Modello di calcolo predittivo per le valvole di controllo = Predictive modeling for control valves

Le valvole idrauliche per applicazioni aeronautiche richiedono tolleranze produttive estremamente strette, poiché minime deviazioni nei parametri di produzione possono compromettere irrimediabilmente le prestazioni dei servosistemi. Questa tesi propone un framework innovativo per l’analisi della produzione delle Main Control Valves (MCV) del Main Control Actuator (MCA) dell’elicottero AW169, combinando modellazione fisico-matematica e apprendimento automatico. L’approccio adottato integra un modello basato su equazioni fisiche, calibrato sui dati sperimentali, con algoritmi di Machine Learning per l’analisi dei test condotti in fase di produzione. L’obiettivo è identificare trend nascosti e derive statistiche indicative di criticità produttive. L’analisi automatizzata consente di rilevare tempestivamente anomalie nei processi produttivi, prevenendo difetti e garantendo la conformità ai requisiti tecnici. Il lavoro si articola in quattro fasi principali: lo studio del sistema di controllo del rotore e del ruolo della MCV, la formulazione matematica del modello idraulico, la sua implementazione in MATLAB/Simulink e l’applicazione di algoritmi di apprendimento automatico per supportare le analisi. I risultati suggeriscono che l’integrazione tra modellazione fisica e algoritmi di autoapprendimento possa costituire un valido strumento per migliorare la produzione, favorendo un maggiore controllo sulla qualità dei componenti e una gestione più efficiente delle risorse. Inoltre, l’approccio sviluppato potrebbe essere esteso all’analisi di altre componenti aeronautiche, offrendo un metodo generale per il monitoraggio e l’ottimizzazione dei processi produttivi attraverso un sistema avanzato e data-driven.