Inteligência artificial aplicada para detecção de Knock em motores automotivos

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Pierozan, Victor Elízio
Data de Publicação: 2022
Tipo de documento: Trabalho de conclusão de curso
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da UFSC
Texto Completo: https://repositorio.ufsc.br/handle/123456789/237502
Resumo: TCC (graduação) - Universidade Federal de Santa Catarina. Campus Joinville. Engenharia Mecatrônica.
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spelling Inteligência artificial aplicada para detecção de Knock em motores automotivosInteligência artificialSérie temporalMotorKnockTCC (graduação) - Universidade Federal de Santa Catarina. Campus Joinville. Engenharia Mecatrônica.No uso de técnicas de aquisição de informações sobre um sistema, uma aplicação essencial dos dados é a detecção de falhas. Diversos métodos existem para realizar tal tarefa, porém, muitos exigem conhecimento específico de domínio e modelos complexos do sistema avaliado. O advento dos algoritmos de aprendizado de máquina abriu a possibilidade de, automaticamente, se criar modelos do sistema a partir dos dados produzidos, no entanto, ainda há necessidade de se escolher o melhor algoritmo e otimizar os hiper-parâmetros para um dado problema. Assim, este trabalho implementa uma abordagem de detecção de falhas a partir de dados em série temporal, de modo a fornecer uma visão geral das técnicas existem e como aplicá-las. Para isso, o problema abordado foi Knock em motores automotivos, uma falha de combustão que gera ruído e desgaste. Onde os dados são coletados pela Electronic Control Unit (ECU) gerando a série temporal de variáveis do sistema, além disso, a própria ECU também tem um algoritmo de detecção de falhas otimizado manualmente por especialistas, o que possibilita a avaliação dos métodos aqui apresentados. Por fim, diversas métricas de desempenho são coletadas e comparadas para ilustrar as diferenças e se decidir a melhor abordagem para o problema em questão.Joinville, SCGiovani, GracioliUniversidade Federal de Santa CatarinaPierozan, Victor Elízio2022-08-01T20:36:12Z2022-08-01T20:36:12Z2022-07-27info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/bachelorThesis53application/pdfhttps://repositorio.ufsc.br/handle/123456789/237502info:eu-repo/semantics/openAccessporreponame:Repositório Institucional da UFSCinstname:Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC)instacron:UFSC2022-08-01T20:36:12Zoai:repositorio.ufsc.br:123456789/237502Repositório InstitucionalPUBhttp://150.162.242.35/oai/requestopendoar:23732022-08-01T20:36:12Repositório Institucional da UFSC - Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC)false
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