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Metaheuristic Bio-Inspired Algorithms for Prognostics of On-Board Electromechanical Actuators

keywords ELECTROMECHANICAL SERVOMECHANISM, FAULT DETECTION, MODEL-BASED APPROACH, OPTIMIZATION ALGORITHMS, PROGNOSTICS

Reference persons MATTEO DAVIDE LORENZO DALLA VEDOVA, PAOLO MAGGIORE

External reference persons PIER CARLO BERRI

Research Groups 16-ASTRA: Additive manufacturing for Systems and sTRuctures in Aerospace

Thesis type NUMERICAL-EXPERIMENTAL

Description Development of model-based prognostic algorithms applied to electromechanical servomechanisms for flight commands.
During the thesis it will be studied new algorithms able to guarantee the early identification of progressive faults by comparison between High Fidelity (simulating the real system) and Low Fidelity (i.e. monitoring) numerical simulation models; in particular, the development of new fault identification strategies will be based on the implementation of different optimization methods (evolutionary algorithms of various types).

See also  berehp_a.pdf 

Required skills Modellazione di servomeccanismi elettroidraulici in Matlab-Simulink; rudimenti su algoritmi di ottimizzazione implementati in Matlab e sull'uso degli algoritmi genetici per l'ottimizzazione model-based, postprocessing di dati in ambiente Matlab

Notes La tesi verrà redatta preferenzialmente in lingua inglese. Il tesista sarà supportato dai relatori e potrà disporre di una vasta bibliografia preesistente, nonché di vari modelli di simulazione numerica (sviluppati in Simulink) ed algoritmi di ottimizzazione e prognostici (implementati in Matlab).


Deadline 13/06/2020      PROPONI LA TUA CANDIDATURA




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