Riassunto analitico
L'adozione sempre più diffusa di powertrain nell'industria automobilistica ha reso cruciale lo sviluppo di sistemi avanzati di monitoraggio, diagnostica e prognostica per garantire l'efficienza e l'affidabilità dei veicoli. Questa tesi, basata sull'esperienza maturata durante un tirocinio presso Ferrari S.p.A., esplora lo stato dell'arte delle metodologie di monitoraggio, diagnostica e prognostica dei powertrain termici, ibridi ed elettrici.
Il lavoro si articola in sei capitoli. Il primo capitolo fornisce una panoramica sui principali componenti dei powertrain, descrivendo le loro caratteristiche e le sfide operative. Il secondo capitolo presenta una metodologia generale per il monitoraggio dei componenti, comprendente l'installazione dei sensori, l'acquisizione dei dati e la loro elaborazione per l'identificazione di anomalie. Il terzo capitolo approfondisce lo sviluppo di approcci teorici per la diagnostica, utilizzando tecniche di analisi dei dati per identificare guasti e anomalie nei componenti del powertrain. Nel quarto capitolo, vengono illustrate le metodologie di prognostica dei guasti basate su modelli matematici e algoritmi predittivi, finalizzate a prevedere il deterioramento dei componenti nel tempo. Il quinto capitolo sintetizza le conclusioni derivanti dallo sviluppo del metodo teorico, suggerendo direzioni future per il miglioramento e l'applicazione delle tecniche di monitoraggio, diagnostica e prognostica. Infine, il sesto capitolo offre una visione sulle applicazioni future e conclusioni finali.
Questa tesi si propone dunque di fornire un contributo significativo alla conoscenza teorica e pratica nel campo del monitoraggio, della diagnostica e della prognostica dei powertrain, delineando le migliori tecniche per affrontare i diversi tipi di guasti nei powertrain termici, ibridi ed elettrici.
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