Descripción

Este libro se adentra en un área específica y avanzada de la ingeniería automotriz: el control, la estimación de variables y la detección estadística de eventos en motores de combustión interna. Está dirigido a estudiantes de posgrado en ingeniería automotriz, control, mecatrónica y a profesionales jóvenes que desean profundizar en los modelos dinámicos del motor, los algoritmos de estimación y los métodos de diagnóstico basados en análisis estadístico. Stotsky parte de la premisa de que los motores modernos ya no se diseñan solo para potencia y eficiencia, sino que requieren sofisticados sistemas de control, funciones de diagnóstico integrado y capacidades de estimación en tiempo real.

El libro aborda qué ocurren cuando un motor opera en régimen de ralentí, cómo se estima el flujo individual de cilindros, cómo se determina el par o la fricción del motor mediante medidas indirectas, y cómo se detectan fallos como auto-ignición (knock), fallo de combustión (misfire) o cambios de perfil de árbol de levas (cam-profile switching). Los primeros capítulos establecen los fundamentos: dinámica rotacional del cigüeñal, variaciones en velocidad angular, análisis de armónicos, método de Fourier, interpolación trigonométrica, identificación de entradas no medidas. Esto prepara al lector para enfrentarse al problema de estimación en sistemas no totalmente instrumentados. Posteriormente, el autor describe técnicas de estimación (input estimation), adaptación compuesta (composite adaptation), interpolación y tablas de búsqueda adaptativas (look-up table adaptation).

La explicación combina teoría con ejemplos reales de motores de automoción, lo cual resulta muy relevante para quien investiga o desarrolla sistemas de control de motor. Una parte importante del libro está dedicada a la detección estadística de eventos críticos: se presentan métodos de prueba de hipótesis, detección de outliers, tests de Student, algoritmos de banda de paso, filtrado de señales de alta resolución del motor, correlación entre vibración del cigüeñal y eventos de fallo.

Estos capítulos permiten al lector entender cómo un motor puede autodiagnosticarse mediante algoritmos que procesan señales de velocidad y aceleración. Esto lo hace especialmente pertinente para la industria automotriz donde la fiabilidad, el seguimiento del estado y la calibración automática son cada vez más críticos. Para un estudiante universitario avanzado, este libro es valioso porque conecta varios campos: dinámica y vibraciones, electrónica de control, procesamiento de señales, modelo de motor, estadística. Le permite pasar de cómo funciona un motor hacia cómo se controla, cómo se estima lo que no se mide y cómo se detectan fallos con métodos matemáticos. En definitiva, se convierte en un puente entre el diseño de motor tradicional y la ingeniería de control/diagnóstico de última generación.

Part I Idle Speed Control, Adaptive Flow Estimation and Spline Interpolation

Idle Speed Control with Estimation of Unmeasurable Disturbances
1. Introduction
2. Engine Model
3. Problem Statement
4. Control Design
  1. Observer Design for Disturbance Torque Td(t)
  2. Control Law Design for a Spark Advance
  3. Control Law Design for Throttle
5. Stability Analysis of the System
6. Simulation Results
7. Conclusion
Cylinder Flow Estimation
1. Introduction
2. Air Charge Determination Using Input Observer
  1. Input Estimation Algorithms: General Case
  2. Input Observer Application to Charge Estimation
  3. Experimental Evaluation
3. Composite Adaptive Engine Air Charge Estimation
  1. Composite Adaptive Algorithms: General Case
  2. Derivation of Composite Adaptive Air Charge Estimator
  3. Improving Feedforward via Learning
  4. Evaluation
4. Air Charge Prediction
5. Concluding Remarks
Recursive Spline Interpolation Method
1. Introduction
2. The Estimation of the Derivatives of Signal via Spline Interpolation
3. Second Order Example
  1. Spline Interpolation Method
  2. Combination of High Gain Observer and Spline Interpolation Method and Their Comparative Analysis
4. Implementation Results: Crankshaft Acceleration Estimation
5. Conclusion

Part II Engine Torque and Friction Estimation

Engine Torque Estimation
1. Introduction
2. Problem Statement
3. Recursive Trigonometric Interpolation Method
  1. General Description
  2. Computationally Efficient Filtering Algorithms
4. Filtering Technique Based on the Kaczmarz Projection Method
5. Estimation of the Engine Torque via Crankshaft Speed Fluctuations
6. Conclusion
Engine Friction Estimation at Start
1. Introduction
2. Impact on Drivability
3. Problem Statement
4. Estimation of the Friction Torque at Start
5. Adaptation Algorithms for Look-up Tables
  1. Problem Statement
  2. General Adaptation Algorithms for Look-Up Tables
  3. Adaptation Algorithms of the Engine Friction Torque Look-up Table
6. Conclusions
Data-Driven Algorithms for Engine Friction Estimation
1. Introduction
2. Estimation of Engine Losses During Fuel Cut Off State
  1. Problem Statement
  2. Filtering Technique
3. Adaptation of the Friction Torque Look-up Table
  1. Description of Adaptation Algorithm for Look-up Tables
  2. Adaptation Algorithm for Engine Friction Look-up Table
4. Conclusion

Part III Engine Misfire and Cam Profile Switching State Detection

Statistical Engine Misfire Detection
1. Introduction
2. Recursive Trigonometric Interpolation Algorithms
  1. Problem Statement
  2. Recursive Algorithms for Trigonometric Interpolation
  3. Correction of the Recursive Algorithms for Round-Off Errors
3. Filtering Technique Based on Trigonometric Interpolation Method
4. Statistical Misfire Detection Technique
  1. Misfire Detection at the Combustion Frequency
  2. Misfire Detection at the Half-Order Frequency
5. Conclusion
The Cam Profile Switching State Detection Method
1. Introduction
2. The CPS State Detection Algorithm
3. Conclusion

Part IV Engine Knock

Statistical Engine Knock Detection
1. Introduction
2. Recursive Trigonometric Interpolation Algorithms
  1. Problem Statement
3. Knock Detection Algorithms
  1. Step 1: Knock Detection by Using the Cylinder Pressure Signal
  2. Step 2: Knock Detection by Using the Knock Sensor Signal
4. Conclusion
Statistical Engine Knock Control
1. Introduction
2. Statistical Models of the Knock Sensor and Microphone Signals
  1. Generation of the Amplitude Signals
  2. Threshold Value Determination
  3. Knock Sound Model
3. Engine Knock Control with Desired ?-risk
  1. Introduction
  2. Control Aims
  3. Trade-off Between the ?-risk and Fuel Consumption
  4. Control Algorithm
4. Simulation of the Closed Loop Knock Control System
5. Adaptation of the Threshold Value
6. Conclusion

Appendix A

Appendix B

Appendix C

Appendix D

Hypotheses Tests

One Sample t-Test

Two Sample t-Tests

One Sample ?²-Test (Test on the Variance)

Test for Equal Variances (F-test)

A Statistical Transient Detection

Outlier Detection and Confidence Intervals as Thresholds

Change in Mean Test Based on Neyman-Pearson Lemma

Appendix E

References

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Título: Automotive Engines
Autor/es: Alexander A. Stotsky
Edición: 1ra Edición
Tipo de archivo: eBook
Idioma: eBook en Inglés
ISBN-13: 9783642001635
Subtema: Ingeniería Automotriz

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