À medida que os drones se tornam uma ferramenta cada vez mais comum em indústrias que vão do entretenimento à inspeção, a necessidade de diagnósticos confiáveis cresce. Detectar problemas estruturais rapidamente é crucial para prevenir falhas e garantir a segurança durante operações em larga escala. Exploro uma abordagem baseada em medições para comparar estruturas de drones saudáveis e danificadas, testando a viabilidade de um sistema de diagnóstico baseado em Dewesoft.

A Polônia, como líder em tecnologias de drones, precisa de soluções modernas que facilitem o desenvolvimento adicional deste ramo promissor da indústria da aviação, que são veículos aéreos não tripulados

diz Dariusz Werschner, plenipotenciário do Ministério da Infraestrutura para Veículos Aéreos Não Tripulados.

A Faculdade de Controle, Robótica e Engenharia Elétrica da Universidade de Tecnologia de Poznan tem como objetivo desenvolver, modelar, simular e testar sistemas de orientação, navegação, controle e decisão para a operação autônoma de sistemas de veículos aéreos não tripulados, sistemas de veículos terrestres não tripulados e sistemas autônomos e robóticos. 

A questão

Nos últimos anos, a indústria de UAV (Veículo Aéreo Não Tripulado) tem crescido rapidamente. Drones agora realizam inúmeras tarefas, incluindo inspeções e operações de salvamento, bem como aplicações na agricultura, cinematografia, esportes e shows de luzes. Em muitos desses casos de uso, os operadores usam um único drone; no entanto, outros, como shows de luzes, empregam enxames de drones. 

Enxames de drones usam múltiplos drones coordenados, controlados por algoritmos avançados, para executar tarefas de forma mais eficiente do que drones individuais. A inteligência coletiva de um enxame permite capacidades aprimoradas na coleta de dados, alocação de tarefas e robustez, tornando-os eficazes para missões colaborativas em grande escala.

Enxames de drones frequentemente compreendem centenas de drones simultaneamente. Devido ao grande número de UAVs, esse tipo de operação representa um risco significativamente maior para as áreas circundantes. À medida que os enxames de drones se tornam cada vez mais frequentes, um sistema confiável e eficiente de diagnóstico estrutural de drones tornará-se cada vez mais necessário para aumentar a segurança de eventos com enxames. 

O objetivo das minhas medições foi avaliar a viabilidade de tal solução de diagnóstico. Para isso, procurei coletar e comparar dados de um chassi que havia sofrido um acidente real com um chassi em condições perfeitas. Essa solução de diagnóstico poderia preencher uma lacuna de mercado e gerar lucros substanciais.

Pontos problemáticos

Como com qualquer nova solução, para colocá-la em operação, alguns obstáculos precisam ser superados. Primeiro, o desafio é a compatibilidade de tal sistema com uma gama completa de tamanhos de drones. Como os drones podem variar de alguns centímetros a alguns metros, tornar o sistema compatível com tamanhos tão diversos seria altamente desafiador. 

A compatibilidade de tamanho não é o único problema. À medida que os drones ficam maiores, sua potência, sustentação e os níveis de aceleração aumentam. Se o equipamento de medição, como acelerômetros, estiver mal dimensionado, é possível que, para drones menores, eu obtenha quase nenhum dado, enquanto drones maiores possam facilmente sobrecarregar os sensores. 

O problema que enfrentei foi que os níveis máximos de aceleração medidos eram de aproximadamente 25g, enquanto meu acelerômetro tinha uma faixa de medição de até 500g. Essa discrepância significava que algumas comparações entre os testes eram difíceis de fazer, pois as diferenças estavam dentro da incerteza de medição do acelerômetro. A melhor solução para isso é ter alguns sensores com diferentes níveis de sensibilidade e ajustar os sensores aos respectivos tamanhos dos drones. 

O terceiro problema também foi um que encontrei nas minhas medições. Tive que desmontar metade do meu drone para prendê-lo com um parafuso ao suporte com segurança. Montar o drone no suporte de medição levou uma quantidade considerável de tempo, e não havia garantia de que ele permaneceria da mesma forma em testes múltiplos. 

Mesmo um leve desalinhamento pode afetar as medições. Para medições futuras, adotarei uma abordagem diferente; um sistema de braçadeira de algum tipo pode ser o caminho a seguir.

Configuração do sistema

Para me preparar para as medições, tive que configurar tanto o hardware quanto o software. Comecei preparando o lado de hardware da montagem. Comecei perfurando dois furos de 3 mm no compensado como guias para os parafusos. Fixei a viga de deformação na placa de compensado usando parafusos de madeira, com duas porcas e arruelas para elevar a viga da superfície do compensado. Finalmente, montei o drone na viga de deformação usando um parafuso do tamanho M6. 

Após montar o drone, prendi o acelerômetro na parte frontal do drone, usando cera de montagem. Passei o fio de dados pelas alças da bateria para que não ficasse no caminho das hélices, que poderiam facilmente cortá-lo. Para usar o tacômetro, coloquei um pequeno pedaço de fita refletiva em uma das hélices. Posicionei o tacômetro diretamente acima dela, permitindo obter leituras precisas da velocidade de rotação da hélice. 

Durante o teste, quis avaliar três parâmetros: aceleração, força de sustentação e velocidade de rotação das hélices. 

Para medições de aceleração, usei um acelerômetro Dytran 3056D1. Conectei-o ao canal ACC de um Dewesoft ","SIRIUS Modular Data Acquisition (DAQ) System",", que a Dewesoft Poland forneceu. O dispositivo SIRIUS fornece amplificadores de condicionamento de sinal de alto nível para quase qualquer sinal e sensor, e oferece uma alta faixa dinâmica (160 dB). Ele também inclui ","DewesoftX"," software de aquisição de dados e processamento digital de sinais.Para a medição da velocidade de rotação, utilizei um tacômetro Monarch Instrument ROLS-W, que conectei à entrada de contagem do dispositivo DAQ. O terceiro sensor, um YZC-1 B, conectei-o via o canal STG. A Tabela 1 apresenta as especificações técnicas dos sensores. 

The SIRIUS device provides high-end signal conditioning amplifiers for almost any signal and sensor, and offers a high dynamic range (160 dB). It also includes DewesoftX data acquisition and digital signal processing software.

For rotary speed measurement, I applied a Monarch Instrument ROLS-W tachometer, which I connected to the counter input of the DAQ device. The third sensor, a YZC-1 B, I connected via the STG channel. Table 1 presents the technical specifications of the sensors.

Especificações do Sensor

Após concluir a configuração do hardware, criei um novo ficheiro de configuração para as minhas medições no software DewesoftX no meu portátil. Tive de definir níveis de sensibilidade adequados para o acelerómetro e para a barra de esforço (strain beam). Configurei a barra de esforço como um extensómetro em ponte completa (full-bridge). Para o tacómetro, defini o tipo de sensor apropriado e configurei-o como um contador.

Medições

Realizei as minhas medições utilizando um drone do tipo FPV (first-person view). Depois de ligar todos os sensores e concluir a configuração no software DewesoftX, com a assistência de Jakub Grygiel, comecei as medições. Queria testar o drone em toda a sua gama de RPM. Para efetuar os testes, liguei-me ao drone através da sua interface de controlo remoto. 

Após iniciar a gravação dos dados no meu portátil, aumentei gradualmente o acelerador até o drone atingir a sua velocidade rotativa máxima, após o que desliguei os motores eléctricos. As medições foram realizadas duas vezes, uma vez num drone com estrutura avariada e outra num drone com uma estrutura recém-comprada.

Resultados

Depois de efetuar as medições, comecei a analisar os dados recolhidos. Usando as funções matemáticas do módulo de análise do software DewesoftX, consegui extrair rapidamente valores RMS e MAX por blocos da força de sustentação (lift) e da aceleração, bem como obter o valor máximo do RMS por blocos da medição de aceleração.

Figura 5 mostra que o valor máximo do RMS por blocos na estrutura avariada, de 95 m/s², é aproximadamente 22% superior ao medido na estrutura nova, de 77.8 m/s². Interessante também é que a força de sustentação na estrutura nova é aproximadamente 14% maior. Aumentou de 60,02 N para 68,72 N.

Utilizando o widget de gravação (recorder) no separador Review, preparei vários gráficos que mostram e comparam as alterações nos dados recolhidos. Como pode ver nos gráficos abaixo, há uma diferença notável na velocidade com que ajustei o acelerador em cada ensaio. Durante o ensaio na estrutura avariada, o aumento foi mais lento e constante comparado com o ensaio na estrutura nova.

Com a ajuda do Engenheiro de Suporte Técnico Jakub Grygiel da Dewesoft Poland, também consegui preparar a análise de order tracking de ambos os ensaios. As figuras 11-14 representam níveis de aceleração a diferentes velocidades de rotação. A escala de cores é ajustada para representar níveis mais baixos de vibração (gráfico da esquerda em cada figura) e níveis mais altos de vibração (gráfico da direita em cada figura). 

As escalas de cores nos respetivos gráficos têm a mesma configuração de valores. Como pode ver, os gráficos da estrutura nova apresentam um nível de aceleração mais elevado do que os gráficos da estrutura avariada. Além disso, nos gráficos da estrutura nova existem ressonâncias visíveis por volta de 23500 RPM, 26800 RPM e especialmente 20000 RPM. Pode vê-las como linhas verdes, horizontalmente nos gráficos.

Conclusão

As minhas medições, embora não perfeitas, podem servir de inspiração ou ponto de partida para futuras investigações. Para melhorar a precisão e reduzir o tempo necessário para os ensaios, seria necessário um sistema de montagem mais eficaz. 

A julgar pelos gráficos de order tracking e pela menor quantidade de dados de baixo nível de aceleração, o acelerómetro durante o ensaio da estrutura avariada pode ter estado ligeiramente menos aderido à estrutura do que no ensaio com uma nova. 

Tal problema resultaria numa transferência de dados reduzida através do acelerómetro. No entanto, isto também pode dever-se ao facto de este tipo de defeito não ser tão visível nos dados, ou devido à distância considerável entre o defeito e a colocação do acelerómetro. 

Para futuros ensaios, vou utilizar um acelerómetro com uma gama de medição mais pequena e menor massa, o que deverá melhorar a precisão dos dados recolhidos. Colocar acelerómetros adicionais também poderia melhorar os dados. Não obstante, encontrei alguns parâmetros que correspondem ao estado da estrutura. 

O valor máximo do RMS por blocos foi aproximadamente 22% superior no ensaio realizado na estrutura avariada, indicando níveis de aceleração mais elevados. Além disso, a força de sustentação foi visivelmente maior no ensaio com a estrutura nova. Mas esta leitura pode ter sido resultado de uma colocação ligeiramente diferente do drone na barra de esforço (strain beam), o que não consigo resolver sem realizar um número maior de ensaios. 

Seria possível avaliar o estado técnico do drone com base apenas nesses dois parâmetros, mas para determinar isso com precisão, preciso de realizar testes adicionais. Análises modais adicionais de ambas as estruturas, usando o martelo modal e o plugin modal test no software Dewesoft X, poderiam ajudar a determinar as diferenças entre as estruturas com maior precisão.

Referências

• Análise de Ordem de Máquinas Rotativas, Curso Online Dewesoft, Dewesoft Academy, 2025.