Tesis y Trabajos de Investigación PUCP

URI permanente para esta comunidadhttp://54.81.141.168/handle/123456789/6

El Repositorio Digital de Tesis y Trabajos de Investigación PUCP aporta al Repositorio Institucional con todos sus registros, organizados por grado: Doctorado, Maestría, Licenciatura y Bachillerato. Se actualiza permanentemente con las nuevas tesis y trabajos de investigación sustentados y autorizados, así como también con los que que fueron sustentados años atrás.
Ingresa a su web: Repositorio Digital de Tesis y Trabajos de Investigación PUCP

Explorar

Filtros

20211

Ajustes

Asesorsearch.filters.applied.operator.equals: search.filters.advisor.Villota Cerna, Elizabeth RoxanaTemasearch.filters.applied.operator.equals: search.filters.subject.Motores de combustión interna

Resultados de búsqueda

Mostrando 1 - 1 de 1
  • No hay miniatura disponible
    ÍtemTexto completo enlazado
    Sistema in situ de detección de fallas en los inyectores de un motor diésel de alta potencia con aplicación en minería
    (Pontificia Universidad Católica del Perú, 2021-11-30) Valdivia Arévalo, José Víctor; Villota Cerna, Elizabeth Roxana
    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.