12º CONGRESO IBEROAMERICANO DE INGENIERÍA MECÁNICA

Guayaquil, 10 a 13 de Noviembre de 2015

INFLUENCIA DE LOS PARÁMETROS DE COMBUSTIÓN EN EL COMPORTAMIENTO DE LAS VIBRACIONES DE UN MOTOR DE ENCENDIDO PROVOCADO

Vanegas Cadrazco O.*, Moreno Sánchez R.º, Chica Arrieta E.º

*, º Universidad de Antioquia, Departamento Ing. Mecánica, Calle 67 No. 53-108 Medellín-Colombia

*e-mail: omanuel.vanegas@udea.edu.co, ricardo.moreno@udea.edu.co, edwin.chica@udea.edu.co

Palabras claves: Vibraciones, Motor de encendido provocado, gasolina

RESUMEN

En este trabajo se caracterizan las vibraciones de un motor de encendido provocado de relación de compresión variable (4:1 a 10:1) ASTM-CFR, usando modelos de diagnóstico basados en estadísticos de prueba (Root Mean Squared y Crest Factor). Se analiza el efecto de los factores: avance de la chispa, la relación aire-combustible y relación de compresión sobre la vibración del sistema. Se evalúa si existe un efecto estadísticamente significativo entre los factores y las variables respuesta de caracterización vibratoria utilizando un análisis de varianzas (ANOVA) en un diseño multifactorial 33.

Para las mismas combinaciones de los niveles de los factores, se utiliza la relación de energía (Energy ratio) entre la RMS total y la RMS de cada fase del ciclo de combustión haciendo especial énfasis en la detección del knock en el motor. Los resultados muestran la manera de detectar el knock tempranamente y la manera como los parámetros de combustión afectan los niveles vibratorios en el motor.

PALABRAS CLAVE: Vibraciones, Motor de encendido provocado, gasolina.

INTRODUCCIÓN

La detección de problemas en motores de combustión interna (MCI), como el knock, es fundamental para prolongar la vida útil del motor. Para establecer si las condiciones de trabajo de un MCI son adecuadas, existen, diferentes técnicas, las cuales se pueden dividir en: (i) intrusivas y (ii) no-intrusivas [1]. Las técnicas intrusivas son aquellas en las cuales los sensores registran parámetros de combustión dentro del motor, es el caso de la medición de la presión interna en la cámara de combustión. Los sensores utilizados en este tipo de medición presentan un menor tiempo de operación debido a la exposición constante a mezclas calientes y altas presiones, adicionalmente los sensores que presentan mayor resistencia a este tipo de ambiente son más costosos. Las técnicas no-intrusivas utilizan mediciones externas en el motor, como las vibraciones o ruido, para determinar las condiciones en las que se encuentra el motor. La instrumentación utilizada en las técnicas no-intrusivas es más económica y presentan mayor vida útil [1].

Análisis de vibraciones

La utilización del análisis de vibraciones permite el análisis de equipos y maquinaria sin necesidad de pararlos. Esta técnica de diagnóstico requiere conocer el comportamiento normal de los equipos bajo condiciones de trabajo. Una vez conocido el comportamiento que las vibraciones tienen en un equipo, se puede determinar que este presenta una falla cuando los niveles de vibraciones se encuentran por fuera de los niveles normales previamente establecidos.

Para representar y estudiar las vibraciones existen diferentes técnicas de análisis de vibraciones, como función en el tiempo y la frecuencia, espectro de la transformada rápida de Fourier, métodos estadístico y wavelet. Técnicas de análisis de vibraciones basadas en estadísticos de pruebas como la RMS (root mean square), Factor de cresta y relación de energía son usados para la detección de fallos en maquinaria rotativa y sistemas de transmisión. A. Taghizadeh.Alisaraei et al [2] utilizan las señal RMS de la aceleración para caracterizar el comportamiento de las vibraciones de un motor al operando con biodiesel mezclado con diésel convencional en diferentes porcentajes, las pruebas se llevan a cabo a diferentes rpm y con el motor acondicionado para clima cálido e invierno. L. Barelli et al [3] miden la vibración y el ruido para evaluar los regímenes de trabajos de motores de combustión. Además encuentran una relación entre la medición de las vibraciones en el cabezal del cilindro y los fenómenos de combustión dentro de la cámara, dependiendo de la carga y frecuencia de la combustión.

Definición y detección de Knock

El knock, es un fenómeno de combustión anormal, dado por la ignición espontanea de una porción de los gases de escape en la cámara de combustión [4]. Para mejorar el desempeño de los motores de encendido provocado se modifican parámetros como la relación de compresión (RC) y ángulo de ignición, estos cambios pueden ocasionar knock en motor [5]. La aparición de este fenómeno ocasiona daños en el pistón y las superficies de la cámara de combustión, además pueden bajar la eficiencia térmica en los motores de encendido provocado. El knock se puede evitar cambiando el ángulo de encendido de la chispa o la relación aire-combustible (RAC) [6].

El análisis de vibraciones en motores, para la detección y medición de la intensidad del knock ha tenido varios enfoques. El cambio en la forma de analizar el knock ha permitido la identificación de esta combustión anormal en etapas más tempranas. N. Harle y J.F. Bohme [7] proponen usar el cambio en la amplitud de la vibración, en una zona del espectro de 0 – 30000 Hz, para evaluar la existencia de knock. C Hudson et al [8] utilizan el logaritmo de la energía promedio, medida 10° antes del punto muerto superior y 50.56° después del punto muerto superior, para cuantificar la intensidad del knock.

Realizar una comparación en tiempo real de la transformada de wavelet de la vibración del motor, bajo condiciones de knock, con el estado actual de trabajo fue presentada por Z. Zhang y E. Tomita [9], dando resultados aun en velocidades altas de 6000 rpm. M. M. Ettefagh et al [1] proponen un modelo auto regresivo de media móvil (ARMA, sigla en inglés) para detectar bajas intensidades de knock, utilizando conjuntamente la señal del acelerómetro y tacómetro determinando la ventana de sensibilidad del knock (KSW, sigla en inglés). C. Liu et al [10] utilizan un modelo auto-regresivo para ubicar la el segmento donde se identifican el knock. Con un algoritmo tipo Burg ubican la frecuencia de resonancia para decidir el paquete de descomposición de wavelet adecuado, adicionalmente usan filtros para reducir el ruido de la señal. Este método es adecuado para la detección de bajos niveles de knock.

Además de la utilización de los parámetros propios de la vibración, la identificación del knock tiene apoyo de la computación como las redes neuronales, algoritmos genéticos, lógica difusa, vectores de apoyo de máquina y algunos métodos estadísticos [11].

En este documento se caracteriza el comportamiento de las vibraciones de un motor de encendido provocado, utilizando estadísticos de prueba cómo la RMS (Root Mean Square) y Factor de Cresta (Crest Factor- CF). Modificando la relación de compresión, avance de la chispa y relación aire-combustible se estudia el efecto que los parámetros de combustión, antes mencionados, tienen en el comportamiento de la vibración del bloque del motor. Adicionalmente se toma la relación de energía (Energy ratio, ER) de las fases de la combustión para detectar combustión anormal en sus etapas iniciales.

MATERIALES Y MÉTODOS

Motor encendido provocado CFR

En este estudio se utilizó un motor de encendido provocado monocilíndrico ‘ASTM-CFR’ de relación de compresión variable. Las especificaciones del motor se muestran en la Tabla 1. El motor fue construido inicialmente para la caracterización de combustibles. El motor cuenta con un programa desarrollado localmente para controlar y monitorear el funcionamiento del motor. En el programa se pueden modificar parámetros de funcionamiento como: avancen de la chispa, consumo de combustible y posición de la válvula de admisión de aire. Adicionalmente se puede monitorear el flujo másico aire y su temperatura, temperatura del motor y velocidad del motor. Se escogió este motor gracias a la versatilidad en obtener diferentes relaciones de compresión. Así mismo por la confiabilidad en el control y facilidad de monitoreo.

Tabla 1: Especificaciones generales de motor ‘ASTM-CFR’

Item

Tipo de motor

Motor de encendido provocado, refrigerado por agua

Numero de cilindros

1

Diámetro del embolo

82.55 mm

Recorrido

114.4 mm

Relación de compresión

Variable en rango 4:1 – 10:1

Rango de inicio de ignición

0°-20° APMS

Velocidad del motor

900 rpm

Peso del motor

216 kg

Equipos y procedimiento de datos

Para la medición de la aceleración del motor se utilizó un acelerómetros de referencia IMI 603C01 con una sensibilidad 100 mV/g, con un rango de frecuencia de muestreo desde 0.5 hasta 10000 Hz. Los acelerómetros se conectaron a una tarjeta de procesamiento NI cDAQ-9172, con capacidad de conectar hasta ocho módulos. La adquisición y procesamiento de la información se cuenta con un computador portátil, el cual se conecta vía puerto USB a la tarjeta de procesamiento. Los equipos utilizados en la medición y la ubicación del acelerómetro se muestran en la Fig. 1.

Una vez realizadas las mediciones se procesara la información para obtener los parámetros de la vibración que son caso de estudio en este documento: RMS, CF y ER. La RMS y el CF se calcularan utilizando las ecuaciones 1 y 2 respectivamente. Una vez obtenidas la RMS total del bloque de motor y la RMS de cada fase del ciclo de combustión se calculara la ER con la ecuación 3.

(1)

(2)

(3)

Acelerómetro

Acelerómetro

Batería

Tarjeta de procesamiento

Computador

Cable de conexión

(a) (b)

Fig. 1: (a) Equipos utilizados en la medición de las vibraciones y (b) ubicación del acelerómetro utilizado.

Análisis estadístico

En el diseño experimental se consideraron tres factores (relación de compresión, avance de la chispa y relación aire-combustible) cada uno con tres niveles y tres replicas. Se realizó un estudio estadístico sobre el valor RMS y CF de la aceleración de la vibración del bloque del motor, a través de un análisis de varianza. Igualmente se estudió como la interacción entre factores afecta la RMS de la aceleración. Con base en los resultados obtenidos se determinó el comportamiento de las vibraciones a los cambios en los parámetros de combustión. Los experimentos multifactoriales se realizaron para cada variable dependiente En la Tabla 2 se muestran los niveles de los factores analizados. Se utilizó el mismo diseño experimental para estudiar la relación entre la RMS total y la RMS de cada una de las fases del ciclo de combustión. En total se realizaron 81 experimentos (33x=81).

Tabla 2: Descripción de los niveles de cada factor para la realizar de los experimentos.

Relación de compresión

Avance de chispa (°)

Relación aire-combustible (RAC)

10

10

1,2

9

15

1

7

20

0,8

RESULTADOS

Comportamiento de la RMS y CF

Se realiza un análisis de varianza (ANOVA) a variables dependiente (RMS y CF) para determinar su variabilidad debida a cada uno de los factores. Estas contribuciones a la variabilidad se logran separando los aportes de los otros factores. Un factor tiene un efecto estadísticamente significativo sobre la variable dependiente cuando el Valor P es inferior 0,05. Se realiza un análisis multifactorial ANOVA a cada uno de los factores: Relación de compresión (RC), relación de aire-combustible (RAC) y Avance del encendido (chispa). De igual manera se analiza la interacción entre factores, como completo al comportamiento de la RMS y CF.

Fig. 2: Distribución de medias de la RMS discriminada por la RC

Fig. 3: Distribución de medias de la RMS discriminada por la Chispa

Fig. 4: Distribución de medias de la RMS discriminada por la RAC

En la Fig. 2 se muestra el comportamiento de las medias de la RMS al variar la relación de compresión. La RC es un factor que afecta significativamente el comportamiento de la aceleración, con un Valor P de 0,0004 obtenido del ANOVA. Aunque se esperaría que el comportamiento de las medias fuera directamente proporcional al incremento de la RC, se obtuvo una RMS en la RC de 7 mayor que en la RC de 9, esto debido a la interacción de la RC y un avance de chispa. En la Fig. 5 se observan los gráficos de interacción entre los factores y se comprueba que dependiendo de los niveles de los factores pueden cambiar tendencias de los factores principales

(a) (b)

Fig. 5: Grafico interacción de (a) RC-Chispa y (b) RC-RAC

Así mismo se analiza el avance de la chispa, dando un Valor P de 0,0009 por lo tanto este factor también impacta el comportamiento de las vibraciones del motor. Existe una relación inversa entre el avance y la aceleración de la vibración, al aumentar el avance de la chispa disminuye el valor de la RMS, como se muestra en la Fig. 3. Esto es consistente con las medidas que se toman para la disminución de knock.

Por otro lado la RAC no tiene incidencia en el comportamiento de las vibraciones del bloque del motor. Al realizar el analizar de varianzas se obtuvo un valor P de 0,3031. Cuando se tienen mezclas pobres el valor de la RMS de la aceleración son ligeramente mayores. En la Fig. 4 se muestra las distribución de las medias de la RMS se traslapan ampliamente al cambia de RAC.

Otra variable analizada fue el CF, se determina cual es el comportamiento al variar los mismos factores anteriores. Los factores que afectan el comportamiento del CF son RC y RAC, con valores P de 0,0007 y 0,0068 respectivamente. La Fig. 6 muestra la disminución del CF al aumentar la RC, aun cuando el cambio entre RC de 9 y 10 no es apreciable. El CF mantiene valores bajos cuando se opera con RAC cercanas a la estequiométrica. Cuando se opera con mezclas pobres o ricas el CF también aumentara, como se muestra en la Fig. 7.

Por otro lado, el avance de la chispa no tiene un efecto significativo en el comportamiento del CF, determinado por tener un Valor P de 0,0731. Las medias del CF no tienen cambio al modificar el avance de la chispa como se muestra en la Fig. 8.

Fig. 6: Distribución de medias del CF discriminado por la RC

Fig. 7: Distribución de medias del CF discriminado por la RAC

Fig. 8: Distribución de medias del CF discriminado por la Chispa

RMS de las fases de la combustión

Como parámetro de análisis de las vibraciones en motores de combustión interna se propone analizar el comportamiento la relación de energía (Energy ratio- ER). Estableciendo cuanta vibración aporta cada fase del ciclo de combustión se puede establecer la aparición de fenómenos anormal en la operación del motor. En este estudio se hizo énfasis en la detección de knock o combustión anormal, aun en etapas tempranas. Se caracterizó un ciclo de operación, en la señal temporal, para obtener los valores de RMS correspondientes a cada fase del ciclo de combustión. En la Fig. 9 se muestra la forma de onda temporal de dos ciclos de operación. En la figura se puede observar como los patrones de cada fase se repiten claramente en cada ciclo. Esto permite definir unas ventanas de 180° para realizar un seguimiento en cada fase: admisión, compresión, combustión y escape.

Compresión

Combustión

Escape

Admisión

Fig. 9: Señal de vibración de dos ciclo de combustión

Las condiciones de operación y los resultados de ER obtenidos en cada fase se encuentran en la Tabla 2. Para los puntos de operación seleccionados se calculó la RMS de cada fase del ciclo de combustión, comparándola con la RMS total. La fase de combustión presenta un mayor valor de RMS es la que las otras fases del ciclo. Las fases con menor vibración son la admisión y la compresión, los valores de RMS están por debajo de los RMS global.

Tabla 2: Valores ER de las fases de combustión.

RC

Chispa (°)

RAC Relativa

ER Admisión

ER Compresión

ER Combustión

ER Escape

10

20

1,0

0,41

0,82

1,67

1,01

9

20

1,0

0,65

0,53

1,45

0,97

7

20

1,0

0,67

0,64

1,61

0,74

El valor RMS de la fase de combustión representa entre 45 - 67 % más de la RMS del bloque del motor trabajando en condiciones normales (sin knock). La vibración de generada por la fase de escape tiende a tener valores iguales a la RMS global. Se opera el motor bajo condiciones de knock para comparar los forma de onda temporal y la ER de las fases. Al ocurrir el knock, la forma de onda de la temporal tendrá mayores perturbaciones en la zona de compresión, combustión y escape como se muestra en la Fig. 10. El valor RMS total del motor bajo knock tuvo un aumento hasta del 40 %. Los valores de ER aumentaron entre 30 – 125 %, donde las ER de la ventana de compresión tuvo la mayor variación.

Fig. 10: Señal de vibración de motor monocilíndrico funcionando con knock.

CONCLUSIONES

Los cambios en los parámetros de combustión como la RC y el avance de la chispa, tienen un impacto significativo en la aceleración de las vibraciones del motor. Estos cambios en la intensidad de la vibración se pueden registrar de manera efectiva utilizando estadísticos de prueba como la RMS y CF. Mantener la mezcla de aire-combustible cercana a la estequiométrica aumentan un poco los niveles de vibración, pero ese aumento es pequeño comparado con el beneficio en la eficiencia en la combustión.

Al realizar seguimiento a la RMS de las fases de la combustión (combustión y escape), al igual que al cambio porcentual referente a la RMS global del motor, se podrá determinar alarmas para saber cuándo se está produciendo una combustión anormal.

En próximos trabajos se propone el estudio de los cambios de la RMS global, CF y RMS de las fases de la combustión, mientras el motor funciona en varios de niveles de intensidad de knock, con fin de caracterizar los niveles de vibraciones del motor bajo estas condiciones.

Para aplicar los resultados aquí mostrados a nivel industrial será necesario caracterizar las vibraciones de los motores bajo condiciones normales de trabajo, para que al detectar un aumento en los niveles, en las ventanas de compresión y combustión se puede identificar la existencia de una anormalidad en la combustión.

REFERENCIAS

[1]M. M. Ettefagh, M. H. Sadeghi, V. Pirouzpanah, and H. Arjmandi Tash, "Knock detection in spark ignition engines by vibration analysis of cylinder block: A parametric modeling approach," Mechanical Systems and Signal Processing, vol. 22, pp. 1495-1514, 2008.

[2]A. Taghizadeh-Alisaraei, B. Ghobadian, T. Tavakoli-Hashjin, and S. S. Mohtasebi, "Vibration analysis of a diesel engine using biodiesel and petrodiesel fuel blends," Fuel, vol. 102, pp. 414-422, 2012.

[3]L. Barelli, G. Bidini, C. Buratti, and R. Mariani, "Diagnosis of internal combustion engine through vibration and acoustic pressure non-intrusive measurements," Applied Thermal Engineering, vol. 29, pp. 1707-1713, 2009.

[4]J. B. Heywood, Internal Combustion Engine Fundamentals: McGraw-Hill, 1988.

[5]F. Molinaro and F. Castanié, "Signal processing pattern classification techniques to improve knock detection in spark ignition engines," Mechanical Systems and Signal Processing, vol. 9, pp. 51-62, 1995.

[6]Y. Lee, S. Pae, K. Min, and E. S. Kim, "Prediction of knock onset and the autoignition site in spark-ignition engines," Proceedings of the Institution of Mechanical Engineers, Part D: Journal of Automobile Engineering, vol. 214, pp. 751-763, 2000.

[7]N. Harle and J. F. Bohme, "Detection of knocking for spark ignition engines based on structural vibrations," in Acoustics, Speech, and Signal Processing, IEEE International Conference on ICASSP '87., 1987, pp. 1744-1747.

[8]C. Hudson, X. Gao, and R. Stone, "Knock measurement for fuel evaluation in spark ignition engines," Fuel, vol. 80, pp. 395-407, 2001.

[9]Z. Zhang and E. Tomita, "Knocking detection using wavelet instantaneous correlation method," JSAE Review, vol. 23, pp. 443-449, 2002.

[10]C. Liu, Q. Gao, Y. A. Jin, and W. Yang, "Application of wavelet packet transform in the knock detection of gasoline engines," in IASP 10 - 2010 International Conference on Image Analysis and Signal Processing, 2010, pp. 686-690.

[11]A. R. Witwit, A. Yasin, M. A. Abas, and H. Gitano, "Modern Methods in Engine Knock Signal Detection," Procedia Technology, vol. 11, pp. 40-50, 2013.

NOMENCLATURA

RMSraíz media cuadrada de la señal de vibración (m/s2)

CFfactor de cresta de la señal de vibración

ERrelación de energía de la señal de RMS total y RMS una fase del ciclo de combustión

RACrelación de aire-combustible

RCrelación de compresión del motor

Chispa ángulo de avance del encendido (°)

AGRADECIMIENTOS

Los autores presentan agradecimientos a la Universidad de Antioquia y a los grupos de investigación GDM y GIMEL por su colaboración en la realización de esta investigación.