Llevar el mantenimiento de los helicópteros al siguiente nivel
A menudo, los problemas y accidentes de los helicópteros tienen consecuencias fatales y son muy costosos en muchos niveles. Por ello, es necesario un mantenimiento preventivo avanzado que saque partido a la tecnología moderna. El proyecto ADHER («Diagnóstico automatizado para motores de helicóptero y piezas en rotación»), financiado por la Unión Europea, concibió un sistema eficiente de diagnóstico de fallos y pronóstico de problemas mecánicos mediante una tecnología de sensores automatizados. Pretendía reducir las falsas alarmas de los sistemas actuales, minimizar los costes de mantenimiento, aumentar la disponibilidad de una flota de helicópteros y mejorar la seguridad. El proyecto trabajó en un sistema de supervisión del estado y la utilización (HUMS) que controla mediante sensores un sistema de mantenimiento basado en el estado de la máquina (CBM) que puede sustituir a las inspecciones periódicas. Pretendía comprender mejor las vibraciones, la acústica, la caja de engranajes del helicóptero, el envejecimiento de las piezas y los fallos de las piezas rotatorias, empleando modelos teóricos avanzados y experimentos en bancos de ensayo. Posteriormente, ADHER trabajó en el desarrollo de un programa informático de aprendizaje automático para analizar datos de sensores y generar diagnósticos más eficientes, y también en la evaluación de la fiabilidad de los sistemas HUMS nuevos. Tras recopilar los datos experimentales y monitorizar las piezas rotatorias, analizando los residuos de aceite, las vibraciones y las emisiones acústicas, ADHER utilizó los datos para desarrollar innovadoras herramientas de software de diagnóstico basado en múltiples sensores. Estas herramientas podrían combinar datos de nuevas formas y descartar los datos de sensores defectuosos para obtener un diagnóstico más preciso. Más concretamente, el equipo del proyecto aplicó técnicas avanzadas de procesamiento de señales a los datos de las vibraciones, entre otros. Se establecieron parámetros para el diagnóstico a partir de los datos procesados, se evaluaron estos parámetros y se identificaron parámetros relacionados como la temperatura del aceite, la velocidad y la carga. Después de los intensos trabajos de ensayo, modelado y análisis del equipamiento y el instrumental, el equipo desarrolló prototipos de herramientas de software que cumplían los objetivos del proyecto. Los resultados se divulgaron a través de notas de prensa, el contacto con los socios y la página web.
