Resumen

El análisis de confiabilidad del motor de vehículos eléctricos tiene un impacto importante en su seguridad. Para hacerlo, este documento propone el modelado de confiabilidad y los problemas de evaluación del motor de vehículos eléctricos utilizando árboles de falla (FT, por sus siglas en inglés) y redes de Petri estocásticas extendidas (ESPN). Basándose en los conceptos de FT y ESPN, se obtiene un modelo FT basado en ESPN para el análisis de confiabilidad. Además, se introduce un método de cálculo de confiabilidad y este trabajo diseña un algoritmo inteligente híbrido que integra simulación estocástica y NN, es decir, un algoritmo de simulación basado en NN, para resolverlo. Finalmente, tomando como ejemplo un motor de vehículo eléctrico, se analizan sus problemas de modelado y evaluación de confiabilidad. Los resultados ilustran los modelos propuestos y la efectividad de los algoritmos propuestos. Además, los resultados informados en este trabajo podrían ser útiles para los diseñadores de motores de veh

• Materias:Modelos matemáticos Conjuntos difusos Ecuaciones integrales Fusión de características Algoritmo de optimización
• Subjects:Mathematical models Fuzzy sets Integral equations Feature fusion Optimization algorithm
• Palabras claves:Análisis de confiabilidad; Motor de vehículo eléctrico; árbol de fallas; Redes de Petri estocásticas; Algoritmo inteligente híbrido; Algoritmo de simulación basado en NN
• Keywords:Reliability analysis; Electric vehicle motor; Fault tree; Stochastic Petri nets; Hybrid intelligent algorithm; NN-based simulation algorithm