Diagnóstico de Fallos del Sistema de Inyección de un Motor de Encendido Provocado Mediante Inteligencia Artificial

El presente artículo establece un método para el diagnóstico de fallas de un motor de encendido provocado mediante el análisis de las señales de los sensores MAP, TPS y VSS, utilizando herramientas de aprendizaje y clasificación. En la actualidad se conoce diferentes métodos de inteligencia artificial utilizados para la detección de fallas en motores de combustión interna, mediante la lectura de las señales emitidas por los diversos sensores que establecen los parámetros de funcionamiento del motor. A través de las herramientas de aprendizaje y clasificación se genera un sistema que obedece las instrucciones impartidas por el operario, de esta manera se tiene un sistema que, basado en los síntomas, nos muestra el tipo y efecto del fallo presente en el motor. En base a esto se establece un diseño experimental para el diagnóstico de fallas mediante el análisis de las señales de los sensores, de esta forma se pretende determinar y detectar las fallas presentes en el motor de combustión interna de forma más exacta y minimizar el índice de gases contaminantes como CO, HC, CO2 y O2, reduciendo como consecuencia la contaminación ambiental y generando un ahorro de tiempo en la detección del fallo y en la corrección del mismo, optimizando así tiempos de trabajo y pérdidas económicas.