Diagnóstico de Fallas con Fuzzy Logic del Vehículo en Labview

Cristian Germán Santiana-Espín, Juan Carlos Castelo-Valdivieso, Byron Fernando Castillo-Parra, Juan José Flores-Fiallos

Resumen


Con el fin de aportar al diagnóstico automotriz se pretende facilitar un sistema experto de detección de fallas en vehículos comunicados con el protocolo CAN, que permita identificar fallas por medio del análisis con lógica difusa de las señales que entregan los sensores ubicados en el vehículo, utilizando una tarjeta de adquisición de datos DAQ dedicada a este protocolo con  la aplicación de Automotive Diagnostic del software LabView  para tomar los parámetros de identificación PID´s que poseen los vehículo se realizó un monitoreo en tiempo real del auto, luego estos datos se utiliza como señales de entrada del modelo Fuzzy Logic, en este modelo toma decisiones por medio de combinaciones programadas en reglas según la experticia del técnico automotriz y un manual de taller, estas fallas fueron registradas en pruebas estática y dinámica definiendo secuencias de aceleración y ruta dinámica para la prueba. De esta manera el sistema por medio de análisis inteligente y la formación de histogramas internos es útil para la detección de fallas y el monitoreo en tiempo real del comportamiento de los sensores del vehículo, es importante continuar el estudio de detección de fallas con otros modelos de inteligencia artificial y realizar pruebas en diferentes marcas de vehículos.


Palabras clave


Diagnóstico Automotriz; Detección de Fallas; Lógica Difusa; Tarjeta de Adquisición DAQ; Comunicación CAN.

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DOI: https://doi.org/10.23857/pc.v6i3.2450

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