Vehículos Eléctricos Conectados : Diagnóstico remoto como herramienta de pronóstico y gestión de la salud de la batería

dc.contributor.advisorCremona Neme, Alejandro Nicolás
dc.contributor.tribunalMisail Saban, Claudio Israel
dc.contributor.tribunalFonseca De Oliveira, André
dc.creatorBusquets Bentancur, Pilar
dc.creatorOrtiz De Taranco Lane, Ignacio
dc.creatorValdés Yerman, Nicolas
dc.date.accessioned2025-10-22T13:08:06Z
dc.date.available2025-10-22T13:08:06Z
dc.date.issued2025
dc.descriptionIncluye bibliografía y anexos.
dc.description.abstractEl siguiente proyecto se centra en el análisis de la vida útil de vehículos eléctricos con el objetivo de examinar el estado de salud de las baterías y determinar los factores claves de su degradación. Para realizar esto, fue necesario decodificar una serie de parámetros directamente de la comunicación de vehículos y acondicionar un dispositivo que recopile estos datos en una plataforma web. Una vez obtenidos esos datos, se desarrollaron diversos modelos predictivos con herramientas de aprendizaje automático para poder determinar las variables clave en la degradación. En este trabajo se investigó sobre las normativas que regulan a los vehículos eléctricos a nivel nacional e internacional. Se estudió a nivel físico cómo el vehículo maneja las comunicaciones internamente mediante softwares especializados. Se analizaron dos modelos eléctricos diferentes: un auto y un camión eléctrico, con el fin de comprender las diferencias entre ellos y la manera en la que sus baterías se degradan. Esto fue posible gracias a la colaboración de J. C. L. que puso a disposición del proyecto ambos ejemplares y a la empresa Smartway que brindó las herramientas y experiencia. Sin ellos no hubiera sido posible la instalación de un dispositivo IoT que reporte las tramas CAN decodificadas del vehículo para su análisis. Además, se presentan los análisis realizados a los datos reales del vehículo y la creación de modelos que predigan el estado de salud variando los datos de entrenamiento, los parámetros de entrada, la arquitectura del modelo y la función de costo asociada. Sumado a eso, se realiza un análisis explicativo y un análisis de correlaciones para encontrar las causas de la degradación de las baterías.
dc.format.extent182 p., fot., tbls., grafs.
dc.format.mimetypePDF
dc.identifier.citationBusquets Bentancur, P., Ortiz De Taranco Lane, I. & Valdés Yerman, N. (2025). Vehículos Eléctricos Conectados: Diagnóstico remoto como herramienta de pronóstico y gestión de la salud de la batería (Proyecto). Universidad ORT Uruguay, Facultad de Ingeniería. Recuperado de https://rad.ort.edu.uy/handle/20.500.11968/7723
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.11968/7723
dc.languagespa
dc.publisherUniverisdad ORT Uruguay
dc.relation.otherhttps://sisbibliotecas.ort.edu.uy/bib/97412
dc.rights.levelAcceso abierto
dc.subjectPROYECTOS-IZ/YI
dc.subjectVEHÍCULOS ELÉCTRICOS
dc.subjectDESARROLLO SOSTENIBLE
dc.subjectMOVILIDAD
dc.titleVehículos Eléctricos Conectados
dc.title.subtitleDiagnóstico remoto como herramienta de pronóstico y gestión de la salud de la batería
dc.typeTrabajo final de carrera
dc.type.versionVersión publicada
ort.thesis.careerFI - Ingeniería en Electrónica - IZ
ort.thesis.careerFI - Ingeniería en Telecomunicaciones - IZ]
ort.thesis.degreegrantorFacultad de Ingeniería
ort.thesis.degreelevelCarrera universitaria
ort.thesis.degreenameIngeniero en Electrónica
ort.thesis.degreenameIngeniero en Telecomunicaciones
ort.thesis.degreetypeProyecto
ort.thesis.noteProyecto (Carrera Universitaria). Universidad ORT Uruguay, Facultad de Ingeniería

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