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

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

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 Neig...

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Sparad:
Bibliografiska uppgifter
Huvudupphovsman: Alvarez Montenegro, Jostin Santiago (author)
Övriga upphovsmän: Siavichay Neira, Víctor Saúl (author)
Materialtyp: bachelorThesis
Språk:spa
Publicerad: 2024
Ämnen:
INGENIERÍA AUTOMOTRIZ
LOCALIZACIÓN DE FALLAS (INGENIERÍA)
SISTEMAS DE CONTROL POR RETROALIMENTACIÓN
AUTOMÓVILES - MOTORES - CONTROL ELECTRÓNICO
APRENDIZAJE AUTOMÁTICO (INTELIGENCIA ARTIFICIAL)
MOTORES DE COMBUSTIÓN INTERNA
Länkar:http://dspace.ups.edu.ec/handle/123456789/28686
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Beskrivning
Sammanfattning: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.

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