Aplicação e Avaliação de Um Sistema de Controle Neuro-Fuzzy em Injeções Eletrônicas Automotivas

Abstract

A injeção eletrônica de combustível foi uma das invenções marcantes da história automotiva, o seu uso permite um melhor gerenciamento do motor de combustão interna, provendo melhor economia, desempenho e redução de gases poluidores. O uso de inteligência artificial em diversos sistemas vêm se tornando uma tendência no mercado, sua aplicação se torna muito eficaz em sistemas que necessitam se adaptar constantemente em resposta ao ambiente. Atualmente as injeções eletrônicas automotivas utilizam tabelas estáticas para controle de seus parâmetros internos. Por restringir-se aos dados contidos nas tabelas, o sistema possui algumas limitações, como por exemplo, trabalhar em faixas de valores predefinidos, algo que pode não representar com precisão o ambiente em que o motor se encontra em determinado momento. A proposta desse trabalho é o desenvolvimento de um controle eletrônico para injeção de combustível baseado em sistemas Neuro-Fuzzy visando a possibilidade de adaptação a situação adversas.

Electronic fuel injection was one of the outstanding inventions of automotive history, its use allows for better management of the internal combustion engine, providing better economy, performance and reduction of polluting gases. The use of artificial intelligence in several systems has become a trend in the market, its application becomes very effective in systems that need to adapt constantly in response to the environment. Currently automotive electronic injections use static tables to control their internal parameters. Because it is restricted to the data contained in the tables, the system has some limitations, such as working on predefined ranges of values, which may not accurately represent the environment in which the engine is located at any given time. The proposal of this work is the development of an electronic control for fuel injection based on Neuro-Fuzzy systems aiming at the possibility of adaptation to adverse situations.