Aplicación de algoritmos de aprendizaje supervisado para la clasificación de fallos mecánicos en un motor de encendido provocado

Para citar o enlazar este item, por favor use el siguiente identificador: http://dspace.ups.edu.ec/handle/123456789/24708
Título : Aplicación de algoritmos de aprendizaje supervisado para la clasificación de fallos mecánicos en un motor de encendido provocado
Autor : Rocano Piña, Edwin Esteban
Director de Tesis: Contreras Urgilés, Rafael Wilmer
Resumen traducido: The academic article presenting the methodology applied to determine the mechanical failures in an internal combustion engine by applying Machine Learning in the classification of mechanical failures associated with the cancellation of the work of the cylinders on the signal data of the KS sensor and the CMP sensor was carried out.
Resumen : Se realizó el artículo académico que presenta la metodología aplicada para determinar los fallos mecánicos en un motor de combustión interna mediante la aplicación del Aprendizaje Automático (Machine Learning) en la clasificación de fallos mecánicos asociados a la anulación del trabajo de los cilindros sobre los datos de la señal del sensor KS y del sensor CMP.
Palabras clave : MECÁNICA AUTOMOTRIZ
ALGORITMOS COMPUTACIONALES
LOCALIZACIÓN DE FALLAS (INGENIERÍA)
SENSORES AUTOMOTRICES
REDES NEURONALES (COMPUTADORES)
APRENDIZAJE AUTOMÁTICO (INTELIGENCIA ARTIFICIAL)
Fecha de publicación : feb-2023
URI : http://dspace.ups.edu.ec/handle/123456789/24708
Idioma: spa
Pertenece a las colecciones: Grado

Ficheros en este ítem:
Fichero Descripción Tamaño Formato  
UPS-CT010474.pdfTexto completo1,62 MBAdobe PDFVisualizar/Abrir


Este ítem está sujeto a una licencia Creative Commons Licencia Creative Commons Creative Commons