El software de vuelo automatizado y experimental utilizado en sistemas de control de vuelo en el contexto de un demostrador tecnológico, como los sistemas de control de vuelo en aviones y aeronaves no tripuladas (UAS), depende en gran medida de bibliotecas internas, bibliotecas externas y código generado automáticamente a partir de modelos de MATLAB/Simulink. El desarrollo y las pruebas de estas aplicaciones son fundamentales para garantizar que el sistema de vuelo pueda operar de manera segura y eficiente, incluso bajo condiciones extremas.

Las pruebas funcionales de estos módulos de software se realizan principalmente en proyectos de bibliotecas o en pruebas de software-in-the-loop. La prueba unitaria de estos módulos está sujeta a pruebas de interfaz, análisis de plausibilidad y un uso extensivo durante las fases de desarrollo, liberación y aceptación. Este proceso asegura que cada parte del código de software sea revisada exhaustivamente y probada tanto en condiciones normales como en situaciones imprevistas.

El software del CIC (Computador de Integración de Control) es uno de los componentes críticos en estos sistemas. Dado que un mal funcionamiento o un fallo en la aplicación de vuelo por cable (fly-by-wire) que se ejecuta en el CIC podría resultar en la pérdida de control de la aeronave, el código de software debe ser lo más eficiente posible, minimizando la dependencia de código externo. Esto no solo reduce la cantidad de líneas de código, sino que facilita la revisión, así como las pruebas de caja negra y caja blanca. Debido a la crítica naturaleza de este software, se somete a extensas pruebas unitarias que incluyen pruebas de interfaz, funcionales y de estabilidad del software dentro de un sistema operativo en tiempo real. La cantidad de líneas de código de prueba unitarias es cinco veces mayor que la de código operativo, lo que refleja el nivel de atención al detalle y control durante el proceso de prueba.

El entorno de laboratorio de las pruebas, en particular los bancos de prueba, juega un papel crucial en las pruebas de integración, donde se prueba el hardware y software de cada componente del sistema, como actuadores y sensores, antes de su integración en el demostrador. Los bancos de prueba proporcionan entornos controlados que permiten realizar pruebas automatizadas y manuales de estos componentes, simulando escenarios reales y asegurando que los sistemas funcionen según lo previsto. Esta fase es fundamental, ya que un componente defectuoso podría poner en peligro el éxito de las pruebas de vuelo.

Una de las particularidades de los vuelos de prueba de aeronaves no tripuladas, como los gyrocópteros modificados para misiones experimentales, es que a pesar de que se busca la automatización completa, la presencia de un piloto sigue siendo necesaria durante las pruebas. El piloto tiene la responsabilidad de manejar el demostrador a través de un dispositivo de control remoto desde tierra, lo que le permite intervenir en situaciones críticas y estabilizar el vuelo si es necesario. Dado que el comportamiento de cada aeronave experimental puede variar, es esencial que el piloto sea entrenado específicamente en las características de vuelo de este tipo de vehículos. Para ello, se ha desarrollado un simulador de vuelo adaptado a estas características, lo que permite al piloto familiarizarse con el sistema y mejorar su destreza en el control del vuelo, especialmente en maniobras críticas como el despegue y el aterrizaje.

El entrenamiento en simuladores de vuelo es una herramienta indispensable para los pilotos de prueba. A lo largo de las sesiones de simulación, los pilotos pueden practicar procedimientos completos, desde el despegue hasta el aterrizaje, mejorando también la gestión de los recursos del equipo durante el vuelo (CRM). En particular, la calidad de los aterrizajes mejora significativamente con la práctica, evidenciando los efectos positivos del simulador en la preparación del piloto. De hecho, los pilotos reportaron que las diferencias entre el comportamiento del vehículo en el simulador y en las pruebas de vuelo reales fueron mínimas, salvo en aspectos específicos como el rango de visibilidad y las distancias de vuelo, que resultaron ser más limitados de lo esperado.

Además de las pruebas de software y entrenamiento del piloto, otro aspecto crucial en la validación de sistemas avanzados de vuelo es la simulación Hardware-in-the-Loop (HIL). Esta simulación permite probar las funciones de control de vuelo en el hardware real, replicando condiciones de vuelo exactas dentro de un entorno controlado. En el caso del demostrador de gyrocóptero, se utilizan componentes reales como los receptores de radio y el dispositivo de control remoto, mientras que los sensores, actuadores y otros sistemas como el sistema de visualización o el sistema de procesamiento de unidades son simulados a través de un sistema dSpace. Este enfoque permite verificar el comportamiento de los sistemas en tiempo real y garantizar que los componentes del sistema interactúan correctamente, tal como lo harían en vuelo real.

El sistema dSpace emula las interfaces de la aeronave que no se pueden integrar en un entorno de laboratorio, como los sistemas de sensores y actuadores. A través de un sistema de simulación de mecánica de vuelo, los valores de los sensores y los retroalimentaciones de los actuadores son generados y procesados para garantizar que el comportamiento del sistema sea lo más cercano posible al del vuelo real. Este tipo de simulación es fundamental para identificar y corregir posibles fallos antes de realizar las pruebas en vuelo, evitando riesgos innecesarios y asegurando que el sistema sea robusto y confiable.

Es importante destacar que los sistemas como el CIC y el FCC, que son esenciales para la operación segura del demostrador, requieren un enfoque de desarrollo extremadamente meticuloso. Cuanto más autónomo y optimizado sea el código, mayor será la fiabilidad del sistema, y menores serán los riesgos durante las pruebas. Además, la importancia del entrenamiento adecuado del piloto y las pruebas exhaustivas de hardware y software asegura que cada componente del sistema esté listo para operar de manera segura en un entorno de vuelo real.

¿Cómo se comportan las pilas de combustible bajo diferentes condiciones operativas y qué implica esto para su integración en sistemas de propulsión?

La caracterización precisa de las curvas de polarización en pilas de combustible es una etapa crucial para la validación de modelos que buscan predecir el comportamiento electroquímico bajo distintas condiciones operativas. En un análisis comparativo entre datos medidos y simulados, se observa que las desviaciones en las curvas calculadas —a menudo interpretadas como "ruido"— surgen principalmente por la variabilidad en parámetros como la temperatura y la presión, aún cuando la densidad de corriente se mantiene constante. Este fenómeno pone de manifiesto la sensibilidad del sistema a las condiciones externas, lo cual debe ser considerado al extrapolar los resultados a escenarios operativos distintos de aquellos utilizados en la fase de parametrización.

Los parámetros ajustados para modelar el comportamiento de las celdas, como la densidad de corriente de intercambio, la permeabilidad al hidrógeno, la resistencia de contacto y la densidad de corriente límite, permiten generar simulaciones robustas para diferentes temperaturas y presiones. Estas simulaciones se han realizado con base en una pila de combustible de 300 celdas y un área activa de 300 cm², optimizada para operación presurizada y equipada con un humidificador activo. La alta concordancia entre los datos simulados y los datos experimentales validados en pilas de bajo rendimiento demuestra la capacidad del modelo para adaptarse también a configuraciones de alto rendimiento con densidades de potencia superiores a 2 kW/kg.

Una observación relevante es que la presión del ánodo se ha fijado a 200 mbar por encima de la presión del cátodo, lo cual refleja una configuración operativa típica en sistemas reales para mantener un gradiente de presión favorable a la difusión de hidrógeno. Esta elección de parámetros opera como una constante dentro del modelo para facilitar la simulación de misiones de vuelo y cerrar el lazo de diseño del sistema de propulsión completo. La implementación del modelo en un marco de simulación integral ha permitido no solo modelar el comportamiento de la celda, sino también incorporar los modelos del tren motriz eléctrico y de la electrónica de potencia, habilitando así una evaluación global de desempeño bajo condiciones variables de operación: temperatura ambiente, presión, demanda de potencia y velocidad del propulsor.

En el ámbito de la operación segura de estos sistemas, se resalta la necesidad de un monitoreo continuo del estado de salud del tren de potencia. La supervisión en línea de fallos no solo es una herramienta de mantenimiento preventivo, sino una medida indispensable para garantizar la seguridad operacional. La arquitectura propuesta para el vehículo ALAADy, que utiliza una configuración 2S2P de pilas de combustible, introduce una complejidad significativa en cuanto al número de sensores requeridos. Aunque superficialmente se podría concluir que un sistema basado únicamente en pilas de combustible necesita menos sensores que un sistema híbrido con motor de combustión interna y batería, la realidad es contraria: al replicarse los mismos puntos de monitoreo en cada una de las cuatro pilas de combustible, el número total de sensores aumenta considerablemente.

Esto se traduce en un mayor costo y complejidad del sistema de control, ya que cada pila requiere el monitoreo de parámetros críticos como la temperatura, voltaje individual de celda mínima, flujo de refrigerante, concentración de hidrógeno tanto en el compartimento de la celda como en el tanque, y variables asociadas a los convertidores DC/DC. A esto se suman los requerimientos de supervisión del sistema de baterías, cuyas celdas también deben ser monitoreadas individualmente en términos de voltaje, temperatura y corriente. La sinergia entre estos subsistemas complejiza el diseño del sistema de monitoreo, pero también lo convierte en un componente vital para lograr un nivel de redundancia aceptable y mantener la funcionalidad incluso en presencia de fallos parciales, permitiendo, por ejemplo, continuar el vuelo con potencia reducida.

Al evaluar los datos experimentales y los resultados simulados de las curvas de polarización bajo distintas condiciones, se destaca que la precisión del modelo depende en gran medida de la correcta identificación de parámetros en función de las condiciones límite esperadas en operación real. La capacidad de predicción del modelo no solo es útil para validar diseños previos, sino que también permite optimizar el sistema completo en fases tempranas de desarrollo, evitando la necesidad de múltiples prototipos físicos.

Una comprensión profunda del impacto que tienen las condiciones ambientales y las configuraciones operativas en el desempeño de las pilas de combustible es esencial para su implementación eficiente en sistemas de propulsión aeronáuticos. La integración en un entorno de simulación que contemple la totalidad del sistema —incluyendo motor, electrónica y almacenamiento energético— es el camino hacia diseños más seguros, ligeros y adaptables.

Además de lo anterior, es importante comprender que la simulación no sustituye la validación experimental. Aunque los modelos permiten explorar una amplia gama de escenarios operativos y ofrecen ventajas en cuanto a tiempo y coste, los datos empíricos siguen siendo insustituibles para afinar los parámetros y detectar fenómenos no contemplados por el modelo. Del mismo modo, la gestión térmica adquiere una relevancia crítica: pequeñas variaciones de temperatura pueden modificar drásticamente la cinética electroquímica, especialmente en sistemas presurizados, por lo que una estrategia térmica activa debe ser parte integral del diseño del sistema.

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