Diagnostico de un motor de gasolina de cuatro cilindros mediante el análisis de vibraciones//Diagnostic of a four cylinder gasoline engine using vibration analysis

Resumen

Este trabajo presenta el análisis de vibraciones de un motor de combustión interna, operando con diferentes mezclas de combustible, para identificar condiciones de operación con falla, utilizando un banco de pruebas y la falla estudiada fue el “misfire”. Tres mezclas de combustible fueron probadas: E8, E20 y E30. Aplicando la transformada rápida de Fourier a las señales, se compararon las condiciones de operación normal y con falla entre combustibles, buscando componentes de frecuencia característicos para evaluar la validez de los estudios realizados hasta ahora en gasolina pura. Los resultados muestran que el comportamiento utilizando las diferentes mezclas de combustible es similar al reportado con gasolina pura, y los componentes de frecuencia que diferencian la condición normal y con falla también están presentes en las mezclas de combustible. Se extrajeron características estadísticas de las señales en el dominio de la frecuencia para simplificar el proceso de identificación.

Palabras clave: motor de combustión interna, vibraciones, detección de fallas, problema de encendido, mezclas gasolina-etanol.

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Abstract

This paper presents the vibration analysis of an internal combustion engine, using different fuel blends, to identify fault operating conditions. A purpose built engine test bench was used and the fault studied was misfire. Three fuel blends were used: E8, E20 and E30. Fast Fourier transform was applied to the signals. A comparison between normal and faulty operating conditions was carried with every fuel used, looking for characteristic frequency components, to assess the validity of past studies on misfire performed on pure gasoline. The results show that the behavior using the different fuel blends is similar to the one reported on pure gasoline, and that the frequency components that differentiate normal and faulty conditions are also present on the fuel blends. Statistical characteristics were extracted from the signals in the frequency domain to simplify the identification process.

Key words: internal combustion engine, vibration, fault detection, misfire, ethanol-gasoline blends.