Aplicación de métodos secuenciales de Monte Carlo sensibles al riesgo en la estimación de vida útil de componentes

El presente trabajo de memoria se propone como objetivo principal el de analizar el desempeño de los filtros de partículas clásico y sensible al riesgo en el estudio de la vida útil de componentes mecánicos que se encuentren en falla. Los filtros de partículas, también conocidos como métodos secuenciales de Monte Carlo, corresponden a técnicas de estimación y pronóstico que se sustentan en un marco teórico de trabajo capaz de tratar con problemas en tiempo real, no lineales y con ruidos de proceso y observación no necesariamente Gaussianos. El desempeño de estos métodos de estimación y predicción será estudiado y validado mediante la utilización de datos de laboratorio, provenientes de pruebas realizadas a componentes reales de un helicóptero en falla. En particular, se utilizarán los datos originados a partir del crecimiento de una fractura en una placa de engranaje planetario, pieza que se encuentra presente en el rotor principal de la nave. La prueba de laboratorio, realizada por terceros, consistió en fracturar artificialmente una placa de engranaje planetario para luego someterla a una carga variable, carga que en un instante de la prueba sufre un cambio. A partir del perfil de vibraciones originado se hizo una estimación ruidosa del crecimiento de la fractura, característica que finalmente es la que se utiliza en este trabajo. Lo que se espera a partir del estudio de esta señal es evaluar cómo se desempeña el filtro de partículas sensible al riesgo, en comparación con el clásico, en vista del cambio introducido durante el registro de los datos y cómo ello influye en la estimación de la vida útil de la pieza mecánica. Para implementar los algoritmos de los filtros se hacen diversas consideraciones de cara a disminuir la complejidad del código, proveer una aproximación más simple al problema y reducir la carga computacional asociada con su ejecución. La suposición más importante que se realiza da origen a que durante el proceso de pronóstico los pesos de las partículas se mantengan constantes. En particular, la implementación de la etapa de predicción para el caso del filtro de partículas sensible al riesgo considera dos casos excluyentes. En el primero, las componentes del ruido de proceso y distribuyen como Gaussianas de media cero y se calcula el valor esperado de los estados. En el segundo caso, ~ y , sin cálculo del valor esperado de los estados. Las estimaciones de vida útil obtenidas a partir de los filtros de partículas implementados no fueron satisfactorias. Al no existir una actualización de pesos en la etapa de pronóstico, no fue posible corregir el error que se estaba cometiendo en la estimación. Así, la alerta de falla se activa con demasiada anticipación, subestimando el tiempo real de vida útil remanente del sistema. En conformidad con lo anterior se propone como trabajo futuro la implementación de una técnica encargada de actualizar los pesos de las partículas durante la etapa de pronóstico, así como de una estrategia que sea capaz de evaluar en línea la calidad de las predicciones a largo plazo. Se concluye a partir del trabajo realizado que para el caso de los filtros de partículas sensibles al riesgo implementados, en cuanto a estimación de vida útil y desempeño computacional, no ofrecen ventajas comparativas claras frente al filtro de partículas clásico.