Diagnóstico en línea de un motor de encendido provocado Hyundai Accent DOHC 1.5L mediante herramientas de aprendizaje y clasificación a través del análisis de la señal del sensor de oxígeno de banda corta

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Title: Diagnóstico en línea de un motor de encendido provocado Hyundai Accent DOHC 1.5L mediante herramientas de aprendizaje y clasificación a través del análisis de la señal del sensor de oxígeno de banda corta
Authors: Barreto Cajamarca, Christian Xavier
Zhunio Lituma, Luis Patricio
Advisor: Rivera Campoverde, Néstor Diego
Abstract: In this work, a classification algorithm was developed for a group of failures of an internal combustion engine with ignition provoked, intervening in the ignition and power systems, this was achieved through the pre-treatment of the data using principal component analysis and support vector machines for the training process. Obtaining results of classification accuracy greater than 90% in each of the classes.
Translated abstract: En este trabajo se realizó un algoritmo de clasificación para un conjunto de fallas de un motor de combustión interna de encendido provocado, interviniendo en los sistemas de encendido y alimentación, esto se logró mediante el pretratamiento de los datos utilizando análisis de componentes principales y máquinas de soporte vectorial para el proceso de entrenamiento. Obteniendo resultados de precisión en la clasificación superiores a 90% en cada una de las clases.
Keywords: MECÁNICA AUTOMOTRIZ
MOTORES DE COMBUSTIÓN INTERNA - ENCENDIDO
INTELIGENCIA ARTIFICIAL
SENSORES AUTOMOTRICES
ALGORITMOS - SVM
PROCESAMIENTO DE SEÑALES - TÉCNICAS DIGITALES
Issue Date: Sep-2017
URI: http://dspace.ups.edu.ec/handle/123456789/14932
Language: spa
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