ES1267879U - Sistema para detección de eventos - Google Patents

Abstract

Un sistema (1) adaptado para detectar un evento en una estructura, la estructura a su vez que comprende al menos un componente, en donde un evento es cualquier alteración en el comportamiento esperado de un componente, el sistema (1) que comprende: - al menos un sensor (2) configurado para ser situado en la estructura, el sensor (2) adaptado para adquirir datos de la estructura, - un módulo de análisis de datos configurado para recibir datos del al menos un sensor (2), en donde el módulo de análisis de datos comprende una base de datos que aloja eventos conocidos, cada evento conocido relacionado con una alteración particular en el comportamiento esperado de un componente, y en donde el módulo de análisis de datos (3) comprende medios para pre-procesar los datos adquiridos por el al menos un sensor (2) con técnicas de Procesamiento Digital de Señal, y - medios de advertencia, en donde el módulo de análisis de datos está configurado para evaluar los datos adquiridos recibidos desde el al menos un sensor (2), la evaluación que se realiza por comparación con los eventos conocidos alojados en la base de datos, y detectar un evento según la evaluación realizada, y en donde los medios de advertencia están configurados para informar a un usuario del evento detectado.

Description

DESCRIPCIÓN

Sistema para detección de eventos

Campo técnico de la invención

La presente invención pertenece al campo de las estructuras y, particularmente, pertenece al campo de la monitorización del estado de tal estructura, o un componente de la misma, para caracterizar su capacidad para servir al propósito previsto.

En particular, la invención proporciona un sistema y un conjunto para detectar y alertar de alteraciones en el comportamiento esperado de la misma, con el fin de tenerlo en cuenta cuando se consideran las tareas de mantenimiento.

Antecedentes de la invención

Una de las hojas de ruta más representativas en ingeniería hoy en día es el desarrollo de sistemas, estructuras y piezas que se garantizan que operan con seguridad en la medida que cumpla con una rutina de mantenimiento acordada. Por lo tanto, el mantenimiento intenta mantener las condiciones por defecto o de diseño durante la vida útil de tal sistema, estructura o pieza.

El mantenimiento, en un sentido amplio, puede incluir tareas tales como inspección, reforma, reparación o sustitución de piezas o componentes, que se han de realizar durante su vida útil. Esto proviene de la degradación inherente en sus desempeños que da como resultado una alteración en su comportamiento esperado causado por una desviación en sus condiciones por defecto o de diseño. Como regla general, esa desviación normalmente se establece como que excede un cierto límite preestablecido. Esto se conoce algunas veces como fallar, o estar cerca de fallar, salvaguardado por un margen de seguridad.

Históricamente, solamente el cumplimiento de las tareas de mantenimiento programadas aseguraba que esas piezas o sistemas sirviesen a su propósito previsto durante una vida útil delimitada. Sin embargo, las tareas de mantenimiento generalmente requieren detener o incluso apagar el sistema para permitir llevar a cabo las actividades lo que puede hacer surgir algunos inconvenientes, retrasos y bajas tasas de producción.

Además, muchas piezas o sistemas que se deben sustituir según el mantenimiento programado pueden fallar ya o estar dañadas (habiendo excedido mucho antes del límite preestablecido) debido a un mal funcionamiento inadvertido que aumenta rápidamente. Por el contrario, otros componentes pueden tener una vida útil residual que plantea su sustitución innecesaria.

De este modo, el mantenimiento programado obliga a reunir las tareas de mantenimiento a ser realizadas sobre los componentes cuyo límite preestablecido se espera que esté excedido simultáneamente o muy cerca. Por lo tanto, llevar a cabo tareas de mantenimiento innecesarias en componentes saludables y desperdiciar otros con una vida útil residual da como resultado un uso ineficiente de recursos.

Aunque el mantenimiento es común en cualquier industria, todo lo anterior se enfatiza en aeronáutica dado que el mantenimiento de aeronaves está altamente regulado. Por lo tanto, una cantidad sustancial de piezas y componentes caros se desperdician intencionalmente con el fin de cumplir con las tareas de mantenimiento programadas.

Compendio de la invención

La presente invención proporciona una solución para los problemas mencionados anteriormente, mediante un sistema adaptado para detectar un evento en una estructura según la reivindicación 1 y un conjunto según la reivindicación 8. En las reivindicaciones dependientes, se definen las realizaciones preferidas de la invención.

En un primer aspecto inventivo, la invención proporciona un sistema adaptado para detectar un evento en una estructura, la estructura que comprende a su vez al menos un componente, en donde un evento es cualquier alteración en el comportamiento esperado de un componente, el sistema comprende:

- al menos un sensor configurado para ser situado en la estructura, el sensor adaptado para adquirir datos de la estructura,

- un módulo de análisis de datos configurado para recibir datos del al menos un sensor, en donde el módulo de análisis de datos comprende una base de datos que aloja eventos conocidos, cada evento conocido relacionado con una alteración particular en el comportamiento esperado de un componente, y

- medios de advertencia,

en donde el módulo de análisis de datos está configurado para evaluar los datos adquiridos recibidos del al menos un sensor, la evaluación realizándose por comparación con los eventos conocidos alojados en la base de datos, y detectar un evento según la evaluación realizada, y

en donde los medios de advertencia están configurados para informar a un usuario del evento detectado.

A lo largo de todo este documento, una estructura se entenderá como que comprende al menos un componente que puede sufrir un mal funcionamiento y, de este modo, una variación en su comportamiento que da como resultado una alteración del comportamiento esperado. Al final, esta variación puede dar como resultado fallar o estar próximo a fallar. La variación mencionada del comportamiento de un componente está asociada con un evento particular.

Se ha de observar que, aunque un evento se nombra como cualquier alteración en el comportamiento esperado de un componente, la detección de dicho evento se realiza para toda la estructura en la que se sitúa el sensor. Esto da lugar al hecho de que diferentes componentes se pueden ver influenciados mutuamente en sus comportamientos y, por lo tanto, un evento detectado para toda la estructura se puede inferir a un componente en particular.

El al menos un sensor presente en el sistema se pretende que esté situado en la estructura mencionada con el fin de adquirir datos de dicha estructura y, de este modo, del al menos un componente que es parte de la estructura. Los datos adquiridos por cada sensor se emiten por él como una entrada de información a ser procesada por el módulo de análisis de datos. Preferiblemente, dicha salida es en forma de una señal.

El módulo de análisis de datos se puede situar o bien junto con la estructura monitoreada o bien separado de ella.

Además, la base de datos presente en el módulo de análisis de datos es un conjunto de datos que está asociado con uno o varios eventos conocidos, dichos datos que configuran modelos matemáticos que se usarán en la evaluación realizada por el módulo de análisis de datos.

Un modelo matemático está configurado por elementos matemáticos, que están relacionados entre ellos por medio de operadores matemáticos. La combinación de tales elementos con tales operadores matemáticos es lo que define un modelo matemático particular, que se almacena en la base de datos.

Tales operadores matemáticos específicos y elementos matemáticos también se almacenan en la base de datos, y se aplican (en forma de un modelo matemático particular especificado para al menos un evento) a cualquier entrada recibida en el módulo de análisis de datos desde al menos un sensor del sistema.

Estos modelos matemáticos mencionados, contenidos en la base de datos y relacionados con uno o más eventos conocidos, proporcionan un resultado de acuerdo a la entrada de información mencionada que proviene del al menos un sensor.

Como se ha mencionado, los datos adquiridos por un sensor están relacionados con el comportamiento de un componente. Por lo tanto, los datos relacionados con un componente cuyo comportamiento esperado se reconoce como alterado se usan para identificar y categorizar eventos como eventos conocidos. Por lo tanto, se han de construir modelos matemáticos que establezcan una relación precisa entre tales eventos conocidos y sus datos asociados adquiridos por el al menos un sensor.

Este paso es la denominada fase de entrenamiento que se realiza diferido en el tiempo, a medida que se opera la estructura y aumenta la cantidad de datos adquiridos. Esta cantidad adicional de datos usados para la fase de entrenamiento se denominará en lo sucesivo datos adquiridos de entrenamiento. Como consecuencia, los elementos matemáticos mencionados, o el modelo matemático en sí mismo, se pueden afinar para predecir mejor el evento conocido bajo consideración.

Por lo tanto, los elementos matemáticos del modelo matemático se ajustan automáticamente por medio del módulo de análisis de datos en la fase de entrenamiento, en donde las entradas (particularmente los datos adquiridos por sensor) se introducen en el módulo de análisis de datos que proporciona salidas reconocidas y permitir la definición de entradas adicionales que validan el modelo matemático correspondiente con cada evento preciso.

Además, a medida que aumentan los datos adquiridos, se pueden conocer nuevos eventos y, por lo tanto, se pueden formar nuevos modelos matemáticos por sus datos asociados. Posteriormente, estos datos también se alojan después en la base de datos del módulo de análisis de datos asegurando su implementación.

Entonces, el módulo de análisis de datos está preparado para realizar una evaluación de los datos adquiridos, mediante la comparación de las entradas mencionadas del al menos un sensor con los elementos matemáticos y operadores del modelo matemático, alojados en la base de datos. El resultado de la comparación mencionada de la información adquirida y los datos disponibles presentes en la base de datos según el modelo matemático correspondiente proporciona un resultado. Dicho resultado se evalúa de este modo proporcionando una salida correspondiente a la detección eventual de un evento.

Se ha de observar que los modelos matemáticos mencionados comprenden cualquier tipo de modelo que permita la consecución de un evento en base a las entradas proporcionadas por el al menos un sensor presente en el sistema. Preferiblemente, los eventos considerados se detectan por medio de un modelo matemático lineal, por ejemplo:

y = W • x b

en donde y es el resultado proporcionado por el modelo, x las entradas introducidas, que son parte de los datos adquiridos por el sensor, y ‘W, b’ son elementos matemáticos particulares de cada modelo y ‘-, ’ son operadores matemáticos de tal modelo que proporcionan una relación para los elementos ‘W, b’ del modelo. La presente combinación de elementos ‘W, b’ con los operadores ‘-, ’ es lo que da lugar al modelo matemático lineal mostrado.

Cada tipo de evento se puede relacionar con el mismo o diferente modelo matemático, mientras que el mismo tipo de evento se puede asociar con el mismo modelo matemático, aunque se realice por medio de diferentes elementos matemáticos u operadores matemáticos.

Adicionalmente, se puede desarrollar además un modelo matemático con datos adquiridos de entrenamiento adicionales. Esto implica que los elementos matemáticos u operadores matemáticos considerados para un modelo matemático particular pueden evolucionar con el fin de proporcionar elementos matemáticos más precisos que se ajusten mejor al evento correspondiente en base a la cantidad de entradas o datos adquiridos del al menos un sensor del sistema.

Preferiblemente, cada modelo matemático, o elementos matemáticos del mismo, corresponde a diferentes tipos de eventos conocidos para ser detectados por el presente sistema y, por lo tanto, adquiere los datos necesarios de la estructura por medio de un sensor particular.

Ventajosamente, la detección de un evento se puede lograr adquiriendo datos de la estructura por medio de cualquier tipo de sensor, teniendo en cuenta que dicho sensor se verá afectado por el evento que se ha de detectar con el fin de dotar el modelo matemático con datos precisos.

Dado que la existencia de un evento conocido es indeseable a priori, el sistema según la invención proporciona un seguimiento continuo de la salud de la estructura para identificar y detectar rápidamente tales eventos conocidos, siendo de este modo la detección mencionada tan precisa como sea necesario. También, a través del seguimiento continuo de la salud de la estructura, los problemas menores se pueden

• detectar fácilmente antes de que lleguen a ser un problema importante y

• corregir por medio de ajustes menores.

Esto tiene un impacto directo en el coste general de mantenimiento, que se reduce drásticamente cuando se compara con el coste del mantenimiento regular estándar que ignora la salud del componente en particular y aplica una "receta general” . Además, este mantenimiento regular estándar normalmente pasa por alto la vida útil residual de los componentes de la estructura.

Por medio del sistema según la invención, se logra un mantenimiento personalizado para cada estructura particular según el comportamiento particular de los componentes de la misma. De este modo, las paradas programadas en la operación de la estructura con el fin de realizar tareas de mantenimiento pueden ser innecesarias, o al menos muy reducidas, dado que la salud de los componentes ya es conocida y las paradas mencionadas se pueden evitar claramente por la salida del presente sistema.

Preferiblemente, el al menos un sensor del sistema es uno de los siguientes tipos:

- sensor de contacto, tal como un acelerómetro,

- óptico,

- térmico,

- de humedad,

- de presión sonora,

- eléctrico,

- magnético, o

- de IR.

Ventajosamente, esto permite que el sistema adquiera datos de diferentes campos o categorías, permitiendo de este modo que el sistema detecte eventos conocidos de diversos tipos por medio del mismo módulo de análisis de datos y uno o más modelos matemáticos relacionados con ellos.

Esto es de aplicación especial en aquellas estructuras con componentes comprendidos en mecanismos, o para componentes expuestos a entornos de trabajo extremo.

En una realización particular, al menos un sensor es un acelerómetro adaptado para adquirir datos de frecuencia y amplitud según las vibraciones de la estructura.

Ventajosamente, esto enfoca la salud del componente o componentes en patrones de frecuencia dentro del espectro de vibración. Además, esto proporciona información acerca de los patrones de vibración de los componentes. Esto es de aplicación especial para componentes tales como rotores de motores, rodamientos o soportes de los mismos.

Esto puede permitir detectar eventos como excesos o desequilibrio en rotores del motor.

Por lo tanto, esta realización particular es de especial interés para las Unidades de Potencia Auxiliar o motores de la aeronave.

En una realización particular, el sistema comprende además medios de grabación adaptados para guardar los datos adquiridos por el al menos un sensor. Esto permite que el módulo de análisis de datos proporcione una detección de evento en base a los datos que se han adquirido antes o reevalúe posibles eventos en base a dichos datos.

Ventajosamente, en la avería de la estructura por cualquier motivo, unos datos guardados de respaldo pueden ser de especial interés para identificar un nuevo evento relacionado con un fallo que no estaba relacionado anteriormente.

En una realización preferida de la invención, el medio de grabación es un medio de almacenamiento legible por ordenador o un portador de datos.

En una realización particular, el módulo de análisis de datos comprende medios para procesar previamente los datos adquiridos por el al menos un sensor con técnicas de Procesamiento Digital de Señal. Dichas técnicas son, por ejemplo, la Transformada de Fourier, la Transformada de ondas pequeñas (también conocida como Transformada ondícula) o la eliminación de ruido.

El procesamiento previo permite que la comparación y evaluación realizadas por el módulo de análisis de datos sean más fáciles, dado que los datos a ser evaluados ya se consideran de la forma más precisa para ser introducidos como entrada en el modelo matemático correspondiente.

Se ha de observar que los medios de pre-procesamiento son preferiblemente operadores matemáticos y elementos matemáticos adicionales almacenados en la base de datos. Por lo tanto, se han de realizar cálculos adicionales en el modelo matemático.

En una realización particular, los medios de advertencia están configurados para producir al menos una de las siguientes señales de advertencia:

- señal de sonido,

- señal visual, o

- señal eléctrica para un sistema remoto.

Los medios de advertencia permiten al sistema alertar a un usuario que opera la estructura de que algún componente no está funcionando como se esperaba con el fin de tomar las medidas adecuadas, si es necesario. En principio, esto se logra mediante señales sonoras y visuales que pueden ser más fáciles de identificar por usuarios tales como la tripulación o los operadores.

De otro modo, en sistemas electrónicos, el usuario es un controlador que también puede ser adecuadamente informado mediante señales eléctricas con información actualizada acerca del comportamiento de cualquier componente para armonizar y optimizar la operación general, maximizando la eficiencia. Sin embargo, las señales eléctricas también se pueden notificar a la tripulación u operadores remotos del sistema que se muestran después en un visualizador, por ejemplo.

En una realización particular, el presente sistema está adaptado para ser usado en una aeronave que comprende una estructura aeronáutica.

Se ha de comprender que la aeronave comprende la estructura aeronáutica y el al menos un sensor situado en la misma. No obstante, el módulo de análisis de datos y/o los medios de advertencia se pueden colocar también o bien a bordo de la aeronave o bien de manera remota.

Ventajosamente, en vista del inconveniente económico subrayado en la Técnica Anterior acerca de la sustitución de componentes con una vida útil restante con el fin de cumplir con el programa de mantenimiento, este sistema permite un mejor control de la salud de los componentes. Por lo tanto, permite el establecimiento de una rutina de mantenimiento "dinámica” teniendo en cuenta la salud real o la vida útil restante de los componentes hasta alcanzar sus límites preestablecidos.

La salud real o la vida útil restante de un componente se cuenta como la alteración real en su comportamiento esperado.

En una realización particular, la evaluación de los datos adquiridos y la detección del evento se realizan en tiempo real, es decir, siendo los datos adquiridos realizados como datos en directo.

Por lo tanto, los elementos matemáticos y/u operadores matemáticos del modelo matemático se ajustan automáticamente mediante el módulo de análisis de datos en la fase de entrenamiento, en donde se introducen entradas en el módulo de análisis de datos que proporcionan resultados reconocidos y permiten la definición de elementos precisos que validan el modelo matemático correspondiente con cada evento preciso.

Ventajosamente, el sistema se puede actualizar continuamente mejorando de este modo la base de datos con el comportamiento correspondiente del componente en cada instante.

Además, como la existencia de cualquier evento se comprueba continuamente por el proceso de evaluación, se logra un control estrecho de la salud del componente con el fin de enviar inmediatamente una alerta al usuario.

En un segundo aspecto inventivo, la invención proporciona un conjunto que comprende:

- una estructura, que a su vez comprende al menos un componente, y

- un sistema según cualquiera de las realizaciones del primer aspecto inventivo.

En una realización particular, la estructura es una estructura aeronáutica, preferiblemente una estructura aeronáutica a bordo de una aeronave.

Esto permite un mejor control de la salud o la vida útil restante de los componentes en la estructura con el fin de realizar tareas de mantenimiento de una manera optimizada. También permite la elusión de paradas innecesarias de aeronaves lo que reduce drásticamente su explotación. Como ejemplo, las paradas pueden ser cualquier tipo de obligación de permanecer en tierra, tal como reparación (‘overhaul’ por su nombre en inglés), tareas de mantenimiento a largo o corto plazo.

En una realización particular, los medios de advertencia están situados en una aeronave, particularmente en la cabina del piloto.

Ventajosamente, esto permite una identificación más rápida de un evento por parte del piloto, -usuario-, con el fin de tomar las medidas necesarias, si es necesario. En última instancia, esto puede mitigar la propagación de posibles fallos a través de los componentes identificando el origen desde el principio.

En una realización particular, el módulo de análisis de datos está situado en una aeronave, y está adaptado además para recibir datos del al menos un sensor por medio de cableado.

En una realización particular, el módulo de análisis de datos está en tierra y está adaptado para recibir datos del al menos un sensor por medio de comunicación inalámbrica.

Debido a problemas de tamaño, con frecuencia no es posible subir a bordo equipos adicionales (que deberían estar certificados por las reglas estándar). Por lo tanto, esta solución supera la necesidad de una conexión física entre ellos, que se ocupa principalmente de los problemas de peso y ocupación.

Además, es probable usar equipos más avanzados en tierra que a bordo, en la medida que no hay una barrera con respecto a la certificación. Como ventaja colateral, se puede lograr una doble comprobación de la medida de seguridad porque el sistema se supervisa tanto en tierra como a bordo.

En una realización particular, el módulo de análisis de datos está adaptado para notificar a los medios de advertencia la detección de un evento por medio de comunicación inalámbrica.

Esto permite la propagación de la alerta a un conjunto de usuarios. En particular, esto puede permitir informar a los diferentes usuarios previstos según el evento detectado. En este sentido, el módulo de análisis de datos actúa como una fuente de comunicación que envía la información correcta a uno o varios receptores previstos -usuarios-.

En una realización particular, los medios de grabación están situados en una aeronave.

Ventajosamente, esto permite guardar los datos a medida que se adquieren de modo que el módulo de análisis de datos no tenga que acceder a los datos inmediatamente. También, esto permite una memoria de respaldo de los datos adquiridos.

Todas las características descritas en esta especificación (incluyendo las reivindicaciones, la descripción y los dibujos) y/o todos los pasos del método descrito se pueden combinar en cualquier combinación, con la excepción de las combinaciones de tales características y/o pasos mutuamente excluyentes.

Descripción de los dibujos

Estas y otras características y ventajas de la invención llegarán a ser entendidas claramente a la vista de la descripción detallada de la invención que llega a ser evidente a partir de una realización preferida de la invención, dada solo como ejemplo y no estando limitada a la misma, con referencia a los dibujos.

Figuras 1a-1c. Estas figuras muestran diferentes arquitecturas según diferentes realizaciones del sistema según la invención.

Figura 2. Esta figura muestra una desviación del comportamiento de un componente, establecido como que ha excedido un límite preestablecido, según la técnica anterior.

Figuras 3a-3b. Estas figuras muestran datos adquiridos por el sensor de un sistema según la invención, dicha adquisición que se realiza en bruto.

Figuras 4a-4b. Estas figuras muestran los datos adquiridos mostrados en la figura 3a una vez procesados previamente con técnicas de Procesamiento Digital de Señal.

Figura 5. Esta figura muestra un ejemplo de una fase de entrenamiento según los datos adquiridos como se muestra en la figura 3a.

Figura 6. Esta figura muestra un diagrama de flujo que describe una realización de un método para detectar un evento en una estructura.

Descripción detallada de la invención

Las figuras 1a a 1c muestran un conjunto de arquitecturas diferentes según diferentes realizaciones del sistema (1) según la invención. En particular, la figura 1a representa una primera realización del presente sistema (1) a bordo en una aeronave (10).

El sistema (1) está adaptado para detectar un evento en al menos una estructura de la aeronave (10) montada en la misma. Tal estructura comprende al menos un componente, por ejemplo, un motor o una válvula, cuyo comportamiento alterado de lo que se espera se considera como un evento. En la medida que el sistema (1) está a bordo en una aeronave (10), uno o más sensores (2) se sitúan junto con tal estructura con el fin de adquirir datos de la misma.

El módulo de análisis de datos a bordo (3) está conectado al sensor (2), que a su vez está situado en la estructura aeronáutica de la aeronave, para recibir los datos adquiridos. Entonces, tales datos adquiridos se procesan por el módulo de análisis de datos (3) y, en caso de que se detecte un evento, los medios de advertencia (4) como una pantalla o botón de repetición, también a bordo, están configurados para informar después a un usuario de tal evento detectado.

Preferiblemente, los medios de advertencia (4) son adecuados para alertar al usuario en la cabina de mando de la aeronave (10). Esta alerta se configura mediante cualquier señal de advertencia, tal como sonido, visual o una combinación de las mismas. También, se concibe que la señal eléctrica encienda un equipo de respaldo particular.

Preferiblemente, a menos que se detecte un evento, los medios de advertencia (4) están configurados para no informar al usuario.

Además, el sistema (1) totalmente a bordo puede comprender medios de grabación (5) que permiten guardar los datos adquiridos como tales datos de respaldo.

A lo largo de esta primera realización del sistema (1) totalmente a bordo de la aeronave (10), todas las conexiones son preferiblemente conexiones por cable.

La figura 1b representa una segunda realización del presente sistema (1) parcialmente a bordo en una aeronave (10) y parcialmente concebida para estar en tierra. En el ejemplo más simple, el sensor (2) estará a bordo, mientras que el módulo de análisis de datos (3) y los medios de advertencia (4) para informar acerca de un evento estarán en tierra.

Preferiblemente, el sistema (1) comprende medios de grabación (5) a bordo de la aeronave (10), que guardan los datos adquiridos de la estructura.

Por lo tanto, dichos datos adquiridos se pueden

• enviar a un módulo de análisis de datos (3) establecido en una estación base (20) en tierra por medio de comunicación inalámbrica, y/o

• guardaren unos medios de grabación físicos (5) y evaluar de manera diferida después.

El al menos un sensor (2) y los medios de grabación (5) ambos situados en la estructura están conectados por cable. De este modo, los datos adquiridos se pueden

• enviar al módulo de análisis de datos (3) de la ubicación en tierra (20), así como

• guardar por los medios de grabación (5), y/o

• solo guardar y transportar físicamente a dicho módulo de análisis de datos (3) de la ubicación en tierra (20).

Una vez que el módulo de análisis de datos (3) realiza la evaluación con los datos adquiridos recibidos y finalmente detecta un evento, los medios de advertencia (4) informan en consecuencia. La comunicación entre ambos elementos se logra preferiblemente mediante cableado en tierra. También, el usuario previsto puede ser cualquier usuario a cargo de asegurar la operación de la estructura.

La figura 1c representa una tercera realización del presente sistema (1) parcialmente a bordo de una aeronave (10) y parcialmente en tierra, como otro ejemplo del sistema (1) descrito en la segunda realización.

Como se puede ver, el sensor (2) está situado en la estructura, de este modo, a bordo en la aeronave (10). Del mismo modo, el módulo de análisis de datos (3) está a bordo en la aeronave y se puede acoplar a medios de grabación (5) que se dotan con una memoria de respaldo. Además, en el extremo aerotransportado, el sistema (1) comprende medios de advertencia (4) para informar al usuario de una eventual detección de un evento.

En el extremo en tierra, el sistema (1) comprende un módulo de análisis de datos (3) adicional y medios de advertencia (4) adicionales que evalúan los datos recibidos desde el extremo aerotransportado y eventualmente informan de un evento detectado, respectivamente.

Por lo tanto, dichos datos adquiridos de la estructura se pueden procesar y evaluar totalmente o bien por el módulo de análisis de datos (3) aerotransportado, o bien por el módulo de análisis de datos (3) adicional en tierra, o por una combinación de los mismos. Además, ambos módulos de análisis de datos (3) pueden evaluar los datos adquiridos en tiempo real y/o diferido.

Particularmente en esta realización, uno de los módulos de análisis de datos (3) comprende medios para pre-procesar los datos adquiridos por el sensor (2) con técnicas de Procesamiento Digital de Señal, mientras que el otro evalúa dichos datos procesados previamente con el fin de detectar un evento.

Ambos módulos de análisis de datos (3) se pueden comunicar entre ellos por medio de comunicación inalámbrica. De este modo, el módulo de análisis de datos (3) en tierra está configurado para recibir datos enviados desde el módulo de análisis de datos (3) a bordo en la aeronave (10).

La figura 2 muestra cómo la técnica anterior resuelve una desviación en el comportamiento de un componente. En este ejemplo, se muestra un gráfico que muestra la amplitud frente al tiempo para una condición operativa dada de una estructura. Estos datos (30) se han adquirido desde un sensor (2), particularmente desde un acelerómetro.

En lo sucesivo, un acelerómetro se debería entender como un dispositivo que mide la aceleración correcta de una estructura. Dado que un acelerómetro tiene múltiples aplicaciones y se usa ampliamente en muchos campos técnicos diferentes, se ha usado para ejemplificar la técnica anterior. Entre otras, las aplicaciones de acelerómetros pueden ser sistemas de navegación para aeronaves y misiles, maquinaria giratoria, tabletas y cámaras digitales de modo que las imágenes en las pantallas siempre se muestren en posición vertical, estabilización de vuelo de vehículos aéreos no tripulados, etc.

Además, los acelerómetros miden la vibración en dirección horizontal, vertical y axial en las piezas del motor tanto internas como externas. Además de los problemas mecánicos típicos, tales como acoplamientos desalineados y desequilibrios, un análisis de vibraciones también puede identificar problemas eléctricos que causen vibraciones mecánicas. Algunos fallos eléctricos comunes incluyen variación del entrehierro, barras de rotor rotas y estriado de rodamientos.

Por lo tanto, el gráfico mostrado en la figura 2 se debería considerar un ejemplo común de la técnica anterior. La amplitud de la vibración es la característica que cuantifica la gravedad de la vibración, en este caso se muestra un dato adquirido (30) en forma de vibración en unidades G (“G” que es igual a la aceleración de la gravedad, es decir, 9.8 m/s2) sobre el tiempo (t).

Además, en este gráfico se pueden observar los límites superior (31) e inferior (32) en relación con los niveles dados de G en el acelerómetro. Particularmente, esos límites actúan como un límite preestablecido en el valor pico a pico de vibración. Sin embargo, un experto puede usar cualquier otro valor, tal como valores pico per se, promedio o RMS.

El valor pico a pico indica la excursión máxima de la onda, una cantidad útil donde, por ejemplo, el desplazamiento vibratorio de una estructura o un componente de la misma es crítico para consideraciones de esfuerzo máximo u holgura mecánica, siendo de este modo un valor representativo de la salud de una estructura o un componente.

Por lo tanto, una desviación en la técnica anterior para el comportamiento esperado de un componente se establece en el punto donde los valores de vibración están fuera de un cierto intervalo preestablecido (31, 32). Ejemplos de tal superación (33) en los valores de vibración se señalan en la figura 2.

Sin embargo, las posibles desviaciones menores que no exceden los límites preestablecidos (31, 32) implican una operación de componente que se aparta de lo que se espera, pero como no se observa ninguna superación (33), se considera que dicho componente todavía tiene un comportamiento aceptable según el umbral establecido por los límites preestablecidos (31, 32) mencionados. Este posible fallo solamente se observará cuando el comportamiento del componente se vea afectado de manera que supere dichos límites preestablecidos (31, 32), mientras que pasará desapercibido hasta entonces.

En lo sucesivo, se mostrará la misma situación de adquisición de datos desde un acelerómetro situado en una estructura aeronáutica con el fin de representar mejor las mejoras de la presente invención sobre la técnica anterior.

La figura 3a muestra los datos adquiridos (40) por un sensor (2) de manera en bruto, según la presente realización de la invención. En particular, los datos adquiridos (40) en bruto por el sensor (2) se representan como un espectrograma realizado sobre una medición del acelerómetro, es decir, un gráfico 3D en donde el eje de abscisa se identifica con el tiempo ("seg”), el eje de ordenadas se identifica con la frecuencia ("Hz”) y el eje z se identifica con la amplitud de la vibración. También, los valores de amplitud de menor a mayor en el eje z se identifican con un gradiente desde los tonos de color más claros hasta los más oscuros.

Se ha de señalar que se han señalado dos patrones de vibración en la figura 3a, es decir, dos tiras del mencionado espectrograma rodeadas por las cajas verticales (41,42). Esos patrones de vibración o cajas (41, 42) diferentes establecen que al menos dos condiciones de operación diferentes tuvieron lugar en el momento en que el sensor (2) adquirió tales datos (40).

Particularmente, las tiras rodeadas por las cajas verticales (41, 42) son parte de sus patrones de vibración respectivos.

La figura 3a muestra los datos adquiridos (40) por el sensor (2), es decir, el acelerómetro, como entrada de información a ser procesada por el módulo de análisis de datos (3). Sin embargo, estos datos adquiridos por el sensor (2) se pueden procesar previamente con técnicas de Procesamiento Digital de Señal, tales como Transformada de Fourier, Transformada de ondas pequeñas, eliminación de ruido o similares.

Se recomienda procesar previamente los datos adquiridos (40) en segmentos de tiempo cortos como, por ejemplo, un (1) segundo, con el fin de economizar recursos de cálculo. Esto es de especial aplicación en caso de que el análisis del módulo de datos esté a bordo en la aeronave. La figura 3b muestra un segmento de tiempo (43) de un (1) segundo extraído de los datos de la figura 3a.

Sin embargo, un experto debería reconocer que el tamaño del segmento depende de lo que se busca (por ejemplo, para detectar un evento relacionado con una oscilación que tiene lugar cada 10 segundos, el segmento debería ser al menos más grande que eso).

Por lo tanto, se debería entender que antes de pre-procesar los datos adquiridos (40) en bruto, se realiza un paso de división de los mismos en varias muestras de segmento de tiempo (43).

Como ejemplo, las figuras 4a y 4b muestran los datos adquiridos (43) como se muestra en la figura 3b, ya pre-procesados (44, 45) con una técnica de Transformada de Fourier. Por consiguiente, las figuras 4a y 4b muestran la amplitud y la fase ("rad”, radianes) frente a la frecuencia ("Hz”), respectivamente, como resultado de tal Transformada de Fourier.

Tales datos adquiridos, o bien procesados previamente (44, 45) o bien en bruto (40, 43), son la entrada a ser recibida por el módulo de análisis de datos (3) con el fin de ser procesados después.

( i) es la entrada, medida por el sensor (2) e introducida en el módulo de análisis de datos (3), que en esta realización está en forma de un vector 2x1:

Dicha entrada ( i) se evalúa por el módulo de análisis de datos (3), con el fin de detectar un evento relacionado con la estructura monitorizada, o un componente de la misma. El módulo de análisis de datos (3) comprende modelos matemáticos para procesar matemáticamente tal entrada.

Por ejemplo, considerando un modelo matemático lineal tal como y = w • x b, ‘W, b’ se consideran elementos matemáticos y ‘-, ’ operadores matemáticos. Como la entrada ( i) está en forma de un vector 2x1, los elementos matemáticos en esta realización son los siguientes:

Estos operadores matemáticos específicos y elementos matemáticos se almacenan en la base de datos y se aplican (en la forma de este modelo matemático particular especificado para al menos un evento) a la entrada con el fin de realizar una comparación.

Como consecuencia, según una entrada ( i) dada en el módulo de análisis de datos, un resultado particular (y ) se proporcionará por el modelo matemático. Tal resultado (y ) se discernirá después con el fin de reconocer o detectar un evento como un resultado (y ) distinto de lo que se espera que fuera.

Es decir, como la base de datos del módulo de análisis de datos (3) aloja eventos conocidos, cada uno relacionado con una alteración particular en el comportamiento esperado de un componente, esos eventos conocidos se identifican con resultados particulares (y ) proporcionados por el modelo matemático.

Por ejemplo, en el gráfico de la figura 3a, cada patrón de vibración, introducido como entradas diferentes en el modelo matemático, proporciona resultados diferentes (K,)7) en la comparación. Tales resultados (K,)7) se discretizan como salidas en el proceso de evaluación con el fin de correlacionar el resultado con un evento conocido. Si cualquiera de tales resultados ya está relacionado con un evento conocido, en el proceso de evaluación tal resultado también está relacionado con el hecho de que se ha detectado el mismo evento. Por lo tanto, el proceso de evaluación se ha de entender como que relaciona dicho resultado con la detección de un evento. Así es como las operaciones de comparación y evaluación, realizadas por el módulo de análisis de datos (3), se relacionan con los resultados y salidas del modelo y sistema (1) respectivamente.

Como se puede ver fácilmente, el presente sistema (1) está entrenado para detectar eventos de diferentes patrones en la adquisición mediante una correlación con eventos conocidos o condiciones operativas de la estructura.

Como ejemplo, si el comportamiento esperado de una válvula -com ponente- es funcionar completamente abierta (100% de capacidad de flujo), se debería considerar un evento en la medida que la válvula (en las mismas condiciones de trabajo) está funcionando parcialmente cerrada (por ejemplo, 93% de capacidad de flujo) dando lugar, por lo tanto, a una alteración en su comportamiento esperado.

El comportamiento esperado de la válvula se identifica en la figura 3a como el primer patrón de vibración (100% de capacidad de flujo), mientras que el segundo patrón de vibración proporcionará un resultado en el módulo de análisis de datos relacionado con una salida con la detección de un evento, es decir, la válvula está funcionando al 93% de capacidad de flujo.

Por lo tanto, el sistema (1) se entrena previamente para detectar eventos, tales como el funcionamiento de dicha válvula parcialmente cerrada (por ejemplo, 93% de capacidad de flujo), según los datos adquiridos relacionados con un componente cuyo comportamiento esperado se reconoce como alterado. En esta fase de entrenamiento, dichos datos relacionados con componentes cuyo comportamiento esperado se reconoce como alterado se usan para identificar y categorizar eventos como eventos conocidos.

Ventajosamente, este sistema (1) permite la detección de problemas (identificados como eventos) que el estado de la técnica actual dejaría desapercibidos. Como se ha tratado anteriormente, esto puede conducir a acciones de mantenimiento preventivo (o acciones de la tripulación si la detección se realiza a bordo) teniendo en cuenta la salud real del componente. La detección de problemas potenciales antes de que tengan lugar da como resultado ahorros de tiempo y costes, dado que un componente ya no se sustituye antes de que falle y cause más daños.

En un desarrollo adicional del sistema (1), la salida proporcionada por el módulo de análisis de datos (3) en el paso de evaluación viene junto con un porcentaje de certeza del evento detectado, en caso de que haya alguno.

La figura 5 muestra un ejemplo de un gráfico usado en la fase de entrenamiento según los datos mostrados en la figura 3a. Como ya se expuso, el modelo matemático se ajusta por el módulo de análisis de datos en la fase de entrenamiento con el fin de detectar mejor los eventos, o ser capaz de detectar otros eventos.

En primer lugar, se asume que el gráfico de vibración (40) comprende eventos conocidos, ya identificados durante la adquisición de datos por el sensor (2). Por ejemplo, se puede saber que en un momento particular de la operación de la estructura (o una operación de componente), tuvo lugar un evento particular y, por lo tanto, ese segmento de tiempo de los datos adquiridos se debería usar para su correlación con un evento conocido.

En este punto, los datos adquiridos (40) se pueden usar o bien para afinar el modelo matemático para predecir mejor los eventos conocidos ya considerados y alojados, o bien para detectar nuevos eventos antes de que pasen desapercibidos (según los métodos convencionales ya referidos). En la realización mostrada en la figura 5:

• el primer (100%) (47) y el segundo (93%) (48) patrones de vibración se pueden usar para afinar el modelo matemático en la medida que está relacionado con los mismos eventos conocidos que en el ejemplo de la figura 3a, y

• el tercer patrón de vibración (49) se puede usar para configurar un modelo matemático que tenga en cuenta la detección de un nuevo evento.

Por lo tanto, los datos adquiridos se clasifican de manera correcta previamente según los eventos que se requiere sean detectados.

Los datos dentro de cada patrón de vibración (47, 48, 49) se dividen en segmentos de tiempo menores. Para cada patrón de vibración (47, 48, 49), un número de segmentos de tiempo menores configura el grupo de entrenamiento (47.1, 48.1, 49.1), mientras que otro número de segmentos configura el grupo de control (47.2, 48.2, 49.2). Este proceso es la llamada "fase de etiquetado”. Es aconsejable que el patrón de vibración se mantenga estable en su totalidad.

Tal grupo de control (47.2, 48.2, 49.2) evalúa lo buena que es la detección del respectivo evento, para el cual se está acondicionando el módulo de análisis de datos (3). En el ejemplo de la figura 5, para cada patrón de vibración, se usan segmentos de tiempo menores impares para el grupo de entrenamiento (47.1,48.1,49.1), y se usan segmentos de tiempo menores pares para el grupo de control (47.2, 48.2, 49.2). Sin embargo, los expertos pueden reconocer otras formas de etiquetar los datos adquiridos con respecto al evento particular para el que se está entrenando el módulo de análisis de datos (3).

Volviendo al ejemplo matemático de la figura 3a, la fase de entrenamiento se puede ejemplificar de la siguiente manera. Dados los datos adquiridos en el tercer patrón de vibración (49), se correlaciona con un evento conocido de la válvula que funciona al 80% de su capacidad de flujo. Por lo tanto, un resultado proporcionado por el modelo matemático se evaluará con tal evento de "válvula funcionando al 80% de la capacidad de flujo”.

Con el fin de discriminar mejor el resultado futuro (y ), se proporciona un resultado dado tal como:

en donde, yi, y² e y³ ya están dados y correlacionados con un evento de "válvula funcionando al 80% de la capacidad de flujo”. Por lo tanto, en caso de que el resultado (y) proporcionado por el modelo matemático se aparte del dado yi, y² e y³ al menos se puede concluir que dicho evento particular no ha sido detectado .

Para que los otros eventos conocidos se detecten, se debe especificar un resultado dado diferente de yi, y² e y³.

Por lo tanto, el modelo matemático almacenado en la base de datos se debería actualizar con el fin de ser capaz de detectar cualquier evento nuevo, tal como el mencionado.

Las entradas ( i) relacionadas con cada segmento de tiempo menor de la fase de entrenamiento del patrón de vibración actual se introducen en el módulo de análisis de datos (3), que a su vez proporciona el resultado dado (y ) anterior.

Por lo tanto, con las restricciones de las entradas ( i) correspondientes a un evento conocido particular y el resultado dado (y ), se configura una combinación de elementos matemáticos con los operadores matemáticos. Esto da lugar al modelo matemático afinado, que se aloja en la base de datos del módulo de análisis de datos (3).

Se ha de señalar que el modelo matemático afinado estará muy influenciado por el modelo matemático de línea base a ser usado. Sin embargo, los expertos pueden usar diferentes modelos matemáticos de línea base dependiendo de la complejidad y la naturaleza de los datos adquiridos.

Por ejemplo, con el modelo matemático lineal usado anteriormente (es decir y = w • x b), los elementos matemáticos afinados son de la siguiente manera:

Como la dimensión de las entradas ( i) no cambiará (es decir, sigue siendo 2x1 en este ejemplo particular), se ha de observar que la dimensión anterior del elemento w (es decir, 2x2) se eleva indudablemente a la dimensión 3x2 en la medida que se puede detectar un nuevo evento. De manera similar, la dimensión del elemento b también se elevará de 2x1 a 3x1, en la medida que se pueda detectar dicho nuevo evento.

Una vez que se configura el modelo matemático afinado, los segmentos de tiempo menores que forman el grupo de entrenamiento se usan como entradas adicionales para validar dicho modelo con el evento bajo consideración. Opcionalmente, la validez del modelo matemático afinado se puede considerar como alcanzada cuando se obtiene una tasa particular de éxito.

Además, para la fase de entrenamiento, también es posible usar datos pre-procesados para la fase de etiquetado.

Como se ha expuesto anteriormente, el modelo matemático se puede configurar para proporcionar un resultado que está relacionado con una salida que incorpore un porcentaje de certeza.

La figura 6 representa los pasos de un método para detectar un evento en una estructura monitorizada. En pocas palabras, los pasos de dicho método se muestran de la siguiente manera:

- proporcionar una estructura y un sistema que comprende:

al menos un sensor configurado para ser situado en la estructura para adquirir datos del mismo,

un módulo de análisis de datos con una base de datos, el módulo de análisis de datos que recibiendo datos del al menos un sensor, y

medios de advertencia,

- situar al menos un sensor en la estructura a ser monitorizada,

- adquirir datos del comportamiento de dicha estructura y proporcionar tales datos ( i) al módulo de análisis de datos,

- comparar los datos adquiridos con los eventos conocidos alojados en la base de datos del módulo de análisis de datos,

- proporcionar un resultado (y) de la comparación mencionada,

- evaluar tal resultado por discriminación, proporcionando por ello un resultado,

- detectar un evento según tal salida, e

- informar al usuario del evento detectado por medio de los medios de advertencia.

Como ya se ha expuesto, en paralelo a la adquisición de datos de la estructura, puede tener lugar una fase de entrenamiento para afinar la comparación entre los datos adquiridos y los eventos conocidos alojados en la base de datos del módulo de análisis de datos.

Por lo tanto, en esta fase de entrenamiento, entre los pasos de adquisición de datos y de comparación de dichos datos adquiridos, el método comprende además los pasos de:

i. dividir el intervalo de datos adquiridos, en donde ocurre un evento conocido, en segmentos de datos,

ii. etiquetar dichos segmentos en un grupo de entrenamiento y un grupo de control,

iii. afinar la base de datos del módulo de análisis de datos que aloja eventos conocidos con el fin de obtener una comparación más precisa entre los datos y los eventos conocidos en la misma,

iv. validar la comparación afinada por los segmentos de datos del grupo de control, y

v. actualizar la base de datos del módulo de análisis de datos que aloja eventos conocidos.

La figura 6 también representa en flechas discontinuas que tiene lugar la iteración entre los pasos de afinado de la base de datos y su posterior validación, hasta que se alcanza una condición de detención particular.

Los datos adquiridos usados en la fase de entrenamiento se pueden usar o bien para afinar la base de datos del módulo de análisis de datos o bien para predecir mejor los eventos conocidos ya alojados o para detectar nuevos eventos.

Claims (14)

REIVINDICACIONES

1. Un sistema (1) adaptado para detectar un evento en una estructura, la estructura a su vez que comprende al menos un componente, en donde un evento es cualquier alteración en el comportamiento esperado de un componente, el sistema (1) que comprende:

- al menos un sensor (2) configurado para ser situado en la estructura, el sensor (2) adaptado para adquirir datos de la estructura,

- un módulo de análisis de datos configurado para recibir datos del al menos un sensor (2), en donde el módulo de análisis de datos comprende una base de datos que aloja eventos conocidos, cada evento conocido relacionado con una alteración particular en el comportamiento esperado de un componente, y en donde el módulo de análisis de datos (3) comprende medios para pre-procesar los datos adquiridos por el al menos un sensor (2) con técnicas de Procesamiento Digital de Señal, y

- medios de advertencia,

en donde el módulo de análisis de datos está configurado para evaluar los datos adquiridos recibidos desde el al menos un sensor (2), la evaluación que se realiza por comparación con los eventos conocidos alojados en la base de datos, y detectar un evento según la evaluación realizada, y

en donde los medios de advertencia están configurados para informar a un usuario del evento detectado.

2. El sistema (1) según la reivindicación 1, en donde el sistema (1) comprende además medios de grabación adaptados para guardar los datos adquiridos por el al menos un sensor (2).

3. El sistema (1) según cualquiera de las reivindicaciones anteriores, en donde el al menos un sensor (2) es uno de los siguientes tipos:

- sensor (2) de contacto, tal como un acelerómetro,

- óptico,

- térmico,

- de humedad,

- de presión sonora,

- eléctrico,

- magnético, o

- de IR.

4. El sistema (1) según cualquiera de las reivindicaciones anteriores, en donde los medios de advertencia están configurados para producir al menos una de las siguientes señales de advertencia:

- señal de sonido,

- señal visual, o

- señal eléctrica para un sistema remoto (1).

5. El sistema (1) según cualquiera de las reivindicaciones anteriores, en donde al menos un sensor (2) es un acelerómetro adaptado para adquirir datos de frecuencia y amplitud según las vibraciones de la estructura.

6. El sistema (1) según cualquiera de las reivindicaciones anteriores, para su uso en una aeronave que comprende una estructura aeronáutica.

7. El sistema (1) según cualquiera de las reivindicaciones anteriores, en donde la evaluación de los datos adquiridos y la detección del evento se realizan en tiempo real.

8. Un conjunto que comprende:

- una estructura, a su vez que comprende al menos un componente, y

- un sistema (1) según cualquiera de las reivindicaciones 1 a 7.

9. El conjunto según la reivindicación anterior, en donde la estructura es una estructura aeronáutica, preferiblemente una estructura aeronáutica a bordo de una aeronave.

10. El conjunto según cualquiera de las reivindicaciones 8 o 9, en donde los medios de advertencia están situados en una aeronave, particularmente en la cabina de mando.

11. El conjunto según cualquiera de las reivindicaciones 8 a 10, en donde el módulo de análisis de datos (3) está situado en una aeronave, y en donde está adaptado además para recibir datos desde el al menos un sensor (2) por medio de cableado.

12. El conjunto según cualquiera de las reivindicaciones 8 a 11, en donde el módulo de análisis de datos (3) está en tierra y está adaptado para recibir datos desde el al menos un sensor (2) por medio de comunicación inalámbrica.

13. El conjunto según cualquiera de las reivindicaciones 8 a 12, en donde el módulo de análisis de datos (3) está adaptado para notificar a los medios de advertencia la detección de un evento por medio de comunicación inalámbrica.

14. El conjunto según cualquiera de las reivindicaciones 8 a 13, en donde los medios de grabación están situados en una aeronave.