Sabit Kanatlı İnsansız Hava Aracı İçin İstatistiksel Özniteliklerle Arıza Teşhis Sistemi

Abstract

Teknolojik gelişmeler sayesinde birçok sektörde olduğu gibi risk faktörünün fazla olduğu havacılık sektöründe de insan rolü giderek azalmıştır. Bu nedenle insan faktörünü en aza indiren insansız hava araçlarına (İHA) olan talep ve geliştirme çalışmaları tüm dünyada olduğu gibi ülkemizde de büyük bir önem ve hız kazanmıştır. İHA‟ların seyrüseferi bazı uygulamalarda uzaktan kontrol edilirken çoğunlukla yerleşik otopilot kontrolcüleri tarafından kontrol edilir. Bu sistemler uçak üzerinde bulunan sensörlerden aldıkları veriler doğrultusunda kontrol yüzeylerini aktive etmektedir. Tüm elektronik sistemlerde olduğu gibi bu araçlarda da meydana gelebilecek bir arıza ciddi sonuçlara neden olabilmektedir. Araçlarda oluşabilecek arızalar uçağın temel hareketlerinin yapılmasını sağlayan kontrol yüzeylerinde etkinlik kaybı ve hatta kontrol yüzeyinin tamamen kaybına neden olmaktadır. Bu nedenle arızaların önceden veya anında tespit edilerek devamında sistemin sorunsuz kontrol edilmesi büyük bir araştırma ve geliştirme konusu olmuştur. Bu çalışmada sabit kanatlı insansız hava araçlarında oluşabilecek aktuatörlerde etkinlik kaybı arızaların teşhisine odaklanılmıştır. Araç üzerindeki sensörlerden alınan sayısal veriler çeşitli istatistiksel öznitelikler açısından incelenerek arıza teşhisi gerçekleştirilmiştir.Thanks to technological developments, the human role has decreased in the aviation sector, where the risk factor is high, as in many sectors. For this reason, the demand and development efforts for unmanned aerial vehicles (UAVs) that minimize the human factor have gained great importance and speed in our country as well as all over the world. The navigation of drones is controlled remotely in some applications, while mostly controlled by built-in autopilot controllers. These systems activate the control surfaces in line with the data they receive from the sensors on the aircraft. As with all electronic systems, a fault in these vehicles can have serious consequences. Faults in vehicles cause loss of effectiveness and even complete loss of the control surface on the control surfaces that allow the basic movements of the aircraft to be performed. Therefore, detecting faults in advance or instantly and controlling the system without problems has been a major research and development issue. In this study, the loss of effectiveness in actuators that may occur in fixed-wing unmanned aerial vehicles is focused on the diagnosis of faults. Numerical data from sensors on the vehicle were examined for various statistical attributes and a diagnostic was carried out.