Predicción de emisiones de co y hc en motores otto mediante redes neuronales

Resumen En el presente trabajo se explica la aplicación de RNA (redes neuronales artificiales) para la predicción de emisiones contaminantes generadas por fallas mecánicas en motores de encendido provocado, de la cual se puede cuantificar el porcentaje de CO (% monóxido de carbono) y el particulado por millón HC (ppm hidrocarburos sin quemar), a través del estudio de la fase de admisión del ciclo Otto, la cual es registrada por medio de la implementación física de un sensor MAP (Manifold Absolute Pressure). Se aplica un riguroso protocolo de muestreo y consecuente análisis estadístico. La selección y reducción de atributos de la señal del sensor MAP se realiza en función del mayor aporte de información y diferencia significativa con la aplicación de tres métodos estadísticos (ANOVA, matriz de correlación y Random Forest), de la cual se obtiene una base de datos que permite el entrenamiento de dos redes neuronales feed-forward backpropagation, con las cuales se obtiene un error de clasificación de 5.4061e−9 y de 9.7587e−5 para la red neuronal de CO y HC respectivamente.

Saved in:
Bibliographic Details
Main Authors: Contreras Urgilés,Wilmer Rafael, León Japa,Rogelio Santiago, Maldonado Ortega,José Luis
Format: Digital revista
Language:Spanish / Castilian
Published: Universidad Politécnica Salesiana 2020
Online Access:http://scielo.senescyt.gob.ec/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S1390-860X2020000100030
Tags: Add Tag
No Tags, Be the first to tag this record!
id oai:scielo:S1390-860X2020000100030
record_format ojs
spelling oai:scielo:S1390-860X20200001000302020-01-10Predicción de emisiones de co y hc en motores otto mediante redes neuronalesContreras Urgilés,Wilmer RafaelLeón Japa,Rogelio SantiagoMaldonado Ortega,José Luis predicción emisiones contaminantes monóxido de carbono (CO) hidrocarburos no combustionados (HC) diagnóstico redes neuronales artificiales Resumen En el presente trabajo se explica la aplicación de RNA (redes neuronales artificiales) para la predicción de emisiones contaminantes generadas por fallas mecánicas en motores de encendido provocado, de la cual se puede cuantificar el porcentaje de CO (% monóxido de carbono) y el particulado por millón HC (ppm hidrocarburos sin quemar), a través del estudio de la fase de admisión del ciclo Otto, la cual es registrada por medio de la implementación física de un sensor MAP (Manifold Absolute Pressure). Se aplica un riguroso protocolo de muestreo y consecuente análisis estadístico. La selección y reducción de atributos de la señal del sensor MAP se realiza en función del mayor aporte de información y diferencia significativa con la aplicación de tres métodos estadísticos (ANOVA, matriz de correlación y Random Forest), de la cual se obtiene una base de datos que permite el entrenamiento de dos redes neuronales feed-forward backpropagation, con las cuales se obtiene un error de clasificación de 5.4061e−9 y de 9.7587e−5 para la red neuronal de CO y HC respectivamente.info:eu-repo/semantics/openAccessUniversidad Politécnica SalesianaIngenius. Revista de Ciencia y Tecnología n.23 20202020-06-01info:eu-repo/semantics/articletext/htmlhttp://scielo.senescyt.gob.ec/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S1390-860X2020000100030es
institution SCIELO
collection OJS
country Ecuador
countrycode EC
component Revista
access En linea
databasecode rev-scielo-ec
tag revista
region America del Sur
libraryname SciELO
language Spanish / Castilian
format Digital
author Contreras Urgilés,Wilmer Rafael
León Japa,Rogelio Santiago
Maldonado Ortega,José Luis
spellingShingle Contreras Urgilés,Wilmer Rafael
León Japa,Rogelio Santiago
Maldonado Ortega,José Luis
Predicción de emisiones de co y hc en motores otto mediante redes neuronales
author_facet Contreras Urgilés,Wilmer Rafael
León Japa,Rogelio Santiago
Maldonado Ortega,José Luis
author_sort Contreras Urgilés,Wilmer Rafael
title Predicción de emisiones de co y hc en motores otto mediante redes neuronales
title_short Predicción de emisiones de co y hc en motores otto mediante redes neuronales
title_full Predicción de emisiones de co y hc en motores otto mediante redes neuronales
title_fullStr Predicción de emisiones de co y hc en motores otto mediante redes neuronales
title_full_unstemmed Predicción de emisiones de co y hc en motores otto mediante redes neuronales
title_sort predicción de emisiones de co y hc en motores otto mediante redes neuronales
description Resumen En el presente trabajo se explica la aplicación de RNA (redes neuronales artificiales) para la predicción de emisiones contaminantes generadas por fallas mecánicas en motores de encendido provocado, de la cual se puede cuantificar el porcentaje de CO (% monóxido de carbono) y el particulado por millón HC (ppm hidrocarburos sin quemar), a través del estudio de la fase de admisión del ciclo Otto, la cual es registrada por medio de la implementación física de un sensor MAP (Manifold Absolute Pressure). Se aplica un riguroso protocolo de muestreo y consecuente análisis estadístico. La selección y reducción de atributos de la señal del sensor MAP se realiza en función del mayor aporte de información y diferencia significativa con la aplicación de tres métodos estadísticos (ANOVA, matriz de correlación y Random Forest), de la cual se obtiene una base de datos que permite el entrenamiento de dos redes neuronales feed-forward backpropagation, con las cuales se obtiene un error de clasificación de 5.4061e−9 y de 9.7587e−5 para la red neuronal de CO y HC respectivamente.
publisher Universidad Politécnica Salesiana
publishDate 2020
url http://scielo.senescyt.gob.ec/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S1390-860X2020000100030
work_keys_str_mv AT contrerasurgileswilmerrafael predicciondeemisionesdecoyhcenmotoresottomedianteredesneuronales
AT leonjaparogeliosantiago predicciondeemisionesdecoyhcenmotoresottomedianteredesneuronales
AT maldonadoortegajoseluis predicciondeemisionesdecoyhcenmotoresottomedianteredesneuronales
_version_ 1755935140934057984