| Revista: | Científica (México, D.F.) |
| Base de datos: | |
| Número de sistema: | 000594488 |
| ISSN: | 1665-0654 |
| Autores: | García-Basurto, Alejandro1 Saucedo-Dorantes, Juan José1 Pérez-Cruz, ngel1 Osornio-Ríos, Roque Alfredo1 |
| Instituciones: | 1Universidad Autónoma de Querétaro, |
| Año: | 2021 |
| Volumen: | 25 |
| Número: | 1 |
| Paginación: | 1-11 |
| País: | México |
| Idioma: | Español |
| Resumen en inglés | In this research work, a diagnosis methodology based on the calculation and reduction of statistical features that are obtained from vibration signals is proposed for the detection of misfire or spark failure in an internal combustion engine (ICE). This work is carried out by the characterization of vibration signals using four statistical features that are capable of modeling trends and describing changes in the acquired vibration signals. In addition, the proposed method introduces the consideration of dimensionality reduction techniques such as principal component analysis and linear discriminant analysis, which allows to obtain the reduction of an original feature space leading to achieve a visual representation of the characteristic patterns, represented by the set of statistical features, that characterizes different evaluated conditions in the ICE. The proposed method is evaluated on experimental data acquired during normal and misfire operation of an ICE in low and high speed regime. The processing of the acquired vibration signals and the application of the proposed diagnosis methodology is performed under Matlab®, which is a sophisticated software that may be used in a wide range of engineering applications. The results obtained in two-dimensional characteristic patterns clearly show the characterization of different operating conditions evaluated in the ICE, these results demonstrate that the methodology allows detecting faults in an ICE that are generated in the ignition system and that the detection of faults can be carried out effectively regardless of the rotational speed of the engine. |
| Resumen en español | 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. |
| Palabras clave: | análisis discriminante lineal, análisis de vibraciones, detección de fallas, indicadores estadísticos, motor de combustión interna |
| Keyword: | fault detection, internal combustion engine, linear discriminant analysis, statistical indicators, vibration analysis |
| Texto completo: | Texto completo (Ver PDF) Texto completo (Ver HTML) |
