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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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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

Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem: http://hdl.handle.net/10251/202930

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Nombre: BarbierSalavertPalau ...
Tamaño: 2.340Mb
Formato: PDF
Descripción: Versión editorial
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Metadatos del ítem

Título: Analysis of Real-Driving Data Variability for Connected Vehicle Diagnostics
Autor: Barbier, Alvin Richard Sebastien Salavert Fernández, José Miguel Palau Salvador, Carlos Enrique Guardiola, Carlos
Entidad UPV: Universitat Politècnica de València. Departamento de Máquinas y Motores Térmicos - Departament de Màquines i Motors Tèrmics
Universitat Politècnica de València. Escuela Técnica Superior de Ingenieros de Telecomunicación - Escola Tècnica Superior d'Enginyers de Telecomunicació
Universitat Politècnica de València. Escuela Técnica Superior de Ingenieros Industriales - Escola Tècnica Superior d'Enginyers Industrials
Fecha difusión:
Resumen:
[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 ...[+]
Palabras clave: Real-driving conditions , Data-driven diagnostic , In-cylinder pressure , Connected vehicle
Derechos de uso: Reconocimiento - No comercial - Sin obra derivada (by-nc-nd)
Fuente:
10th IFAC Symposium on Advances in Automotive Control AAC 2022. (issn: 2405-8963 )
DOI: 10.1016/j.ifacol.2022.10.260
Editorial:
Elsevier
Versión del editor: https://doi.org/10.1016/j.ifacol.2022.10.260
Título del congreso: 10th IFAC Symposium on Advances in Automotive Control (AAC 2022)
Lugar del congreso: Columbus, USA
Fecha congreso: Agosto 29-31,2022
Código del Proyecto:
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/
Agradecimientos:
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).
Tipo: Comunicación en congreso Artículo

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