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Dissertação

{pt_PT= Development of an Aircraft Health Monitoring Program for Predictive Maintenance} {} EVALUATED

Detalhes: {pt=O crescimento acelerado da indústria da aviação gerou um mercado altamente competitivo, onde se torna cada vez mais difícil para as companhias aéreas manterem-se rentáveis num segmento com baixas margens de lucro. Para se manterem competitivas, estas têm procurado minimizar custos, mantendo as suas operações a funcionar de forma tão eficiente quanto possível. Os desenvolvimentos tecnológicos na indústria significaram um aumento na disponibilidade de dados de voo, o que levou as companhias aéreas a estudar mais detalhadamente o comportamento dos sistemas dos seus aviões. Os dados de voo são recolhidos pelos sistemas da aeronave, depois descodificados e distribuídos para os departamentos de engenharia, manutenção e segurança para serem interpretados e analisados. A aplicação desenvolvida no âmbito desta dissertação baseia-se exclusivamente em dados de voo da frota Embraer ERJ-190/195 da Portugália Airlines, a fim de realizar uma análise de tendências para monitorizar a saúde e degradação de alguns dos sistemas mais críticos no contexto de manutenção. O processo de deteção e identificação de comportamento degradado foi realizado através de duas metodologias distintas. Uma baseada nos limites operacionais dos sistemas, cuja violação repetida é geralmente uma indicação de desempenho anormal do sistema. A segunda metodologia, de natureza comparativa, utilizou técnicas de data mining para identificar padrões de dados anómalos comparando os dados dos sistemas dentro da frota. Esta aplicação interativa foi criada com o intuito de auxiliar o departamento de manutenção na previsão de falhas inesperadas de componentes/sistemas que comprometeriam a navegabilidade da aeronave., en=The continuous growth in the aviation industry leads to a highly competitive scene where airline companies struggle to remain profitable in a low profit margin market. The increase in aviation safety is the product of consistently more demanding maintenance programs that imply higher costs. In order to remain competitive, airlines are minimizing overall costs by keeping their operations running as efficiently as possible. The technological developments in the industry meant an increase in flight data availability which prompted airlines to study the behaviour of its fleet more closely. Flight data is collected by the aircraft's systems, then decoded and distributed to the engineering, maintenance and safety departments to be interpreted and analysed. The application developed within the scope of this dissertation makes use of data collected from the Embraer ERJ-190/195 fleet of Portugália Airlines, in order to conduct a trending analysis to monitor the health and degradation of some of the most critical systems in the context of maintenance. The process of detection and identification of degraded behaviour was performed by two distinct methodologies. One was based on operational thresholds, whose repeated violation is usually an indication of abnormal system performance. The second methodology, of comparative nature, made use of data mining techniques to identify anomalous data patterns by comparing the systems' data within the fleet. This interactive web-application was created to aid the maintenance department in predicting unexpected component/system failures that would jeopardize the aircraft's airworthiness.}
Keywords: {pt=Dados de voo, Análise de Tendências, Monitorização da Saúde da Aeronave, Manutenção Preditiva, en=Flight Data, Trend Analysis, Aircraft Health Monitoring, Predictive Maintenance, Data Mining, Clustering}

Discussão: dezembro 6, 2017, 8:30