A model based approach for aircraft sensor fault detection
Uçak sensör hata tespitlerine yönelik model tabanlı yaklaşım
- Tez No: 528369
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. ALİ TÜRKER KUTAY
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Havacılık ve Uzay Mühendisliği, Aeronautical Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2018
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Bu tez, uçağın uçuş kontrol sistemleri yeteneğini geliştirerek ve düşük karmaşıklıkta sayısal gereksinimler elde ederek model tabanlı hata algılama ve tanılama çözümlerine düzeltici bir yaklaşım sunmaktadır. Geniş ölçüde endüstriyel sistemlere uygulanan model tabanlı hata algılama ve tanılama tekniklerinin başlıca amacı, gürültü, belirsizlik ya da bozulmalara göre hata algılama taslağının hassasiyetini arttırmaktır. Tasarlanan hata algılama modeli bir Boeing 747 yolcu uçağı modeline entegre edilmiştir. Geliştirilen sistem alt sistemler bakımından temel olarak, sensör hata algılama tekniğinin etkinliğini doğrulamak için nonlineer kapalı döngü uçak modelinden, düz uçuş modunda uçağın durumlarını tahmin etmek için gözlemciden, sisteme hatalı cevapları geçirmek için hata göstericiden ve gerçek zamanlı olarak sensörden edinilen uçuş durumlarını karşılaştırarak hatalı ya da hatasız olduğunu tanımlamak için yeniden derleyiciden oluşmaktadır. Başlıca lineer gözlemci olarak Kalman filtre tasarımı kullanılarak hata algılaması başarıyla tamamlanmıştır. Kalman filtresi taslağı model belirsizliği yayılmalarını azaltarak ani hatalara karşı hassas rezidüel meydana getirmekte ve sistem güvenilirliği için gerekli olan hata uyarısı reddini birleştirerek güvenilir hata algılaması yaklaşımını sürdürmektedir. Durum tahmininin görüntüleme devamlılığı nominal olmayan sistem davranışının gözlemlenmesine ve hatanın algılanmasına izin vermektedir. Geliştirilen metot, MATLAB Simulink'te yürütülen çoklu senaryo testlerine göre eşik değeri büyüklüğünü düşürerek daha erken kontrol yüzeyi sıkışması algılanması için uygulanabilir bir çözümdür.
Özet (Çeviri)
This thesis presents a reformative approach to a model-based fault detection and diagnosis (FDD) method that improves the capability of aircraft flight control systems and acquires low complexity and computational requirements. The main objective of the FDD techniques that are extensively applied in industrial systems is to increase the sensitivity of fault detection scheme with respect to additional noise, uncertainty or disturbances. The designed fault detection model is integrated to a civil aircraft model of Boeing 747. The developed system mainly consists of a nonlinear closed-loop aircraft model to verify the effectiveness of sensor fault detection technique, an observer to estimate states of the aircraft during steady state flight, a fault indicator to propagate faulty responses to the system and a reconfigurator to identify flight condition if it is faulty or fault-free by comparing the states which are achieved from sensors in real-time. Fault detection is accomplished by using mainly a Kalman filter as a linear observer design. The scheme presented based on Kalman filter decreases the effect of model uncertainty extensions, constitutes a residual sensitive to stuck faults and maintains a reliable fault detection approach incorporating the rejection of false alarm that is required for system reliability. The monitoring progression of the state estimation permits to observe any off-nominal system attitude and detects faults. The developed method is a viable solution for earlier detection of sensor stuck to lower threshold amplitude under multi- simulation tests performed in MATLAB Simulink.
Benzer Tezler
- Çift sistem dikey kalkış ve iniş iha'larda kontrol yüzeyi arıza yönetimi
Control surface failure management in dual-system vtol uavs
BİLAL BADUR
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiKontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. FİKRET ÇALIŞKAN
- Predictive modeling of non-routine maintenance workload in aircraft operations: a task card-level approach using real mro data and machine learning
Uçak bakım operasyonlarında non-routıne iş yükünün öngörüsel modellemesi: gerçek mro verileri ve makine öğrenmesi ile görev kartı düzeyinde bir yaklaşım
TALHA GÜÇLÜ
Yüksek Lisans
İngilizce
2025
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ MEHMET ALİ ERGÜN
- İstanbul-Paşaköy-B.Bakkalköy arası enerji nakil hattı kamulaştırma bilgi sistemi pilot çalışması
Başlık çevirisi yok
NURAY BAŞ
Yüksek Lisans
Türkçe
1998
Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik ÜniversitesiJeodezi ve Fotogrametri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. GONCA COŞKUN
- Aircraft icing detection, identification and reconfigurable control based on Kalman filtering and neural networks
Kalman filtresi ve yapay sinir ağları ile uçak buzlanmalarının tespiti, teşhisi ve yeniden şekilllendirilebilir kontrol
RAHMİ AYKAN
Doktora
İngilizce
2005
Havacılık ve Uzay Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiHavacılık Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF.DR. ÇİNGİZ HACIYEV
Y.DOÇ.DR. FİKRET ÇALIŞKAN
- Havacılıkta yer tabanlı sağlık yönetim sistemleri için yapay zekâ tabanlı kestirimci bakım yaklaşımı
Artificial intelligence based prognostic maintenance approach for ground-based health management systems in aviation
ALPER BAHADIR
Yüksek Lisans
Türkçe
2026
Makine MühendisliğiGazi ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. NİZAMİ AKTÜRK