento del proceso.…”

Section: Simulación Del Proceso De Envasado De Líquidos En Labviewunclassified

See 1 more Smart Citation

Sistema de envasado de líquidos modelado con redes de Petri y simulado con LabVIEW y DSC

Martínez¹,

Salazar²

2011

ITECKNE

View full text Add to dashboard Cite

En las últimas décadas los grupos de investigación han utilizado las herramientas de simulación para validar sus desarrollos, antes de hacer pruebas reales, los resultados son bastante aceptables y dan o no autorización para continuar en un proyecto. Herramientas de software para simulación existen muchas, pero se busca utilizar LabVIEW y DSC debido a que su ambiente de programación es amigable y muy utilizado en la automática. El trabajo mostrado a continuación, consiste en el desarrollo de una aplicación enfocada hacia el Diagnóstico y Detección de Fallos, mediante la implementación de un algoritmo sistemático, construido con la herramienta de modelado conocida como “Redes de Petri (RdP)”, donde el objetivo principal es realizar un aporte en el ámbito de la seguridad industrial, para evitar pérdidas económicas, evaluadas en daños a los equipos y, lo más importante, preservar la integridad física de los operarios humanos. El contenido muestra e ilustra la simulación de un Proceso de Envasado de Líquidos y la implementación de su diagnosticador mediante las RdP, con la finalidad de evaluar el comportamiento normal y de fallo ofrecido por el proceso. Se diseña una plataforma e interface de comunicación hombre máquina, en la cual se lleva a cabo la monitorización, control y supervisión On-line del sistema planteado.

show abstract

“…Los resultados obtenidos de esta investigación han sido presentados en congresos internacionales y publicadas en revistas científicas de renombre: en resumen, 1 revista recogida en el JCR [94] [91]. En la fecha de la publicación de la presente tesis, varias comunicaciones están en revisión en revistas incluidas en el JCR.…”

Section: Recopilación De Datos Y Análisis De Comportamiento Del Helicunclassified

Las Redes de Petri Interpretadas en el Diagnóstico de Fallos de Sistemas Híbridos. Aplicación a un Helicóptero no Tripulado

Martínez¹,

Ángel²

View full text Add to dashboard Cite

show abstract

Modelling and Fault Diagnosis by Means of Petri Nets. Unmanned Aerial Vehicle Application

Abstract: Hard cover, 752 pagesPublisher InTech

Cited by 5 publications

References 0 publications

Fault classification and diagnostic system for unmanned aerial vehicle electrical networks based on hidden Markov models

Fault classification and diagnostic system for unmanned aerial vehicle electrical networks based on hidden Markov models

Sistema de envasado de líquidos modelado con redes de Petri y simulado con LabVIEW y DSC

Las Redes de Petri Interpretadas en el Diagnóstico de Fallos de Sistemas Híbridos. Aplicación a un Helicóptero no Tripulado

Contact Info

Product

Resources

About