Tecnologia embarcada para diagnóstico de falhas em veículos terrestres e aéreos via análise do caos

Descrição

Falhas por adulteração de combustível e em sistemas de suspensão de veículos automotivos são detectadas atualmente por métodos invasivos que impossibilitam o diagnóstico em tempo real. De forma similar, os sistemas de diagnósticos atuais não permitem a identificação de algumas falhas incipientes em aviões monomotores a pistão (modelos que totalizam aproximadamente 44% da frota total de aviões no Brasil). Sendo esse tipo de aeronave responsável por 56,1% dos acidentes registrados entre 2018 e 2022, dos quais, a maior parte ocorreu devido à pane no motor (cerca de 25 %). Neste contexto, este projeto tem como objetivo o desenvolvimento de um sistema integrado de hardware e software para diagnóstico de falhas em motores de veículos automotivos e aeronaves monomotoras, utilizando sensores de vibração, som e sonda lambda. A abordagem se baseia na teoria do caos, com o uso das técnicas Signal Analysis based on Chaos using Density of Maxima (SAC-DM) e dimensões fractais, aplicadas ao processamento dos sinais coletados. Será gerada uma base de dados para falha por adulteração de gasolina e na suspensão em veículos automotivos e misfire e desbalanceamento de hélice para aviões monomotores, que servirão para o treinamento e o desenvolvimento de algoritmos que sejam capazes de identificar essas falhas em tempo real com os veículos em funcionamento. Serão realizadas combinações de técnicas de processamento e sensoriamento de forma comparativa. O sistema conta com um Protótipo de Aquisição e Processamento de Dados (PAPD) que servirá tanto para os testes e obtenção do dataset quanto para abrigar o firmware final para diagnóstico de falhas. O projeto proposto se destaca por oferecer diagnóstico não invasivo e em tempo real, com os veículos em funcionamento, bem como elevado potencial de transferência tecnológica.