Desarrollo de un sistema inteligente para el diagnóstico automatizado del sistema de frenado de autobuses urbanos en un centro de inspección

Abstract

[ES] El Trabajo Fin de Máster llevado a cabo consiste en la generación de un sistema experto para el mantenimiento predictivo del sistema de frenos en autobuses urbanos. Donde se pretende relacionar los síntomas medidos con la causa, de modo que el mismo sistema sea capaz de definir la acción necesaria a llevar a cabo, relacionando diferentes síntomas con una misma causa. Para ello, se definirán de entre todos los síntomas del sistema de frenos en un autobús aquellos que son graves según el ¿Manual de procedimiento de inspección de estaciones ITV¿. Para el estudio se dispone de los datos registrados en los últimos tres años de las diferentes marcas y modelos de autobuses. Con dichos datos se realizarán los distintos cálculos de eficacias, desequilibrios y ovalizaciones en cada eje/rueda, se establecerán los valores promedio por cada marca y modelo y se aplicarán los límites de la normativa de ITV, a partir de los cuales se analizarán los valores anómalos con el objeto de determinar las causas que han provocado la anomalía. Finalmente se establecerán las reglas del sistema inteligente que determinen las acciones a realizar automáticamente a partir de las mediciones de los síntomas establecidos.

[EN] The Master¿s Final Project carried out consists in the development of an expert system for the predictive maintenance of the braking system installed on urban busses. This system aims to establish the relation between the different symptoms measured and its cause so that the system itself can determine the procedure that needs to be performed. To achieve this, the most severe symptoms of the bus¿s braking system will be defined in accordance with the ¿Manual de procedimiento de inspección de estaciones ITV¿. For this study, it is available the registered data from the past three years of the different brands and models of buses. With the mentioned data, the efficacies, instabilities and oval-shaping will be calculated in each shaft/wheel and will be established the mean values for each brand and model. Applying the ITV normative limits, the anomalous values will be analyzed intending to identify and determine the source of those anomalies. Eventually, the commands of the intelligent system that will identify the procedures to be automatically conducted will be settled based on the measurement of the symptoms.