Propeller Fault Diagnosis in Multirotor UAVs: A Data-Driven System Dynamics Approach

Propeller Fault Diagnosis in Multirotor UAVs: A Data-Driven System Dynamics Approach. Masters thesis, King Fahd University of Petroleum and Minerals.

[img] PDF
Mohssen_Thesis_Final.pdf - Accepted Version
Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial No Derivatives.

Download (9MB)

Arabic Abstract

تمثل أعطال المراوح الدافعة في الطائرات متعددة الدوّارات تحديًا كبيرًا لاستقرار الطيران والتحكم، مما يستدعي تطوير منهجيات موثوقة للكشف عن الأعطال وتشخيصها. يقدم هذا البحث نهجًا قائمًا على تحليل ديناميكيات النظم لتشخيص أعطال المراوح، بالاعتماد على التقنيات البياناتية لتحديد النظام، وذلك لإنشاء نموذج أساسي للطائرة في الحالة السليمة. نُفذت تجارب محكمة لإدراج الأعطال المختلفة، ومن ثم محاولة كشفها. يكون كشف الأعطال من خلال تحليل انحرافات الاستجابة الديناميكية في حالة كل عطل، وذلك بالمقارنة الهامشية بين استجابات النموذج السليم واستجابات النظم الموسومة بالأعطال، وتحليل الفروقات الهامشية الناتجة عن تلك المقارنة. يركز البحث على ثلاثة أعطال، هي من أكثر أنواع أعطال المراوح شيوعًا وتميّزًا: القطوع الحدّية، والشقوق، والاختلالات السطحية. لكل نوع من هذه الأعطال تأثير مختلف على المروحة؛ حيث تؤثر القطوع الحدّية على الخصائص الديناميكية الهوائية، بينما تضعف الشقوق من الصلابة الهيكلية، في حين تؤدي الاختلالات السطحية إلى فقد التوازن الكتلي. صُنّفت الأعطال بناءً على خصائصها، ودُرست العلاقة بين شدة الأعطال والتغيرات الملحوظة في الفروقات الهامشية. أظهرت النتائج التجريبية فعالية تحليل الفروقات الهامشية في الكشف عن الأعطال وتصنيفها ضمن فئات متميزة، بالإضافة إلى تحليل اتجاهات وتأثير شدتها. تساهم هذه النتائج في رفع موثوقية الطائرات بدون طيار، وفي إتاحة الاكتشاف المبكر للأعطال وتصنيفها، مما يعزز استراتيجيات الصيانة التنبؤية في النظم الجوية الآلية.

English Abstract

Propeller faults in multirotor UAVs pose a significant challenge to flight stability and control, necessitating reliable fault detection and diagnosis methods. This study presents a data-driven system dynamics approach for propeller fault diagnosis, leveraging system identification techniques to establish a healthy drone model baseline. Controlled fault injection experiments are conducted to analyze deviations in dynamic response, utilizing residual-based marginal analysis for fault detection. The study focuses on three of the most common and distinct propeller fault types: edge cuts, cracks, and surface unbalances. Each fault affects the propeller differently, with edge cuts altering aerodynamic properties, cracks reducing structural stiffness, and surface unbalances introducing mass asymmetry. Faults are classified based on their characteristics, and severity trends are studied through variations in residual margins. Experimental results demonstrated the effectiveness of residual-based marginal analysis in detecting faults, grouping them into distinct categories, and analyzing their severity trends. The findings contribute to improved UAV reliability by enabling early fault detection and classification, enhancing predictive maintenance strategies in autonomous aerial systems.

Item Type: Thesis (Masters)
Subjects: Systems
Aerospace
Department: College of Engineering and Physics > Aerospace Engineering
Committee Advisor: Abdallah, Ayman M.
Committee Members: Ismail, Mohamed and Al-Qutub, Amro Mohammad
Depositing User: MOHSSEN ELSHAAR (g202309590)
Date Deposited: 12 May 2025 05:58
Last Modified: 12 May 2025 05:58
URI: http://eprints.kfupm.edu.sa/id/eprint/143354