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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http://dspace.ups.edu.ec/handle/123456789/14932
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: | https://dspace.ups.edu.ec/handle/123456789/14932 |
Language: | spa |
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