Estudio del comportamiento de la temperatura de un motor de encendido provocado utilizando un equipo de diagnóstico con base en el sensor ECT

Abstract

El presente estudio tuvo como objetivo principal predecir fallas en el sistema térmico de un motor de encendido provocado, mediante el análisis de la temperatura del líquido refrigerante utilizando el sensor ECT y herramientas de diagnóstico automotriz. Para ello se implementó una metodología experimental aplicada sobre un vehículo Chevrolet Aveo Emotion 1.6 cc, donde se simularon fallas controladas en componentes como las bujías, inyectores y el propio sensor ECT. Se recopilaron datos térmicos en distintas condiciones de operación mediante un escáner Launch X431 Pro GT, estableciendo un conjunto robusto de datos históricos, estos datos fueron procesados con técnicas de aprendizaje automático, permitiendo desarrollar un modelo predictivo de fallas que alcanzó una precisión superior al 90%, validado mediante matriz de confusión y curva ROC. Adicionalmente, se identificaron umbrales críticos de temperatura entre 85 °C y 96 °C, que delimitan el rango óptimo de operación del motor y permiten una alerta temprana ante posibles anomalías, como resultado, se demostró que el uso combinado del sensor ECT, técnicas de diagnóstico automotriz y modelos de aprendizaje automático representa una herramienta eficiente para el monitoreo térmico en tiempo real y el mantenimiento predictivo del motor, optimizando así el rendimiento, la durabilidad del sistema de refrigeración y la prevención de fallas mayores en entornos automotrices modernos.