[en] This work presents the analysis of a dataset coming from a series of tests performed on an electro-mechanical actuator (EMA) prototype, designed for primary flight control surfaces on an aircraft. The dataset has been obtained through a test bench designed and built at Tekniker research center. Electro-mechanical actuators are components that use electrically-generated power for moving key parts of an airplane. Nowadays, there is a trend in the aviation industry for developing this kind of actuators, which will eventually replace electro-hydraulic and electropneumatic systems. This is the main idea behind the concepts of "More Electric Aircraft" and "All Electric Aircraft". EMAs have significant advantages (higher energy efficiency, controllability and maintainability, less complexity, among others), and have been used in non-critical and military applications, but still pose some technical challenges and safety considerations (mostly mechanical jamming) which have restricted their use in the aviation industry. The use of a test bench for the accelerated degradation of this kind of components can be an efficient strategy to develop health monitoring algorithms for failure anticipation, which will help to improve their safety and reliability. This document describes a data-driven information system based on a multivariate statistical process control (SPC) method, focusing on some of the signals obtained in the test bench for detecting failures during the EMA operation, leveraging big data, cloud, and machine learning techniques for this purpose.

[es] Este trabajo presenta el análisis de un conjunto de datos obtenido por medio de una serie de experimentos realizados sobre el prototipo de un actuador electromecánico diseñado para el control de superficies primarias de vuelo en un avión. Los experimentos se han llevado a cabo en un banco de ensayos construido en el centro de investigación Tekniker. Los actuadores electromecánicos son componentes que utilizan energía generada eléctricamente para mover elementos específicos de un avión. En los últimos años, hay un gran impulso en la industria aeronáutica para desarrollar este tipo de actuadores, los cuales sustituirán en un futuro a los sistemas electrohidráulicos y electroneumáticos. Este es uno de los principales objetivos que está detrás de los conceptos de "Avión más eléctrico" ("More Electric Aircraft", MEA) y "Avión totalmente eléctrico" ("All Electric Aircraft", AEA) para crear una nueva generación de aviones más eficientes. Los actuadores electromecánicos ofrecen muchas ventajas (mayor eficiencia energética, mayor grado de control y facilidad de mantenimiento, menor complejidad, entre otras), y se han utilizado en aeronaves militares, o bien en funciones no críticas de aeronaves comerciales, pero plantean todavía algunos desafíos técnicos y de seguridad (bloqueos mecánicos, principalmente) que han limitado su uso en la industria aeronáutica. La utilización de un banco de ensayos para provocar una degradación acelerada de estos actuadores ofrece una buena plataforma para desarrollar algoritmos de detección anticipada de fallos, lo cual mejorará su seguridad y fiabilidad. Este documento describe un sistema de información basado en datos con un control estadístico de procesos multivariado que utiliza algunas señales obtenidas en el banco de ensayos para detectar potenciales fallos durante la operación del actuador, y para ello se emplean técnicas de aprendizaje automático y de inteligencia de datos, así como una infraestructura desarrollada en la nube.