Development of a Vehicle Sensor Fault Diagnosis Device Using Artificial Intelligence Techniques to Improve Diagnostic Accuracy

Abstract

Abstract The thesis addresses the development of a diagnostic device for car sensor faults using artificial intelligence technologies. The developed device is characterized by high accuracy in fault detection, thereby improving maintenance efficiency. The thesis includes a theoretical study on sensor types and neural networks, and a practical section that tackles the challenges of acquiring signals from sensors and developing an accurate AI model. Additionally, the thesis presents an economic study to assess the project's feasibility. The results demonstrated that the developed device offers high accuracy and surpasses traditional methods, with significant opportunities for market growth and expansion. Résumé Ce mémoire porte sur le développement d'un dispositif de diagnostic des pannes des capteurs automobiles utilisant des technologies d'intelligence artificielle. Le dispositif développé se distingue par une haute précision dans la détection des pannes, améliorant ainsi l'efficacité des opérations de maintenance. Le mémoire comprend une étude théorique sur les types de capteurs et les réseaux neuronaux, ainsi qu'une partie pratique traitant des défis de l'acquisition des signaux des capteurs et du développement d'un modèle d'IA précis. En outre, le mémoire présente une étude économique pour évaluer la faisabilité du projet. Les résultats ont montré que le dispositif développé offre une grande précision et surpasse les méthodes traditionnelles, avec de grandes opportunités de croissance et d'expansion sur le marché. ملخـص تتناول هذه المذكرة تطوير جهاز لتشخيصأعطال حساسات السيارات باستخدام تقنيات الذكاء االصطناعي. يتميز الجهاز المطور بدقة عالية في الكشف عن األعطال، مما يحسن كفاءة عملية الصيانة. تشمل المذكرة دراسة نظرية عن أنواع الحساسات والشبكات العصبونية، وجانب عملي يعالج تحديات تحصيل اإلشارات من الحساسات وتطوير نموذج ذكاء اصطناعي دقيق. باإلضافة إلى ذلك، تقدم المذكرة دراسة اقتصادية لتقييم جدوى المشروع. أظهرت النتائج أن الجهاز المطور يتمتع بدقة عالية ويتفوق على األساليب التقليدية، مع وجود فرص كبيرة للنمو والتوسع في السوق.