UNIVERSIDAD POLITÉCNICA SALESIANA SEDE MATRIZ … · de fallas en los motores mediante el...

UNIVERSIDAD POLITÉCNICA SALESIANA

SEDE MATRIZ CUENCA

CARRERA DE INGENIERÍA MECÁNICA AUTOMOTRIZ

Trabajo de titulación previo a la obtención del Título de Ingeniero

Mecánico Automotriz

“LEVANTAMIENTO DE UNA BASE DE DATOS PARA EL DIAGNÓSTICO

DE FALLAS EN MOTORES DE COMBUSTIÓN INTERNA CICLO OTTO

CON SISTEMA MPFI MEDIANTE EL ANÁLISIS DEL SENSOR MAP”

AUTOR:

GALO ADRIÁN JACHERO ARIZAGA

DIRECTOR:

ING. NÉSTOR RIVERA C.

Cuenca, Marzo 2016

II

DECLARACIÓN

Yo Galo Adrián Jachero Arízaga declaro que el trabajo aquí descrito ha sido

desarrollado respetando los derechos intelectuales de terceros, cuyas fuentes se

incorporan en la bibliografía; consecuentemente este trabajo es de mi autoría y me

responsabilizo del contenido, veracidad y alcance científico del proyecto técnico de

grado en mención.

III

CERTIFICACIÓN DE CESIÓN

DE DERECHOS DE AUTOR

Yo, Galo Adrián Jachero Arizaga con C.I.: 0105689822, manifiesto mi voluntad de

ceder los derechos de intelectualidad correspondiente a este trabajo a la Universidad

Politécnica Salesiana, según lo establecido por la ley de propiedad intelectual y regida

por su normativa institucional vigente.

IV

CERTIFICACIÓN

Certifico que el presente trabajo fue desarrollado por el señor Galo Adrián Jachero

Arízaga, bajo mi supervisión.

V

DEDICATORIA

Este proyecto va dedicado a mis padres Julio y Elvia por su apoyo incondicional, por

ser un ejemplo de lucha y trabajo.

A mi esposa Rosa por toda su paciencia, comprensión y ternura por brindarme su amor

incondicional y llenar de alegría mi vida. Por mantener su confianza en mí a pesar de

cualquier adversidad.

A mis hijas Emily y Doménica por enseñarme el significado de ser papá, por ser el

motivo de mi superación, por el amor que me brindan dia a dia siendo mi alegría y mi

mayor orgullo.

A mi hermano William quien me enseñó a salir adelante, por sus buenos consejos y

por brindarme un apoyo incondicional.

A mis hermanas Karina y Vanessa por incentivar mi vida y ser el complemento que

alegra mi vida.

A mi sobrina Fabiola a quien la quiero como si fuese mi hija, por brindarme su amor

e incentivar mis metas dia a dia.

Galo Jachero A.

VI

AGRADECIMIENTO

Primeramente agradezco a Dios por darme salud y fuerza para alcanzar mis metas dia

a dia, por haberme dado unos buenos padres quienes han sabido guiarme, apoyarme y

brindarme su amor incondicional.

Agradezco a Dios por haberme dado el amor de mi vida, mi esposa quien alegra mi

días y siempre ha estado conmigo en todo momento quien además me dio unas hijas

preciosas quienes son mi alegría y me orgullo.

Agradezco a toda mi familia hermanos, tíos, primos, sobrinos, abuelos, a todos quienes

me han apoyado durante todo este tiempo, a ellos va un sincero agradecimiento.

Galo Jachero A.

VII

RESUMEN

El presente proyecto trata la creación de una base de datos para el diagnóstico

de fallas en los motores mediante el análisis del sensor MAP (Manifold Absolute

Pressure), a través del cual se puede determinar y diagnosticar fallas en sensores,

actuadores y sistemas auxiliares, tomando en consideración las características de la

señal proporcionada por el sensor en el dominio del tiempo. Las muestras han sido

adquiridas en el estado óptimo de funcionamiento del motor y mediante la simulación

de fallas en el inyector, bujías y sensor de oxígeno. Dichas muestras fueron adquiridas

en diferentes regímenes de funcionamiento del motor.

En primera instancia se describe la estructura, características y funcionamiento del

sensor MAP, así como la obtención de la ecuación característica de este sensor.

Posteriormente se realiza el estudio del software a utilizar para la recolección de datos

realizando una comparación entre diferentes softwares, con el software elegido se

realiza la programación base para la recepción de señales en la cual se obtiene voltajes,

Régimen de giro del motor (RPM) y oscilogramas. También se ve las diferentes

variaciones en la señal según la variación de las condiciones de funcionamiento.

Después se describen las variables tomadas en cuenta en el análisis, así como la

elección del Diseño de Experimentos (DOE), que identifico las muestras a realizar,

haciendo énfasis en la variables de respuesta, variables controlables y de bloqueo;

quienes inducen cambios en el funcionamiento del motor según el nivel que se

encuentren los factores, con este análisis se procedió a adquirir datos bajo diferentes

condiciones de funcionamiento del motor.

Finalmente se procedió a tomar y guardar las muestras bajo cierta nomenclatura, con

la base de datos creada se procede al análisis de cada muestra y se comparó sus

resultados según los fallos, con esta comparación se tuvo la validación de las muestras

respectivas.

Palabras clave: Sensores, Actuadores, MAP, inyector, bujía, sensor oxígeno, DOE,

señales, oscilogramas.

VIII

ABSTRACT

This project is the creation of a database for the diagnosis of faults in the motors

through the analysis of the MAP sensor (Manifold Absolute Pressure), through which

you can determine and diagnose faults in sensors, actuators and auxiliary systems,

taking into account the characteristics of the signal provided by the sensor in the time

domain. The samples have been acquire in the optimum state of operation of the engine

and using the simulation of failures in the injector, spark plugs and oxygen sensor.

These samples were acquire in different regimes of engine operation.

In the first instance describes the structure, characteristics and functioning of the MAP

sensor, as well as obtaining the equation characteristic of this sensor. It then makes the

study of software to use for the collection of data by performing a comparison between

different software packages, with the chosen software programming is performed the

basis for the reception of signals in which gets voltages, engine speed (RPM) and

oscillograms. It also sees the different variations in the signal according to the variation

of the operating conditions.

After describes variables taken into account in the analysis, as well as the choice of

Design of Experiments (DOE), which identify the samples to perform, with emphasis

on the response variables, controllable variables and lock; Who induce changes in the

operation of the engine according to the level they are the factors, with this analysis is

proceeded to acquire data under different operating conditions of the engine.

Finally proceeded to take and save the samples under certain nomenclature, with the

database you created is applicable to the analysis of each sample and compared their

results according to the faults, with this comparison was the validation of their

samples.

Keywords: sensors, actuators, MAP, injector, spark plug, oxygen sensor, DOE,

signals, oscillograms.

IX

ÍNDICE GENERAL

DECLARACIÓN ..................................................................................................................... II

CERTIFICACIÓN DE CESIÓN DE DERECHOS DE AUTOR ........................................... III

CERTIFICACIÓN .................................................................................................................. IV

DEDICATORIA ...................................................................................................................... V

AGRADECIMIENTO ............................................................................................................ VI

RESUMEN ............................................................................................................................ VII

ABSTRACT .......................................................................................................................... VIII

ÍNDICE GENERAL ............................................................................................................... IX

1. INTRODUCCIÓN ........................................................................................................... 1

2. PROBLEMA .................................................................................................................... 2

2.1 ANTECEDENTES: ................................................................................................. 2

2.2 IMPORTANCIA Y ALCANCES: ........................................................................... 3

2.3 DELIMITACIÓN: ................................................................................................... 3

3. OBJETIVOS .................................................................................................................... 4

3.1 OBJETIVO GENERAL: .......................................................................................... 4

3.2 OBJETIVOS ESPECÍFICOS:.................................................................................. 4

4. ESTADO DEL ARTE ...................................................................................................... 4

4.1 EL MOTOR DE COMBUSTIÓN INTERNA CICLO OTTO................................. 4

4.2 SISTEMA MPFI ...................................................................................................... 5

4.3 SENSOR MAP ......................................................................................................... 6

4.4 ESTUDIO DE SEÑALES AUTOMOTRICES ....................................................... 7

4.4.1 SEÑALES ANÁLOGAS ................................................................................. 8

4.4.2 SEÑALES DIGITALES .................................................................................. 8

5. MARCO METODOLÓGICO .......................................................................................... 9

5.1 METODOLOGÍA DE LA INVESTIGACIÓN ....................................................... 9

5.2 CARACTERIZACIÓN DEL SENSOR MAP ....................................................... 10

5.2.1 CARACTERÍSTICAS DEL SENSOR .......................................................... 11

5.2.2 PRUEBAS VOLTAJE-PRESION ................................................................. 11

5.2.3 ECUACIÓN CARACTERÍSTICA DEL SENSOR ....................................... 12

5.3 DISEÑO DEL SOFTWARE .................................................................................. 12

5.3.1 LABVIEW ..................................................................................................... 13

5.3.2 TARJETA DE ADQUISICIÓN DE DATOS DAQ-6212 ............................. 13

5.3.3 PROGRAMACIÓN PARA LA RECEPCIÓN DE DATOS.......................... 14

X

5.4 DESARROLLO DE LA BASE DE DATOS ......................................................... 16

5.4.1 FACTORES DE ENTRADA ......................................................................... 16

5.4.1.1 Régimen de giro (RPM) ................................................................................. 16

5.4.1.2 Falla en Inyector #1........................................................................................ 17

5.4.1.3 Falla en sensor de oxígeno. ............................................................................ 17

5.4.1.4 Falla en bujía resistiva .................................................................................... 18

5.4.1.5 Falla en bujía no resistiva ............................................................................... 18

5.4.2 DISEÑO EXPERIMENTAL ......................................................................... 19

5.4.2.1 SELECCIÓN DEL DISEÑO EXPERIMENTAL .......................................... 19

5.4.3 SINCRONIZACIÓN DE SEÑALES ............................................................. 20

5.4.4 PROTOCOLO DE ADQUISICIÓN DE DATOS .......................................... 21

5.4.5 ADQUISICIÓN DE DATOS ......................................................................... 22

5.4.5.1 PROCESO DE ADQUISICIÓN DE DATOS................................................ 22

5.5 VALIDACIÓN DE LOS DATOS OBTENIDOS .................................................. 25

6. RESULTADOS .............................................................................................................. 26

6.1 RESULTADO DEL SOFTWARE ......................................................................... 26

6.2 VALIDACIÓN DE RESULTADOS ..................................................................... 27

6.2.1 ANÁLISIS DE GRÁFICAS DE RESIDUOS ................................................ 27

6.2.2 VALORES P .................................................................................................. 28

6.3 EFECTOS LINEALES ...................................................................................... 31

6.3.1 Efectos a 800 RPM ........................................................................................ 31

6.3.2 Efectos a 1600 RPM ...................................................................................... 32

6.3.3 Efectos a 2500 RPM ...................................................................................... 32

6.4 EFECTOS CUADRÁTICOS ................................................................................. 33

6.4.1 Efectos a 800 RPM ........................................................................................ 33

6.4.2 Efectos a 1600 RPM ...................................................................................... 34

6.4.3 Efectos a 2500 RPM ...................................................................................... 35

6.5 EFECTOS DE INTERACCIÓN ............................................................................ 36

6.5.1 Efectos a 800 RPM ........................................................................................ 36

6.5.2 Efectos a 1600 RPM ...................................................................................... 37

6.5.3 Efectos a 2500 RPM ...................................................................................... 38

6.6 GRÁFICAS DE EFECTOS PRINCIPALES ..................................................... 39

6.6.1 Efectos principales a 800 RPM ...................................................................... 39

6.6.2 Efectos principales a 1600 RPM. ................................................................... 41

6.6.3 Efectos principales a 2500 RPM .................................................................... 42

6.7 GRÁFICAS DE INTERACCIONES ..................................................................... 43

XI

6.7.1 INTERACCIONES CON BUJÍAS RESISTIVAS ........................................ 44

6.7.1.1 Interacciones a 800 RPM ............................................................................... 44

6.7.1.2 Interacciones a 1600 RPM ............................................................................. 45


6.7.2 INTERACCIONES CON BUJÍAS NO RESISTIVAS .................................. 47

6.7.2.1 Interacciones a 800 RPM ............................................................................... 47



7. CONCLUSIONES ......................................................................................................... 50

8. RECOMENDACIONES ................................................................................................ 51

9. REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS ........................................................................... 52

ANEXOS ............................................................................................................................... 54

ÍNDICE DE FIGURAS

Figura 1. Ciclos de trabajo del motor. ...................................................................................... 5

Figura 2. Sistema MPFI. ............................................................................................................ 6

Figura 3. Sensor MAP. .............................................................................................................. 7

Figura 4. Curva PV. ................................................................................................................... 7

Figura 5. Señales analógicas y digitales. .................................................................................. 8

Figura 6. Señal MAP. ................................................................................................................ 9

Figura 7. Motor Hyundai Sonata 2.0. ..................................................................................... 10

Figura 8. Prueba de sensor MAP. ........................................................................................... 11

Figura 9. Curva P-V. ................................................................................................................ 12

Figura 10. Tarjeta DAQ-6212. ................................................................................................ 14

Figura 11. Panel Frontal Labview. .......................................................................................... 15

Figura 12. Diagrama de bloques RPM. ................................................................................... 15

Figura 13. Panel Frontal RPM. ................................................................................................ 16

Figura 14. Bujía no resistiva. .................................................................................................. 18

Figura 15. Señal MAP e inyector. ........................................................................................... 20

Figura 16. Señal MAP e Inyector en Matlab........................................................................... 21

Figura 17. Monitoreo de temperatura en Scanner. ............................................................... 23

Figura 18. Monitoreo de temperatura Scanner. .................................................................... 23

Figura 19.Panel de control del motor. ................................................................................... 23

Figura 20. Conexión de Señales a la tarjeta DAQ. .................................................................. 23

Figura 21. Señales exportadas a Excel. .................................................................................. 26

Figura 22. Grafica de residuos para varianza. ........................................................................ 28

Figura 23. Efectos principales de varianza a 800 RPM. .......................................................... 39

Figura 24. Efectos principales para coeficiente de variación. ................................................ 40

Figura 25. Efectos principales para desviación estándar con falla en bujía no resistiva. ...... 40

Figura 26. Efectos principales de varianza a 1600 rpm.......................................................... 41

XII

Figura 27. Efectos principales de asimetría a 1600 rpm. ....................................................... 41

Figura 28. Efectos principales para rango Intercuartil a 1600 rpm con falla en las bujías no

resistivas................................................................................................................................. 42

Figura 29. Efectos principales de varianza a 2500 rpm.......................................................... 42

Figura 30. Efectos principales para kurtosis a 2500 rpm. ...................................................... 43

Figura 31. Efectos principales para asimetría a 2500 rpm. .................................................... 43

Figura 32. Interacción Varianza 800 rpm. .............................................................................. 44

Figura 33. Interacción para coeficiente de variación a 800 rpm. .......................................... 44

Figura 34. Interacción varianza 1600 rpm. ............................................................................ 45

Figura 35. Interacción para asimetría a 1600 rpm. ................................................................ 45

Figura 36. Interacción varianza 2500 rpm. ............................................................................ 46

Figura 37. Interacción para Kurtosis a 2500 rpm. .................................................................. 46

Figura 38. Interacción varianza con bujía no resistiva 800 rpm. ........................................... 47

Figura 39. Interacción para desviación estándar a 800 rpm en la bujía no resistiva. ............ 47

Figura 40. Interacción varianza con bujía no resistiva 1600 rpm. ......................................... 48

Figura 41. Interacción para rango intercuartil a 1600 rpm con falla en bujía no resistiva. ... 48

Figura 42. Interacción varianza con bujía no resistiva 2500 rpm. ......................................... 49

Figura 43. Interacción para asimetría a 2500 rpm con falla en bujía no resistiva. ................ 49

ÍNDICE DE TABLAS

Tabla 1. Características motor Hyundai Sonata 2.0. .............................................................. 10

Tabla 2. Características del sensor MAP. ............................................................................... 11

Tabla 3. Valores voltaje-presión MAP. ................................................................................... 12

Tabla 4. Características DAQ-6212. ........................................................................................ 14

Tabla 5. Niveles factor Régimen de giro. ............................................................................... 17

Tabla 6. Niveles del factor Falla en inyector #1. .................................................................... 17

Tabla 7. Niveles del factor Falla en sensor de oxígeno. ......................................................... 17

Tabla 8. Niveles del factor Falla en bujía resistivas. ............................................................... 18

Tabla 9. Niveles del factor Falla en bujía no resistiva. ........................................................... 19

Tabla 10. Niveles de factores controlables. ........................................................................... 19

Tabla 11. Tratamiento para bujía resistiva. ........................................................................... 21

Tabla 12. Tratamiento con bujía no resistiva. ........................................................................ 22

Tabla 13. Nomenclatura del tratamiento. ............................................................................. 24

Tabla 14. Valores de ajuste 𝑅2para estadísticos. .................................................................. 27

Tabla 15. Valores p para bujías resistivas. ............................................................................. 29

Tabla 16. Valores p para bujías no resistivas. ........................................................................ 30

Tabla 17. Efectos lineales para bujías resistivas 800 rpm. ..................................................... 31

Tabla 18. Efectos lineales para bujías no resistivas 800 rpm. ................................................ 31

Tabla 19. Efecto lineal con bujías no resistivas 1600 rpm. .................................................... 32

Tabla 20. Efectos lineales con bujías resistivas 2500 rpm. .................................................... 32

Tabla 21. Efectos lineales con bujías resistivas 2500 rpm. .................................................... 33

Tabla 22. Efectos cuadricos con bujías resistivas 800 rpm. ................................................... 33

Tabla 23. Efectos cuadricos con bujías no resistivas 800 rpm. .............................................. 34

Tabla 24. Efectos cuadricos con bujías resistivas 1600 rpm. ................................................. 34

XIII

Tabla 25. Efectos cuadricos con bujías no resistivas 1600 rpm. ............................................ 35

Tabla 26. Efectos cuadricos con bujías resistivas 2500 rpm. ................................................. 35

Tabla 27. Efectos cuadricos con bujías no resistivas 2500 rpm. ............................................ 36

Tabla 28. Efectos de interacción con bujías resistivas 800 rpm. ........................................... 36

Tabla 29. Efectos de interacción con bujías no resistivas 800 rpm. ...................................... 37

Tabla 30. Efectos de interacción con bujías no resistivas 1600 rpm. .................................... 37

Tabla 31. Efectos de interacción con bujías resistivas 2500 rpm. ......................................... 38

Tabla 32. Efectos de interacción con bujías no resistivas 2500 rpm. .................................... 39

FIGURAS DE ANEXOS

Figura A 1. Diagrama de bloques. ......................................................................................... 55

Figura A 2. Señal CMP e Inyector. .......................................................................................... 56

Figura A 3. Señal MAP normal y con filtro. ............................................................................ 56

Figura A 4. Señal MAP con inyector. ...................................................................................... 57

Figura A 5. Señal del inyector #1. ........................................................................................... 57

Figura A 6. Señal CKP con inyector......................................................................................... 57

Figura A 7. Tacómetro en Labview. ........................................................................................ 58

Figura A 8. Tacómetro en Labview a 1600 rpm. .................................................................... 58

Figura A 9. Tacómetro en Labview a 2500 rpm. .................................................................... 58

Figura A 10. Galgas de espesores. .......................................................................................... 59

Figura A 11. Calibración de bujías. ......................................................................................... 59

Figura A 12. Inyector #1 reducido 50% . ................................................................................ 60

Figura A 13. Sensor MAP. ....................................................................................................... 60

Figura A 14. Ubicación del sensor MAP. ................................................................................ 61

Figura A 15. Sincronización de RPM. ...................................................................................... 61

Figura A 16. Diagrama de procesos. ...................................................................................... 62

1

1. INTRODUCCIÓN

El sistema Multi Point Fuel Injection (MPFI) o sistema de Inyección de Combustible

Multi Puerto es un sistema empleado en la mayoría de vehículos en la actualidad, este

sistema introduce combustible atomizado directamente al motor eliminando

problemas como el arranque en frio y mejorando el control de emisiones y reduciendo

el consumo de combustible en el motor. Para controlar este sistema se tiene un Módulo

de Control Electrónico (ECM), la cual recibe información de un grupo de sensores

instalados en diferentes partes del motor. Estos sensores se encargan de medir dicha

información y enviar a la computadora (ECM). La computadora procesa esta

información y manda la orden hacia diferentes actuadores los cuales realizan el trabajo

de inyectar combustible, regular el ralentí, etc.

El mal funcionamiento de un sensor, actuador o sistemas auxiliares provocan diversas

anomalías en el motor, tales como: inestabilidad en marcha mínima, pérdida de

potencia, mayor consumo de combustible, alta emisión de gases contaminantes,

problemas de encendido e incluso recalentamiento del motor. La ECM compara las

señales que recibe de los sensores con los parámetros grabados dentro de su bloque de

procesamiento y si esta detecta una anomalía genera un código de error (Diagnostic

Trouble Code – DTC), códigos que obtienen por un scanner automotriz. A través de

esta herramienta se detecta las fallas severas del motor.

Por otro lado la ECM no puede detectar fallas de baja severidad tales como una bujía

mal calibrada, cables de bujía en mal estado, un inyector obstruido o tapados (sucios).

Anomalías que se dan por fallas mecánicas, eléctricas o desgaste de los elementos

mecánicos del motor; fallas que muchas veces no generan códigos de error.

El sensor MAP es el encargado de medir la presión absoluta del colector de admisión,

pero además en análisis anteriores de su señal se tiene que por medio de esta señal se

puede determinar las condiciones de funcionamiento del motor y posibles fallas del

motor producidas por sensores, actuadores y elementos auxiliares.

2

Tomando en cuenta la importancia que tiene hoy en dia la detección de fallas de un

motor de combustión interna y el tiempo que toma el diagnóstico de los elementos

involucrados dentro del buen funcionamiento del motor, se ve la necesidad de

implementar una base de datos para el diagnóstico de fallas mediante el análisis de la

señal de un solo sensor que para esta proyecto técnico es el sensor MAP. Con la señal

del sensor MAP se detecta fallas en sensores, actuadores, bujías y condiciones de

funcionamiento del motor (E. P. Parapi Patiño y F. M. Zuña Rodríguez, 2013) para

que el diagnostico sea de forma automatizada y requiera menor tiempo

2. PROBLEMA

En la actualidad para determinar las fallas de baja severidad y condiciones de

funcionamiento de un motor de combustión interna ciclo Otto con sistema MPFI

requiere de un análisis de funcionamiento en sensores, actuadores y sistemas

auxiliares, lo cual ocasiona tiempos prolongados de revisión de elementos, pero con el

análisis de la señal del sensor MAP se puede detectar fallas del motor y sus condiciones

de funcionamiento con la finalidad de disminuir el tiempo de revisión de un motor y

poder diagnosticar dichas fallas con mayor facilidad.

2.1 ANTECEDENTES:

Todo sistema de inyección electrónica requiere de varios sensores que detecten

características de funcionamiento del motor, con esta información se puede determinar

a través de un computador, el tiempo de actuación de los inyectores y con ello

pulverizar la cantidad exacta de combustible. La información que reciben los sensores,

es enviada a la ECU por medio de señales eléctricas (voltaje); si una señal no es

correcta por alguna avería en estos componentes, la unidad de control recibirá señales

erróneas y el funcionamiento del vehículo no será el correcto.

3

El Grupo de Investigación en Ingeniería de Transporte (GIIT) realiza proyectos que

están enfocados al estudio del mantenimiento predictivo para detectar fallas tempranas

y de baja severidad, para ello el levantamiento de una base de datos con la señal del

sensor MAP, sirve como base para el diseño de un prototipo de diagnóstico de fallas

para futuros trabajos.

2.2 IMPORTANCIA Y ALCANCES:

En la actualidad se realizan estudios de sensores, en los que se analiza su

funcionamiento y características; pero ahora dentro del Grupo de Investigación en

Ingeniería de Transporte (GIIT) se está creando una base de datos concreta encaminada

al desarrollo de herramientas de diagnóstico no intrusivas, la cual contribuye en la

detección de fallas significativas de los Motores de Combustión Interna Alternativo.

Dentro de la cual se tiene las características de funcionamiento del motor y diferentes

simulaciones de fallo, en la que este proyecto aporta con mayor información.

Con la creación de esta base de datos se aporta con mayor información en el desarrollo

de un sistema de diagnóstico no intrusivo con el cual se beneficiara a empresas de

transporte público y privado, dando una mayor durabilidad y fiabilidad de los

vehículos, también se reducirán costos y tiempo de mantenimiento para el propietario

del automotor.

2.3 DELIMITACIÓN:

Este estudio se refiere a la creación de una base de datos, a través del análisis del sensor

MAP, en la que se involucran 3 factores que son: inyector, bujías y sensor de oxígeno,

con estos factores se establece fallas en sensores y actuadores, elementos que son de

vital importancia en el funcionamiento de un motor de combustión interna ciclo Otto

con sistema MPFI. Con estas variables se crea el tamaño de la muestra en la que se

tiene el orden y la cantidad de muestras a tomar para su posterior análisis.

4

3. OBJETIVOS

3.1 OBJETIVO GENERAL:

Levantar una base de datos para el diagnóstico de fallas en motores de

combustión interna ciclo Otto con sistema MPFI mediante el análisis del sensor

MAP.

3.2 OBJETIVOS ESPECÍFICOS:

Obtener la caracterización del sensor MAP.

Diseñar el software para la recolección de datos.

Recolectar datos bajo diferentes condiciones de funcionamiento del motor.

Desarrollar la base de datos.

Validar los datos obtenidos.

4. ESTADO DEL ARTE

4.1 EL MOTOR DE COMBUSTIÓN INTERNA CICLO OTTO

Un motor de combustión interna es un tipo de máquina que obtiene energía mecánica

directamente de la energía química producida por un combustible que arde dentro de

una cámara de combustión.[1]

El motor de combustión interna ciclo Otto es una máquina que convierte la energía

calorífica contenida en el combustible (gasolina) en energía mecánica útil, a través de

un proceso de cuatro fases. [2]

Admisión: De manera teórica, este proceso es adiabático, y se sucede a presión

constante. Durante esta fase, el cilindro debe quedar completa y absolutamente

lleno.

Compresión: Desde el punto teórico esta fase es también adiabática e

isotrópica, en esta fase el pistón realiza un trabajo sobre el sistema; por lo tanto

el trabajo es negativo.

Explosión: Este evento es isométrica; es decir se produce a volumen constante.

En este se sucede la introducción instantánea del calor Q1, De esta depende la

5

cantidad de trabajo que produzca el motor. Desde el punto teórico esta fase es

también adiabática e isotrópica, en esta fase el gas realiza un trabajo sobre el

alrededor; por lo tanto el trabajo es positivo.

Escape.- En esta fase es donde sale el calor (Q2); se puede comprender la ley

de la irreversibilidad de la termodinámica; por lo que se afirma que ninguna

máquina real puede obtener del trabajo mecánico, la cantidad de calor

introducido.[1]

Figura 1. Ciclos de trabajo del motor. Fuente: [2]

4.2 SISTEMA MPFI

El sistema MPFI es un sistema de inyección de combustible empleado por diferentes

vehículos automotrices modernos, donde el combustible es inyectado directamente e

indirectamente a las cámaras de combustión [16].

Los motores con inyección multipuerto cuentan con un inyector independiente para

cada cilindro montados en el múltiple de admisión o en la cabeza, encima de los

puertos de admisión. El Fuel Inyección introduce combustible atomizado directamente

al motor, eliminando los problemas de encendido en frío que tienen los motores con

carburador. La inyección electrónica de combustible se integra con mayor facilidad a

los sistemas de control computarizado, que un carburador mecánico. La inyección de

combustible multipuerto; donde cada cilindro tiene su propio inyector, entrega una

mezcla de aire y gasolina, a cada uno de los cilindros, en forma mejor distribuida, lo

cual mejora la potencia, desempeño y disminuye la emisión de gases contaminantes a

la atmosfera.[16].

6

Figura 2. Sistema MPFI. Fuente: [16]

4.3 SENSOR MAP

El MAP o sensor de presión absoluta de la admisión, es el sensor que detecta la presión

de aire en la admisión del vehículo y la convierte en una señal eléctrica que se envía a

la centralita para poder regular la mezcla estequiométrica. [15]

Algunos modelos incorporan un sensor de temperatura tipo NTC que permite que el

MAP detecte, no solo la presión, sino también la temperatura del aire en la admisión.

Este dato es necesario para que la centralita pueda calcular la masa de aire aspirado y

así poder regular la mezcla aire-combustible. [19]

El elemento sensor de los MAP es de tipo piezoresistivo con una configuración de

puente de Wheatstone, es decir, que varía su resistencia eléctrica según la deformación

mecánica de una membrana.

La salida del MAP es una relación lineal entre la presión de aspiración y la tensión de

salida que se corresponde a la siguiente ecuación: [19]

Vout = S*P+Of (1)

7

Donde:

Vout: Tensión de salida (V)

S: Sensibilidad

P: Presion del aire de aspiración (Kpa)

Of: Offset

INFORMACIÓN TÉCNICA

- La tensión de alimentación…………………....5 V +-0.5 V

- Rango de temperatura………………………..-20 a 120 ºC *

- Temperaturas máximas y mínimas…………....-40 a 140 ºC

- El tiempo de respuesta del sensor (t 10/90)…...1.5 ms.

- La Presion máxima……………………………700 Kpa **

Figura 3. Sensor MAP. Fuente [19]

Figura 4. Curva PV. Fuente [19]

4.4 ESTUDIO DE SEÑALES AUTOMOTRICES

El entendimiento de "señales análogas y digitales" ayuda a elegir el equipo de pruebas

que resulte más apropiado para acercarse al problema de la forma más efectiva. Los

circuitos automotrices siempre usan dos tipos de señales: [10]

8

Entrada.- Proveen información sobre las condiciones de operación (interruptores,

sensores, etc).

Salida.- Causa que un dispositivo eléctrico o electrónico funcione (lámparas, Leds,

relevadores, motores, etc).

Las señales de entrada y salida pueden ser tanto "digitales" como "análogas",

dependiendo de cada aplicación. La PCM (Powertrain Control Module) o Módulos de

Control del Tren Motriz típicamente reciben, procesan y generan señales tanto

análogas como digitales. [18]

4.4.1 SEÑALES ANÁLOGAS

Una señal que representa a un voltaje variable constantemente durante todo el tiempo

es una señal análoga [9].

4.4.2 SEÑALES DIGITALES

Una señal que representa solamente dos niveles de voltaje se conoce como digital.

Una señal digital únicamente tiene dos estados. La señal NO es continuamente

variable. Los dos únicos estados en los que existen en una señal digital se representan

así: [9]

* Alto/Bajo

* High/Low

* ON/OFF

* Activado/Desactivado

* 1/0

En un típico circuito electrónico automotriz, una señal digital es 0 Volts o 5 volts.

Figura 5. Señales analógicas y digitales. Fuente: [18]

9

Existen diferentes métodos para determinar el estado físico de un elemento, entre los

cuales sobresalen, análisis de vibraciones, análisis de lubricantes, análisis por

ultrasonido, termografía, análisis estadístico y de ruido. [6]

Mediante el análisis de la curva que proporciona la señal del sensor MAP facilita el

diagnóstico del estado físico del tren alternativo del motor que indica el estado de cada

cilindro con valores porcentuales referentes al valor de compresión. Al generar una

falla que varié el funcionamiento en el interior del cilindro, este altera la señal del

sensor MAP o MAF durante la fase de admisión. [13]

Figura 6. Señal MAP. Fuente: [13]

5. MARCO METODOLÓGICO

En este punto se analiza los métodos optados para la investigación, así como cada

proceso realizado y herramientas utilizadas para alcanzar los objetivos planteados para

esta investigación [6]. Además se describe las técnicas de procesamiento y análisis de

datos obtenidos.

5.1 METODOLOGÍA DE LA INVESTIGACIÓN

La creación de esta base de datos se da por dos métodos:

El método experimental el cual tiene un proceso lógico, siguiendo una respectiva

secuencia de muestreo. A través de este proceso se crea el software de recepción de

señales y con la secuencia elegida se realiza cada experimento variando las

condiciones de funcionamiento del motor a diferentes regímenes de giro.

10

El método analítico es usado para procesar las muestras obtenidas por el método

experimental. Aquí se analiza cada variable que determine como afecta la respuesta de

la señal del sensor en el sistema de experimentación.

La investigación experimental se da a través de la formación de grupos experimentales

donde se tiene la posibilidad de manipular la realidad del sistema a través del control

de variables rigurosamente controladas para simular las posible condiciones a la que

se encuentra el objeto de estudio, es decir reproducir un fenómeno dentro de un

ambiente específico de pruebas e ir modificando diferentes elementos para observar

que sucede con el fenómeno [6].

5.2 CARACTERIZACIÓN DEL SENSOR MAP

El motor empleado para realizar las pruebas fue un motor Hyundai Sonata 2.0 el cual

consta de las siguientes características:

Tabla 1. Características motor Hyundai Sonata 2.0. Fuente: Autor

OBJETO DE ESTUDIO

Modelo G4-CPD

Sistema de inyección MPFI

Cilindrada 1997 cc

Cilindros 4

Torque máx. 145 Nm @ 4000 rpm

Potencia máx. 76 kW @ 6000 rpm

Relación peso potencia 13: 1 kW / kg

Relación de compresión 10:1

Distribución DOHC

Válvulas por cilindro 4

Bujías NGK BPR5ES-11

Figura 7. Motor Hyundai Sonata 2.0. Fuente: Autor

11

5.2.1 CARACTERÍSTICAS DEL SENSOR

Primero se ubica el sensor MAP, el cual se encuentra en el colector de admisión, este

sensor posee 4 cables por lo que tiene incorporado el sensor IAT.

Este sensor posee las siguientes características:

Tabla 2. Características del sensor MAP. Fuente: Autor

CARACTERÍSTICAS DEL SENSOR MAP

Marca FAE

Modelo 39300-2600

Mínimo Máximo

Presion [Kpa] 10 115

Voltaje [mV] 400 4500

5.2.2 PRUEBAS VOLTAJE-PRESION

Con las características del sensor se procede a realizar la prueba voltaje-presión para

comprobar su correcto funcionamiento, para ello se desmonta el sensor y se conecta el

sensor a una bomba de vacío como se indica en la siguiente figura.

Figura 8. Prueba de sensor MAP. Fuente: [15]

La variación de presión genera variación del voltaje de acuerdo a los datos que

especifica el fabricante.

12

5.2.3 ECUACIÓN CARACTERÍSTICA DEL SENSOR

Al variar la presión y voltaje se obtiene los siguientes datos que sirve para obtener la

ecuación característica del sensor.

Tabla 3. Valores voltaje-presión MAP. Fuente: Autor

presión

mm/hg Presion [Kpa]

presión

final [Kpa] voltaje

0 0 115 4.5

0 0 73 2,975

50 6,6661 66,3339 2,755

100 13,3322 53,0017 2,481

200 26,6644 39,6695 1,985

300 36,9966 26,3373 1,439

400 53,3288 13,0051 0,937

500 66,6611 0 0,432

540 71,9938 0 0,222

A continuación los datos obtenidos son ingresados al software MATLAB®, en el que

se usa el comando cftool se obtiene la siguiente ecuación característica:

𝑓(𝑥) = 0.5318𝑥2 + 26.01𝑥 − 11.19 (2)

Nota: La ecuación característica (2), posee un coeficiente de determinación de:

𝑅2 = 0.997 , con lo cual se determina la validez de esta ecuación.

Figura 9. Curva P-V. Fuente: Autor

5.3 DISEÑO DEL SOFTWARE

Los sistemas de adquisición de señales ya sean comerciales o diseñados por una

persona en particular, tienen como objetivo relacionar en forma virtual las señales

captadas por transductores y actuadores con un software desarrollado en un

computador [11].

13

La recepción de señales se realiza mediante el software Labview® y una tarjeta de

adquisición de datos DAQ-6212 de National Instruments©, las cuales presentan un

óptimo funcionamiento de recepción de señales y monitoreo de las mismas en tiempo

real.

5.3.1 LABVIEW

Labview (Laboratory Virtual Instrument Engineering Workbench) es un lenguaje de

programación grafico que se utiliza en el diseño de sistemas de adquisición de datos,

instrumentación y control, Labview posee un entorno de programación gráfico, en

donde los programas a realizarse no se escriben, si no que se dibujan, lo que facilita la

labor al momento de programar las funciones a utilizar. [22]

Las ventajas del empleo del sistema Labview se pueden expresar las siguientes:

La programación se realiza de forma gráfica

Se permiten actualizaciones de Hardware y software

El sistema no requiere de mayor experiencia ya que su programación es

intuitiva

Se pueden generar sistemas complejos

El sistema integra funciones de adquisición, análisis y presentación de datos

El software permite trabajar a velocidades muy altas de procesamiento de

datos.

5.3.2 TARJETA DE ADQUISICIÓN DE DATOS DAQ-6212

Los sistemas basados en bus USB son los que se encuentran actualmente en una

creciente demanda debido al incremento de prototipos hardware de índole plug&play

con fines de adquisición de datos [21].

Para cumplir con las expectativas de muestreo del sensor MAP a continuación se

muestra las prestaciones de la tarjeta de datos DAQ-6212.

14

Tabla 4. Características DAQ-6212. Fuente: [21]

Comunicación USB 2.0 de alta velocidad

Rango de voltaje -10 a +10 [V]

Resolución 16 bits

Rate 400 KS/s envio de datos mediante

buffer directo a memoria RAM

Canales analógicos 16 canales

Canales digitales 16 canales

Figura 10. Tarjeta DAQ-6212. Fuente: [21]

Las entradas digitales que posee la tarjeta permiten hacer directamente el

reconocimiento de velocidades para el sensor CKP o CMP.

5.3.3 PROGRAMACIÓN PARA LA RECEPCIÓN DE DATOS

El entorno de trabajo de Labview posee dos ventanas de trabajo; la primera es el panel

frontal en la que se puede visualizar el comportamiento de las señales o ingresar datos

requeridos, la segunda ventana es la de diagrama de bloques en la que se realiza la

programación de forma gráfica [22].

A continuación se muestra la programación en el diagrama de bloques y su

visualización en el panel frontal.

Diagrama de bloques:

Ver anexo II (Figura A1)

15

Panel frontal:

Figura 11. Panel Frontal Labview. Fuente: Autor

La programación dada permite visualizar los voltajes de la señal del sensor y su

conversión a presión absoluta. También se muestra de manera gráfica la señal del

Inyector, CKP, CMP, MAP y MAP con filtro.

Además se incorpora un sub VI en el cual se muestra las RPM para una mejor

visualización del régimen de giro del motor para cada muestra.

Figura 12. Diagrama de bloques RPM. Fuente: Autor

16

Figura 13. Panel Frontal RPM. Fuente: Autor

5.4 DESARROLLO DE LA BASE DE DATOS

Una vez desarrollado la programación base la cual permite receptar las señales

correctamente se procede al desarrollo de la base de datos para la cual se analiza las

variables de entrada, la cantidad de muestras a tomar y la nomenclatura para la

formación de la base de datos.

5.4.1 FACTORES DE ENTRADA

Los factores que controlan un óptimo funcionamiento en motores de combustión

interna ciclo Otto son: régimen de giro, inyección de combustible y correcto

encendido; si uno de estos elementos falla o no funciona correctamente el motor

presentara fallas en su funcionamiento: por lo tanto se analiza estas variables para

producir fallas y obtener la base de datos deseada bajo 3 niveles de funcionamiento

que son: bajo, medio y alto [6].

5.4.1.1 Régimen de giro (RPM)

La cantidad de aire que debe ingresar al motor tiene influencia en el régimen de giro

del motor, es decir a mayor revoluciones la cantidad de aire a ingresar debe ser mayor.

Teniendo en cuenta esto un factor a variar es el régimen de giro del motor, el cual

servirá para obtener las simulaciones de falla dentro de tres regímenes. Para ello se

tomó en cuenta tres niveles:

Nivel bajo.- Este nivel corresponde a un régimen de 800 RPM, lo que corresponde al

estado de ralentí del motor.

17

Nivel alto.- Se toma en cuenta un régimen de 2500 RPM, con la cual el motor presenta

las condiciones de un óptimo funcionamiento.

Nivel medio.- Se tomó en cuenta el nivel alto y bajo con la cual se sacó una media y

se determinó para este nivel un régimen de 1600 RPM.

El régimen de giro serán controlados por el tacómetro que posee el banco de pruebas,

por un escáner automotriz y por un tacómetro digital creado en Labview; esto con el

fin de que la toma de muestra sea la adecuada.

Tabla 5. Niveles factor Régimen de giro. Fuente: Autor

FACTOR NIVEL BAJO NIVEL MEDIO NIVEL ALTO

Régimen de giro 700 (Ralentí) 1600 2500

5.4.1.2 Falla en Inyector #1.

La cantidad de combustible que debe llegar a cada cilindro es proporcionada por los

inyectores, tomando como referencia al inyector, este será otro factor al cual se lo

controlara en 3 estados diferentes.

Tabla 6. Niveles del factor Falla en inyector #1. Fuente: Autor


Falla en Inyector #1 Desconectado Reducido 50% Conectado

5.4.1.3 Falla en sensor de oxígeno.

El inyector a su vez recibe la señal del tiempo de apertura de la ECU dependiendo de

las señales que reciba de los sensores del motor. Uno de los sensores que la ECU toma

como referencia para determinar el tiempo de apertura es el sensor de oxígeno; por lo

que el sensor de oxígeno será otro factor controlable en tres niveles diferentes.

Tabla 7. Niveles del factor Falla en sensor de oxígeno. Fuente: Autor


Falla en sensor de

oxígeno

Desconectado Sin calefactor Conectado

18

5.4.1.4 Falla en bujía resistiva

Las bujías son las encargadas de brindar el aporte calorífico (chispa) para que la mezcla

aire combustible se inflame completamente y produzca el trabajo óptimo en el motor.

Las bujías se pueden ver afectadas por diferentes factores que pueden ser:

Bujías en mal estado

Bujías mal calibradas

Bobinas defectuosas

Cables de bujía deteriorados o defectuosos.

Cualquiera de estos factores producen una mala chispa lo cual genera fallas en el

funcionamiento del motor.

Se toma a la bujía como otro factor controlable el cual se realiza en 3 diferentes

calibraciones.

Tabla 8. Niveles del factor Falla en bujía resistivas. Fuente: Autor


Falla en bujía

resistiva

0.90 mm 1.00 mm 1.10 mm

Para el caso de bujía resistiva se usa la que especifica el fabricante la cual es una bujía

NGK BPR5ES-11 la cual tiene una resistencia de 5 KΩ

5.4.1.5 Falla en bujía no resistiva

Para el caso de bujía no resistiva se usó una bujía NGK BKR5ES-11 la cual posee una

resistencia de 17Ω.

Figura 14. Bujía no resistiva. Fuente: Autor

19

Se realiza el análisis en 3 diferentes calibraciones como se indica en la siguiente tabla.

Tabla 9. Niveles del factor Falla en bujía no resistiva. Fuente: Autor


Falla en bujía no

resistiva

0.90 mm 1.00 mm 1.10 mm

5.4.2 DISEÑO EXPERIMENTAL

Con el análisis de los factores a controlar se genera una tabla factor/nivel, la cual se

muestra a continuación:

Tabla 10. Niveles de factores controlables. Fuente: Autor


Falla en Inyector

#1 Desconectado Reducido 50% Conectado

Falla en bujía

resistiva 0.90 mm 1.00 mm 1.10 mm

Falla en bujía no

resistiva 0.90 mm 1.00 mm 1.10 mm

Falla en sensor de

oxígeno Desconectado Sin calefactor Conectado

Una vez establecido las variables que influyen en el funcionamiento del sensor MAP,

se procede a seleccionar el diseño experimental que se ajuste al objetivo de análisis.

5.4.2.1 SELECCIÓN DEL DISEÑO EXPERIMENTAL

Para elegir el diseño se toman en cuenta los siguientes aspectos:

1. El objetivo del experimento.

2. El número de factores a estudiar.

3. El número de niveles que se prueban en cada factor.

4. Los efectos que interesa investigar (relación factores-respuesta).

5. El costo del experimento, tiempo y precisión deseada. [5]

20

Tomando en cuenta estos factores se opta por un diseño Box-Behnken el cual es un

tipo de diseño de superficie de respuesta que no contiene un diseño factorial incrustada

ni factorial fraccionada. Los diseños de Box-Behnken poseen combinaciones de

tratamiento que se encuentran en los puntos medios de los bordes del espacio

experimental y requieren un mínimo de tres factores. Para un diseño de Box-Behnken,

todos los puntos del diseño se encuentran en combinaciones de niveles de factores

altos y bajos, y en sus puntos medios.

5.4.3 SINCRONIZACIÓN DE SEÑALES

En esta etapa es necesario tener una referencia en la identificación de los ciclos de

funcionamiento en cada cilindro [13], para ello se sincroniza la señal del MAP junto

con la señal del primer inyector con esta se tiene la ubicación del cilindro #1 en la fase

de admisión como se muestra en la siguiente figura.

Figura 15. Señal MAP e inyector. Fuente: Autor

Para visualizar de mejor forma el comportamiento de la señal, se gráfica en el software

Matlab® donde se analiza dos vueltas del cigüeñal, aquí se aprecia de mejor forma la

sincronización de las señales.

21

Figura 16. Señal MAP e Inyector en Matlab. Fuente: Autor

Aquí se puede apreciar que el inyector se abre antes que el pistón llegue al PMS,

cuando el pistón #1 llega al PMS el voltaje es alto, cuando empieza la fase de admisión

cae el voltaje del MAP por efecto de la aspiración del primer cilindro. Luego se

produce la variación de voltaje correspondiente a la aspiración de los cilindros 3-4-2

hasta que se dé nuevamente la inyección que determina el inicio de admisión del

cilindro #1.

5.4.4 PROTOCOLO DE ADQUISICIÓN DE DATOS

Con la selección del diseño experimental y con los factores controlables que van a

intervenir se realiza el diseño de superficie de respuesta Box-Behnken en MINITAB®,

con la cual muestra la siguiente tabla de tratamientos:

Tabla 11. Tratamiento para bujía resistiva. Fuente: Autor

TRATAMIENTO Falla en

Inyector #1 Falla en bujía

resistiva Falla en sensor

de oxígeno

1 50 90 100

2 0 90 50

3 0 100 100

4 100 110 50

5 0 110 50

6 50 90 0

7 100 100 0

8 50 100 50

9 0 100 0

10 50 100 50

11 50 110 100

12 50 110 0

13 100 100 100

14 100 90 50

15 50 100 50

22

Tabla 12. Tratamiento con bujía no resistiva. Fuente: Autor

TRATAMIENTO Falla en

Inyector #1 Falla en bujía

no resistiva Falla en sensor

de oxígeno

1 50 90 100

2 0 90 50

3 0 100 100

4 100 110 50

5 0 110 50

6 50 90 0

7 100 100 0

8 50 100 50

9 0 100 0

10 50 100 50

11 50 110 100

12 50 110 0

13 100 100 100

14 100 90 50

15 50 100 50

Estos tratamientos se los realiza en los tres diferentes regímenes de giro,

adicionalmente para cada tratamiento se realiza 3 repeticiones dando la creación de la

base de datos con un total de 270 tratamientos.

5.4.5 ADQUISICIÓN DE DATOS

Con el orden y la cantidad de muestras a tomar se procede a guardar cada señal con

sus diferentes simulaciones de fallo. Para ello se requiere de un proceso el cual asegure

la adquisición correcta bajo condiciones de funcionamiento iguales [5].

5.4.5.1 PROCESO DE ADQUISICIÓN DE DATOS

Se debe cumplir un proceso de adquisición de datos que debe cumplirse con el fin de

garantizar la veracidad de los datos obtenidos, para ello se toma en cuenta los

siguientes aspectos y procedimiento:

Uso de gasolina extra (87 octanos)

Aceite 20 W 50

Encender el motor hasta que alcance su temperatura normal de funcionamiento

(85 ~ 90 ºC) el cual se monitorea a través del escáner y el indicador del tablero

de instrumentación del motor.

23

Figura 17. Monitoreo de temperatura en Scanner. Fuente: Autor

Figura 18. Monitoreo de temperatura Scanner. Fuente: Autor

Se procede a conectar las señales de los sensores MAP, CKP, CMP e inyector

#1 a la tarjeta de adquisición de datos y de esta al computador.

Figura 19.Panel de control del motor. Fuente: Autor

Figura 20. Conexión de Señales a la tarjeta DAQ. Fuente: Autor

24

Se estabiliza el régimen de giro de acuerdo al régimen de cada muestra que se

va a tomar. Esto se monitorea por medio del scanner, tacómetro que posee el

tablero y por el tacómetro digital creado en Labview®.

Para cada prueba se espera hasta que el ventilador se desactive, para que su

funcionamiento no afecte la señal ni el régimen de giro del motor.

Se adquiere la muestra durante 10 segundos, luego la muestra se exporta a

Excel para su posterior análisis.

Para crear la base de datos se procede a dar una nomenclatura adecuada para su

posterior análisis.

La nomenclatura planteada es la siguiente:

Tabla 13. Nomenclatura del tratamiento. Fuente: Autor

SIMBOLOGÍA DESCRIPCIÓN

R1 800 RPM

R2 1600 RPM

R3 2500 RPM

I1 Inyector desconectado

I2 Inyector tapado

I3 Inyector conectado

B1 Bujía resistiva 0.90 mm



BN1 Bujía no resistiva 0.90 mm



O1 Sensor de oxígeno desconectado

O2 Sensor de oxígeno sin calefactor

O3 Sensor oxígeno conectado

De acuerdo a la tabla indicada, se denomina la simbología correspondiente al nivel de

cada variable. Por ejemplo:

R1_I1_B3_O2 Dónde: R1 corresponde a 800 rpm, que es el régimen de giro del

motor. I1 corresponde al inyector #1 en estado desconectado. B3 corresponde a bujías

no resistivas con calibración de 1.10 mm y O2 corresponde al sensor de oxígeno

conectado pero sin calefactor, es decir desconectado el calefactor del sensor de

oxígeno.

25

5.5 VALIDACIÓN DE LOS DATOS OBTENIDOS

Para validar los datos utilizamos el software Minitab® la cual provee la estimación

estadística para interpretar tablas y gráficas estadísticas de una forma práctica y fácil

de entender.

Con el software se realiza la resolución del diseño de superficie de respuesta en la cual

se utiliza los valores en la tabla de análisis de varianza para determinar cuáles de los

efectos en el modelo son estadísticamente significativos. Normalmente se observan

primero los efectos de interacción del modelo, porque una interacción significativa

influirá en la manera de interpretar los efectos principales. Para utilizar el valor p, se

debe:

Identificar el valor p para el efecto que desea evaluar.

Comparar este valor p con su nivel de significancia (α). Un nivel de

significancia (α) frecuentemente utilizado es 0.05.

Si el valor p es menor que o igual a α, se concluye que el efecto es significativo. Si el

valor p es mayor que α, se concluye que el efecto no es significativo.

Con esto se procede a analizar que tratamiento es significativo dentro de la base de

datos creada.

26

6. RESULTADOS

Una vez concluido con los tratamientos del diseño experimental, se realiza el análisis

de los resultados obtenidos en la que se detalla cada resultado obtenido de acuerdo a

los objetivos planteados. Además se determina el análisis estadístico descriptivo con

mayor significancia dentro del análisis de varianza.

6.1 RESULTADO DEL SOFTWARE

Con la caracterización del sensor y la creación de la programación base para la

recepción de datos, el software Labview® exporta un archivo en Excel con 6

columnas. Donde:

La columna A corresponde al voltaje que proviene del sensor MAP.

La columna B corresponde a la señal del inyector #1.

La Columba C corresponde a la señal del sensor CKP.

La Columba D corresponde a la señal del sensor CMP

La columna E corresponde a la señal del sensor MAP filtrada.

La columna F corresponde al valor de presión correspondiente a la señal del

sensor a través de la ecuación:’

𝑓(𝑥) = 0.5318𝑥2 + 26.01𝑥 − 11.19 (2)

Figura 21. Señales exportadas a Excel. Fuente: Autor

27

6.2 VALIDACIÓN DE RESULTADOS

Una vez realizadas las pruebas, los resultados que se han obtenidos permiten dar un

razonamiento lógico acerca de qué factores influyen más en los resultados y cómo

reconfigurar la actividad que se está realizando para alcanzar los objetivos marcados.

Además aquí se analiza los tratamientos realizados por medio del software estadístico

MiniTab® 17. En el cual se analiza las gráficas de residuos, efectos principales,

interacciones, análisis de superficie y análisis de significancia.

6.2.1 ANÁLISIS DE GRÁFICAS DE RESIDUOS

Se realiza el análisis de residuos donde, la gráfica es útil cuando el orden de las

observaciones puede influir en los resultados, lo cual puede ocurrir cuando los datos

se recolectan en una secuencia de tiempo o en alguna otra secuencia. Los residuos de

la gráfica deben fluctuar en un patrón aleatorio alrededor de la línea central. La

correlación entre los residuos puede ser representada por:

Una tendencia ascendente o descendente en los residuos

Cambios rápidos en los signos de residuos adyacentes

Para el análisis de gráficas de residuos de los estadísticos descriptivos de la variable

respuesta, se presenta en la Tabla 14 los valores de 𝑅2, los cuales indican en que

porcentaje los valores medidos se ajustan a la regresión o valor esperado. Para ser

considerados como valido el experimento, este valor debe ser mayor al 70%.

Tabla 14. Valores de ajuste 𝑅2para estadísticos. Fuente: Autor

Estadísticos Descriptivos 𝑅2

Media 94.57%

E.E de Media 96,35%

Desviación Estándar 95,84%

Varianza 87,84%

Coeficiente de Variación 96,33%

Mínimo 98,50%

Q1 96,42%

Mediana 91,44%

Q3 93,44%

Máximo 89,32%

El porcentaje de ajuste de los valores es superior al 85%, lo que acredita un

correcto análisis de las gráficas de residuos.

28

Figura 22. Grafica de residuos para varianza. Fuente: Autor

En la Figura 22, se presenta la gráfica de probabilidad normal, donde los residuos se

ajustan a una línea recta, por lo que se cumple el supuesto de la normalidad de los

datos.

Los puntos en la gráfica de valor ajustado vs. residuo, no asumen ningún patrón

explícito en forma de embudo o cuello de botella, puesto que están dispersos

aleatoriamente alrededor de cero, por lo que la varianza es constante, no tiene puntos

atípicos, ni puntos influyentes. En la gráfica de residuo vs orden, que los puntos tienen

una dispersión alrededor de cero por la aleatorización de las corridas, certificando la

no correlación entre residuos, se acepta el supuesto de independencia de los resultados.

6.2.2 VALORES P

Se eligió el nivel de significancia 0.05 con un propósito ilustrativo, debido a que se

utiliza con frecuencia en muchos campos. Se evalúa la significancia de las pruebas

para determinar patrones no aleatorios en cualquier nivel. Cuando el valor p que se

muestra es menor que el nivel de significancia elegido, se rechaza la hipótesis.

Se analizan los factores con mayor significancia de cada tratamiento, para ello se toma

en cuenta que el valor p deben ser iguales o menores a 0.05, lo que representa una

influencia significativa de los tratamientos. Se analiza los efectos lineales, cuadráticos

y de interacción.

El las siguientes tablas tenemos los estadísticos descriptivos con mayor relevancia para

este proyecto.

29

Tabla 15. Valores p para bujías resistivas. Fuente: Autor

coef

icie

nte

de

vari

ació

n r

alen

tí

mo

da

rale

ntí

mss

d r

alen

tí

asim

etrí

a 1

60

0

med

ia 2

50

0

erro

r es

tán

dar

de

med

ia 2

50

0

med

ia r

eco

rtad

a

25

00

des

viac

ión

es

tán

dar

25

00

vari

anza

25

00

sum

a 2

50

0

sum

a d

e cu

adra

do

s 2

50

0

mín

imo

25

00

pri

me

r cu

arti

l 25

00

med

ian

a 2

50

0

terc

er c

uar

til 2

50

0

máx

imo

25

00

kurt

osi

s 2

50

0

mss

d 2

50

0

Lineal 0,426 0,484 0,0580 0,209 0,148 0,055 0,148 0,053 0,07 0,151 0,159 0,229 0,151 0,141 0,149 0,1 0,033 0,136

Falla en Inyector #1 0,814 0,949 0,1030 0,069 0,466 0,366 0,468 0,343 0,322 0,477 0,46 0,542 0,475 0,462 0,468 0,392 0,789 0,393

Falla en bujía resistiva 0,432 0,923 0,0450 0,375 0,789 0,014 0,793 0,014 0,019 0,764 0,769 0,676 0,78 0,777 0,82 0,94 0,436 0,884

Falla en sensor de

oxígeno 0,171 0,153 0,1030 0,647 0,039 0,402 0,039 0,379 0,434 0,04 0,043 0,067 0,04 0,037 0,039 0,025 0,007 0,037

Cuadrado 0,061 0,391 0,2280 0,947 0,6 0,14 0,598 0,134 0,156 0,574 0,586 0,742 0,603 0,577 0,602 0,519 0,029 0,382

Falla en Inyector #1*

Falla en Inyector #1 0,91 0,425 0,0810 0,754 0,289 0,164 0,287 0,146 0,159 0,278 0,276 0,562 0,298 0,269 0,289 0,229 0,01 0,172

Falla en bujía resistiva*


Falla en sensor de

oxígeno* Falla en

sensor de oxígeno 0,013 0,191 0,9430 0,754 0,416 0,122 0,416 0,129 0,155 0,389 0,413 0,37 0,405 0,411 0,419 0,409 0,507 0,675

Interacción 0,032 0,02 0,0140 0,004 0,043 0,025 0,311 0,022 0,029 0,311 0,324 0,75 0,328 0,306 0,295 0,253 0,045 0,259




Falla en sensor de

oxígeno 0,431 0,603 0,2180 0,744 0,869 0,59 0,869 0,604 0,642 0,88 0,874 0,765 0,881 0,858 0,863 0,823 0,95 0,887


Falla en sensor de

oxígeno 0,325 0,045 0,0040 0,521 0,312 0,636 0,312 0,604 0,642 0,303 0,317 0,501 0,323 0,297 0,306 0,351 0,427 0,968

30

Tabla 16. Valores p para bujías no resistivas. Fuente: Autor

erro

r es

tán

dar

d

e m

edia

ra

len

tí

des

viac

ión

está

nd

ar r

alen

tí

vari

anza

ral

entí

ran

go

inte

rcu

arti

l ra

len

tí

mss

d r

alen

tí

mo

da

16

00

n p

ara

mo

da

16

00

ran

go

inte

rcu

arti

l 2

50

0

asim

etrí

a 2

50

0

Lineal 0,145 0,154 0,162 0,144 0,258 0,083 0,398 0,433 0,145

Falla en Inyector #1 0,844 0,889 0,93 0,764 0,94 0,297 0,212 0,781 0,056

Falla en bujía resistiva 0,093 0,105 0,115 0,095 0,233 0,022 0,27 0,138 0,296

Falla en sensor de

oxígeno 0,096 0,094 0,094 0,095 0,114 0,839 0,858 0,781 0,354

Cuadrado 0,528 0,546 0,526 0,672 0,613 0,562 0,517 0,027 0,226


Falla en Inyector #1 0,433 0,546 0,521 0,637 0,523 0,818 0,609 0,01 0,339

Falla en bujía

resistiva* Falla en

bujía resistiva 0,593 0,647 0,651 0,361 0,659 0,202 0,207 0,038 0,755

Falla en sensor de

oxígeno* Falla en

sensor de oxígeno 0,239 0,218 0,209 0,591 0,274 0,995 0,759 0,461 0,075

Interacción 0,054 0,056 0,061 0,047 0,051 0,502 0,14 0,015 0,003




Falla en sensor de

oxígeno 0,028 0,03 0,033 0,02 0,014 0,654 0,048 0,444 0,006

Falla en bujía

resistiva* Falla en

sensor de oxígeno 0,09 0,092 0,091 0,075 0,203 0,24 0,688 0,006 0,002

31

6.3 EFECTOS LINEALES

Se realiza el análisis de los efectos lineales de la respuesta obtenida con el valor de

significancia de los tratamientos realizados a diferentes regímenes.

6.3.1 Efectos a 800 RPM

Para el caso de usar bujías resistivas como se observa en la tabla [16] la Media de las

diferencias sucesivas cuadráticas (MSSD), se tiene que el valor varía al cambiar la calibración

de las bujías. Para el caso del inyector y del sensor de oxígeno no presentan una variación

significativa bajo este régimen.

Tabla 17. Efectos lineales para bujías resistivas 800 rpm. Fuente: Autor

CO

EF

ICIE

NT

E

DE

VA

RIA

CIÓ

N

RA

LE

NT

Í

MO

DA

RA

LE

NT

Í

MS

SD

RA

LE

NT

Í

Lineal 0,426 0,484 0,0580

Falla en Inyector #1 0,814 0,949 0,1030

Falla en bujía resistiva 0,432 0,923 0,0450

Falla en sensor de oxígeno 0,171 0,153 0,1030

Para el caso de usar bujías no resistivas como se observa en la tabla [17], se observa

que ningún factor variable presenta una variación significativa bajo este régimen

Tabla 18. Efectos lineales para bujías no resistivas 800 rpm. Fuente: Autor

ER

RO

R

ES

TÁ

ND

AR

DE

ME

DIA

RA

LE

NT

Í

DE

SV

IAC

IÓN

ES

TÁ

ND

AR

RA

LE

NT

Í

VA

RIA

NZ

A

RA

LE

NT

Í

RA

NG

O

INT

ER

CU

AR

TIL

RA

LE

NT

Í

MS

SD

RA

LE

NT

Í

Lineal 0,145 0,154 0,162 0,144 0,258

Falla en Inyector #1 0,844 0,889 0,93 0,764 0,94

Falla en bujía no resistiva 0,093 0,105 0,115 0,095 0,233

Falla en sensor de oxígeno 0,096 0,094 0,094 0,095 0,114

32


Como se observa en la tabla [14] a un régimen de 1600 RPM ningún factor controlable

genera una varianza significativa.

Para el caso de usar bujías no resistivas se observa en la siguiente tabla que la moda

tiende una varianza significativa al variar la calibración de las bujías.

Tabla 19. Efecto lineal con bujías no resistivas 1600 rpm. Fuente: Autor

MO

DA

1600

N P

AR

A

MO

DA

1600

Lineal 0,083 0,398

Falla en Inyector #1 0,297 0,212

Falla en bujía no resistiva 0,022 0,27

Falla en sensor de oxígeno 0,839 0,858


Con bujías resistivas se tiene que el factor falla en bujía resistiva tiene varianzas

significativas en: error estándar de media, desviación estándar y varianza. Además el

factor falla en sensor de oxígeno tiene mayor significancia en: media, media recortada,

suma, suma de cuadrados, primer y tercer cuartil, mediana, máximo, kurtosis y MSSD

como se puede apreciar en la siguiente tabla.

Tabla 20. Efectos lineales con bujías resistivas 2500 rpm. Fuente: Autor

ME

DIA

2500

ER

RO

R E

ST

ÁN

DA

R D

E

ME

DIA

2500

ME

DIA

RE

CO

RT

AD

A 2

500

DE

SV

IAC

IÓN

ES

TÁ

ND

AR

250

0

VA

RIA

NZ

A 2

500

SU

MA

2500

SU

MA

DE

CU

AD

RA

DO

S

250

0

MÍN

IMO

2500

Lineal 0,148 0,055 0,148 0,053 0,07 0,151 0,159 0,229

Falla en Inyector #1 0,466 0,366 0,468 0,343 0,322 0,477 0,46 0,542

Falla en bujía resistiva 0,789 0,014 0,793 0,014 0,019 0,764 0,769 0,676

Falla en sensor de oxígeno 0,039 0,402 0,039 0,379 0,434 0,04 0,043 0,067

33

Tabla 21. Efectos lineales con bujías resistivas 2500 rpm. Fuente: Autor

PR

IME

R C

UA

RT

IL

2500

ME

DIA

NA

2500

TE

RC

ER

CU

AR

TIL

2500

MÁ

XIM

O 2

500

KU

RT

OS

IS 2

500

MS

SD

2500

Lineal 0,151 0,141 0,149 0,1 0,033 0,136

Falla en Inyector #1 0,475 0,462 0,468 0,392 0,789 0,393

Falla en bujía no resistiva 0,78 0,777 0,82 0,94 0,436 0,884

Falla en sensor de oxígeno 0,04 0,037 0,039 0,025 0,007 0,037

Para el caso de bujías no resistivas los factores controlables no tienen significancia en

el efecto lineal bajo este régimen.

6.4 EFECTOS CUADRÁTICOS

El modelo cuadrático permite la detección de curvatura en la superficie de respuesta, donde se

indica los efectos que son estadísticamente significantes.


Con bujías resistivas se tiene que el factor (falla en sensor de oxígeno* falla en sensor

de oxígeno) tiene una significancia de 0.013 en su coeficiente de variación como se

observa en la siguiente tabla, donde el factor, falla en sensor de oxígeno sigue una

trayectoria curva.

Tabla 22. Efectos cuadricos con bujías resistivas 800 rpm. Fuente: Autor

CO

EF

ICIE

NT

E

DE

VA

RIA

CIÓ

N

RA

LE

NT

Í

MO

DA

RA

LE

NT

Í

MS

SD

RA

LE

NT

Í

Cuadrado 0,061 0,391 0,2280

Falla en Inyector #1* Falla en Inyector #1 0,91 0,425 0,0810

Falla en bujía resistiva* Falla en bujía resistiva 0,39 0,514 0,3730

Falla en sensor de oxígeno* Falla en sensor de

oxígeno 0,013 0,191 0,9430

34

En el caso de usar bujías no resistivas los factores controlables no producen una

varianza significativa en este régimen.

Tabla 23. Efectos cuadricos con bujías no resistivas 800 rpm. Fuente: Autor

ER

RO

R

ES

TÁ

ND

AR

DE

ME

DIA

RA

LE

NT

Í

DE

SV

IAC

IÓN

ES

TÁ

ND

AR

RA

LE

NT

Í

VA

RIA

NZ

A

RA

LE

NT

Í

RA

NG

O

INT

ER

CU

AR

TIL

RA

LE

NT

Í

MS

SD

RA

LE

NT

Í

Cuadrado 0,528 0,546 0,526 0,672 0,613

Falla en Inyector #1* Falla

en Inyector #1 0,433 0,546 0,521 0,637 0,523

Falla en bujía no resistiva*


Falla en sensor de

oxígeno* Falla en sensor

de oxígeno 0,239 0,218 0,209 0,591 0,274


El factor (fallo en bujía resistiva*fallo en bujía resistiva) presenta una varianza

significativa en el valor de asimetría para el caso de bujías resistivas.


AS

IME

TR

ÍA

1600

Cuadrado 0,947

Falla en Inyector #1* Falla en Inyector #1 0,754

Falla en bujía resistiva* Falla en bujía resistiva 0,022

Falla en sensor de oxígeno* Falla en sensor de oxígeno 0,754

En el caso de usar bujías no resistivas los factores controlables no presentan una

varianza significativa a este régimen.

35


MO

DA

1600

N P

AR

A

MO

DA

1600

Cuadrado 0,562 0,517

Falla en Inyector #1* Falla en Inyector #1 0,818 0,609

Falla en bujía no resistiva* Falla en bujía no

resistiva 0,202 0,207

Falla en sensor de oxígeno* Falla en sensor de

oxígeno 0,995 0,759


En este régimen presentan varianza los factores (falla en inyector #1*falla en inyector

#1) y (falla en bujía resistiva*falla en bujía resistiva) en kurtosis para el caso de bujías

resistivas; por lo que estos factores siguen una trayectoria curva.


ME

DIA

NA

2500

TE

RC

ER

CU

AR

TIL

2500

MÁ

XIM

O 2

500

KU

RT

OS

IS 2

500

MS

SD

2500

Cuadrado 0,577 0,602 0,519 0,029 0,382

Falla en Inyector #1* Falla en

Inyector #1 0,269 0,289 0,229 0,01 0,172

Falla en bujía resistiva* Falla en bujía

resistiva 0,891 0,875 0,697 0,047 0,283

Falla en sensor de oxígeno* Falla en

sensor de oxígeno 0,411 0,419 0,409 0,507 0,675

En el rango intercuartil se tiene variables significativas en los factores (falla en

inyector #1*falla en inyector #1) y (falla en bujía no resistiva*falla en bujía no

resistiva), esto para el caso de bujías no resistivas.

36


RA

NG

O

INT

ER

CU

AR

TIL

2500

AS

IME

TR

ÍA

2500

Cuadrado 0,027 0,226

Falla en Inyector #1* Falla en Inyector #1 0,01 0,339

Falla en bujía no resistiva* Falla en bujía no


Falla en sensor de oxígeno* Falla en sensor

de oxígeno 0,461 0,075

6.5 EFECTOS DE INTERACCIÓN

Aquí se analiza los efectos de interacción de dos factores, el cual analiza el efecto de

un factor que depende de otro en la cual determinará que factor contiene una varianza

significativa dentro de los regímenes propuestos.


Al combinar el factor (falla en bujía resistiva*falla en sensor de oxígeno) estos

presentan una varianza significativa en el análisis de moda y MSSD para este régimen

y con bujías resistivas.

Tabla 28. Efectos de interacción con bujías resistivas 800 rpm. Fuente: Autor

CO

EF

ICIE

NT

E

DE

VA

RIA

CIÓ

N

RA

LE

NT

Í

MO

DA

RA

LE

NT

Í

MS

SD

RA

LE

NT

Í

Interacción 0,032 0,02 0,0140

Falla en Inyector #1* Falla en bujía

resistiva 0,796 0,653 0,2180

Falla en Inyector #1* Falla en sensor de

oxígeno 0,431 0,603 0,2180

Falla en bujía resistiva* Falla en sensor de

oxígeno 0,325 0,045 0,0040

37

Utilizando bujías no resistivas en este estado se observa varianza en los factores (falla

en inyector #1*falla en sensor de oxígeno) en los análisis de: error estándar, desviación

estándar, varianza, rango y MSSD.

Tabla 29. Efectos de interacción con bujías no resistivas 800 rpm. Fuente: Autor

ER

RO

R

ES

TÁ

ND

AR

DE

ME

DIA

RA

LE

NT

Í

DE

SV

IAC

IÓN

ES

TÁ

ND

AR

RA

LE

NT

Í

VA

RIA

NZ

A

RA

LE

NT

Í

RA

NG

O

INT

ER

CU

AR

TIL

RA

LE

NT

Í

MS

SD

RA

LE

NT

Í

Interacción 0,054 0,056 0,061 0,047 0,051




Falla en sensor de

oxígeno 0,028 0,03 0,033 0,02 0,014

Falla en bujía no

resistiva* Falla en sensor

de oxígeno 0,09 0,092 0,091 0,075 0,203


En el caso de usar bujías resistivas estas no presentar una varianza significativa bajo

este régimen como se observa en la tabla [14].

Para el caso de bujías no resistivas se tiene que la combinación de los factores (falla

en inyector #1*fala en sensor de oxígeno) generan una varianza significativa en el

análisis de N moda.


MO

DA

1600

N P

AR

A

MO

DA

1600

Interacción 0,502 0,14

Falla en Inyector #1* Falla en bujía

no resistiva 0,442 0,241

Falla en Inyector #1* Falla en sensor


Falla en bujía no resistiva* Falla en

sensor de oxígeno 0,24 0,688

38


En este régimen se tiene que la varianza significativa se da con los factores (falla en

inyector #1*falla en bujía resistiva), esto se observa en la siguiente tabla, donde se

observa las varianzas significativas en el análisis de error estándar de la media,

desviación estándar, varianza y kurtosis. Este resultado se obtiene utilizando bujías

resistivas.

Tabla 31. Efectos de interacción con bujías resistivas 2500 rpm. Fuente: Autor

ME

DIA

2500

ER

RO

R E

ST

ÁN

DA

R D

E

ME

DIA

2500

ME

DIA

RE

CO

RT

AD

A 2

500

DE

SV

IAC

IÓN

ES

TÁ

ND

AR

2500

VA

RIA

NZ

A 2

500

SU

MA

DE

CU

AD

RA

DO

S

2500

MÁ

XIM

O 2

500

KU

RT

OS

IS 2

500

MS

SD

2500

Interacción 0,043 0,025 0,311 0,022 0,029 0,324 0,253 0,045 0,259




Falla en sensor de

oxígeno 0,869 0,59 0,869 0,604 0,642 0,874 0,823 0,95 0,887


Falla en sensor de

oxígeno 0,312 0,636 0,312 0,604 0,642 0,317 0,351 0,427 0,968

Usando bujías no resistivas se tiene que los factores (falla en inyector #1*falla en bujía

no resistiva) y (falla en bujía no resistiva*falla en sensor de oxígeno) presentan

significancia en el análisis del rango intercuartil y asimetría bajo este régimen de giro

del motor.

39


RA

NG

O

INT

ER

CU

AR

TIL

2500

AS

IME

TR

ÍA 2

500

Interacción 0,015 0,003

Falla en Inyector #1* Falla en bujía no


Falla en Inyector #1* Falla en sensor de

oxígeno 0,444 0,006

Falla en bujía no resistiva* Falla en sensor


6.6 GRÁFICAS DE EFECTOS PRINCIPALES

Se utiliza esta opción conjuntamente con el análisis de varianza y diseño de

experimentos para examinar las diferencias entre las medias de niveles para uno o más

factores. Un efecto principal está presente cuando diferentes niveles de un factor

afectan la respuesta de manera diferente. Una gráfica de efectos principales gráfica la

media de respuesta para cada nivel de factores conectado por una línea.

Las gráficas de efectos principales ayuda a determinar los factores de mayor influencia

sobre la variable de respuesta, tanto en el factor falla en inyector #1, falla en bujía

resistiva, falla en bujía no resistiva y falla en sensor de oxígeno.

6.6.1 Efectos principales a 800 RPM

Se muestra la gráfica de efectos principales para varianza, ya que este análisis se

presenta en los diferentes regímenes planteados.

Figura 23. Efectos principales de varianza a 800 RPM. Fuente: Autor

40

Como se observa en la figura [23] a un régimen de 800 RPM la falla en el inyector #1

y la falla en el sensor de oxígeno presentan mayor significancia sobre los otros

factores.

Figura 24. Efectos principales para coeficiente de variación. Fuente: Autor

En la figura [24] se muestra los efectos principales para coeficientes de varianza, donde

la falla en el inyector #1 y la falla en el sensor de oxígeno presentan mayor cambio en

sus niveles.

Para el caso de usar bujías no resistivas se tiene que en el análisis de efectos principales

para desviación estándar; la falla en el inyector #1 y falla en el sensor de oxígeno

presentan mayor cambio en sus niveles lo cual muestra que estos efectos tienen mayor

significancia bajo el régimen de 800 rpm como se observa en la figura [25].

Figura 25. Efectos principales para desviación estándar con falla en bujía no resistiva. Fuente: Autor

41

6.6.2 Efectos principales a 1600 RPM.

En los efectos principales para varianza la falla en el inyector #1 presenta mayor significancia,

también se aprecia un ligero cambio de niveles con la falla en el sensor de oxígeno. El factor

falla en bujía resistiva no presenta un cambio de niveles significativo en el sistema.

Figura 26. Efectos principales de varianza a 1600 rpm. Fuente: Autor

Los efectos principales para asimetría, la falla en el sensor de oxígeno no presenta en

cambio de niveles significativo por lo que su efecto no es influyente sobre el sistema

bajo este régimen.

Figura 27. Efectos principales de asimetría a 1600 rpm. Fuente: Autor

En el caso de usar bujías no resistivas, se tiene que los efectos principales para rango

intercuartil los factores que presentan cambios de niveles considerables son: falla en

inyector #1 y falla en bujía no resistiva.

42

Figura 28. Efectos principales para rango Intercuartil a 1600 rpm con falla en las bujías no resistivas. Fuente: Autor

6.6.3 Efectos principales a 2500 RPM

Los efectos principales para varianza bajo este régimen muestra que la falla en el

inyector #1 y falla en bujía resistiva presentan el mayor cambio de niveles, por lo que

estos factores generan significancia.

Figura 29. Efectos principales de varianza a 2500 rpm. Fuente: Autor

En el análisis de efectos principales para kurtosis, la falla en el sensor de oxígeno

presenta la mayor significancia de entre los otros factores como se muestra en la figura

[30]. También se puede considerar la falla en bujía resistiva ya que este presenta un

cambio de niveles significativos.

43

Figura 30. Efectos principales para kurtosis a 2500 rpm. Fuente: Autor

Para el caso de usar bujías no resistivas se tiene que la falla en el inyector #1 presenta

un cambio de niveles significativos como se muestra en la figura [31]. Los factores

falla en sensor de oxígeno y falla en bujías no resistivas no generan un cambio de nivel

significativo en los efectos principales para simetría a un régimen de 2500 rpm.

Figura 31. Efectos principales para asimetría a 2500 rpm con falla en la bujía no resistiva. Fuente: Autor

6.7 GRÁFICAS DE INTERACCIONES

En este punto se presenta las gráficas de las interacciones, donde se tiene que si las

líneas son paralelas no existe interacción entre los factores, pero si existe un cruce

entre ellas existe interacción entre los factores, además mientras mayor sea la

diferencia de sus pendientes mayor será el grado de interacción. Se realiza el análisis

grafico de interacciones en los 3 regímenes propuestos.

44

6.7.1 INTERACCIONES CON BUJÍAS RESISTIVAS

En este punto se analiza las gráficas de interacciones usando bujías resistivas a

regímenes de: 800, 1600 y 2500 rpm. Donde se analiza las interacciones que presentan

el menor coeficiente de significancia.

6.7.1.1 Interacciones a 800 RPM

En la figura [32] se muestra la interacción para varianza, donde la falla del inyector #1

con la falla del sensor de oxígeno presentan interacciones cuando el inyector esta

reducido el 50% y el sensor de oxígeno esta desconectado.

Figura 32. Interacción Varianza 800 rpm. Fuente: Autor

Analizando la interacción para coeficiente de varianza existe interacción cunado el

inyector esta reducido 50%, este interactúa con el factor falla en bujía resistiva dentro

de sus tres niveles y con la falla en el sensor de oxígeno en el estado conectado y

desconectado.

Figura 33. Interacción para coeficiente de variación a 800 rpm. Fuente: Autor

45


Las más influyentes en el análisis de interacción para varianza son los factores de falla

de inyector #1 y falla en bujía resistiva ya que se tiene una interacción significativa al

variar la calibración de las bujías junto con los diferentes estados del factor de fallo

del inyector #1.

Los otros factores no representan una significancia alguna ya que sus líneas son

prácticamente paralelas.

Figura 34. Interacción varianza 1600 rpm. Fuente: Autor

En la figura [35] se muestra las interacciones para simetría, donde los niveles de falla

en el sensor de oxígeno presenta interacción con la falla en bujía resistiva a 1.00 mm

y con la falla en el inyector reducido 50%.

Además, la falla en el inyector #1 reducido 50% presenta interacción con la falla en

bujía resistiva en los niveles de 0.90 mm y 1.10 mm.

Figura 35. Interacción para asimetría a 1600 rpm. Fuente: Autor

46


En este régimen tenemos una interacción significativa en la interacción para varianza,

donde al producir falla en el inyector #1 junto con la falla en bujía resistiva en el estado

de inyector tapado y calibración de bujías de 0.90 mm y 1.00 mm.

Para el caso de los otros factores controlables no presentan una interacción

significativa con otro factor.

Figura 36. Interacción varianza 2500 rpm. Fuente: Autor

En la interacción para kurtosis se observa una interacción entre la falla del inyector #1

con la falla en bujía resistiva, pero esta interacción es despreciable ya que sus

pendientes no son pronunciadas.

Figura 37. Interacción para Kurtosis a 2500 rpm. Fuente: Autor

47

6.7.2 INTERACCIONES CON BUJÍAS NO RESISTIVAS

En este punto se analiza las gráficas de interacciones usando bujías no resistivas a

regímenes de: 800, 1600 y 2500 rpm. Donde se analiza las interacciones que presentan

el menor coeficiente de significancia.


En la gráfica de interacción para varianza los factores con mayor interacción

significativa son: el factor falla inyector #1 y falla en sensor de oxígeno, donde el

inyector en estado reducido 50% interactúa con los niveles del sensor de oxígeno

desconectado y sin calefactor.

Figura 38. Interacción varianza con bujía no resistiva 800 rpm. Fuente: Autor

En la figura [39] se muestra la interacción para desviación estándar, donde existe

interacción entre falla del inyector #1 en el estado reducido 50% y falla en sensor de

oxígeno en estado conectado y desconectado.

Además la falla en inyector #1 interactúa con los niveles extremos del factor falla de

bujía no resistiva.

Figura 39. Interacción para desviación estándar a 800 rpm con falla en la bujía no resistiva. Fuente: Autor

48


A este régimen la interacción para varianza muestra la interacción que existe entre falla

del inyector #1 en estado reducido 50% con los niveles extremos de falla del sensor de

oxígeno.


La mayor interacción para el rango intercuartil se da con la falla en inyector #1 y falla

en bujía no resistiva en estado desconectado para el inyector y calibraciones de 0.90

mm y 1.10 mm en bujías no resistivas.

Figura 41. Interacción para rango intercuartil a 1600 rpm con falla en bujía no resistiva. Fuente: Autor


En este régimen se aprecia que existe interacción entre la falla del sensor de oxígeno

con los niveles de falla del inyector #1, los otros factores no representan una

interacción con varianza significativa.

49

En la figura [43] se muestra la interacción para asimetría, donde la falla en el inyector

#1 en el estado de reducido 50 % presenta interacción con los estados de falla de bujías

no resistivas y falla en sensor de oxígeno en sus 3 niveles. Además el factor falla en

bujías no resistivas presenta interacción con los 3 niveles del factor fallo en sensor de

oxígeno, esta interacción se da con una calibración de 1.10 mm en bujías no resistivas.


Figura 43. Interacción para asimetría a 2500 rpm con falla en bujía no resistiva. Fuente: Autor

50

7. CONCLUSIONES

El análisis individual de cada factor controlable a un se tiene que la falla en el inyector

#1 varía notablemente con la señal del sensor MAP ya que este, en estado

desconectado el voltaje del sensor aumenta lo que indica que está ingresando menor

aire por el colector de admisión, lo cual significa que un cilindro no está produciendo

trabajo alguno. Este efecto se da a un régimen de 800 RPM. Ya que al aumentar el

régimen esta falla no produce una variación significativa en el voltaje del sensor.

Al aumentar el régimen de giro del motor el voltaje del sensor disminuye

proporcionalmente al incremento de la presión absoluta, por lo que al simular una falla

en la calibración de bujías y en el sensor de oxígeno la variación de voltaje en el sensor

es considerable. Para lo cual el análisis de significancia ayudara a determinar si la falla

es provocada por el sensor de oxígeno, por una mala calibración en las bujías o bujías

incorrectas.

Para el caso de falla en el sensor de oxígeno se tiene que en el estado desconectado la

ECM al no recibir la señal de este sensor opta por enriquecer ligeramente la mezcla,

con lo que se incrementa la potencia del motor y realice un mayor trabajo, por lo que

la señal del sensor MAP disminuye, además la amplitud de la señal se incrementa. Esta

falla se la puede detectar siempre y cuando los otros factores estén en el estado normal

de funcionamiento.

En la interacción falla en bujía no resistiva*falla en sensor de oxígeno, se tiene el valor

p=0.002 el cual es el menor a todos, esto se da a un régimen de 2500 RPM con bujías

no resistivas, por lo que se tiene que la influencia de una bujía no calibrada va a

depender del estado del sensor de oxígeno bajo este régimen.

Al cambiar las bujías resistivas especificadas por el fabricante por bujías no resistivas

varia la amplitud de la señal del sensor MAP, para el primer caso se tiene una amplitud

de 0.255 y para el segundo caso 0.226 lo cual es una diferencia de 11.5% en su

amplitud. Al disminuir la amplitud del sensor este indica que el motor no está

realizando el trabajo adecuado y su potencia disminuirá.

51

En el análisis de las gráficas de efectos principales se tiene que la falla en el inyector

#1 y falla en el sensor de oxígeno presentan cambio de niveles considerables en todos

sus análisis, por lo que con este análisis facilita la detección de estas fallas en los

diferentes regímenes de giro del motor.

8. RECOMENDACIONES

Se recomienda para futuros trabajos el uso de la tarjeta de adquisición de datos DAQ-

6212 o superior, con el fin de que el muestreo sea el adecuado y se tenga un mejor

análisis de los resultados.

La pruebas realizadas en este proyecto corresponden a un motor con una cilindrada

específica, por lo que se recomienda realizar pruebas en motores de diferentes

cilindradas pero utilizando el mismo sensor FAE-39300-2600, con la finalidad de

asimilar los tratamientos y estandarizar la base de datos.

Además se recomienda realizar más experimentos con otros factores controlables y

con el análisis de otros sensores que permitan determinar las condiciones de

funcionamiento del motor; esto con la finalidad de crear una base de datos más amplia

para la creación del sistema de diagnóstico de motores.

El diagnostico en línea es un planteamiento para trabajos futuros con el que expertos

de otros países pueden analizar dicha base de datos y aportar con mayor información.

52

9. REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS

A. Libros

[1] F. PAYRI, J. M. DESANTES. Motores de combustión interna alternativos.

Barcelona: Reverté, 2011.

[2] CASTRO VICENTE, MIGUEL DE. “Nueva enciclopedia del automóvil: el motor

de gasolina”, Grupo Editorial CEAC. Barcelona, 1998.

[3] ALONSO PEREZ, JOSE MANUEL. “Técnicas del automóvil: motores”, Editorial

Paraninfo. Madrid. 8a. edición. 1998.

[4] M. E. Cortés Cortés y M. Iglesias León, Generalidades sobre Metodología de la

Investigación, Campeche, México: Universidad Autónoma del Carmen, 2004.

[5] C. M. Razo, Cómo elaborar y asesorar una investigación de tesis, México: Pearson

Educación, 2011.

[6] H. Gutiérrez Pulido y R. De La Vara Salazar, Análisis y diseño de experimentos,

México: McGraw-Hill, 2008.

[7] Angulo, JM. “Enciclopedia de Electrónica Moderna”, Tomo 5, Tercera Edición,

Editorial Paraninfo., Madrid, 1993.

[8] Alonso Pérez, JM, “Electricidad de Automóvil”, Novena Edición, Editorial

Paraninfo, Madrid, 1998.

[9] BOYLESTAD. ROBERT, “Electrónica: Teoría de Circuitos y Dispositivos

Electrónicos”, Octava Edición, Editorial Prentice Hall Hispanoamericana S.A, México

2003

[10] BOLTON, W., “Mecatrónica Sistemas de Control Electrónico en Ingeniería

Mecánica y Eléctrica”, Segunda Edición, Marcombo, México, 2001.

B. Publicaciones

[11] H.-K. Jung et al. (eds.), Future Information Communication Technology and

Applications, Lecture Notes in Electrical Engineering 235, DOI: 10.1007/978-94-007-

6516-0_104,_Springer Science Business Media Dordrecht 2013.

53

C. Tesis, tesis de magister o doctorado

[12] R. W. Contreras Urgiles y J. E. Fajardo Merchán, «Diseño y construcción de un

sistema prototipo para determinar la cilindrada total de un motor ciclo Otto por un

método no invasivo mediante Labview.,» Quito, 2015.

[13] E. P. Parapi Patiño y F. M. Zuña Rodríguez, «Diseño y construcción de un equipo

prototipo de diagnóstico de la compresión de motores de combustión interna ciclo Otto

con sistema MPFI Multec Delphi mediante el análisis de los sensores CKP, MAP y

auxiliares.,» Cuenca, 2013.

D. Manuales

[14] RUEDA SANTANDER Jesús, “Manual Técnico de Fuel Inyection. Primera

edición 2005.

[15] BOSCH. Técnicas del Automóvil. Los sensores en el automóvil. Ed 2005.

[16] BOSCH. Técnicas del Automóvil. Sistema de inyección. Ed 2005.

E. De internet

[17] Acacia Hernández. La Investigación como Discurso. Tesis Doctoral. Cap.

VI. Caracas: USR, 2000. Disponible en:

http://www.entretemas.com/lineai/ArticulosAnteriores/guia_de_analisis.htm

[18] Características y tipos de señales. Disponible en:

http://www.taringa.net/posts/ciencia-educacion/18116317/Caracteristicas-y-tipos-de-

senales-electricas.html

[19] Catalogo de sensores MAP-FAE. 2013. Disponible en:

http://www.fae.es/es/productos/sensor-presion-absoluta

[20] Catalogo de bujías NGK 2010. Disponible en:

http://www.ngkntk.com.br/automotivo/wp-content/uploads/2014/02/Manual-

tecnico.pdf

[21] N. Instruments, «http://www.ni.com/es-cr.html,» 11 Febrero 2016. [En línea].

Disponible en: http://sine.ni.com/nips/cds/view/p/lang/es/nid/207096

[22] Labview user manual. 2001. Disponible en:

http://www.ni.com/pdf/manuals/320999e.pdf

54

ANEXOS

ANEXO I

Características de la tarjeta DAQ-6212

Tabla A 1. Características tarjeta DAQ-6212. Fuente: [21]

Entrada Analógica

Canales de una sola terminal 16

Canales Diferenciales 8

Resolución de Entrada Analógica 16 bits

Rango de Voltaje Máximo

Rango -10 V - 10 V

Precisión 2.71 mV

Sensibilidad 118 μV

Rango de Voltaje Mínimo

Rango -200 mV - 200 mV

Precisión 0.089 mV

Sensibilidad 5.2 μV

Salida Analógica

Número de Canales 2

Resolución 16 bits

Rango de Voltaje Máximo

Rango -10 V - 10 V

Precisión 3.512 mV

Rango de Voltaje Mínimo

Rango -10 V - 10 V

Precisión 3.512 mV

Razón de Actualización 250 kS / s

Especificaciones Físicas

Longitud 16.9 cm

Ancho 9.4 cm

Altura 3.1 cm

Conector de E / S Terminales de tornillo

Potencia USB Energizado por Bus

55

ANEXO II

Diagrama de bloques con el software Labview®

Figura A 1. Diagrama de bloques. Fuente: Autor

56

ANEXO III

Señales obtenidas con el software Labview®

Figura A 2. Señal CMP e Inyector. Fuente: Autor

Figura A 3. Señal MAP normal y con filtro. Fuente: Autor

57

Figura A 4. Señal MAP con inyector. Fuente: Autor

Figura A 5. Señal del inyector #1. Fuente: Autor

Figura A 6. Señal CKP con inyector. Fuente: Autor

58

Figura A 7. Tacómetro en Labview. Fuente: Autor

Figura A 8. Tacómetro en Labview a 1600 rpm. Fuente: Autor

Figura A 9. Tacómetro en Labview a 2500 rpm. Fuente: Autor

59

ANEXO IV

Calibración de las bujías

Figura A 10. Galgas de espesores. Fuente: Autor

Figura A 11. Calibración de bujías. Fuente: Autor

60

ANEXO V

Factor falla en inyector #1 reducido 50%

Figura A 12. Inyector #1 reducido 50% . Fuente: Autor

ANEXO VI

Ubicación del sensor MAP

Figura A 13. Sensor MAP. Fuente: Autor

61

Figura A 14. Ubicación del sensor MAP. Fuente: Autor

ANEXO VII

Sincronización de RPM con el escáner y Labview

Figura A 15. Sincronización de RPM. Fuente: Autor

62

ANEXO VIII

Diagrama de procesos aplicados en el proyecto

Figura A 16. Diagrama de procesos. Fuente: Autor

Toma de muestras

• Tarjeta DAQ-6212

• Sensor MAP

Matriz general de

datos

• Creación de un array general.

Análisis de señales

• Filtrado

Graficacion

Resultados exportados

Analisis estadistico

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