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.