Implementación de un sistema de diagnóstico predictivo para motores de combustión interna basado en análisis de vibraciones y señales de encoders rotatorios

Abstract

El presente trabajo analiza el comportamiento dinámico de un motor de combustión interna mediante el estudio de señales de vibración y variables operativas, con el objetivo de identificar condiciones de funcionamiento normal y fallas inducidas. Se evaluó la desconexión eléctrica de un inyector de combustible como estrategia controlada para simular una falla real en el sistema. Para ello, se implementó un mecanismo basado en un interruptor (on/off) y un relé, permitiendo interrumpir selectivamente la señal eléctrica del inyector sin alterar la arquitectura original del sistema de control del motor. Se definieron dos estados operativos: BE (Buen Estado), correspondiente al funcionamiento normal, y ME (Mal Estado), asociado a la falla inducida, facilitando así un análisis comparativo. La adquisición de datos se realizó mediante acelerómetros y encoders, registrando simultáneamente señales de vibración y posición angular. Se recolectaron más de veinte millones de datos experimentales, los cuales fueron procesados en los dominios del tiempo y la frecuencia para identificar patrones asociados a eventos mecánicos relevantes como la combustión y el giro del cigüeñal. Se calcularon parámetros estadísticos como la media y la desviación estándar de variables angulares y armónicos, evidenciando que en condición ME existe una disminución del régimen de giro, mayor amplitud de vibraciones y mayor dispersión de las señales. Finalmente, se implementaron modelos de clasificación en MATLAB, destacando el algoritmo SVM, que alcanzó una precisión de más del 80%, mostrando el mejor desempeño y tiempo de procesamiento. Estos resultados confirman la efectividad del análisis de vibraciones como herramienta para la detección temprana de fallas en motores de combustión interna.