Modelo predictivo para la detección de fallas incipientes mediante aprendizaje automático y PID´s en el sistema de inyección de un Kia Sportage 2.0L
Para citar o enlazar este item, por favor use el siguiente identificador:
http://dspace.ups.edu.ec/handle/123456789/28686
Título : | Modelo predictivo para la detección de fallas incipientes mediante aprendizaje automático y PID´s en el sistema de inyección de un Kia Sportage 2.0L |
Autor : | Alvarez Montenegro, Jostin Santiago Siavichay Neira, Víctor Saúl |
Director de Tesis: | Rivera Campoverde, Néstor Diego |
Resumen traducido: | This article describes a predictive study on internal combustion engines under real driving conditions using data from the OBD II port, where three scenarios are examined: normal operation, clogged filter, and spark plugs with a 1.3 mm gap, following RDE parameters. The K-Nearest Neighbors algorithm was used with relevant data determined by Random Forest, and the emissions of CO2, CO, NOx, and HC formed the basis of the model, achieving 98% effectiveness in predicting the presented faults. |
Resumen : | Este artículo describe un estudio predictivo sobre motores de combustión interna en condiciones reales usando datos del puerto OBD II, donde se examinan tres escenarios: funcionamiento normal, filtro obstruido y bujías con apertura de 1.3 mm, siguiendo parámetros del RDE. El algoritmo K-Nearest Neighbors se utilizó con datos relevantes determinados por Random Forest, y las emisiones de CO2, CO, NOx y HC formaron la base del modelo, logrando un 98% de efectividad en la predicción de las fallas presentadas. |
Palabras clave : | INGENIERÍA AUTOMOTRIZ LOCALIZACIÓN DE FALLAS (INGENIERÍA) SISTEMAS DE CONTROL POR RETROALIMENTACIÓN AUTOMÓVILES - MOTORES - CONTROL ELECTRÓNICO APRENDIZAJE AUTOMÁTICO (INTELIGENCIA ARTIFICIAL) MOTORES DE COMBUSTIÓN INTERNA |
Fecha de publicación : | jun-2024 |
URI : | http://dspace.ups.edu.ec/handle/123456789/28686 |
Idioma: | spa |
Pertenece a las colecciones: | Grado |
Ficheros en este ítem:
Fichero | Descripción | Tamaño | Formato | |
---|---|---|---|---|
UPS-CT011667.pdf | Texto completo | 1,14 MB | Adobe PDF | Visualizar/Abrir |
Este ítem está sujeto a una licencia Creative Commons Licencia Creative Commons