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Título: Predição e monitoramento da vida útil remanescente de baterias aeronáuticas
Título em inglês: Remaining useful life prediction and monitoring of aeronautical batteries
Autor(es): Souza, Darielson Araújo
Orientador(es): Pinto, Vandilberto Pereira
Palavras-chave: Filtro de Kalman Estendido
Filtro de Partículas
Baterias de Li-Po e Li-Ion
VANTs
Vida Útil Remanescente
Data do documento: Jan-2017
Editor: Universidade Federal do Ceará
Citação: SOUSA, D. A.
Resumo: Este trabalho apresenta uma proposta para predição e monitoramento de baterias em VANTs (Veículos Aéreos Não Tripulados). A usabilidade de baterias para fins aeronáuticos tem se tornado bastante comum devido a diversas vantagens em relação a propulsores a combustão. Contudo, é importante o uso de técnicas de PMS (Prognóstico e Monitoramento de Saúde) de equipamentos do VANT, sendo que nesse caso deve ser avaliada a Vida Útil Remanescente (RUL- Remaining Useful Life) da bateria. Essa informação pode ser usada para auxiliar à tomada de decisão sobre quais missões são atribuídas ao VANT antes da próxima recarga. O presente trabalho apresenta o algoritmo do Filtro de Kalman Estendido e Filtro de Partículas para predição da Vida Útil Remanescente de baterias de Polímeros de Lítio (Li-Po) e Íons de Lítio (Li-Íon), em que estas são comumente usadas em VANTs. A metodologia proposta utiliza séries de dados contendo a evolução da tensão nos terminais da bateria ao longo do tempo, considerando que a descarga é feita com corrente constante, corrente com ruído branco e corrente aleatória. Diferentes níveis de corrente são considerados, de modo que uma bancada experimental foi desenvolvida para a realização de ensaios e geração das séries de dados usadas neste trabalho. Também foi empregada uma base de dados disponibilizada pela NASA. Os resultados demonstram que a metodologia proposta fornece bons resultados considerando as bases de dados testadas.
Abstract: This dissertation presents a proposal for the prediction and monitoring of batteries in UAVs (Unmanned Aerial Vehicles). The applicability of batteries for aeronautical purposes has become quite common due to several advantages over the propellant combustion. However, it is important to use PHM (Prognosis and Health Monitoring) techniques as applied to UAV's equipment, where the Battery Remaining Useful Life (RUL) is supposed to be assessed in this case. This information can be used to aid decision-making on which missions must be assigned to the UAV before the next recharge. This paper presents the algorithms of the Extended Kalman Filter and Particle Filter for predicting Remaining Useful Life of Lithium Polymer (Li-Po) and Lithium Ion (Li-Ion) batteries, which are commonly used in UAVs. The proposed method uses data sets containing the profile of the voltage across the battery over time, where discharge is performed with constant current, current containing white noise, and random current. Several distinct current levels are considered, as an experimental workbench is developed for the test and generation of data sets used in this work. A database provided by NASA is also used for this purpose. The obtained results show that the introduced methodology present good considering the evaluated databases.
Descrição: Souza, D. A. Predição e monitoramento da vida útil remanescente de baterias aeronáuticas. 2016. 77f. Dissertação (Mestrado em Engenharia elétrica e da Computação) - Campus de Sobral, Universidade Federal do Ceará, 2016.
URI: http://www.repositorio.ufc.br/handle/riufc/21928
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