Diseño de un sistema de diagnóstico de fallas para la suspensión semi-activa de un vehículo por medio de observadores de entradas desconocidas, estimación paramétrica y redes neuronales

Descripción del Articulo

El presente trabajo tiene como propósito el diseño de un sistema que permita realizar el diagnóstico de fallas en los sensores destinados a mejorar el desempeño de la suspensión semi-activa de un vehículo terrestre, como también diagnosticar fugas del líquido magneto-reológico del amortiguador. Para...

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Detalles Bibliográficos
Autor: Calle Chojeda, Elmer Trinidad
Formato: tesis de maestría
Fecha de Publicación:2017
Institución:Pontificia Universidad Católica del Perú
Repositorio:PUCP-Tesis
Lenguaje:español
OAI Identifier:oai:tesis.pucp.edu.pe:20.500.12404/9508
Enlace del recurso:http://hdl.handle.net/20.500.12404/9508
Nivel de acceso:acceso abierto
Materia:Fallas del sistema (Ingeniería)--Sensores
Redes neuronales (Computación)
https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.03
Descripción
Sumario:El presente trabajo tiene como propósito el diseño de un sistema que permita realizar el diagnóstico de fallas en los sensores destinados a mejorar el desempeño de la suspensión semi-activa de un vehículo terrestre, como también diagnosticar fugas del líquido magneto-reológico del amortiguador. Para detectar las fallas en los sensores, se planteó el diseño de un banco de observadores de entradas desconocidas ya que estos tienen la capacidad de lidiar con el desconocimiento del perfil de la carretera, el cual representa una entrada de perturbación no medible para el sistema. La fuga del líquido magneto-reológico del amortiguador se considera como una variación del coeficiente que lo representa, y para detectar esta falla se propuso desarrollar un sistema de estimación paramétrica. Las fallas ocurridas presentan patrones característicos que mediante una red neuronal serán reconocidos y, de esta manera, se puedan aislar las fallas presentes. Los resultados de simulaciones demuestran que el sistema propuesto posee un buen desempeño de diagnóstico incluso ante la presencia de incertidumbres paramétricas.
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