BR102012023565A2 - Método para detecção de anomalia estrutural baseada em modelo em tempo real - Google Patents

Abstract

MÉTODO PARA DETECÇÃO DE ANOMALIA ESTRUTURAL BASEADA EM MODELO EM TEMPO REAL. A presente invenção refere-se a um sistema e métodos para detecção de anomalia estrutural de veículo baseada em modelo em tempo real que são relevados. Uma medição em tempo real correspondendo a uma localização em uma estrutura de veículo durante uma operação do veículo é recebida, e a medição em tempo real é comparada a dados de operação esperados para a localização para fornecer um sinal de erro de modelagem. Uma significância estatística do sinal de erro de modelagem para fornecer uma significância de erro é calculada, e uma persistência da significância de erro é determidada. Uma anomalia estrutural é indicada, se a persistência exceder um valor limiar de persistência.

Description

Relatório Descritivo da Patente de Invenção para "MÉTODO PARA DETECÇÃO DE ANOMALIA ESTRUTURAL BASEADA EM MODE- LO EM TEMPO REAL".

Campo

Modalidades da presente revelação dizem respeito de uma ma-

neira geral a detecção de anomalia estrutural. Mais particularmente, modali- dades da presente revelação dizem respeito a detecção de anomalia estrutu- ral em tempo real. Antecedentes

Estruturas de veículos ou de aviões tipicamente são submetidas

a uma variedade de forças exógenas por todas as suas vidas operacionais; tanto forças operacionais esperadas quanto forças inesperadas. Saúde ope- racional de tais estruturas pode ser afetada adversamente por uma resposta estrutural anômala para as forças operacionais e forças inesperadas. Forças operacionais tais como mudanças em carregamento aerodinâmico e forças inesperadas tais como rajadas de vento podem resultar em condições estru- turais não ideais. Sumário

Um sistema e métodos para detecção de anomalia estrutural de veículo baseada em modelo em tempo real estão revelados. Uma medição em tempo real correspondendo a uma localização em uma estrutura de veí- culo durante uma operação do veículo é recebida, e a medição em tempo real é comparada a dados de operação esperados para a localização para fornecer um sinal de erro de modelagem. Uma significância estatística do sinal de erro de modelagem para fornecer uma significância de erro é calcu- lada, e uma persistência da significância de erro é determinada. Uma ano- malia estrutural é indicada se a persistência exceder um valor limiar de per- sistência.

Desta maneira, um modelo nominal de um comportamento estru- tural do veículo é comparado com uma resposta detectada. Uma análise es- tatística de erros de modelagem fornece indicação de comportamento estru- tural anômalo; indicando a anomalia estrutural para a estrutura de veículo. Um mecanismo de controle pode ser ativado para compensar a anomalia estrutural em resposta à indicação da anomalia estrutural. Assim, vida estru- tural do veículo é prolongada e tempo entre eventos de manutenção é es- tendido.

Em uma modalidade, um método para detecção de anomalia es-

trutural de veículo baseada em modelo em tempo real recebe uma medição em tempo real correspondendo a uma localização em uma estrutura de veí- culo durante uma operação do veículo. O método compara adicionalmente a medição em tempo real a dados de operação esperados para a localização para fornecer um sinal de erro de modelagem, e calcula uma significância estatística do sinal de erro de modelagem para fornecer uma significância de erro. O método determina adicionalmente uma persistência da significância de erro, e indica uma anomalia estrutural, se a persistência exceder um valor limiar de persistência. Em uma outra modalidade, um sistema de detecção de anomalia

estrutural baseado em modelo em tempo real compreende um módulo de detecção de anomalia estrutural e um módulo de mitigação de anomalia. O módulo de detecção de anomalia estrutural é operável para receber uma medição em tempo real correspondendo a uma localização em uma estrutu- ra de veículo durante uma operação do veículo, e comparar a medição em tempo real a dados de operação esperados para a localização para fornecer um sinal de erro de modelagem. O módulo de detecção de anomalia estrutu- ral é operável adicionalmente para calcular uma significância estatística do sinal de erro de modelagem para fornecer uma significância de erro, e de- terminar uma persistência da significância de erro. O módulo de detecção de anomalia estrutural é operável adicionalmente para indicar uma anomalia estrutural, se a persistência exceder um valor limiar de persistência. O mó- dulo de mitigação de anomalia é operável para ativar um mecanismo de con- trole para compensar a anomalia estrutural, se a anomalia estrutural for indi- cada.

Também em uma outra modalidade, um método para aliviar uma anomalia estrutural obtém um sinal de erro de modelagem de uma estrutura, e avalia uma probabilidade de que o sinal de erro de modelagem está signi- ficativamente distante de zero ao computar uma Probabilidade de Alarme Falso (Pfa) para fornecer uma significância de erro. O método introduz adi- cionalmente um sinal de unidade em um filtro de primeira ordem quando a significância de erro cai para abaixo de um valor limiar de Pfa, e indica uma condição de anomalia estrutural quando uma saída do filtro de primeira or- dem está suficientemente próxima de um.

De acordo com um aspecto da presente revelação é fornecido um método para detecção de anomalia estrutural de veículo baseada em modelo em tempo real, compreendendo: receber uma medição em tempo real correspondendo a uma localização em uma estrutura de veículo durante uma operação do veículo; comparar a medição em tempo real a dados de operação esperados para a localização para fornecer um sinal de erro de modelagem; calcular uma significância estatística do sinal de erro de mode- Iagem para fornecer uma significância de erro; determinar uma persistência da significância de erro; e indicar uma anomalia estrutural, se a persistência exceder um valor limiar de persistência.

Vantajosamente a etapa de calcular a significância estatística do sinal de erro de modelagem compreende adicionalmente: estimar de modo repetitivo uma média estimada e uma variância estimada do sinal de erro de modelagem para determinar se o sinal de erro de modelagem confirma indi- cação da anomalia estrutural; e avaliar uma probabilidade de que o sinal de erro de modelagem está significativamente distante de zero ao computar uma Probabilidade de Alarme Falso (Pfa) do sinal de erro de modelagem com base na média estimada e na variância estimada para fornecer a signi- ficância de erro.

Vantajosamente a etapa de determinar a persistência da signifi- cância de erro compreende adicionalmente: introduzir um sinal de unidade em um filtro de primeira ordem quando a significância de erro cai para abai- xo de um valor limiar de Pfa; comparar uma saída do filtro de primeira ordem a um valor próximo a um; e indicar uma condição de anomalia estrutural quando a saída do filtro de primeira ordem está suficientemente próxima de um, em que a persistência é alta.

Preferivelmente1 o valor limiar de Pfa e uma constante de tempo de filtro do filtro de primeira ordem são parâmetros ajustáveis que dependem de uma qualidade do sinal de erro de modelagem e tolerância para indica- ções de falsos positivos.

Vantajosamente o método compreende adicionalmente ativar um mecanismo de controle para compensar a anomalia estrutural, se a anomalia estrutural for indicada.

Preferivelmente, a etapa de ativar o mecanismo de controle compreende pelo menos um elemento selecionado do grupo consistindo de: um acionamento de superfície de controle, um acionamento de superfície de sustentação, um acionamento de controle de fluxo, acionamento de ligas com memória de forma, acionamento por meio de materiais estruturais ati- vos e uma alteração de potência propulsiva. Vantajosamente o método compreende adicionalmente instalar

uma pluralidade de sensores de medição na estrutura de veículo operáveis para efetuar a medição em tempo real.

Vantajosamente o método compreende adicionalmente: ler um sinal de sensor durante uma operação saudável do veículo; e formular uma resposta de sinal de assinatura esperada para uma operação saudável do veículo com base no sinal de sensor para fornecer os dados de operação esperados.

Vantajosamente o método compreende adicionalmente coletar um sinal de sensor representativo durante operação adicional do veículo em uma base periódica para obter a medição em tempo real.

Vantajosamente a anomalia estrutural compreende pelo menos um elemento selecionado do grupo consistindo de: uma operação em voo, uma tensão proveniente de cisalhamento de vento em uma superfície de sustentação, uma tensão proveniente de um impacto de fragmentos em uma superfície de sustentação, uma tensão proveniente de uma rajada de vento em uma superfície de sustentação, uma vibração em uma asa, uma tremula- ção em uma asa, uma flexão de fuselagem, um curvamento excessivo da fuselagem, uma anomalia de sistema de propulsão, um deslocamento linear excessivo, um deslocamento angular excessivo, uma fadiga estrutural, uma anomalia de superfície de controle e uma anomalia de superfície de susten- tação.

De acordo com um aspecto adicional da presente revelação é

fornecido um sistema de detecção de anomalia estrutural baseado em mo- delo em tempo real, compreendendo: um módulo de detecção de anomalia estrutural operável para: receber uma medição em tempo real correspon- dendo a uma localização em uma estrutura de veículo durante uma opera- ção do veículo; comparar a medição em tempo real a dados de operação esperados para a localização para fornecer um sinal de erro de modelagem; calcular uma significância estatística do sinal de erro de modelagem para fornecer uma significância de erro; determinar uma persistência da signifi- cância de erro se a significância de erro estiver abaixo de um valor limiar de Pfa selecionado; e indicar uma anomalia estrutural, se a persistência exce- der um valor limiar de persistência; e um módulo de mitigação de anomalia operável para ativar um mecanismo de controle para compensar a anomalia estrutural, se a anomalia estrutural for indicada.

Vantajosamente o sistema compreende adicionalmente: um es- timador de média/variância operável para estimar de modo repetitivo uma média estimada e uma variância estimada do sinal de erro de modelagem; um módulo de função de erro operável para avaliar uma probabilidade de que o sinal de erro de modelagem está significativamente distante de zero ao computar uma Probabilidade de Alarme Falso (Pfa) do sinal de erro de modelagem com base na média estimada e na variância estimada para obter a significância de erro; e um suavizador compreendendo um filtro de primeira ordem e operável para declarar uma condição de anomalia quando uma saí- da do filtro de primeira ordem está suficientemente próxima de um indicando que a significância de erro está persistentemente alta. Preferivelmente, o filtro de primeira ordem compreende o valor

limiar de Pfa selecionado e uma constante de tempo de filtro que são parâ- metros ajustáveis com base em qualidade do sinal de erro de modelagem e tolerância para indicações de falsos positivos.

Vantajosamente o veículo é um avião e a etapa de ativar o me- canismo de controle compreende pelo menos um elemento selecionado do grupo consistindo de: um acionamento de superfície de controle, um acio- namento de superfície de sustentação, um acionamento de controle de fluxo, acionamento de ligas com memória de forma, acionamento por meio de ma- teriais estruturais ativos e uma alteração de potência propulsiva.

Vantajosamente o sistema compreende adicionalmente um mó- dulo de formulação de modelo de estrutura saudável operável para: ler um sinal de sensor durante uma operação saudável do veículo; armazenar o sinal de sensor em uma memória; formular uma resposta de sinal de assina- tura esperada para uma operação saudável do veículo com base no sinal de sensor para obter os dados de operação esperados; e fornecer os dados de operação esperados para o módulo de detecção de anomalia estrutural. Vantajosamente o sistema compreende um módulo de medição

em tempo real operável para: medir um sinal de sensor representativo du- rante operação adicional do veículo em uma base periódica para obter a medição em tempo real; e fornecer a medição em tempo real para o módulo de detecção de anomalia estrutural. Vantajosamente o sistema compreende uma pluralidade de sen-

sores compreendendo pelo menos um elemento selecionado do grupo con- sistindo de: um sensor de deformação, um sensor de vibração, um sensor de ruído, um sensor de temperatura e um sensor ótico.

Vantajosamente a anomalia estrutural compreende pelo menos um elemento selecionado do grupo consistindo de: uma operação em voo, uma tensão proveniente de cisalhamento de vento em uma superfície de sustentação, uma tensão proveniente de um impacto de fragmentos em uma superfície de sustentação, uma tensão proveniente de uma rajada de vento em uma superfície de sustentação, uma vibração em uma asa, uma tremula- ção em uma asa, uma flexão de fuselagem, um curvamento excessivo de uma fuselagem, uma anomalia de sistema de propulsão, um deslocamento linear excessivo, um deslocamento angular excessivo, uma fadiga estrutural, uma anomalia de superfície de controle e uma anomalia de superfície de sustentação.

De acordo também com um aspecto adicional da presente reve- lação é fornecido um método para aliviar uma anomalia estrutural, compre- endendo: obter um sinal de erro de modelagem de uma estrutura; avaliar uma probabilidade de que o sinal de erro de modelagem está significativa- mente distante de zero ao computar uma Probabilidade de Alarme Falso (Pfa) para fornecer uma significância de erro; introduzir um sinal de unidade em um filtro de primeira ordem quando a significância de erro cai para abai- xo de um valor limiar de Pfa; e indicar uma condição de anomalia estrutural quando uma saída do filtro de primeira ordem está suficientemente próxima de um.

Vantajosamente o método compreende ativar um mecanismo de controle para compensar a condição de anomalia estrutural, se a condição de anomalia estrutural for indicada.

Este sumário é fornecido para introduzir uma seleção de concei- tos em uma forma simplificada, os quais são descritos adicionalmente a se- guir na descrição detalhada. Este sumário não é pretendido para identificar recursos chaves ou recursos essenciais da matéria em questão reivindicada, nem é pretendido para ser usado como uma ajuda na determinação de es- copo da matéria em questão reivindicada. Descrição Resumida dos Desenhos

Um entendimento mais completo de modalidades da presente revelação pode ser derivado ao se referir à descrição detalhada e reivindica- ções quando consideradas em combinação com as figuras seguintes, em que números de referência iguais se referem a elementos similares por to- das as figuras. As figuras são fornecidas para facilitar entendimento da reve- lação sem limitar a extensão, escopo, escala ou aplicabilidade da revelação. Os desenhos não estão necessariamente feitos em escala. A figura 1 é uma ilustração de um fluxograma de uma produção

de avião e metodologia de serviços exemplares.

A figura 2 é uma ilustração de um diagrama de blocos exemplar de um avião.

A figura 3 é uma ilustração de um avião exemplar mostrando um sistema de detecção de anomalia estrutural de acordo com uma modalidade da revelação.

A figura 4 é uma ilustração de um diagrama de blocos funcionais

exemplar de um sistema de detecção de anomalia estrutural de acordo com uma modalidade da revelação.

A figura 5 é uma ilustração de um diagrama de blocos funcionais exemplar de um módulo de detecção de anomalia estrutural de acordo com uma modalidade da revelação.

A figura 6 é uma ilustração de um gráfico exemplar mostrando uma função de densidade de probabilidade (pdf) gaussiana mostrando uma função de erro (erf) versus um sinal de erro de modelagem de acordo com uma modalidade da revelação. A figura 7 é uma ilustração de um diagrama de blocos funcionais

exemplar de um suavizador de acordo com uma modalidade da revelação.

A figura 8 é uma ilustração de um fluxograma exemplar mos- trando um processo de detecção de anomalia estrutural de veículo baseado em modelo de acordo com uma modalidade da revelação. A figura 9 é uma ilustração de um fluxograma exemplar mos-

trando um processo para aliviar uma anomalia estrutural de acordo com uma modalidade da revelação. Descrição Detalhada

A descrição detalhada a seguir é exemplar em natureza e não é pretendida para limitar a revelação ou a aplicação e usos das modalidades da revelação. Descrições de técnicas, aplicações e dispositivos específicos são fornecidas somente como exemplos. Modificações para os exemplos descritos neste documento estarão prontamente aparentes para as pessoas de conhecimento comum na técnica, e os princípios gerais definidos neste documento podem ser aplicados a outros exemplos e aplicações sem diver- gir do espírito e escopo da revelação. Deve ser concedido à presente reve- lação escopo consistente com as reivindicações, e não limitado aos exem- pios descritos e mostrados neste documento.

Modalidades da revelação podem estar descritas neste docu- mento em termos de componentes de blocos funcionais e/ou lógicos e várias etapas de processamento. Deve ser percebido que tais componentes de blocos podem ser concretizados por meio de qualquer número de compo- nentes de hardware, software e/ou de firmware configurados para executar as funções especificadas. Para efeito de brevidade, técnicas e componentes convencionais relacionados com leis de controle, sistemas de controle, téc- nicas de medição, sensores de medição, medidores de deformações, trans- missão de dados, sinalização, controle de rede e outros aspectos funcionais dos sistemas (e os componentes de operação individuais dos sistemas) po- dem não estar descritos detalhadamente neste documento. Além do mais, os versados na técnica compreenderão que modalidades da presente reve- lação podem ser praticadas em combinação com uma variedade de hardwa- res e softwares, e que as modalidades descritas neste documento são me- ramente modalidades de exemplo da revelação.

Modalidades da revelação estão descritas neste documento no contexto de uma aplicação prática não limitativa, isto é, detecção de anoma- lia em uma estrutura de avião. Modalidades da revelação, entretanto, não estão limitadas a tal estrutura de avião, e as técnicas descritas neste docu- mento também pode ser utilizadas em outras aplicações. Por exemplo, mas sem limitação, modalidades podem ser aplicáveis a veículos tripulados e não tripulados terrestres, aéreos, marítimos e submersos, edifícios, moinhos de vento e outros mais.

Tal como estaria aparente para uma pessoa de conhecimento

comum na técnica após ler esta descrição, o exposto a seguir são exemplos e modalidades da revelação e não estão limitados para operar de acordo com estes exemplos. Outras modalidades podem ser utilizadas e mudanças estruturais podem ser feitas sem divergir do escopo das modalidades exem- plares da presente revelação.

Referindo-se mais particularmente aos desenhos, modalidades da revelação podem estar descritas no contexto de um método de fabricação e serviços de avião 100 (método 100) tal como mostrado na figura 1 e de um avião 200 tal como mostrado na figura 2. Durante pré-produção, o método exemplar 100 pode incluir a especificação e projeto 104 do avião 200 e a obtenção de material 106. Durante produção, a fabricação de componentes e submontagem 108 e a integração de sistema 110 do avião 200 acontecem. Em seguida, o avião 200 pode passar pela certificação e entrega 112 a fim de ser colocado em serviço 114. Enquanto em serviço em um cliente, o avi- ão 200 é programado para a manutenção e serviços de rotina 116 (que tam- bém pode incluir modificação, reconfiguração, restauração e assim por dian- te).

Cada um dos processos do método 100 pode ser executado por um integrador de sistema, uma entidade externa e/ou um operador (por e- xemplo, um cliente). Para os propósitos desta descrição, um integrador de sistema pode incluir sem limitação qualquer número de fabricantes de aviões e subcontratantes de sistemas principais; uma entidade externa pode incluir sem limitação qualquer número de vendedores, subcontratantes e fornece- dores; e um operador pode ser sem limitação uma companhia de aviação, empresa de leasing, entidade militar, organização de serviços e outros mais.

Tal como mostrado na figura 2, o avião 200 produzido por meio do método exemplar 100 pode incluir uma estrutura de avião 218 com uma pluralidade dos sistemas 220 e um interior 222. Exemplos dos sistemas de alto nível 220 incluem um ou mais de um sistema de propulsão 224, um sis- tema elétrico 226, um sistema hidráulico 228, um sistema ambiental 230 e um sistema de detecção de anomalia estrutural 232. Qualquer número de outros sistemas também pode ser incluído. Embora um exemplo aeroespa- cial esteja mostrado, as modalidades da revelação podem ser aplicadas a outras indústrias.

Aparelho e métodos incorporados neste documento podem ser empregados durante qualquer um ou mais dos estágios do método de pro- dução e serviços 100. Por exemplo, componentes ou submontagens corres- pondendo ao processo de produção 108 podem ser construídos ou fabrica- dos em um modo similar ao dos componentes ou submontagens produzidos enquanto o avião 200 está em serviço. Além do mais, uma ou mais modali- dades de aparelho, modalidades de método ou de uma combinação das mesmas podem ser utilizadas durante os estágios de produção 108 e 110, por exemplo, ao substancialmente acelerar montagem ou reduzir o custo de um avião 200. De forma similar, uma ou mais de as modalidades de apare- lho, modalidades de método ou de uma combinação das mesmas podem ser utilizadas enquanto o avião 200 está em serviço, por exemplo, e sem limita- ção, para a manutenção e serviços 116.

Sistemas de acionamento suplementares podem ser usados pa- ra detectar anomalias de uma estrutura. Em contraste, modalidades da reve- lação exigem como entrada um modelo saudável do comportamento estrutu- ral de avião como uma função de condição de voo e estado de avião. A indi- cação de anomalia estrutural pode ser acoplada com dados estruturais me- didos em controles de voo para limitar manobras de uma estrutura de avião não ideal dentro de um envoltório que mantém cargas estruturais para o avi- ão em níveis seguros.

Modalidades da revelação fornecem um sistema e métodos para

detectar anomalia estrutural em tempo real de uma estrutura tal como um avião durante voo. Detecção de anomalia em voo pode permitir emprego de controles de voo que mitiguem efeitos de anomalia estrutural, impedindo mais propagação de anomalia que pode resultar em reparo extensivo do a- vião. Uma indicação de anomalia estrutural também pode fornecer informa- ção para equipes de manutenção ao indicar uma necessidade de avaliação estrutural do avião no solo. Esta informação pode alongar um intervalo exigi- do entre avaliações estruturais no solo, e assim reduzir custo.

A expressão tempo real se refere a um sinal que está sendo en- viado e recebido continuamente, com pouco ou nenhum tempo de atraso. A expressão quase em tempo real se refere a um sinal em tempo real subs- tancialmente sem tempo de atraso significativo. O tempo de atraso pode ser um atraso introduzido, por exemplo, mas sem limitação, por processamento de dados automatizado ou transmissão de rede, entre ocorrências de um evento, e outros mais. Neste documento, a expressão tempo real se refere tanto a tempo real quanto a quase em tempo real.

A figura 3 é uma ilustração de um avião exemplar 300 compre- endendo um sistema de detecção de anomalia estrutural 336 (sistema 336) para detectar anomalia estrutural do avião 300 em tempo real de acordo com uma modalidade da revelação. O avião 300 pode compreender o sistema de detecção de anomalia estrutural 336, uma pluralidade de superfícies de con- trole e uma pluralidade de superfícies de sustentação, e uma pluralidade de unidades de medição (MUs).

O sistema de detecção de anomalia estrutural 336 é operável para detectar anomalia estrutural do avião 300 durante voo tal como explica- do com mais detalhes a seguir. Tal como mencionado anteriormente, detec- ção de anomalia em voo pode permitir emprego do controles de voo que mi- tiguem efeitos da anomalia estrutural, impedindo mais propagação de ano- malia que pode resultar em reparo extensivo do avião 300. Por exemplo, o sistema 336 pode ativar as superfícies de contro-

le e as superfícies de sustentação em tempo real para compensar a anoma- lia estrutural. Alternativamente, em outras modalidades, o sistema 336 pode mitigar efeitos da anomalia estrutural por meio de ativação, por exemplo, mas sem limitação, de sistemas de propulsão, controle de fluxo ativo, ligas de metal modeladas ou outros materiais estruturais ativos que expandam ou contraiam como uma função de um sinal de controle, uma combinação dos mesmos, ou outro mecanismo de ativação.

As superfícies de controle podem compreender, por exemplo, mas sem limitação, uma porta de trem de pouso (não mostrada), uma super- fície de controle de voo tal como uma parte de superfície de bordo de ataque (slat) 306, um aileron 308, uma cauda 314, um leme 316, um elevador 318, um flap 344, um redutor de velocidade 338, ou outra superfície de controle. As superfícies de sustentação podem compreender, por exemplo, mas sem limitação, uma fuselagem 302, uma asa 304, um canar (não mostrado), um estabilizador horizontal 310, ou outra superfície de sustentação.

A anomalia estrutural pode compreender, por exemplo, mas sem limitação, uma operação em voo, uma tensão proveniente de cisalhamento de vento em uma superfície de sustentação tal como a fuselagem 302, uma tensão proveniente de um impacto de fragmentos em uma superfície de sus- tentação tal como o estabilizador horizontal 310, uma tensão proveniente de uma rajada de vento em uma superfície de sustentação tal como a asa 304, uma vibração ou tremulação na asa 304, uma flexão de fuselagem tal como flexão na fuselagem 302, um curvamento excessivo da fuselagem 302, uma anomalia de sistema de propulsão tal como uma anomalia no sistema de propulsão 320 (motor 320), um deslocamento linear excessivo, um desloca- mento angular excessivo, uma fadiga estrutural, uma anomalia de superfície de controle, uma anomalia de superfície de sustentação tal como uma ano- malia da asa pequena 346, ou outra anomalia estrutural.

O sistema 336 coleta dados das unidades de medição (MUs). Em uma modalidade as MUs compreendem, pontes/medidores ou transduto- res de deformação localizados em vários pontos de medição de interesse no avião 300. Alternativamente, as MUs podem compreender unidades de me- dição inercial ("IMUs") localizadas em vários pontos de medição de interesse no avião 300. Entretanto, as pontes/medidores de deformação podem forne- cer respostas de medições mais precisas do que as IMUs.

O sistema 336 também coleta dados de uma MU de referência, a qual preferivelmente fica localizada na fuselagem 302. A MU de referência é tratada como um ponto de referência fixo que não está sujeito a torção, dobramento ou deslocamento durante voo. A MU fornece uma medida de mudança de ângulo e de velocidade durante um pequeno período de tempo. Na prática, o sistema 336 pode medir torção em tempo real em relação à MU de referência, mas também pode computar a torção entre MUs de medição em vários pontos de medição.

As MUs são instaladas no avião 300 para fornecer dados de tor- ção e deflexão de asa/cauda/fuselagem em voo para um sistema de controle de voo (não mostrado). As MUs mostradas na figura 3 de uma maneira geral podem compreender, por exemplo, mas sem limitação, uma IMU de navega- ção de referência 326 acoplada ao módulo de processamento 410, uma plu- ralidade das MUs de navegação de medição 324/328/330/332/334 acopla- das ao módulo de processamento 410, e um receptor GPS (não mostrado) acoplado ao sistema 336. Uma modalidade prática pode compreender, por exemplo, mas sem limitação, qualquer número de unidades de medição MUs ou sensores localizados por todo o avião 300, e a localização de tais unida- des de medição MUs não necessita estar restringida às localizações mostra- das na figura 3.

Na modalidade apresentada na figura 3 está mostrado um avião comercial. Estará prontamente aparente para as pessoas de conhecimento comum na técnica que a modalidade mostrada na figura 3 pode ter aplicação ou ser adaptada para estruturas não tradicionais tais como, mas sem limita- ção, veículos de alta resistência para grandes altitudes cuja estrutura total pode ser uma superfície de sustentação controlável altamente flexível, ou

outro veículo.

A figura 4 é uma ilustração de um diagrama de blocos funcionais exemplar de um sistema de detecção de anomalia estrutural baseado em modelo em tempo real 400 (sistema 400, 336 na figura 3) adequado para detectar anomalia estrutural e operar um ou mais mecanismos de controle em tempo real para compensar a anomalia estrutural detectada. Os vários blocos, módulos, lógica de processamento e circuitos ilustrativos descritos em conexão com o sistema 400 podem ser implementados ou executados com um processador de uso geral, uma memória endereçável por conteúdo, um processador de sinal digital, um circuito integrado de aplicação específi- ca, uma matriz de portas programáveis em campo, qualquer dispositivo lógi- co, de porta distinta ou de lógica de transistor programável adequado, com- ponentes de hardware distintos, ou qualquer combinação dos mesmos, pro- jetados para executar as funções descritas neste documento.

Um processador pode ser concretizado como um microproces- sador, um controlador, um microcontrolador, uma máquina de estados e ou- tros mais. Um processador também pode ser implementado como uma com- binação de dispositivos de computação, por exemplo, uma combinação de um processador de sinal digital e um microprocessador, uma pluralidade de microprocessadores, um ou mais microprocessadores em combinação com um núcleo processador de sinal digital, ou qualquer outra tal configuração.

O sistema 400 pode compreender, por exemplo, mas sem limita- ção, uma área de trabalho, um Iaptop ou notebook, um dispositivo de com- putação portátil (PDA, telefone celular, computador de mão, etc.), um com- putador de grande porte, um servidor, um cliente, ou qualquer outro tipo de dispositivo de computação de uso especial ou geral tal como pode ser dese- jável ou apropriado para uma dada aplicação ou ambiente. O sistema 400 de uma maneira geral compreende um módulo de detecção de anomalia estru- tural 402, um módulo de formulação de modelo de estrutura saudável 404, um módulo de medição em tempo real 406, um módulo de mitigação de a- nomalia 408 e um módulo de processamento 410. Estes componentes po- dem ser acoplados e comunicar uns com os outros por meio de um barra- mento de rede 416.

O módulo de detecção de anomalia estrutural 402 é configurado para detectar pelo menos uma anomalia na estrutura do avião 300 com base em uma diferença entre uma resposta de avião saudável (resposta espera- da) e uma medição em tempo real (resposta medida) em uma dada localiza- ção no avião 300 tal como explicado com mais detalhes no contexto da dis- cussão da figura 5.

O módulo de formulação de modelo de estrutura saudável 404

pode ficar localizado a bordo do avião 300 e é configurado para fornecer a resposta de avião saudável para uma dada condição de voo e estado de avião na dada localização na estrutura do avião 300. A resposta de avião saudável é usada como uma entrada para o módulo de detecção de anoma- lia estrutural 402. A resposta de avião saudável pode compreender, por e- xemplo, mas sem limitação, uma resposta de deformação, uma resposta de vibração, uma resposta de tensão, uma resposta de ruído, uma resposta de temperatura, uma resposta ótica e outras mais.

Adicionalmente, a resposta de avião saudável pode compreen- der, por exemplo, mas sem limitação, torção nominal e gradientes de torção da cauda para nariz e de ponta de asa para ponta de asa, dobramento de corpo de avião nominal, a MU de navegação de referência 326 para cada unidade de medição MU 324/328-334, solavanco e aceleração de trem de pouso, posições de superfícies de controle desejadas, posições de superfí- cies de sustentação desejadas com base em condições de voo atuais (por exemplo, velocidade, altitude, Mach), acelerações, solavanco, posições, ta- xas, dados de estado de navegação e outros mais. Parâmetros de avião as- sociados com estes podem compreender, por exemplo, mas sem limitação, altitude, tipo de avião, modelo, peso e outros mais. Os parâmetros de avião podem ser compilados em tempo real durante um voo e descarregados mais tarde em uma base de dados para serem usados no módulo de formulação de modelo de estrutura saudável 404.

Em uma modalidade, a resposta de avião saudável é obtida por meio de uma leitura de um sinal de sensor das MUs durante uma operação saudável do avião 300. O sinal de sensor é então armazenado no módulo de memória 414. Uma resposta de sinal de assinatura esperada é então formu- Iada pelo módulo de formulação de modelo de estrutura saudável 404 repre- sentando uma operação saudável do avião 300 com base no sinal de sensor fornecendo os dados de operação esperados.

O módulo de medição em tempo real 406 é configurado para re- ceber medição em tempo real para uma dada condição de voo e um estado do avião 300 na dada localização na estrutura do avião 300.

A medição em tempo real pode ser obtida por meio das MUs tais como medidores de deformação localizados no avião 300 tal como explicado anteriormente. Em uma modalidade, as MUs medem um sinal de sensor re- presentativo durante várias operações do veículo em uma base periódica para obter a medição em tempo real. A medição em tempo real é usada co- mo uma entrada para o módulo de detecção de anomalia estrutural 402. A medição em tempo real pode ser obtida adicionalmente, por exemplo, mas sem limitação, por meio de um sensor de vibração, um sensor de ruído, um sensor de temperatura, um sensor ótico e de outros mais. O módulo de mitigação de anomalia 408 é configurado para ati-

var um mecanismo de controle em resposta ao módulo de detecção de a- nomalia estrutural 402 confirmando a anomalia estrutural detectada para compensar a anomalia detectada. A ativação do mecanismo de controle po- de compreender ativação de mecanismo de, por exemplo, mas sem limita- ção, um acionamento de superfície de controle, um acionamento de superfí- cie de sustentação, uma alteração de potência propulsiva, controle de fluxo ativo, acionamento de controle de fluxo, acionamento de ligas com memória de forma ou outros materiais estruturais ativos que expandam ou contraiam como uma função de um sinal de controle, uma combinação dos mesmos e outros mais.

As superfícies de sustentação (por exemplo, asa, canar, fusela- gem) fornecem sustentação como uma função de propulsão de motor, en- quanto que as superfícies de controle (por exemplo, ailerons, flaps, leme) podem ser deslocadas por meio de atuadores para controlar a rota de voo de avião, comumente chamado de controle de voo. Adicionalmente, atuado- res tais como atuadores de parte externa/estrutura e outros mais também podem ser usados para movimentar as superfícies de sustentação para uma forma mais desejável (por exemplo, combustível eficiente) com base em condições de voo medidas recebidas do módulo de medição em tempo real 406.

Por exemplo, mas sem limitação, o módulo de mitigação de a- nomalia 408 é operável para controlar uma posição do flap 344, controlar uma posição da parte de superfície de bordo de ataque (slat) 306, controlar uma posição do redutor de velocidade 338 e posições de controle de outras superfícies de controle, por meio de seus respectivos atuadores. Adicional- mente, uma série de atuadores pode ser alojada dentro da fuselagem 302, da cauda seção 340 e da asa 304 respectivamente, e operar com base em comandos recebidos do módulo de mitigação de anomalia 408. O módulo de mitigação de anomalia 408 recebe dados do módulo de formulação de mo- delo de estrutura saudável 404 que fornece uma posição desejada das su- perfícies de controle e superfícies de sustentação adequada para aliviar uma anomalia estrutural tal como uma flexão, deslocamento ou torção da estrutu- ra do avião 300.

Por exemplo, se o avião 300 receber uma rajada de vento em um lado, o módulo de detecção de anomalia estrutural 402 detecta uma a- nomalia estrutural na asa 304 e em resposta à mesma o módulo de mitiga- ção de anomalia 408 reage rapidamente para impedir que a tensão se torne muito grande para deformar a asa 304. Como um outro exemplo, se turbu- lência resultar em vibração ou tremulação, e fizer com que a estrutura do avião 300 entre em uma freqüência ressonante, o movimento é detectado pelo módulo de detecção de anomalia estrutural 402. Após o movimento ser detectado, o módulo de mitigação de anomalia 408 gera um comando para o controle de voo para anular a vibração ou tremulação. Em um outro exem- pio, o sistema 400 também pode aliviar tensão em pelo menos uma parte de uma fuselagem tal como um curvamento de metade superior de corpo da fuselagem 302.

Desta maneira, o sistema 400 controla o avião 300 em tempo real em resposta a detectar uma anomalia estrutural em várias condições de voo tais como decolagem, cruzeiro, aproximação e aterrissagem e outra condição de voo, sem uma interação de operador/piloto. Entretanto, em uma modalidade, um operador/piloto adequadamente pode sobrepujar/impedir ação comandada pelo módulo de mitigação de anomalia 408 durante as vá- rias condições de voo. O módulo de processamento 410 pode compreender um módulo

processador 412 e um módulo de memória 414.

O módulo processador 412 compreende lógica de processamen- to que é configurada para executar as funções, técnicas e tarefas de proces- samento associadas com a operação do sistema 400. Em particular, a lógica de processamento é configurada para suportar o sistema 400 descrito neste documento. Por exemplo, o módulo processador 412 pode fornecer dados do módulo de memória 414 para o módulo de detecção de anomalia estrutu- ral 402. Como um outro exemplo, o módulo processador 412, em uma moda- lidade, fornece mudanças posicionais desejadas do módulo de formulação de modelo de estrutura saudável 404 para o módulo de mitigação de anoma- lia 408, o qual por sua vez usa os dados brutos para calcular ajustes a ser feitos para controlar superfícies e as superfícies de sustentação, por meio de operação de um ou mais dos vários mecanismos de controle descritos ante- riormente.

O módulo processador 412 também acessa dados armazenados em várias bases de dados no módulo de memória 414, para suportar fun- ções do sistema 400. Assim, o módulo processador 412 capacita ativação de um mecanismo de controle no avião 300 em resposta a detectar uma ano- malia estrutural de tal maneira que a anomalia estrutural é mitigada.

Os dados podem compreender, por exemplo, mas sem limita- ção, uma velocidade do ar, uma altitude, uma posição desejada de superfí- cies de controle (por exemplo, aileron 308) e posição desejada da superfície de sustentação (por exemplo, da asa 304), dados de medição em tempo re- al, um sinal de erro de modelagem, um valor médio estimado do sinal de erro de modelagem, uma variância estimada do sinal de erro de modelagem, uma entrada de dados medidos, uma entrada de dados esperada, uma Pro- habilidade de Alarme falso (Pfa) computada, uma significância de erro, uma saída de indicação de anomalia, um valor limiar de Pfa selecionado por usu- ário, uma valor limiar de persistência, uma constante de tempo de filtro e outros dados, tal como explicado com mais detalhes a seguir.

O sinal de erro de modelagem pode ser usado para determinar a

existência da anomalia estrutural tal como explicado com mais detalhes a seguir. Dados do módulo de memória 414 podem ser usados para construir ou atualizar, sem limitação, a média estimada, a variância estimada do sinal

de erro de modelagem e a significância de erro.

O módulo processador 412 pode ser implementado, ou concreti-

zado, com um processador de uso geral, uma memória endereçável por con- teúdo, um processador de sinal digital, um circuito integrado de aplicação específica, uma matriz de portas programáveis em campo, qualquer disposi- tivo lógico, de porta distinta ou de lógica de transistor programável adequa- do, componentes de hardware distintos ou qualquer combinação dos mes- mos, projetados para executar as funções descritas neste documento.

Desta maneira, um processador pode ser concretizado como um microprocessador, um controlador, um microcontrolador, uma máquina de estados ou coisa parecida. Um processador também pode ser implementado como uma combinação de dispositivos de computação, por exemplo, uma combinação de um processador de sinal digital e um microprocessador, uma pluralidade de microprocessadores, um ou mais microprocessadores em combinação com um núcleo de processador de sinal digital, ou qualquer ou- tra tal configuração.

O módulo de memória 414 pode ser uma área de armazenamen- to de dados com memória formatada para suportar a operação do sistema 400. O módulo de memória 414 é configurado para armazenar, manter e fornecer dados conforme necessário para suportar a funcionalidade do sis- tema 400 no modo descrito a seguir. Em modalidade práticas, o módulo de memória 414 pode compreender, por exemplo, mas sem limitação, um dis- positivo de armazenamento não volátil (memória semicondutora não volátil, dispositivo de disco rígido, dispositivo de disco ótico e outros mais), um dis- positivo de armazenamento de acesso aleatório (por exemplo, SRAM, DRAM), ou qualquer outra forma de mídia de armazenamento conhecida na técnica. O módulo de memória 414 pode ser acoplado ao módulo processa- dor 412 e configurado para armazenar os dados mencionados anteriormen- te.

Adicionalmente, o módulo de memória 414 pode representar

uma base de dados de atualizar dinamicamente contendo uma tabela para atualizar várias bases de dados. O módulo de memória 414 também pode armazenar os dados mencionados anteriormente, um programa de compu- tador que seja executado pelo módulo processador 412, um sistema de ope- ração, um programa de aplicação, dados experimentais usados na execução de um programa e outros mais.

O módulo de memória 414 pode ser acoplado ao módulo pro- cessador 412 de tal maneira que o módulo processador 412 pode ler infor- mação e gravar informação no módulo de memória 414. Como um exemplo, o módulo processador 412 e o módulo de memória 414 podem residir em respectivos circuitos integrados de aplicação específica (ASICs). O módulo de memória 414 também pode ser integrado ao módulo processador 412. Em uma modalidade, o módulo de memória 414 pode compreender uma memória cache para armazenar variáveis temporárias ou outra informação intermediária durante execução de instruções a ser executadas pelo módulo processador 412.

A figura 5 é uma ilustração de um diagrama de blocos funcionais

exemplar do módulo de detecção de anomalia estrutural 402 (sistema 500) de acordo com uma modalidade da revelação. A figura 6 é uma ilustração de um gráfico 600 mostrando uma função de densidade de probabilidade (PDF) gaussiana exemplar 602 mostrando erf versus um sinal de erro de modela- gem de acordo com uma modalidade da revelação. O sistema 500 está des- crito neste documento com relação ao gráfico 600. O sistema 500 pode ter funções, materiais e estruturas que são similares aos das modalidades mos- tradas nas figuras 3-4. Portanto, recursos, funções e elementos comuns po- dem não estar descritos aqui de forma redundante. O sistema 500 pode compreender um estimador de mé-

dia/variância 502, um módulo de função de erro (erf) 504 e um suavizador 506.

O sistema 500 recebe uma entrada de dados medidos measu- red_L 508 do módulo de medição em tempo real 406 e uma entrada de da- dos esperados expected_L 510 do módulo de formulação de modelo de es- trutura saudável 404. A entrada de dados medidos measuredJL 508 com- preende uma medição em tempo real tal como uma deformação medida cor- respondendo a uma localização no avião 300 durante uma operação do avi- ão 300.

A entrada de dados medidos measured_L 508 pode ser medida,

por exemplo, por um sensor de deformação tal como as MUs localizadas no avião 300 e ser armazenada no módulo de medição em tempo real 406. A entrada de dados esperados expected_L 510 compreende a deformação esperada na mesma localização no avião 300. O sistema 500 gera uma saí- da de indicação de anomalia anom_detect 512 compreendendo um valor lógico. O valor lógico indica VERDADEIRO se uma anomalia estrutural for detectada, ou um FALSO se uma anomalia estrutural não for detectada. O sistema 500 compara então a medição em tempo real a dados de operação esperados para a localização para fornecer um sinal de erro de modelagem. Desta maneira, a diferença entre a entrada de dados medidos measuredj- 508, e a entrada de dados esperados expected_L 510 é com- putada em uma junção de soma 514 para fornecer o sinal de erro de mode- lagem 516. Quando o avião 300 está em um estado saudável, o sinal de erro de modelagem 516 deve ser de aproximadamente zero. Uma condição de anomalia estrutural é indicada quando o sinal de erro de modelagem 516

está significativamente distante de zero.

O sistema 500 determina então se um sinal de erro de modela- gem 516 ou se uma significância do sinal de erro de modelagem 516 confir- ma indicação de uma anomalia estrutural para o avião 300 com base em uma análise estatística. Desta maneira o sistema 500 calcula uma signifi- cância estatística do sinal de erro de modelagem 516 para fornecer uma sig- nificância de erro para avaliar uma probabilidade de que uma indicação es- trutural anômala seria em erro. O sistema 500 indica uma anomalia estrutu- ral se uma persistência da significância de erro exceder um valor limiar de

persistência.

O estimador de média/variância 502 é configurado para estimar de modo repetitivo a média estimada mean_est 528 e a variância estimada varest 518 do sinal de erro de modelagem 516. A mean_est 528 e a varest 518 são usadas para determinar uma significância estatística do si- nal de erro de modelagem 516, determinando assim uma significância de erro, tal como descrito a seguir. A significância estatística do sinal de erro de modelagem 516 é determinada por meio da média estimada mean_est 528 e é uma função da variância estimada var_est 518 para o sinal de erro de mo- delagem 516. Nível de significância (alto/baixo) da significância de erro é determinado com base em um valor limiar de Pfa selecionável por usuário 702, tal como explicado a seguir no contexto da discussão da figura 7.

Uma função de densidade de probabilidade (PDF) gaussiana normal 602 (figura 6) é assumida para um ruído de processo no sinal de erro de modelagem 516. A PDF 602 compreende uma área de Probabilidade de Alarme Falso Pfa 604 e uma área de probabilidade de detecção (Pd) 606. Usando esta suposição, uma probabilidade de que o sinal de erro de mode- lagem 516 está significativamente distante de zero é avaliada ao computar a Pfa 604. Desta maneira, a significância estatística do sinal de erro de mode- lagem 516 é calculada fornecendo a significância de erro. A Pfa 604 é defi- nida pela equação (1):

Jx-μ)

_- P

4ΐπσΐ

onde μ é a média de sinal e σχ é o desvio padrão de sinal.

Pfa= \~j—7e 2<7* ^ (D

A integral na equação (1) não tem solução de forma fechada. Assim a equação (2) é usada para aproximar a Pfa 604; onde o sinal de en- trada (In1) 530 (x na equação (2)) é a magnitude |μ| 522 da mean est 528 (média de sinal estimada μ) dividida pelo desvio padrão estimado σχ compu- tado por meio de uma raiz quadrada 524 da var est 518.

Pfa

ι

0,661x + 0,339-\/x2 + 5,51

-X2H

π

(2)

Tal como mostrado na figura 6, a Pfa 604 é computada por meio de uma integral (área 604) do infinito negativo para zero. Assim, a Pfa 604 compreende uma medida normalizada da significância do sinal de erro de modelagem diferente de zero 516 fornecendo a significância de erro.

A Pfa 604 na equação (2) é computada pelo módulo de função de erro 504. Dependendo do valor limiar de Pfa selecionável por usuário 702 (figura 7), o valor de Pfa computado 534 (significância de erro) pode ser en- viado para o suavizador 506 para obter um valor da saída de indicação de anomalia anom_detect 512 determinando a persistência do erro tal como explicado com mais detalhes no contexto de discussão da figura 7.

A figura 7 é uma ilustração de um diagrama de blocos funcionais exemplar do suavizador 506 (sistema 700) de acordo com uma modalidade da revelação. Se o valor de Pfa computado 534 cair para abaixo do valor limiar de Pfa selecionável por usuário 702 (indicando um nível alto de signifi- cância de erro), um sinal de unidade 704 é passado por um comutador 714 para um filtro de primeira ordem 706. O filtro de primeira ordem 706 compre- ende uma constante de tempo selecionável por usuário tau 708. Uma saída 710 do filtro de primeira ordem 706 é comparada a um valor próximo a 1 em um bloco de comparação 712. Quando a saída 710 do filtro de primeira or- dem 706 está suficientemente próxima a 1, a significância de erro é alta com persistência suficiente e uma condição de anomalia é transmitida para a saí- da de indicação de anomalia anom_detect 512 indicando o valor lógico VERDADEIRO. Quando a saída 710 do filtro de primeira ordem 706 não está suficientemente próxima a 1, a significância de erro não é persistentemente alta e a condição de anomalia não é transmitida para a saída de indicação de anomalia anom_detect 512, indicando o valor lógico FALSO.

O valor limiar de Pfa selecionável por usuário 702 (valor limiar de Pfa selecionado 702) e a constante de tempo selecionável por usuário tau 708 (constante de tempo de filtro 708) são parâmetros ajustáveis que de- pendem da qualidade do sinal de erro de modelagem 516 e da tolerância para indicações de falsos positivos. A qualidade do sinal de erro de modela- gem 516 depende de uma razão de sinal para ruído de um sinal de medição tal como a entrada de dados medidos measured_L 508. Se o sinal de medi- ção estiver muito corrompido pelo ruído, as estimativas meanest 528 (mé- dia recursiva) e a var est 518 (variância recursiva) do sinal de erro de mode- lagem 516 podem ser menos precisas, o que pode resultar em variação no valor de Pfa computado 534 e, por sua vez, em indicações de anomalia de falso positivo.

O valor limiar de Pfa selecionado 702 pode ser selecionado, por exemplo, mas sem limitação, dentro de uma faixa tendo valores de cerca de 0,0001 a cerca de 0,01, ou uma faixa similar. A constante de tempo de filtro 708 pode ser selecionada, por exemplo, mas sem limitação, dentro de uma faixa tendo valores de cerca de 0,05 segundos a cerca de 5 segundos ou mais, ou uma faixa similar.

Desta maneira, a saída de indicação de anomalia anom_detect 512 pode ser acoplada com dados estruturais medidos pelo módulo de me- dição em tempo real 406 e o módulo de mitigação de anomalia 408 para limi- tar manobras de uma estrutura de avião não ideal dentro de um envoltório que mantém cargas estruturais para o avião 300 em níveis substancialmente ideais.

A figura 8 é uma ilustração de um fluxograma exemplar mos- trando um processo de detecção de anomalia estrutural de veículo baseado em modelo 800 de acordo com uma modalidade da revelação. As várias ta- refas executadas em conexão com o processo 800 podem ser executadas mecanicamente, por meio de software, hardware, firmware, uma mídia legí- vel por computador tendo instruções executáveis por computador para exe- cutar o método de processo, ou qualquer combinação dos mesmos. Deve ser percebido que o processo 800 pode incluir qualquer número de tarefas adicionais ou alternativas, as tarefas mostradas na figura 8 não necessitam ser executadas na ordem ilustrada e o processo 800 pode ser incorporado em um procedimento ou processo mais abrangente tendo funcionalidade adicional não descrita detalhadamente neste documento.

Para propósitos ilustrativos, a descrição a seguir do processo 800 pode se referir a elementos mencionados anteriormente em conexão com as figuras 3-7. Em modalidades práticas, partes do processo 800 po- dem ser executadas por elementos diferentes do sistema 400 tais como: o módulo de detecção de anomalia estrutural 402, o módulo de formulação de modelo de estrutura saudável 404, o módulo de medição em tempo real 406, o módulo de mitigação de anomalia 408 e o módulo de processamento 410. O processo 800 pode ter funções, materiais e estruturas que são similares aos das modalidades mostradas nas figuras 3-7. Portanto, recursos, funções e elementos comuns podem não estar descritos aqui de forma redundante.

O processo 800 pode iniciar ao instalar uma pluralidade dos sensores de medição tais como as MUs 324/328/330/332/334 em uma estru- tura de veículo de um veículo, tal como a estrutura do avião 300, que sejam operáveis para realizar uma medição em tempo real tal como a entrada de dados medidos measured_L 508 (tarefa 802). O processo 800 pode continuar ao ler um sinal de sensor duran- te uma operação saudável do veículo (tarefa 804).

O processo 800 pode continuar ao coletar um sinal de sensor representativo durante operação adicional do veículo em uma base periódica para obter a medição em tempo real (tarefa 806).

O processo 800 pode continuar ao formular uma resposta de si- nal de assinatura esperada para uma operação saudável do veículo com base no sinal de sensor para fornecer os dados de operação esperados (ta- refa 808).

O processo 800 pode continuar ao receber a medição em tempo

real correspondendo a uma localização na estrutura de veículo durante uma operação do veículo (tarefa 810).

O processo 800 pode continuar ao comparar a medição em tem- po real tal como o measured_L 508 a dados de operação esperados tais como o expected_L 510 para a localização para fornecer um sinal de erro de modelagem tal como o sinal de erro de modelagem 516 (tarefa 812). Por exemplo, dados de operação esperados podem compreender uma torção de estrutura de 7 graus com um gradiente de torção de 1 grau/segundo. Se os dados de medição em tempo real indicarem uma torção de estrutura que excede 7 graus com um gradiente de torção maior que 1 grau/segundo, o sinal de erro de modelagem 516 é um valor diferente de zero.

O processo 800 pode continuar ao calcular uma significância es- tatística do sinal de erro de modelagem 516 para fornecer uma significância de erro (tarefa 814).

O processo 800 pode continuar ao determinar uma persistência

da significância de erro (tarefa 816) tal como explicado anteriormente no contexto da discussão da figura 7.

O processo 800 pode continuar ao indicar uma anomalia estrutu- ral, se a persistência exceder um valor limiar de persistência (tarefa 818). O valor limiar de persistência pode ser, por exemplo, mas sem limitação, de cerca de 0,5, cerca de 0,8, cerca de 0.95 ou outro valor limiar adequado, dependendo da tolerância para uma detecção de anomalia estrutural de fal- so positivo e das propriedades de convergência das estimativas mean est 528 (média recursiva) e a var est 518 (variância recursiva) do sinal de erro de modelagem 516 para uma dada aplicação.

O processo 800 pode continuar ao ativar um mecanismo de con- trole para compensar a anomalia estrutural, se a anomalia estrutural for indi- cada (tarefa 820). Por exemplo, se as torções de estrutura excederem 7 graus com um gradiente de torção maior que 1 grau/segundo, a persistência de erro pode ser alta, fazendo com que uma anomalia estrutural seja indica- da. Um controle pode então ser iniciado pelo módulo de mitigação de ano- malia 408 para aliviar tensão estrutural ao usar um mecanismo de controle para anular o gradiente e retornar a estrutura de exemplo para uma torção de 7 graus. O mecanismo de controle pode compreender, por exemplo, mas sem limitação, um sistema de propulsão, superfícies de sustentação contro- láveis, superfícies de controle de voo, controle de fluxo ativo, ligas de metal modeladas ou outros materiais estruturais ativos que expandam ou contrai- am como uma função de um sinal de controle, e outros mais.

Adicionalmente, se o gradiente for menor que cerca de 1 grau/segundo, mas se a torção exceder cerca de 9 graus com cerca de 95% de confiança, a persistência de erro é alta fazendo com que o módulo de detecção de anomalia estrutural 402 identifique uma anomalia estrutural. Um controle é iniciado pelo módulo de mitigação de anomalia 408 para reduzir esta torção de volta para cerca de 7 graus. De forma similar, como um e- xemplo, o módulo de medição em tempo real 406 mede em tempo real uma torção de cerca de 7 graus com um gradiente de cerca de 1 grau/segundo e quando ela passa de 7 graus de torção com este gradiente, a torção e gradi- ente indicam que a estrutura pode continuar para tensão adicional fora da tolerância.

Em resposta, um controle é iniciado pelo módulo de mitigação de anomalia 408 para anular o gradiente de torção e impulsionar a torção de volta na direção de 7 graus. Em um exemplo alternativo, a torção em tempo real pode alcançar cerca de 9 graus com cerca de 95% de confiança com pouco a nenhum gradiente de torção. Em resposta, um controle é iniciado pelo módulo de mitigação de anomalia 408 para reduzir a tensão estrutural de volta na direção de 7 graus. Desta maneira, aliviar a anomalia estrutural prolonga a vida estrutural do avião 300.

A figura 9 é uma ilustração de um fluxograma exemplar mos- trando um processo 900 para aliviar uma anomalia estrutural de acordo com uma modalidade da revelação. As várias tarefas executadas em conexão com o processo 900 podem ser executadas mecanicamente, por meio de software, hardware, firmware, uma mídia legível por computador tendo ins- truções executáveis por computador para executar o método de processo, ou por qualquer combinação dos mesmos. Deve ser percebido que o pro- cesso 900 pode incluir qualquer número de tarefas adicionais ou alternati- vas, as tarefas mostradas na figura 9 não necessitam ser executadas na or- dem ilustrada e o processo 900 pode ser incorporado e um procedimento ou processo mais abrangente tendo funcionalidade adicional não descrita deta- Ihadamente neste documento.

Para propósitos ilustrativos, a descrição a seguir do processo 900 pode se referir a elementos mencionados anteriormente em conexão com as figuras 3-7. Em modalidades práticas, partes do processo 900 po- dem ser executadas por elementos diferentes do sistema 400 tais como: o módulo de detecção de anomalia estrutural 402, o módulo de formulação de modelo de estrutura saudável 404, o módulo de medição em tempo real 406, o módulo de mitigação de anomalia 409 e o módulo de processamento 410. O processo 900 pode ter funções, materiais e estruturas que são similares aos das modalidades mostradas nas figuras 3-7. Portanto, recursos, funções e elementos comuns podem não estar descritos aqui de forma redundante.

O processo 900 pode iniciar ao obter um sinal de erro de mode- lagem tal como o sinal de erro de modelagem 516 de uma estrutura tal como o avião 300 (tarefa 902).

O processo 900 pode continuar por meio de um estimador de média/variância tal como o estimador de média/variância 502 estimando de modo repetitivo uma média estimada e uma variância estimada do sinal de erro de modelagem 516 (tarefa 904). O processo 900 pode continuar por meio de um módulo de de- tecção de anomalia estrutural tal como o módulo de detecção de anomalia estrutural 402 (sistema 500) avaliando uma probabilidade de que o sinal de erro de modelagem 516 está significativamente distante de zero por meio de um módulo de função de erro, tal como o módulo de função de erro 504, computando uma Pfa tal como a Pfa 604 do sinal de erro de modelagem 516 com base na média estimada e na variância estimada para fornecer uma significância de erro (tarefa 906). Tal como mencionado anteriormente, a significância de erro fornece uma avaliação de uma probabilidade de que uma indicação estrutural anômala estaria em erro. Para justificar uma decla- ração de anomalia estrutural a persistência de erro é então determinada.

O processo 900 pode continuar por meio do sistema 500 intro- duzindo um sinal de unidade em um filtro de primeira ordem 706 tal como o filtro de primeira ordem 706 quando a significância de erro cai para abaixo de um valor limiar de Pfa selecionado tal como o valor limiar de Pfa selecio- nado por usuário 702 (tarefa 908). O valor limiar de Pfa selecionado por u- suário 702 e a constante de tempo selecionável por usuário tau 708 do filtro de primeira ordem 706 podem ser parâmetros ajustáveis/selecionáveis que dependem de uma qualidade do sinal de erro de modelagem 516 e da tole- rância para indicações de falsos positivos tal como explicado anteriormente.

O processo 900 pode continuar por meio de um suavizador tal como o suavizador 506 comparando uma saída 710 de um filtro de primeira ordem tal como o filtro de primeira ordem 706 a um valor próximo a um (tare- fa 910).

O processo 900 pode continuar por meio do sistema 500 indi-

cando uma condição de anomalia estrutural quando a saída 710 do filtro de primeira ordem 706 está suficientemente próxima a um, em que uma persis- tência é alta (tarefa 912), indicando uma persistência suficiente de um com- portamento estrutural anômalo para justificar uma declaração de anomalia estrutural.

O processo 900 pode continuar por meio de um módulo de miti- gação de anomalia tal como o módulo de mitigação de anomalia 408 ativan- do um mecanismo de controle para compensar uma anomalia estrutural de- tectada, se a condição de anomalia estrutural for indicada (tarefa 914).

Deste modo, um sistema e métodos são fornecidos para detec- tar e aliviar uma anomalia estrutural. A descrição anterior se refere a elementos ou nós ou recursos

estando "conectados" ou "acoplados" conjuntamente. Tal como usado neste documento, a não ser que relatado expressamente de outro modo, "conec- tado" significa que um elemento/nó/recurso está ligado diretamente a (ou se comunica diretamente com) um outro elemento/nó/recurso, e não necessari- amente de forma mecânica. Igualmente, a não ser que relatado expressa- mente de outro modo, "acoplado" significa que um elemento/nó/recurso está ligado de forma direta ou indireta a (ou se comunica de forma direta ou indi- reta com) um outro elemento/nó/recurso, e não necessariamente de forma mecânica. Assim, embora as figuras 3-7 representem arranjos de exemplos de elementos, elementos, dispositivos, recursos ou componentes interveni- entes adicionais podem estar presentes em uma modalidade da revelação.

Termos e frases usados neste documento, e variações dos mesmos, a não ser que relatado expressamente de outro modo, devem ser interpretados como ilimitados tal como o oposto a limitados. Como exemplos do precedente: o termo "incluindo" deve ser lido como significando "incluin- do, sem limitação" ou coisa parecida; o termo "exemplo" é usado para forne- cer casos exemplares do item em discussão, não uma lista exaustiva ou Iimi- tante do mesmo; e adjetivos tais como "convencional", "tradicional", "nor- mal", "padrão", "conhecido" e termos de significado similar não devem ser interpretados como limitando o item descrito a um dado período de tempo ou a um item disponível como de um dado tempo, mas em vez disto devem ser lidos para abranger tecnologias convencionais, tradicionais, normais ou pa- drões que possam estar disponíveis ou conhecidas agora ou a qualquer momento no futuro.

Igualmente, um grupo de itens ligados com a conjunção "e" não

deve ser visto como exigindo que todos estes itens estejam presentes no agrupamento, mas em vez disto deve ser visto como "e/ou" a não ser que relatado expressamente de outro modo. De forma similar, um grupo de itens ligados com a conjunção "ou" não deve ser visto como exigindo exclusivida- de mútua entre esse grupo, mas em vez disto também deve ser visto como "e/ou" a não ser que relatado expressamente de outro modo.

Além disso, embora itens, elementos ou componentes da reve- lação possam estar descritos ou reivindicados no singular, os plural é consi- derado como estando dentro do escopo dos mesmos a não ser que limitação para o singular esteja relatada explicitamente. A presença de palavras e fra- ses de ampliação tais como "um ou mais", "pelo menos", "mas não limitado a isto" ou outras frases semelhantes em alguns casos não deve ser vista como significando que o caso mais limitado é pretendido ou exigido em instâncias onde tais frases de ampliação possam estar ausentes. A expressão "cerca de" quando se referindo a um valor ou faixa numérica é pretendida para a- branger valores resultando de erro experimental que pode ocorrer ao efetuar medições.

Claims (20)

1. Método para detecção de anomalia estrutural de veículo ba- seada em modelo em tempo real, compreendendo: receber uma medição em tempo real correspondendo a uma Io- calização em uma estrutura de veículo durante uma operação do veículo; comparar a medição em tempo real a dados de operação espe- rados para a localização para fornecer um sinal de erro de modelagem; calcular uma significância estatística do sinal de erro de modela- gem para fornecer uma significância de erro; determinar uma persistência da significância de erro; e indicar uma anomalia estrutural, se a persistência exceder um valor limiar de persistência.

2. Método de acordo com a reivindicação 1, em que a etapa de calcular a significância estatística do sinal de erro de modelagem compreen- de adicionalmente: estimar de modo repetitivo uma média estimada e uma variância estimada do sinal de erro de modelagem para determinar se o sinal de erro de modelagem confirma indicação da anomalia estrutural; e avaliar uma probabilidade de que o sinal de erro de modelagem está significativamente distante de zero ao computar uma Probabilidade de Alarme Falso (Pfa) do sinal de erro de modelagem com base na média esti- mada e na variância estimada para fornecer a significância de erro.

3. Método de acordo com a reivindicação 1, em que a etapa de determinar a persistência da significância de erro compreende adicionalmen- te: introduzir um sinal de unidade em um filtro de primeira ordem quando a significância de erro cai para abaixo de um valor limiar de Pfa; comparar uma saída do filtro de primeira ordem a um valor pró- ximo a um; e indicar uma condição de anomalia estrutural quando a saída do filtro de primeira ordem está suficientemente próxima de um, em que a per- sistência é alta.

4. Método de acordo com a reivindicação 3, em que o valor limi- ar de Pfa e uma constante de tempo de filtro do filtro de primeira ordem são parâmetros ajustáveis que dependem de uma qualidade do sinal de erro de modelagem e de tolerância para indicações de falsos positivos.

5. Método de acordo com a reivindicação 1, compreendendo a- dicionalmente ativar um mecanismo de controle para compensar a anomalia estrutural, se a anomalia estrutural for indicada.

6. Método de acordo com a reivindicação 5, em que a etapa de ativar o mecanismo de controle compreende pelo menos um elemento sele- cionado do grupo consistindo em: um acionamento de superfície de controle, um acionamento de superfície de sustentação, um acionamento de controle de fluxo, acionamento de ligas com memória de forma, acionamento por meio de materiais estruturais ativos e uma alteração de potência propulsiva.

7. Método de acordo com a reivindicação 1, compreendendo a- dicionalmente instalar uma pluralidade de sensores de medição na estrutura de veículo operáveis para efetuar a medição em tempo real.

8. Método de acordo com a reivindicação 1, compreendendo a- dicionalmente: ler um sinal de sensor durante uma operação saudável do veícu- lo; e formular uma resposta de sinal de assinatura esperada para uma operação saudável do veículo com base no sinal de sensor para forne- cer os dados de operação esperados.

9. Método de acordo com a reivindicação 1, compreendendo a- dicionalmente coletar um sinal de sensor representativo durante a operação adicional do veículo em uma base periódica para obter a medição em tempo real.

10. Método de acordo com a reivindicação 1, em que a anomalia estrutural compreende pelo menos um elemento selecionado do grupo con- sistindo em: uma operação em voo, uma tensão proveniente de cisalhamen- to de vento em uma superfície de sustentação, uma tensão proveniente de um impacto de fragmentos em uma superfície de sustentação, uma tensão proveniente de uma rajada de vento em uma superfície de sustentação, uma vibração em uma asa, uma tremulação em uma asa, uma flexão de fusela- gem, um curvamento excessivo da fuselagem, uma anomalia de sistema de propulsão, um deslocamento linear excessivo, um deslocamento angular excessivo, uma fadiga estrutural, uma anomalia de superfície de controle e uma anomalia de superfície de sustentação.

11. Sistema de detecção de anomalia estrutural baseado em modelo em tempo real, compreendendo: um módulo de detecção de anomalia estrutural operável para: receber uma medição em tempo real correspondendo a uma localização em uma estrutura de veículo durante uma operação do veí- culo; comparar a medição em tempo real a dados de opera- ção esperados para a localização para fornecer um sinal de erro de modela- gem; calcular uma significância estatística do sinal de erro de modelagem para fornecer uma significância de erro; determinar uma persistência da significância de erro se a significância de erro estiver abaixo de um valor limiar de Pfa selecionado; e indicar uma anomalia estrutural, se a persistência exce- der um valor limiar de persistência; e um módulo de mitigação de anomalia operável para ativar um mecanismo de controle para compensar a anomalia estrutural, se a anomalia estrutural for indicada.

12. Sistema de acordo com a reivindicação 11, compreendendo adicionalmente: um estimador de média/variância operável para estimar de modo repetitivo uma média estimada e uma variância estimada do sinal de erro de modelagem; um módulo de função de erro operável para avaliar uma probabi- lidade de que o sinal de erro de modelagem está significativamente distante de zero ao computar uma Probabilidade de Alarme Falso (Pfa) do sinal de erro de modelagem com base na média estimada e na variância estimada para obter a significância de erro; e um suavizador compreendendo um filtro de primeira ordem e operável para declarar uma condição de anomalia quando uma saída do fil- tro de primeira ordem está suficientemente próxima de um indicando que a significância de erro está persistentemente alta.

13. Sistema de acordo com a reivindicação 12, em que o filtro de primeira ordem compreende o valor limiar de Pfa selecionado e uma cons- tante de tempo de filtro que são parâmetros ajustáveis com base em quali- dade do sinal de erro de modelagem e tolerância para indicações de falsos positivos.

14. Sistema de acordo com a reivindicação 11, em que o veículo é um avião e a etapa de ativar o mecanismo de controle compreende pelo menos um elemento selecionado do grupo consistindo em: um acionamento de superfície de controle, um acionamento de superfície de sustentação, um acionamento de controle de fluxo, acionamento de ligas com memória de forma, acionamento por meio de materiais estruturais ativos e uma alteração de potência propulsiva.

15. Sistema de acordo com a reivindicação 11, compreendendo adicionalmente um módulo de formulação de modelo de estrutura saudável operável para: ler um sinal de sensor durante uma operação saudável do veí- culo; armazenar o sinal de sensor em uma memória; formular uma resposta de sinal de assinatura esperada para uma operação saudável do veículo com base no sinal de sensor para obter os dados de operação esperados; e fornecer os dados de operação esperados para o módulo de de- tecção de anomalia estrutural.

16. Sistema de acordo com a reivindicação 11, compreendendo adicionalmente um módulo de medição em tempo real operável para: medir um sinal de sensor representativo durante a operação adi- cional do veículo em uma base periódica para obter a medição em tempo real; e fornecer a medição em tempo real para o módulo de detecção de anomalia estrutural.

17. Sistema de acordo com a reivindicação 11, compreendendo adicionalmente uma pluralidade de sensores compreendendo pelo menos um elemento selecionado do grupo consistindo em: um sensor de deforma- ção, um sensor de vibração, um sensor de ruído, um sensor de temperatura e um sensor ótico.

18. Sistema de acordo com a reivindicação 11, em que a anoma- lia estrutural compreende pelo menos um elemento selecionado do grupo consistindo em: uma operação em voo, uma tensão proveniente de cisalha- mento de vento em uma superfície de sustentação, uma tensão proveniente de um impacto de fragmentos em uma superfície de sustentação, uma ten- são proveniente de uma rajada de vento em uma superfície de sustentação, uma vibração em uma asa, uma tremulação em uma asa, uma flexão de fu- selagem, um curvamento excessivo de uma fuselagem, uma anomalia de sistema de propulsão, um deslocamento linear excessivo, um deslocamento angular excessivo, uma fadiga estrutural, uma anomalia de superfície de controle e uma anomalia de superfície de sustentação.

19. Método para aliviar uma anomalia estrutural, compreendendo: obter um sinal de erro de modelagem de uma estrutura; avaliar uma probabilidade de que o sinal de erro de modelagem está significativamente distante de zero ao computar uma Probabilidade de Alarme Falso (Pfa) para fornecer uma significância de erro; introduzir um sinal de unidade em um filtro de primeira ordem quando a significância de erro cai para abaixo de um valor limiar de Pfa; e indicar uma condição de anomalia estrutural quando uma saída do filtro de primeira ordem está suficientemente próxima de um.

20. Método de acordo com a reivindicação 19, compreendendo adicionalmente ativar um mecanismo de controle para compensar a condição de anomalia estrutural, se a condição de anomalia estrutural for indicada.