Análisis termográfico de un motor de encendido provocado, inducido a fallas mediante la aplicación de diseño de experimentos (DoE) Translated title: Thermographic analysis by design of experiments (DOE) of a fault-induced spark-ignition engine

Abstract

Resumen: La presente investigación tiene como objetivo realizar un análisis termográfico a un motor de encendido provocado, al inducirle fallas controladas no detectadas por el OBD II (Sistema de Diagnóstico a Bordo de Segunda Generación), mediante diseño de experimentos (DoE). Se aplica un diseño factorial completo de dos niveles y dos factores. La unidad experimental es un vehículo Hyundai Accent que se somete a ocho tratamientos en un banco dinamómetro. Los resultados muestran una variación de temperatura de 18.78 ℃ y NOx de 291 ppm al intervenir sobre la bujía, 18.98 ℃ y NOx de 20 ppm al incidir sobre el filtro de aire, y 55 ℃ y NOx de 25 ppm frente a un efecto combinado. Se concluye que la media cuadrática (RMS) de los datos presentes en una imagen térmica es la característica que mejor permite evaluar el efecto de los factores o fallas sobre el vehículo, al presentar un mejor ajuste y menor desviación estándar.

Translated abstract

Abstract: The main objective of this research study is to perform a thermographic analysis of a spark ignition engine by inducing controlled failures not detected by OBD II (Second Generation On-Board Diagnostic System) and by using a design of experiments (DoE). A full factorial design of two levels and two factors is applied. The experimental unit is a Hyundai Accent vehicle that is subjected to eight treatments in a dynamometric bench. The results show a temperature variation of 18.78 ℃ and a NOx of 291 ppm when altering the spark plug and 18.98 ℃ and a NOx of 20 ppm when modifying air filters. The results of combining both failures simultaneously are 55 ℃ and a NOx of 25 ppm. It is concluded that the quadratic mean (RMS) of a thermographic profile is the feature that best serves to assess vehicle failure factors and consequences since it provides an improved adjustment and a reduced standard deviation.