Análisis de falla de encendido en motores de combustión utilizando señales de vibración basado en el cálculo y reducción de indicadores estadísticos

Q4 Agricultural and Biological Sciences Cientifica Pub Date : 2021-01-01 DOI:10.46842/ipn.cien.v25n1a07
Alejandro García-Basurto, Juan José Saucedo-Dorantes, Ángel Pérez-Cruz, Roque Alfredo Osornio-Río
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Abstract

En este trabajo de investigación se propone una metodología de diagnóstico basada en el cálculo y reducción de indicadores estadísticos estimados de señales de vibración para la detección de fallas de encendido o por chispa en un motor de combustión interna (MCI). El trabajo realizado por los autores incluye la caracterización de señales de vibración mediante cuatro indicadores estadísticos capaces de modelar la tendencia y describir cambios en las señales. Además, en el método propuesto se introduce el uso de las técnicas de reducción de indicadores estadísticos como análisis de componentes principales y análisis discriminante lineal las cuales tienen la capacidad de reducir la dimensionalidad de la base del conjunto original de indicadores en el dominio del tiempo y obtener representaciones visuales de los patrones característicos de las condiciones de operación evaluadas. El método propuesto se evalúa sobre datos experimentales adquiridos durante la operación normal y con falla de encendido de un MCI en régimen de velocidad baja y alta. El procesamiento de las señales de vibración adquiridas y la aplicación de la metodología de diagnóstico propuesta se hizo bajo el entorno de programación de Matlab. Los resultados obtenidos en patrones característicos bidimensionales presentan claramente la separación de las diferentes condiciones de operación, dichos resultados demuestran que la metodología permite detectar fallas en MCI generadas en el sistema de encendido y que la detección de las fallas se puede realizar de forma efectiva independientemente de la velocidad de giro del motor.
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Cientifica
Cientifica Agricultural and Biological Sciences-Agricultural and Biological Sciences (all)
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