Abreu López, AiletIzaguirre Castellanos, EduardoAbreu García, José RafaelHernández Ruiz, Richard2018-10-162018-10-162018-06-22https://dspace.uclv.edu.cu/handle/123456789/9818En la actualidad el Diagnóstico de Fallos se ha convertido en un foco importante de interés debido al aumento gradual de la complejidad de los sistemas automatizados. Los vehículos aéreos no tripulados gracias a los avances tecnológicos en esta rama pueden realizar disímiles tareas como vuelos de reconocimiento y vigilancia, servicio de entrega, estudios de los suelos entre otros; todo esto ligado a la ocurrencia de fallos provoca que se comprometa la misión asignada, se provoquen daños en sensores, actuadores y hasta la pérdida del vehículo, por lo que ha sido necesario emplear sistemas de diagnóstico que realicen una temprana detección de la ocurrencia de estos eventos. En esta investigación se propone un Diagnosticador de Fallos fuera de líneas basado en un modelo de Redes de Petri para el Quadcopter X4 GARP con el objetivo de la detección de los fallos más comunes que se presentan en el mismo. Para el desarrollo del programa se hace un estudio profundo sobre los tipos de vehículos aéreos no tripulados existentes y sus diferentes componentes, fundamentos y metodologías del diagnóstico de fallos y se realiza un análisis de Python con el cual se programa el software diagnosticador debido a las ventajas que tiene sobre los lenguajes de programación clásicos. Por último, se concluye con una serie de experimentos que validan el funcionamiento del programa, en los cuales el mismo realiza un procesamiento de los archivos descargados posteriores al vuelo del vehículo, teniendo como resultado un grupo de registros que describen los fallos ocurridos y muestran la evolución del modelo en Redes de Petri del Quadcopter X4 GARP.esEste documento es Propiedad Patrimonial de la Universidad Central “Marta Abreu” de Las Villas.Los usuarios podrán hacer uso de esta obra bajo la siguiente licencia: CreativeCommons: Atribución-No Comercial-Compartir Igual 4.0 LicenseDiagnóstico de FallosSistemas AutomatizadosQuadcopter X4 GARPThesis