Presentamos un marco innovador de mantenimiento predictivo dirigido a los componentes críticos de los simuladores Typhoon HIL, que combina fusión de sensores, optimización bayesiana y técnicas avanzadas de detección de anomalías para maximizar la disponibilidad del sistema y reducir costes operativos.

Introducción: los simuladores Typhoon HIL son herramientas esenciales para validar sistemas de control aeronáutico y software de vuelo. Estas plataformas integran servoválvulas, actuadores, sensores y fuentes de alimentación cuya falla inesperada interrumpe pruebas y genera retrasos costosos. Frente al mantenimiento reactivo tradicional proponemos una estrategia preventiva y basada en datos en tiempo real que anticipa fallos y organiza intervenciones óptimas.

Arquitectura y flujo de datos: el sistema se articula en tres módulos principales: Ingesta y normalización de datos, Detección de anomalías y predicción, y Optimización bayesiana para programación de mantenimiento. Las fuentes incluyen sensores de temperatura RTD, sensores de voltaje y corriente, acelerómetros para vibración y sensores de presión de servoválvulas. Los datos se limpian con detección de outliers por análisis de puntuación Z, se escalan por Min-Max y se extraen características en dominio temporal y frecuencial como media, desviación típica, kurtosis, FFT y tasa de cambio.

Detección de anomalías y modelos predictivos: adoptamos un enfoque híbrido que combina One-Class SVM entrenado con las primeras horas de operación para definir el comportamiento normal y redes LSTM profundas para modelar tendencias temporales y degradación a largo plazo. El LSTM predice valores hasta 24 horas adelante y el desvío entre predicción y observación alimenta un índice de anomalía. Las puntuaciones se normalizan y se agregan por sensor para obtener alertas robustas frente a ruido y sensores defectuosos.

Planificación de mantenimiento mediante optimización bayesiana: definimos una función objetivo que equilibra tiempo de inactividad esperado y coste de mantenimiento, C(t) = alfa * E[Downtime(t)] + (1 - alfa) * M(t), donde alfa es un factor de ponderación ajustable según prioridades operativas. Utilizamos Gaussian Process Regression para modelar la función objetivo y la función de adquisición Expected Improvement para explorar ventanas de mantenimiento que minimicen el coste combinado.

Diseño experimental: validamos el marco con 6 meses de datos reales de un Typhoon HIL en un centro de investigación aeronáutico, con registros por segundo de 20 componentes críticos y 15 eventos de fallo documentados para entrenamiento y evaluación. Métricas empleadas: precisión, recall, F1-score y RMSE de las predicciones del LSTM.

Resultados: el enfoque híbrido OCSVM + LSTM obtuvo una F1 de 0.92, superando a cada método individual, y un RMSE de 0.08 en predicciones del LSTM. La optimización bayesiana identificó ventanas de intervención que retrasaron reparaciones necesarias 2-3 días en promedio y redujeron costes totales de mantenimiento en torno a 12%, con estimaciones conservadoras de reducción de tiempo de inactividad de 20-30% y ahorro en costes de mantenimiento de 15-25% durante el primer año de despliegue.

Discusión y trabajo futuro: la clave está en la fusión de sensores y la adaptación dinámica de modelos con datos continuamente entrantes. Futuras mejoras incluyen incorporar variables ambientales, técnicas de transferencia para adaptar modelos entre configuraciones de simulador y aprendizaje por refuerzo profundo para ajustar el factor de ponderación alfa en tiempo real. También se explorará la integración de agentes IA para automatizar diagnósticos y recomendaciones de mantenimiento.

Aplicación práctica y beneficios para la industria: esta solución reduce interrupciones en validación de software de vuelo, acelera ciclos de prueba y aporta ahorro directo a contratistas del sector aeroespacial y de defensa. El uso de FFT en sensores de vibración permite detectar anomalías de alta frecuencia tempranamente, y la arquitectura modular facilita su integración en plataformas existentes.

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Conclusión: el marco propuesto demuestra que la combinación de fusión de sensores, modelos LSTM y optimización bayesiana ofrece una solución escalable y adaptable para mantenimiento predictivo en simuladores Typhoon HIL. Su adopción puede traducirse en reducción de tiempos de inactividad, menores costes y mayor eficiencia en procesos críticos de validación. Q2BSTUDIO está preparada para implementar y personalizar estas soluciones, integrando también inteligencia de negocio y visualización con power bi para facilitar la toma de decisiones.