Análisis de presiones de inyectores CRI variando la frecuencia y tiempo de inyección

Abstract

Los inyectores electrónicos desempeñan un papel crucial en la eficiencia y rendimiento del motor. Este proyecto se enfoca en estudiar las presiones y caudales de los inyectores del vehículo Mazda BT-50 2.5 CRDi, mediante la variación de la frecuencia y el tiempo de inyección. El objetivo es analizar las presiones de los inyectores CRI variando la frecuencia y tiempo de inyección, para diagnosticar el estado de los inyectores mediante Machine Learning. Se realizó una campaña experimental utilizando equipos especializados: banco de inyección, simulador de pulsos de inyección, fuente de voltaje variable y manómetros. Se establecieron tres tiempos de inyección (1 ms, 1.5 ms y 2 ms) y se evaluaron en un rango de frecuencias de 1 Hz a 15 Hz para cada tiempo, donde se analiza la variación en el caudal de inyección, retorno y presión del riel común. Además, se diseñó un modelo de diagnóstico predictivo del inyector por algoritmo de clasificación. Mediante un análisis de regresión se determinó que el tiempo de inyección para los tres parámetros tiene mayor influencia en comparación de la frecuencia. Además, al incrementar la frecuencia y tiempo de inyección, los caudales de inyección y retorno tienden a incrementar, por otro lado, la presión del riel tiene un efecto inverso. Por medio de Machine Learning se obtuvo un modelo de diagnóstico predictivo con una eficacia del 97.8% basado en la clasificación del estado del inyector, el cual fue entrenado mediante una base de datos que tiene 6 variables y cada variable tiene 135 muestras.