Sensor virtual baseado em regressão por SVM para caracterização de temperatura ambiente em ar condicionado automotivo

• Ano de defesa: 2021
• Autor(a) principal: Pastre, Guilherme Garbossa
• Orientador(a): Balbinot, Alexandre
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Palavras-chave em Português: Sensores; Máquinas de vetores de suporte; Ar condicionado; Conforto térmico; Automóvel
• Palavras-chave em Inglês: Soft sensor; Support Vector Machine; Thermal comfort; Energy efficiency
• Link de acesso: http://hdl.handle.net/10183/242274

É proposto nesse trabalho o desenvolvimento de um sensor virtual para realizar a caracterização da temperatura ambiente em aparelhos de ar-condicionado automotivo aplicado em ônibus elétricos quando este está operando sob condições de falha do sensor físico. Utilizando outros sensores presentes no sistema que mensuram dados de temperatura e pressão em diferentes pontos é proposto o uso de Regressão por Máquina de Vetor de Suporte para aproximar o valor do sensor de temperatura ambiente, permitindo que o sistema mantenha a operação em modo automático até que o sensor físico possa ser substituído, visando manter as características de conforto térmico e de consumo de energia. Para tanto foram realizados ensaios e aquisição de dados para treinamento do modelo de regressão e validação que totalizam cerca de 64h de operação em diferentes condições ambientais a partir dos quais obtém-se os modelos de regressão que são integrados no sistema de controle visando manter a operação. Como resultado obteve-se um modelo de regressão capaz de estimar a temperatura ambiente do sistema com erro médio quadrático de 1; 3oC2, erro médio absoluto percentual de 3; 6% e coeficiente de correlação de 0; 90. Esses resultados possibilitam manter a operação do aparelho de ar-condicionado em modo automático com capacidade de buscar características de conforto térmico e consumo de energia mesmo sob condição de falha no sensor físico. O sistema operando com o sensor virtual manteve uma temperatura ambiente média de 22; 1oC e 26; 0oC quando a temperatura objetivo foi regulada em 22oC e 26oC respectivamente, além de reduzir o consumo de energia em ao menos 15% em comparação com o modo de operação manual.