Determinación de la presión máxima de compresión de un motor de encendido provocado basado en una red neuronal artificial recurrente

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Campo DC Valor Lengua/Idioma
dc.contributor.authorContreras, Wilmer-
dc.contributor.authorArichávala, Mauricio-
dc.contributor.authorJérez, Cristian-
dc.date.accessioned2018-02-14T17:18:17Z-
dc.date.available2018-02-14T17:18:17Z-
dc.date.issued2018-01-
dc.identifier.urihttps://dspace.ups.edu.ec/handle/123456789/15110-
dc.description.abstractEn la presente investigación se realiza la explicación de la metodología aplicada a la determinación de la presión máxima de compresión de un motor de combustión interna alternativo de encendido provocado (MEP), el cual se basa en un estudio que parte de la caracterización de las curvas del consumo de amperaje del motor de arranque. Se aplica un protocolo de adquisición de datos y su posterior análisis estadístico. Los valores estadísticos de la señal como energía, promedio, desviación estándar, varianza, kurtosis, asimetría, máximo, mínimo y factor de cresta son seleccionados en función al mayor aporte de información para la caracterización del experimento; estos valores generan bases de datos las cuales son aplicadas para la creación y entrenamiento de una red neuronal artificial recurrente (RNAR) en la cual se obtiene un error absoluto menor al 2 %. En una primera instancia se aplica la metodología de pruebas en un motor ensamblado en un banco didáctico y luego se procede a la aplicación del método en motores aplicados en vehículos.// In the present research the explanation of the applied methodology for the determination of the maximum pressure of compression of an engine of alternative internal combustion of provoked ignition (EPI), that is based on a study that starts from the characterization of the curves of the amperage rating of the starter motor. A protocol for data acquisition and subsequent statistical analysis is applied. The statistical values of the signal as energy, average, standard deviation, variance, kurtosis, asymmetry, maximum, minimum and crest factor are selected in function of the greater contribution of information for the characterization of the experiment; these values generate databases that are applied for the creation and training of a recurrent artificial neural network (RANN) in which an absolute error of less than 2% is obtained. In the first instance, the test methodology is applied in an engine assembled in a didactic bank and then the application of the method is applied in vehicles.en_US
dc.language.isospaen_US
dc.rightsopenAccessen_US
dc.rightsAtribución-NoComercial-SinDerivadas 3.0 Ecuador*
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/ec/*
dc.subjectdiagnóstico; diagnosisen_US
dc.subjectpresión de compresión; compression pressureen_US
dc.subjectRNAR; RANNen_US
dc.subjectMEP; EPIen_US
dc.subjectred Elman; Elman Networken_US
dc.subjectcapa recurrente; Layer Appellanten_US
dc.titleDeterminación de la presión máxima de compresión de un motor de encendido provocado basado en una red neuronal artificial recurrenteen_US
dc.typeArticleen_US
Pertenece a las colecciones: Núm. 19 (enero-junio 2018)

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