Diseño de un sistema de adquisición de datos basado en encoders rotatorios para la optimización de la combustión en motores de combustión interna

Abstract

La presente investigación se desarrolló con el objetivo de implementar un sistema de adquisición y procesamiento de señales vibracionales para la identificación de eventos de combustión en un banco experimental Mazda BT-50 diésel 2.5 L, mediante el uso de técnicas de análisis espectral y aprendizaje automático. La metodología consistió en la integración de un encoder rotativo de 14 bits, un acelerómetro MMA7361, una tarjeta sbRIO-9636 y el entorno de programación LabVIEW para la adquisición de señales angulares y vibracionales en tiempo real. Posteriormente, las señales fueron procesadas en MATLAB utilizando la Transformada Rápida de Fourier (FFT) y el promedio sincrónico temporal (TSA), permitiendo transformar las señales al dominio de la frecuencia y del ángulo para identificar patrones asociados al ciclo de combustión. Los resultados obtenidos permitieron identificar eventos característicos del motor, como preinyección, inyección principal, apertura y cierre de válvulas, presentando diferencias mínimas respecto a los datos teóricos del fabricante. Además, el análisis espectral permitió identificar armónicos representativos con valores promedio cercanos a X1=4.6, X2=20.7 y X3=41.1. A partir de estos parámetros se desarrolló un modelo de árbol de decisión, alcanzando una precisión de validación del 83.2% y un área bajo la curva ROC cercana a 0.92, evidenciando una alta capacidad de clasificación y discriminación entre estados del banco experimental. Finalmente, se concluye que la metodología implementada constituye una herramienta confiable para el análisis vibracional y diagnóstico de motores de combustión interna.