Detección de patrones de fallas de automóviles basada en técnicas de aprendizaje automático y bases de conocimiento
Fecha
2024-09
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Editor
Benemérita Universidad Autónoma de Puebla
Resumen
"Los automóviles han estado presentes por cerca de 139 años, cuando el 3 de julio de 1886, Karl Benz realizó su primer viaje público en el Patent-Motorwagen por las calles de Mannheim, Alemania. La introducción de la electrónica en los automóviles fue un proceso gradual que comenzó en las décadas de 1960 y 1970. En esta última década, se introdujeron sistemas electrónicos de control de emisiones para cumplir con las regulaciones ambientales. Con ello, se desarrollaron los códigos de diagnóstico a bordo (OBD, On Board Diagnostics) para poder interpretar las fallas de los sensores y actuadores con los que ahora contaba el vehículo. Se introdujeron por primera vez en la década de 1980 con el sistema OBD-I. Sin embargo, el estándar OBD-II, que es el sistema de diagnóstico utilizado en la mayoría de los vehículos modernos, fue implementado de manera generalizada a partir de mediados de la década de 1990. El objetivo general del proyecto de tesis es especificar un conjunto de patrones para diagnosticar de manera automática las fallas de motor presentes en un automóvil a través de reglas y hechos, sustentado en árboles de decisión, bases de conocimiento y lógica difusa".
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