Aplicaciones de Máquinas de Soporte Vectorial en el Diagnóstico de Motores de Combustión

Nestor Diego Rivera Campoverde, Christian Xavier Barreto Cajamarca, Luis Patricio Zhunio Lituma

Producción científica: Capítulo del libro/informe/acta de congresoCapítulo

Resumen

El presente trabajo muestra el procedimiento llevado a cabo para el entrenamiento y validación de un algoritmo que predice las averías en diferentes componentes del motor de combustión interna, cuyo diagnóstico suele generar tiempos excesivos de mantenimiento debido a que no siempre es acertado, ya sea por falta de equipos o escasez de conocimientos que ayuden a interpretar la existencia de dicho fallo. Para la generación del algoritmo se presentan varias etapas, iniciando por la clasificación de cuáles son los datos que mejor distingan un fallo de otro, estos fallos están relacionados con la calibración entre electrodos de la bujía, el porcentaje de apertura del inyector y la presión de la bomba de combustible. Seguidamente se ha entrenado una máquina de clasificación que, en base al aprendizaje, ayude a predecir de manera adecuada la existencia y la ubicación de la avería en cuestión. Finalmente, se presenta un análisis de los porcentajes de confiabilidad del algoritmo realizado mediante el uso de las SVM al aplicarel mismo en el diagnóstico de fallas en el motor, en donde se observa que se puede obtener una confiabilidad del 96,5%, con un error porcentual de 3,448% correspondiente a una sola falla mal clasificada.
Título traducido de la contribuciónApplications of Support Vector Machines in the Diagnosis of Combustion Engines
Idioma originalEspañol (Ecuador)
Título de la publicación alojadaDesarrollo Tecnológico en Ingeniería Automotriz
EditorialEditorial Universitaria Abya-Yala
Páginas289-310
Número de páginas22
ISBN (versión impresa)978-9978-10-288-6
EstadoPublicada - 31 dic. 2017

Palabras clave

  • Algorithm
  • Algorithms
  • Confusion matrix
  • Online diagnostics
  • Roc curve.
  • Roc curve. online diagnostics
  • Supervised learning
  • Support vector machines (svm)

Areas de Conocimiento del CACES

  • 8145A Logística y transporte

Huella

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