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Analysis of Real-Driving Data Variability for Connected Vehicle Diagnostics

RiuNet: Repositorio Institucional de la Universidad Politécnica de Valencia

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Analysis of Real-Driving Data Variability for Connected Vehicle Diagnostics

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Nombre: BarbierSalavertPalau ...
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Formato: PDF
Descripción: Versión editorial
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dc.contributor.author Barbier, Alvin Richard Sebastien es_ES
dc.contributor.author Salavert Fernández, José Miguel es_ES
dc.contributor.author Palau Salvador, Carlos Enrique es_ES
dc.contributor.author Guardiola, Carlos es_ES
dc.date.accessioned 2024-03-05T12:03:14Z
dc.date.available 2024-03-05T12:03:14Z
dc.date.issued 2022-08-31 es_ES
dc.identifier.issn 2405-8963 es_ES
dc.identifier.uri http://hdl.handle.net/10251/202930
dc.description.abstract [EN] Connected vehicle paradigm allows the systematic recording of data, which may be made available for both on-board and cloud diagnostics functions. However, real-driving conditions may be highly dynamic, making the application of diagnostic methods cumbersome. This article analyzes the variability of real-world data coming from a mild hybrid vehicle at various levels (i.e., vehicle, powertrain and engine cycle). The results show that although non-steady, real-driving conditions can exhibit situations that could be leveraged to characterize the nominal operation of the vehicle over time and therefore ease the detection of faulty operation. es_ES
dc.description.sponsorship This work has received support from the Spanish Agencia Estatal de InvestigaciOn through grant PID2019-108031RBC21/AEI/10.13039/501100011033 Cloud Diagnostics of Internal Combustion Engine Powerplants (CDPow). es_ES
dc.language Inglés es_ES
dc.publisher Elsevier es_ES
dc.relation.ispartof 10th IFAC Symposium on Advances in Automotive Control AAC 2022 es_ES
dc.rights Reconocimiento - No comercial - Sin obra derivada (by-nc-nd) es_ES
dc.subject Real-driving conditions es_ES
dc.subject Data-driven diagnostic es_ES
dc.subject In-cylinder pressure es_ES
dc.subject Connected vehicle es_ES
dc.subject.classification MAQUINAS Y MOTORES TERMICOS es_ES
dc.subject.classification INGENIERÍA TELEMÁTICA es_ES
dc.title Analysis of Real-Driving Data Variability for Connected Vehicle Diagnostics es_ES
dc.type Comunicación en congreso es_ES
dc.type Artículo es_ES
dc.identifier.doi 10.1016/j.ifacol.2022.10.260 es_ES
dc.relation.projectID info:eu-repo/grantAgreement/AEI/Plan Estatal de Investigación Científica y Técnica y de Innovación 2017-2020/PID2019-108031RB-C21/ES/DIAGNOSTICO EN LA NUBE DE PLANTAS DE POTENCIA BASADAS EN MOTORES DE COMBUSTION. SUBPROYECTO 1. PLATAFORMA IOT, EXTRACCION DE CARACTERISTICAS Y DIAGNOSTICO BASADOS EN DATOS/ es_ES
dc.rights.accessRights Abierto es_ES
dc.contributor.affiliation Universitat Politècnica de València. Departamento de Máquinas y Motores Térmicos - Departament de Màquines i Motors Tèrmics es_ES
dc.contributor.affiliation Universitat Politècnica de València. Escuela Técnica Superior de Ingenieros de Telecomunicación - Escola Tècnica Superior d'Enginyers de Telecomunicació es_ES
dc.contributor.affiliation Universitat Politècnica de València. Escuela Técnica Superior de Ingenieros Industriales - Escola Tècnica Superior d'Enginyers Industrials es_ES
dc.description.bibliographicCitation Barbier, ARS.; Salavert Fernández, JM.; Palau Salvador, CE.; Guardiola, C. (2022). Analysis of Real-Driving Data Variability for Connected Vehicle Diagnostics. Elsevier. 45-50. https://doi.org/10.1016/j.ifacol.2022.10.260 es_ES
dc.description.accrualMethod S es_ES
dc.relation.conferencename 10th IFAC Symposium on Advances in Automotive Control (AAC 2022) es_ES
dc.relation.conferencedate Agosto 29-31,2022 es_ES
dc.relation.conferenceplace Columbus, USA es_ES
dc.relation.publisherversion https://doi.org/10.1016/j.ifacol.2022.10.260 es_ES
dc.description.upvformatpinicio 45 es_ES
dc.description.upvformatpfin 50 es_ES
dc.type.version info:eu-repo/semantics/publishedVersion es_ES
dc.relation.pasarela S\483353 es_ES


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