Sistema in situ de detección de fallas en los inyectores de un motor diésel de alta potencia con aplicación en minería

La presente investigación titulada “Sistema in situ de detección de fallas en los inyectores de un motor diésel de alta potencia con aplicación en minería” tiene como objetivo reducir paradas imprevistas en los camiones mineros, producto de un mal funcionamiento del motor diésel. Para reducir es...

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Bibliographic Details
Main Author: Valdivia Arévalo, José Víctor
Other Authors: Villota Cerna, Elizabeth Roxana
Format: Others
Language:Spanish
Published: Pontificia Universidad Católica del Perú 2021
Subjects:
Online Access:http://hdl.handle.net/20.500.12404/21057
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spelling ndltd-PUCP-oai-tesis.pucp.edu.pe-20.500.12404-210572021-12-02T05:20:34Z Sistema in situ de detección de fallas en los inyectores de un motor diésel de alta potencia con aplicación en minería Valdivia Arévalo, José Víctor Villota Cerna, Elizabeth Roxana Motores de combustión interna Fallas del sistema (Ingeniería) Minería--Transporte https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.00.00 La presente investigación titulada “Sistema in situ de detección de fallas en los inyectores de un motor diésel de alta potencia con aplicación en minería” tiene como objetivo reducir paradas imprevistas en los camiones mineros, producto de un mal funcionamiento del motor diésel. Para reducir estos tiempos y teniendo en cuenta que la muestra en analisis corresponde a datos de motores diésel QKS78 Cummins operando en mina Antamina y Las Bambas, se propone el diseño metodológico experimental de un sistema inteligente in situ que detecte la falla en un componente crítico de los motores Diesel de alta potencia, como es el caso del inyector. El sistema está basado en el análisis del comportamiento de las temperaturas del gas de escape del motor, variable que registra una relación con el mal funcionamiento del componente en estudio. El sistema de detección de fallas cuenta con un software que realiza la detección del mal funcionamiento del inyector, cuyos resultados obtenidos en la exactitud del modelo desarrollado, mediante algoritmos de inteligencia artificial, corresponde a un 88%, con un margen de error de 2%. Con esta información se torna posible proporcionar recomendaciones en las tomas de decisiones para la parada de los camiones mineros, relacionados a un mal funcionamiento del inyector o sensor de temperatura de escape, sin necesidad de un personal capacitado. 2021-11-30T23:43:05Z 2021-11-30T23:43:05Z 2021 2021-11-30 info:eu-repo/semantics/bachelorThesis http://hdl.handle.net/20.500.12404/21057 spa info:eu-repo/semantics/restrictedAccess application/pdf Pontificia Universidad Católica del Perú PE Pontificia Universidad Católica del Perú Repositorio de Tesis - PUCP
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Valdivia Arévalo, José Víctor
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