Arquitetura de sistema inteligente para sensoriamento virtual de oxigênio em veículos bicombustíveis com injeção eletrônica

• Ano de defesa: 2009
• Autor(a) principal: Richter, Thiago
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
• Palavras-chave em Português: Artificial neural networks; Bi-fuel vehicles; Electronic fuel injection; Injeção eletrônica de combustível; Redes neurais artificiais; Sensor de oxigênio virtual; Sensoriamento virtual; Veículos bicombustíveis; Virtual oxygen sensor; Virtual sensing
• Link de acesso: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/18/18153/tde-08092009-162813/

A indústria automobilística é um dos mais importantes setores da economia no Brasil e no mundo. Nos últimos anos viu-se praticamente obrigada a melhorar o desempenho de seus veículos produzidos e reduzir seus custos. Um dos marcos desta transformação foi o desenvolvimento do sensor de oxigênio, sendo este um dos principais elementos dos sistemas gerenciadores de motor. Esta dissertação propõe o estudo de arquiteturas de sistemas inteligentes para sensoriamento virtual de oxigênio em veículos bicombustíveis, utilizando-se redes neurais artificiais supervisionadas, com arquitetura Perceptron multicamadas. As topologias implementadas atingiram resultados com erros relativos médios menores que 1% em centenas de topologias. Verificou-se também que para o sensoriamento virtual de oxigênio em veículos bicombustíveis, a abordagem de se realizar treinamentos com todos os tipos de combustíveis, segmentando conjuntos de todo o universo de dados, mostra-se a mais adequada.