Análise de contaminação em um motor a diesel com defeito usando termografia

##plugins.themes.bootstrap3.article.main##

Cristian García
José Molina
José Segnini
Mary Vergara
Néstor Rivera

Resumo


A legislação de emissões veiculares está se tornando mais rígida, pois visa minimizar o impacto dos motores de combustão interna no meio ambiente. Essas emissões mudam drasticamente quando há falhas. Esta pesquisa tem como objetivo definir as relações entre os dados que representam as condições de falha em um motor diesel turboalimentado por meio de análises termográficas, considerando a quantidade de partículas e a opacidade. Já ocorreram 45 tipos de falhas associadas à abertura da válvula de recirculação dos gases de escape (EGR) e à restrição da saída de gases em diferentes rotações do motor. Para esses dados, analisamos a média com seu desvio padrão, a raiz quadrada da média (RMS), a significância estatística e a correlação para determinar quais variáveis ​​estão fortemente correlacionadas. Os resultados obtidos mostram que os parâmetros estatísticos mais relevantes que caracterizam as falhas induzidas são: os valores máximo e mínimo da temperatura, a média e o RMS. Observa-se também que, se a abertura do EGR e o aumento das rotações por minuto ou a área de restrição no escapamento diminuir, a poluição aumenta.


 

Downloads

Não há dados estatísticos.

##plugins.themes.bootstrap3.article.details##

Como Citar
GarcíaC., MolinaJ., SegniniJ., VergaraM., & RiveraN. (2019). Análise de contaminação em um motor a diesel com defeito usando termografia. AXIOMA, (19), 48-57. Recuperado de https://axioma.pucesi.edu.ec/index.php/axioma/article/view/541
Seção
INVESTIGACIÓN
Biografia do Autor

Cristian García, Universidad Politécnica Salesiana

Universidad Politécnica Salesiana, Ingeniería Automotriz, Grupo en Ingeniería de Transporte

José Molina, Universidad de Los Andes

Universidad de Los Andes, Facultad de Ingeniería, Grupo de Diseño y Modelado de Máquinas. DIMMA

José Segnini, Pontificia Universidad Católica de Ecuador.

Pontificia Universidad Católica de Ecuador. Sede Ibarra. Escuela de Diseño. Grupo de Investigación en Diseño Sustentable.
GIDISUS

Mary Vergara, Universidad de Los Andes y Universidad de Nacional de Loja.

Universidad de Los Andes, Facultad de Ingeniería, Grupo de Diseño y Modelado de Máquinas. DIMMA
Universidad de Nacional de Loja, Facultad De La Energía, las Industrias y los Recursos Naturales No Renovables. Carrera
de Ingeniería en Mecánica Automotriz.

Néstor Rivera, Universidad Politécnica Salesiana

Universidad Politécnica Salesiana, Ingeniería Automotriz, Grupo en Ingeniería de Transporte

Referências

Arkadiusz R., y Malgorzata J. (2014). Diagnostics Systems as a Tool to Reduce and Monitor Gas Emissions from Combustion Engines, In: Golinska, P. (ed.) Environmental Issues in Automotive Industry, 95–128.
Liu, X., Feng, F. y Si, A. (2012). Condition Based Monitoring, Diagnosis and Maintenance On Operating Equipments of a Hydraulic Generator Unit. IOP Publishing, 24th IAHR Symposium on Hydraulic Machinery and Systems. 15(4), 1755-1315.
Mantilla L., Christian A., Tapia J., Carlos R. (2015). Estudio de los efectos de la apertura de la válvula EGR en la combustión de un motor de encendido por comprensión CRDI, mediante el uso de termografía infrarroja. (Tesis de Grado). Universidad Politecnica Salesiana, Quito, Ecuador.
Monieta, J. (2018). The use of thermography in the diagnosis of ship piston internal combustion engines. In MATEC Web of Conferences, 182, p. 01027. EDP Sciences.
Rodriguez, B. (2014). Modelling and Observation of Exhaust Gas Concentrations for Diesel Engine Control. (Springer Theses). Universitat Politècnica de València, Spain. Switzerland
The IMS Center University of Cincinnati. (2014). Development of Smart Prognostics Agents (WATCHDOG AGENT®). National Science Foundation (NSF) Industry y University Cooperative Research Center for Intelligent Maintenance Systems. Recuperado de http://www.imscenter.net/frontpage/Resources/WD.pdf National Instruments (2016).
Vibration Analysis and Signal Processing in LabVIEW. National Instruments. Recuperado de http://www.ni.com/white-paper/9230/en/
Van Tran, T. y Bo-Suk, Y. (2012). An Intelligent Condition-Based Maintenance Platform for Rotating Machinery. Expert Systems with Applications. Elsevier, 39(3). 2977-2988.