Redes neuronales en la inyección
de un ciclomotor
Guillermo Jiménez Margallo
Propósito y objetivos secundarios

Propósito:secundarios:
Optimización por medio
Objetivos
Objetivos
secundarios:
de redesun
neuronales
de unsobre
mapa
de
1.
Búsqueda
de
información
4. Realizar
test
exhaustivo
del
nuevo
consumos
de
inyección
de
gasolina,
motores
de
explosión
de
dos
tiempos.
mapa de consumos en un entorno
real.
tiendo en cuenta
baremosacerca de
2.
Búsqueda
de
información
5. Elaboración y presentación de la
económicos
y de
ecológicos.
distintos
tipos
redes neuronales y
memoria.
modelado de una red apropiada.
3. Diseñar una plataforma que permita
entrenar esta red con los datos
empíricos del ciclomotor.
Contexto/visión general
Hay ciertos hechos de actualidad
que atañen directamente a este
proyecto; entre ellos podemos
encontrar el precio creciente del
petróleo y sus subidas constantes.
La pasada semana rondaba los 50 €.
Contexto/visión general
Según la curva de Hubbert, que
define los ciclos de explotación y
descubrimientos de recursos
petrolíferos, se producirá por
primera vez en el 2006 un cambio de
inflexión en la curva irreversible, lo
que quiere decir que se gastará más
petróleo del que se encuentre.
Contexto/visión general
Ello dará lugar a precios
desorbitados en un futuro próximo.
Mientras que se produce el cambio
de tecnología a otras renovables,
cualquier intento por reducir la
cantidad de contaminación y
petróleo gastado es vital.
Tipos de motores
En la actualidad hay dos motores de
gasolina: de 2 y 4 tiempos. El motor de
Otto de 4 tiempos optimiza el combustible
pero en cambio es pesado y más caro, por
eso se utiliza el de 2 para motocicletas.
Este motor desperdicia mucho
combustible por su diseño.
Tipos de motores
Una posible propuesta de ahorro
podría ser intentar mejorar el control
del motor de 2 tiempos, con lo que
ahorramos 3 cosas: dinero, petróleo
y reducimos la contaminación.
Para ello utilizaremos las redes
neuronales.
Resultados esperados
1.
2.
3.
Un ciclomotor que consiga cumplir los
estándares ambientales de la Unión
Europa.
Satisfacción de un posible conductor
con el manejo de la moto.
Viabilidad de las iaplicaciones de IA en
campos en los que todavía no tiene
peso.
Palabras claves
Inteligencia
 Hopfield, 2 tiempos, feedback,
artificial
fordward, mínimo Hopfield,
cuadrado,feedback,
giro
manillar, RPM, mapa
de consumos,
fordward,
mínimo
2 tiempos,
inyección,
aprendizaje
supervisado,
cuadrado,
giro
manillar,
perceptrón, Matlab.
aprendizaje
RPM, mapa de
supervisado,
consumos,
perceptrón,
Matlab.
inyección
Teoría de motores
Matemáticas
Hipotéticas preguntas
1.
2.
3.
¿Es viable la aplicación de redes
neuronales en industria pesada?
¿Es posible computacionalmente
hablando, un controlador que tuviera
autoaprendizaje y se adaptara a cada
individuo?
¿Merece la pena la inversión en
investigación y desarrollo en relación
con los beneficios obtenidos?
Estado del arte
– Nevot,
En su trabajo,
Javier. “Diseño
el autor se
de lamenta
un
que
controlador
no
haya podido
avanzado
llevar abasado
cabo su
en
redes neuronales
modelo
con un controlador
para la gestión
físico de
en la
mezcla aire-gasolina
condiciones
de tiempo
enreal.
un motor
alternativo” UPC, Dic 1999.
Ésta
una tesis
doctoral donde
Por loestanto,
este proyecto
será lael
autor
plantea
un modelo
(no
primera
aplicación
real deteórico
un control
implementado)
deneuronales
un controlador
basado en redes
en unen
tiempo
real
de 4 tiempos.
motor de
2 tiempos
hasta la fecha.
Tipo de Proyecto
1.
2.
De investigación. El proyecto va a servir
para ampliar la aplicación de las redes
neuronales para control de motores en
busca de optimización de gasolina y ver
su viabilidad.
De desarrollo. Se llevará a cabo una
implementación práctica en un
ciclomotor real, teniendo en cuenta las
fases del software.
Metodología

La metodología a emplear en el
diseño estructurado comprende:
1. Análisis requisitos previo.
2. Modelado de diagramas de flujos
(Diagramas de contexto y sistema)
3. Evaluación de resultados.
– Estos puntos se pueden llevar a cabo
siguiendo las directrices de Métrica 3,
escogiendo los procesos apropiados.
Equipo y recursos

1.
2.
3.
Se necesitarán para el proyecto:
Una licencia de Matlab con
Simulink y el toolbox nnet.
Una estación de trabajo para
entrenar la red y diseñar el sistema.
El banco de pruebas con el
ciclomotor incorporado para las
verificaciones finales.
Plan del proyecto

Diagrama de Gantt asociado al
proyecto
Bibliografía
1.
2.
3.
Repositorio tesis doctorales de las
universidades catalanas:
- http://www.tdcat.cesca.es
Olmeda,I. (1993) “Redes neuronales
artificiales”
Hilera, J.R. (1995) “Redes neuronales
artificiales. Fundamentos, modelos y
aplicaciones”
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Redes neuronales en la inyección de un ciclomotor