Nostic method based on the analysis of vibration and acoustic emissions for internal combustion engines faults

Herrera, J.; López, Juan F.; Riaza, Héctor Fabio Quintero

doi:10.1109/stsiva.2014.7010178

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“…El personal científico que desarrolla el presente trabajo tiene experiencia en investigación utilizando la señal de vibraciones para el diagnóstico de condición. Fruto de ello se tienen los trabajos de: Montilla Montaña, 2016; Mejía, Quintero, Echeverry-Correa, & Romero, 2020;Mejía, Echeverry-Correa, & Quintero, 2021;Ruiz, López, & Riaza, 2013;Lopez Lopez, Ramirez, & Quintero, 2017;Ramı ŕez, y otros, 2019;Herrera, 2015;Quintero H. R., 2021;y Zapata-Mina, 2020).…”

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Prototipo para el monitoreo no intrusivo de vehículos para mejorar el proceso de mantenimiento basado en la condición

Mejía Hernández,

Ramírez Alzate,

Quintero Riaza

et al. 2023

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El presente trabajo presenta los procedimientos para diseñar un prototipo que permita monitorear el estado de los vehículos y los hábitos de manejo de los conductores de INTEGRA S. A., para gestionar en línea la planificación del mantenimiento, generar reportes relacionados con los componentes mecánicos y humanos de la flota, y alertar al área de mantenimiento de aquellos elementos que no se encuentran en estado óptimo. En un principio se analizan señales provenientes del vehículo y, posteriormente, se estiman dos factores de riesgo para el funcionamiento óptimo del mismo: el estado del motor con base en aprendizaje de máquina y los hábitos de conducción basado en data analytics. El prototipo está pensado para ser modulable y escalable; además, pretende mejorar el modelo de administración del mantenimiento de las empresas que lo usen. El dispositivo tiene implementado un sistema de captura de señales que estará conectado al GPS de los vehículos, acción que facilita la comunicación entre un operador remoto y el dispositivo de adquisición, posibilitando así, la personalización en línea de las tareas de monitorización. Adicionalmente, este cuenta con conexión inalámbrica a un servidor que es el encargado de almacenar, gestionar y procesar los datos para generar alertas tempranas, relacionadas con las variables anteriormente mencionadas. Con el objetivo de alcanzar un alto grado de precisión en las tareas de diagnóstico, se analizan los diferentes datos adquiridos mediante técnicas de procesamiento y análisis de datos, entre ellos, caracterización multidominio, reducción de dimensionalidad y clasificación del estado. Finalmente, el prototipo cuenta con una interfaz gráfica de usuario operable en línea, que permitirá programar de una manera organizada y oportuna el plan de mantenimiento de las empresas de transporte público para garantizar el estado de disponibilidad deseado de los vehículos.

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Prototipo para el monitoreo no intrusivo de vehículos para mejorar el proceso de mantenimiento basado en la condición

Mejía Hernández,

Ramírez Alzate,

Quintero Riaza

et al. 2023

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Combustion pressure estimation method of a spark ignited combustion engine based on vibration signal processing

Grajales¹,

Riaza²,

Romero³

et al. 2016

J. vibroeng.

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An estimation method of the combustion chamber pressure, in an internal combustion engine, based on the processing of the vibration (acceleration) signal of the cylinder head, at constant speed and no load conditions is presented in this paper. The model is created based on the comparison of the vibration and pressure signals around the peaks of highest vibration, after a preprocessing and filtering of the signal using the most similar frequency bands between the sources. A polynomial regression is used between the selected data points to generate the resulting model relating pressure and vibration (and average rotational speed per cycle, calculated based on the vibration peaks). The model is tested with measurements from two spark ignited engine test benches: a single cylinder engine and a four-cylinder engine. The resulting model has very low computational cost and can provide a very accurate estimation of general shape and magnitude of the pressure trace, but does not reflect strongly cycle by cycle variations. Testing the Normalized Root Mean Square Error (NRMSE), where the best value is 100 % the single cylinder engine scores were 63.52 % and 20.02 % for the points before and after the vibration peak. For the four-cylinder engine those values were: 82.47 % and 28.27 % respectively.

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Nostic method based on the analysis of vibration and acoustic emissions for internal combustion engines faults

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