{"title":"Implementación de un prototipo electrónico para registros telemáticos y detección de fallos en motores de automóviles mediante sistema OBD II","authors":"Andrea Gabriela Montesdeoca Vivanco","doi":"10.55204/i2drc.v1i1.6","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"Los dispositivos que componen su construcción fueron adquiridos mediante un análisis, estudio y requerimientos que permitan realizar las diferentes funciones propuestas por dicho prototipo, para ello se consideró el costo, facilidad de adquisición y compatibilidad de software. Se utilizó un sistema OBDII encargado del diagnóstico del vehículo, permitiendo un monitoreo constante y almacenamiento de datos para detección de fallas que puedan presentar y afectar el funcionamiento de los sensores del motor; esto mediante un módulo micro SD. Se fabricó una placa de control a la cual se le integró una tarjeta de desarrollo Arduino Mega encargada de controlar las funciones mediante algoritmos de programación, librerías para cada módulo y de manera directa con el sistema OBDII. El prototipo permite visualizar los datos obtenidos mediante dos plataformas virtuales denominadas Datalogger y Thingspeak. El datalogger almacena los datos obtenidos y procesados por la unidad de control electrónica de motor (ECU) de cada sensor y la muestra mediante un blog de notas. La plataforma Thingspeak propia de Matlab muestra las señales en un entorno analítico del internet de las cosas (IoT) que permite visualizar, agregar y analizar las señales de los sensores del motor directo en una nube de internet debido al módulo GSM 1800L. Las pruebas de funcionamiento, se lograron extraer datos de los principales sensores del vehículo y se logró evidenciar mediante análisis de error absoluto y relativo de los datos obtenidos un resultado entre 1% a 2% de error considerando que mediante este análisis los datos extraídos son aceptables.","PeriodicalId":287018,"journal":{"name":"I2D Revista Científica","volume":"28 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0000,"publicationDate":"2021-06-30","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"0","resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"I2D Revista Científica","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.55204/i2drc.v1i1.6","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"","JCRName":"","Score":null,"Total":0}
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Abstract
Los dispositivos que componen su construcción fueron adquiridos mediante un análisis, estudio y requerimientos que permitan realizar las diferentes funciones propuestas por dicho prototipo, para ello se consideró el costo, facilidad de adquisición y compatibilidad de software. Se utilizó un sistema OBDII encargado del diagnóstico del vehículo, permitiendo un monitoreo constante y almacenamiento de datos para detección de fallas que puedan presentar y afectar el funcionamiento de los sensores del motor; esto mediante un módulo micro SD. Se fabricó una placa de control a la cual se le integró una tarjeta de desarrollo Arduino Mega encargada de controlar las funciones mediante algoritmos de programación, librerías para cada módulo y de manera directa con el sistema OBDII. El prototipo permite visualizar los datos obtenidos mediante dos plataformas virtuales denominadas Datalogger y Thingspeak. El datalogger almacena los datos obtenidos y procesados por la unidad de control electrónica de motor (ECU) de cada sensor y la muestra mediante un blog de notas. La plataforma Thingspeak propia de Matlab muestra las señales en un entorno analítico del internet de las cosas (IoT) que permite visualizar, agregar y analizar las señales de los sensores del motor directo en una nube de internet debido al módulo GSM 1800L. Las pruebas de funcionamiento, se lograron extraer datos de los principales sensores del vehículo y se logró evidenciar mediante análisis de error absoluto y relativo de los datos obtenidos un resultado entre 1% a 2% de error considerando que mediante este análisis los datos extraídos son aceptables.