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dc.contributor.authorMontiel Quintero, Didhier Eduardo%590853-
dc.creatorMontiel Quintero, Didhier Eduardo%590853-
dc.date.accessioned2024-05-02T17:36:14Z-
dc.date.available2024-05-02T17:36:14Z-
dc.date.issued2016-07-26-
dc.identifier.urihttps://rinacional.tecnm.mx/jspui/handle/TecNM/7635-
dc.descriptionEste trabajo de tesis se presenta el diseño de un esquema de Detección y Aislamiento de Fallas (FDI) en actuadores aplicado a un sistema electrónico de inyección de combustible (EFI) de un motor de combustión interna en un banco de pruebas. Debido a que los inyectores de combustible son los componentes mas importantes del sistema de inyección, ya que son los encargados de dosi ficar el combustible necesario a los cilindros para lograr una mezcla estequiométrica durante el proceso de combustión. El objetivo de la investigación es detectar y aislar fallas abruptas e incipientes en los inyectores de combustible del sistema de inyección. Para lograr el objetivo, se implementó una Red Neuronal Artifi cial (RNA) con una estructura prealimentada de una sola capa oculta que utiliza el algoritmo de aprendizaje Extreme Learning Machine. El esquema de detección y aislamiento de fallas se basa en una red neuronal utilizada para clasi ficación.es_MX
dc.language.isospaes_MX
dc.publisherTecnológico Nacional de Méxicoes_MX
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0es_MX
dc.subjectinfo:eu-repo/classification/cti/7es_MX
dc.titleDetección y Diagnóstico de Fallas en Sistema de Inyección de Combustible de un Motor de Combustión Internaes_MX
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/masterThesises_MX
dc.contributor.directorEscobar Jiménez, Ricardo Fabricio%169237-
dc.contributor.directorAstorga Zaragoza, Carlos Manuel%-
dc.folio995es_MX
dc.rights.accessinfo:eu-repo/semantics/openAccesses_MX
dc.publisher.tecnmCentro Nacional de Investigación y Desarrollo Tecnológicoes_MX
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