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Revista Energía Mecánica Innovación y Futuro, VII Edición 2018, No. 6 (14)
Artículo Cientíco / Scientic Paper
ENERGÍA MECÁNICA INNOVACIÓN Y FUTURO
No. 7 Vol. 1 / 2018 (14) ISSN 1390 - 7395 (6/14)
ESPE
RIVERA N., GARCÍA C., MOLINA P., PAUCAR A., CALLE C., VICUÑA G., IDENTIFICACIÓN Y ANÁLISIS DE EVENTOS TRANSITORIOS EN
MOTORES DE COMBUSTIÓN INTERNA MEDIANTE LA POSICIÓN DE CIGÜEÑAL Y ÁRBOL DE LEVAS, UTILIZANDO PROCESAMIENTO DE SEÑALES.
IDENTIFICACIÓN Y ANÁLISIS DE EVENTOS TRANSITORIOS EN MOTORES DE
COMBUSTIÓN INTERNA MEDIANTE LA POSICIÓN DE CIGÜEÑAL Y ÁRBOL DE LEVAS,
UTILIZANDO PROCESAMIENTO DE SEÑALES
IDENTIFICATION AND ANALYSIS OF TRANSITIONAL EVENTS IN INTERNAL
COMBUSTION ENGINES THROUGH THE POSITION OF CRANKSHAFT AND CAMSHAFT,
USING SIGNAL PROCESSING
Néstor Diego Rivera Campoverde1, Cristian Leonardo García García2, Paúl Andrés Molina Campoverde3, Ángel Geovanny Paucar
Urdiales4, Cristian Paúl Calle Jara5, Darwin Gonzalo Vicuña Pacheco6
1Universidad Politécnica Salesiana-Grupo de Investigación de Ingeniería del Transporte, Calle Vieja 1230 y Elia LIut
nrivera@ups.edu.ec1, cgarcíag@ups.edu.ec2, pmolinac1@ups.edu.ec3, apaucar@ups.edu.ec4, ccalle@est.ups.edu.ec5,
dvicuña@est.ups.edu.ec6
RESUMEN
En este trabajo se pretende la identicación de los
eventos transitorios en motores de combustión interna
de encendido por compresión, mediante la adquisición
de diferentes señales del motor y un análisis de otras
variables como son las vibraciones mecánicas, el
ruido y las detonaciones producidas en la cámara
de combustión. Posteriormente esta información es
complementada con las cotas de reglaje del motor,
para lograr mejores estimaciones, además durante
el desarrollado de este proyecto se implementó
un software que permite descomponer y obtener
información especíca de cada una de las fases de
funcionamiento del motor (admisión, compresión,
combustión y escape).
En cada fase de funcionamiento se procedió a realizar
un estudio de las señales de ruido, detonación y
vibraciones, mediante la aplicación de la transformada
rápida de Fourier (FFT), y una correcta selección de
las ventanas temporales para cada caso, asimismo se
ha efectuado un análisis estadístico con la nalidad de
determinar que señal proporciona más información a
cada evento transitorio durante el funcionamiento de
un motor de combustión interna.
Palabras clave:
Sensor knock, acelerómetro, micrófono, eventos
transitorios, ventana temporal, espectro frecuencial,
cigüeñal y árbol de levas.
ABSTRACT
The purpose of this paper is to identify the transient
events in a compression ignition engine through the
acquisition of different engine signals and an analysis
of other variables such as mechanical vibrations,
noise and detonations produced in the chamber of
combustion. Later this information is complemented
with the specic stroke valve timing for this engine
in order to obtain accurate estimates. In addition,
during the development of this project, software
was implemented to decompose and obtain specic
information to each of the phases of the engine
operation (admission, compression, combustion and
exhaust).
In each engine stage a study of noise, detonation
and vibration signals was carried out, through the
application of the fast Fourier transform (FFT),
and a correct selection of the temporal windows for
each specic case. Statistical analysis was performed
in order to determine which signal provides more
information to each transient event during the
operation of an internal combustion engine.
Keywords:
Knock sensor, accelerometer, microphone, transient
events, temporal window, frequency spectrum,
crankshaft and camshaft.
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1. INTRODUCCIÓN
El siguiente documento presenta el proceso realizado
para la identicación y análisis de eventos transitorios
en motores de combustión interna mediante la
adquisición y procesamiento de señales obtenidas
a partir de diferentes sensores. Dichos sensores se
encuentran referenciados con respecto a la posición
del cigüeñal y árbol de levas. Posteriormente se
obtienen señales complementarias que permiten un
mejor estudio del comportamiento del motor.
Al iniciar del proyecto se estudia las bases mecánicas
y termodinámicas del funcionamiento del motor de
combustión interna, además de las modicaciones
realizadas a estos motores para optimizar su
funcionamiento y los sensores que poseen los mismos
para monitorear y optimizar su funcionamiento bajo
distintas condiciones.
Adicionalmente se procede a adquirir cada una
de las señales necesarias para el desarrollo del
proyecto mediante una tarjeta de adquisición de
datos (DAQ). Las cotas de reglaje del motor son
obtenidas para identicar cada ciclo de trabajo y
posteriormente realizar una validación de los datos
empleando elementos de inferencia y tratamiento
para llegar a la toma de decisiones, por lo cual 10
muestras son adquiridas en condiciones normales de
funcionamiento del motor.
Luego se efectúa una selección de la ventana temporal
más adecuada, para nalmente realizar un análisis
estadístico y un diseño experimental en donde el ancho
de la ventana es variado. Además un análisis Anova
es realizado para extraer conclusiones con respecto a
la hipótesis inicial, la cual consiste en determinar el
mejor tratamiento para analizar eventos transitorios
en motores de combustión interna. Del mismo modo
se realiza una comparación de Tukey la cual consiste
en comparar las medidas de tratamiento de una
experiencia y evaluar la hipótesis, donde luego los
datos obtenidos son analizados en cada fase mediante
las grácas de caja con sus respectivos factores como
cuartiles, bigotes y valores atípicos para proceder a
realizar una comparación de resultados frente a cada
tipo de ventana en el dominio de la frecuencia y elegir
la más idónea para cada evento. El motor durante este
estudio fue analizado bajo condiciones normales de
funcionamiento para posteriormente introducir una
perturbación en el sistema de inyección a la cual se
denomina falla.
2. MÉTODOS Y MATERIALES
2.1 MOTORES DE COMBUSTIÓN INTERNA
Un motor de combustión interna, es una máquina que
obtiene energía mecánica a partir de la energía química
contenida en un combustible que arde dentro de una
cámara de combustión.
El proyecto se realiza en un motor de encendido por
compresión o motor Diesel, las características de este
tipo de motores son las altas presiones que se generan
en el interior del cilindro y la combustión se da debido
al autoencendido del combustible debido a estas
presiones.
En el desarrollo práctico un motor posee las siguientes
modicaciones al sistema de distribución para obtener
la mayor potencia del motor y una mayor eciencia. A
estas modicaciones se las llama “Cotas de Reglaje” y
son las siguientes:
• Adelanto en la apertura de la admisión (AAA).- Es
el momento en el cual la válvula de admisión se abre
antes que el pistón llegue al PMS, después de haber
completado la carrera de escape.
• Retraso en el cierre de la admisión (RCA).- Debido
a la inercia de los gases al nal de la admisión esta
siguen entrando en el cilindro, por lo que válvula de
admisión se cierra un poco después de que el pistón
llegue a su PMI.
• Adelanto al encendido (AE) o de la inyección
(AI).- Este momento se da para compensar el
tiempo necesario para que al nal de la combustión,
el movimiento del pistón en su fase de trabajo sea
mínimo.
• Adelanto en la apertura de escape (AAE).- La
válvula de escape se abre completamente antes de
que el pistón comience hacer el barrido de los gases,
debido a que puede haber presión en los gases al
momento que el pistón comienza a desplazarse hacia
el PMS, por lo que hay perdidas de energía.[3]
• Retraso en el cierre del escape (RCE).- La válvula
de escape se cierra después de que el pistón ha
completado la carrera de escape y alcanzado el
PMS, esto se da para que los gases quemados salgan
por completo del cilindro y no quede residuos que
impidan entrar a la mezcla fresca.
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En la gura 1 se observa las cotas de reglaje en la
distribución, como son (AAA), (RCA), (AI), (AAE) y
(RCE).
Figura 1. Diagrama de Distribución [4].
2.1
Los sensores utilizados para adquirir las señales
y posteriormente ser analizadas fueron el sensor
CKP (sensor de posición del cigüeñal) y el sensor
CMP (sensor de posición del árbol de levas), como
se muestra en la gura 2. El hardware usado para
la adquisición de datos fue una tarjeta NI DAQ de
National Instruments, debido a que sus características
satisfacen las necesidades estipuladas en este proyecto.
El procesamiento de señales tanto del sensor CKP
como CMP se realizó mediante el software LabVIEW.
Figura 2. Conexión de los sensores con la (DAQ) para
adquisición de datos CKP, CMP [4].
Para realizar la sincronización de las señales fueron
usados el sensor CKP, sensor CMP y una pinza
amperimétrica la cual es utilizada para determinar el
instante en el que se da la inyección de combustible
en el cilindro. Todas estas señales determinan eventos
transitorios en motores de combustión interna y se
obtienen en un mismo período de tiempo.
Figura 3. Señal sensor CKP, CMP y Pinza Amperométrica
Se identica que la rueda fónica del sensor CKP
tiene 58 dientes y un espacio hueco equivalente a 2
dientes. Estos dos dientes faltantes son detectados
por la ECU y son utilizados para determinar el punto
muerto superior y sincronizar el sistema. Por cada
diente se genera un ciclo de una señal alterna por lo
que en una vuelta completa de la rueda fónica hay 58
ciclos de la señal y un ciclo de mayor amplitud debido
a los dientes faltantes. Cada diente de la rueda fónica
equivale a 6 grados.
El punto muerto superior (PMS) está situado 19 dientes
después del diente grande debido a la velocidad del
procesamiento de la ECU. El punto muerto inferior
(PMI) está situado 30 dientes después, es decir, en el
diente 49, como se muestra en la gura 4.
Figura 4. Rueda fónica del cigüeñal e Identicación del PMS Y
Para obtener las cotas de reglaje del motor, este fue
desarmarlo para poder tener acceso a las válvulas de
admisión y escape. Al retirar la tapa de válvulas, se
determina cuales válvulas corresponden al sistema
de admisión o escape. A continuación el cigüeñal es
girado en sentido horario para vericar la posición
angular en la que se produce la apertura y cierre de
las válvulas.
• La primera válvula en abrirse es la válvula de
escape alrededor de 32 grados antes del PMI.
• La válvula de admisión es la siguiente en abrirse
a 20 grados antes de que el pistón llegue al PMS,
mientras la válvula de escape continúa aún abierta.
• La válvula de escape se cierra a 10 grados después
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de que el pistón haya pasado el PMS, por lo que
deducimos que el cruce de válvulas es de 30 grados.
• La válvula de admisión se cierra a los 43 grados
después del PMI.
• Mediante la pinza Amperométrica se detecta que el
adelanto a la inyección es de 18 grados antes de que
el pistón llegue al PMS.
Figura 5. Ubicación de Eventos en Motor de Combustión Interna
Para realizar un análisis completo de los eventos
de transición en el motor de combustión interna
bajo estudio fueron extraídas las características
de los siguientes señales: knock Sensor (sensor de
detonación), micrófono (ruido) y un acelerómetro
uniaxial, el cual determina las vibraciones del motor.
• Para la adquisición de la señal de detonación del
motor fue utilizado el sensor Knock de BOSCH,
el cual fue colocado perpendicularmente al motor
mediante un pad especial. La señal es adquirida por
medio de una tarjeta (DAQ) para luego ser procesada
en el software Labview.
Figura 6. Señal del sensor Knock.
• Para la adquisición de la señal de ruido del motor, se
utilizó el micrófono HT378B02, el cual fue situado
según la norma ISO 3745.
Figura 7. Señal del Micrófono
• Para la adquisición de la señal de vibraciones en
el motor, fue utilizado un acelerómetro uniaxial,
el mismo fue colocado en forma perpendicular al
motor mediante un pad especial.
Figura 8. Señal del Acelerómetro
3. ANÁLISIS Y DISCUSIÓN
El objetivo de la validación de datos es proporcionar
observaciones coherentes acerca de un proceso con
base a la información contenida en la muestra. Estas
armaciones tienen como objetivo ayudar en la toma
de decisiones [5].
3.1 Elementos de inferencia y tratamiento
Para este apartado se procede con la adquisición
de 10 muestras de las señales del CKP, CMP,
pinza amperimétrica, micrófono, sensor knock
y acelerómetro cada 10 minutos en condiciones
normales de funcionamiento del motor, después se
procede a aplicar una ventana a cada evento, para
calcular la media, varianza, desviación estándar,
mediana, máximo, mínimo, potencia, energía, factor
curtosis, simetría, rms. Finalmente se realiza un diseño
experimental variando el ancho de la ventana y luego
un análisis ANOVA y la comparación de TUKEY [6].
3.2 Diseño Experimental
Para el diseño experimental se cambia el ancho de
las ventanas de cada evento transitorio del motor
de combustión interna, para después realizar una
comparación de resultados frente a cada tipo de
ventana. Para lo cual se aplica tres anchos de ventanas
diferentes a cada evento de las señales del Sensor
Knock, Acelerómetro, Micrófono.
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3.3 Análisis ANOVA
Para las señales del sensor knock, micrófono y
acelerómetro, durante los tiempos de trabajo, se
calculan la media, varianza, desviación estándar,
mediana, máximo, mínimo, potencia, energía, factor
curtosis, asimetría y RMS, utilizando los siguientes
tipos de ventanas: Completa, Rectangular, Hanning,
Hamming y Gaussiana.
Para el análisis ANOVA se utiliza el programa Minitab
que proporciona información tanto gráca como
numéricamente, a cerca de los datos estadísticos de
las muestras adquiridas para cada sensor.
Una vez identicados los valores estadísticos en
dicho programa se procede a realizar una tabla de
priorización de señales obtenidas para la identicación
de eventos.
Tabla 1. Resultados prueba de mecanismo de translación rango
blando
SENSORES ADMISIÓN COMPRESIÓN COMBUSTIÓN ESCAPE
Knock
3
3
3
3
Acelerómetro
11
11
11
11
Micrófono
6
4
7
2
La tabla anterior indica que hay 3 valores estadísticos
válidos, para el análisis en la fase de admisión. Por
lo que se procede a escoger los que tienen más valor
estadístico en la fase de admisión, comprensión,
combustión y escape correspondiente.
La señal del acelerómetro (vibraciones), indica
que todos los valores estadísticos son idóneos para
el análisis de la hipótesis debido a que el sensor es
normalizado. La señal del Sensor Knock (detonación),
indica que el sensor no es normalizado.
Finalmente se analizan los valores estadísticos de la
señal del micrófono en admisión y combustión, para
comprensión y escape los valores estadísticos del
acelerómetro y nalmente con el sensor knock se
analiza para combustión ya que es muy importante
esta fase.
Este método sirve para comparar las medidas de
tratamiento de una experiencia. Este método se aplica
para evaluar la hipótesis.
Con este método se compara que los valores extraídos
en el análisis Anova son muy parecidos a los valores
que se obtiene en la comparación de Tukey.
3.5 ANÁLISIS DE EVENTOS TRANSITORIOS
ADQUIRIDOS
El análisis de los eventos transitorios del motor en las
distintas fases, se hace según la tabla 1 de priorización
mostrada anteriormente. El análisis fue realizado
mediante las grácas de caja ya que describen las
propiedades de Forma y Medias.
En forma la caja representa el 50% central de los
datos, la mediana es la línea que atraviesa la caja, las
líneas que se extienden de la caja es el 25% superior e
inferior de los datos.
Para el análisis en admisión se trabaja con la señal
del micrófono como se menciona anteriormente en la
tabla de priorización.
La ventana rectangular no es buena para analizar la
fase de admisión ya que varía mucho sus valores,
las que tienen mejores resultado son las ventanas
Hamming, Hanning y Gausiana.
Figura 9. Gráca de cajas de varianza en Admisión
En comprensión se analiza la señal del acelerómetro.
Las ventanas, Hamming, Hanning y Gausiana son
las que dan mejores resultados en comparación de
la ventana rectangular según las grácas de cajas y
bigotes.
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Figura 10. Gráca de cajas de varianza en Comprensión
3.8 Fase de Potencia
Para el análisis en potencia o combustión se trabaja
con la señal del sensor knock. La ventana rectangular
es buena para analizar la fase de combustión ya que
da mejores resultados ante las ventanas, Hamming,
Hanning y Gausiana según las grácas de cajas y
bigotes.
Figura 11. Gráca de cajas de varianza en Escape
3.9 Fase de Escape
Para el análisis en la fase de escape se trabaja con
la señal del acelerómetro. Las ventanas Hamming,
Hanning y Gausiana no son buenas para analizar la
fase de escape, siendo la ventana rectangular la que
presenta mejores resultados.
Figura 12. Gráca de cajas de varianza en Escape
ventana Hanning.
Los resultados de la FFT obtenidos tras la
aplicación de la ventana Hamming como Hanning
son similares en sus espectros, debido a las
características que tienen estas ventanas, ambas
señales poseen picos bien denidos para el
análisis de la Detonación en Compresión.
Hamming.
Los resultados de la FFT muestran que la ventana
Hamming tiene un pico mayor en 35Hz y la ventana
Rectangular tiene picos más denidos lo que indica
que para analizar la vibración en explosión se debe
utilizar la ventana Rectangular.
Gauss.
Los resultados de la FFT muestran que las dos
ventanas tienen picos bien denidos para analizar
Ruido en escape.
Rectangular.
Los resultados de la FFT determinan que la ventana
Rectangular tiene un pico mayor en 52Hz y la ventana
Gaussiana tiene picos un poco más denidos, lo que
indica que para analizar el Ruido en admisión se debe
utilizar la ventana Gaussiana.
falla.
Como se puede ver la señal de detonación sin fallas
tiene menos armónicos que la señal de detonación
con falla en la inyección, esto indica que el motor no
funciona correctamente al momento de la detonación,
la FFT después de la introducción de un fallo no tiene
una frecuencia constante de detonación debido a la
presencia de algunos picos grandes. Mientras que en
la FFT sin Falla tiene una frecuencia constante de
detonación que es 55.2 Hz.
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Figura 13. A) FFT Detonación en condiciones normales B) FFT
Detonación con fallas
Figura 14. A) FFT Vibración en condiciones normales B) FFT
Vibración con fallas.
La señal de ruido en condiciones normales tiene una
amplitud de 0.06 a 55.2 Hz, mientras que la señal con
falla tiene una amplitud de 0.12 a 18 Hz y 21 Hz, lo
que indica que la señal con fallas en el sistema de
inyección diere a la señal inicial tanto en amplitud
como en frecuencia.
4. CONCLUSIONES
• Para realizar la validación de los datos de la
hipótesis planteada (cuál es el mejor tratamiento
para analizar eventos transitorios en motores de
combustión interna), se realizó un análisis Anova
y una comparación de Tukey en base a inferencia
estadística y diseño experimental debido a que la
inferencia estadística se apoya en datos estadísticos
para hacer observaciones validas de un proceso y
ayudar en la toma de decisiones, mientras el diseño
experimental se basa en realizar pruebas estadísticas
para resolver un problema.
• Realizado el análisis Anova se llega a establecer
que todos los valores estadísticos de la señal del
acelerómetro (vibraciones) son idóneos para el
análisis de la hipótesis debido a que el sensor es
normalizado, la señal del micrófono (ruido) permite
analizar la carrera de admisión y explosión debido a la
ubicación del micrófono, y la señal del sensor knock
(detonación) indica que los valores estadísticos son
pocos conables al no ser un sensor normalizado.
• Con la comparación de Tukey se llega a determinar
que existe una diferencia signicativa entre las
ventanas Gaussiana–Completa, Hamming-Completa,
Hanning- Completa, Rectangular–Completa,
Rectangular-Gaussiana, las cuales sirvieron para
realizar el análisis de la hipótesis.
• Para identicar qué tipo de ventana, ancho de ventana
y tipo de variable es la adecuada para tratamiento
adecuado de los eventos transitorios del motor, se
realizó una interacción, la cual determina qué factores
dependen de otros llegando a la conclusión de que el
mejor tratamiento para analizar eventos transitorios
en motores de combustión interna es:
• Para la fase de Admisión es adecuado realizar un
análisis con la variable de ruido, Factor de Curtosis y
con una ventana Gaussiana de 262 grados.
• Para la fase de Compresión es adecuado realizar un
análisis con la variable de Knock, Factor de Cresta y
con una ventana Hamming de 134 grados.
• Para la fase de explosión es adecuado realizar un
análisis con la variable de vibración, Factor de
Figura 15. A) FFT Ruido en condiciones normales B) FFT Ruido
con fallas.
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Curtosis y con una ventana rectangular de 148 grados.
• Para la fase de escape es adecuado realizar un
análisis con la variable de ruido, factor de cresta y con
una ventana Hanning de 190 grados.
5. RECOMENDACIONES
• Continuar con el desarrollo del proyecto, por lo
que se recomienda a los futuros interesados, seguir
optimizando la aplicación realizada en Labview, ya
que el modelo puede seguir siendo implementando en
diferentes estudios de motores de combustión interna,
tanto para para la detección de fallas como alargar la
vida útil de los mismos.
• El software desarrollado posee varias ventajas
(libre acceso y abilidad), y algunas similitudes con
respecto a los equipos costosos que se utilizan para
vericar fallas en los motores, como por ejemplo
los scanners que se utilizan para vericar las fallas
del vehículo. Por ello es una herramienta útil para
investigaciones futuras.
6. REFERENCIAS
[1] Castro, A. I. (2013). Motor de Gasolina (Otto de
4 Tiempos).
[2] Klever, M., & Solano, W. (2010). Conversión de
un motor de carburador a inyección. Obtenido de
Universidad Técnica del Norte (Ibarra).
[3] Núñez Orozco, & González Oropeza. (2004).
Apuntes de Principios de Energética. Recuperado
el 214, de Física Universitaria México.
[4] Porras y Soriano. (03 de 09 de 2014). Universidad
de Catilla-La Mancha. Obtenido de Ciclo Real
de Funcionamiento.
[5] Ugalde, M. L. (Octubre de 2007). Núcleo
Mecánica de Vehículos Livianos.
[6] Motor de cuatro tiempos. Ciclo Diesel. (s.f.).
7. BIOGRAFÍA
Néstor Diego Rivera
Campoverde, Magíster en
Sistemas Automotrices por la
Escuela Politécnica Nacional,
Ingeniero Mecánico Automotriz,
actualmente es Profesor de la
Carrera de Ingeniería Mecánica
Automotriz de la Universidad
Politécnica Salesiana Sede Cuenca, Miembro del
Grupo de Investigación de Ingeniería del Transporte
GIIT en la Línea de Investigación de Ingeniería del
Mantenimiento Automotriz y Eciencia Energética,
Coordinador del Proyecto Cuyero en el que ha
desarrollado trabajos enfocados a la detección y
diagnóstico de fallos en motores de combustión
interna mediante Inteligencia Articial. Ha participado
como ponente y revisor en varios Congresos
Nacionales e Internacionales. Actualmente cursa el
programa de Doctorado en Ingeniería Mecánica en la
Universidad Politécnica de Madrid. Autor para
correspondencia nrivera@ups.edu.ec.
Cristian Leonardo García García,
Ingeniero Mecánico Automotriz
por la Universidad Politécnica
Salesiana 2007, Máster
Universitario en Ingeniería del
Mantenimiento por la
Universidad Politécnica de
Valencia 2012, actualmente
estudiante de Doctorado por la
Universidad de Mérida Venezuela. Director de Carrera
de Ingeniería Automotriz de la UPS-sede Cuenca.
Docente Titular-Auxiliar de la UPS. Docente Maestría
Sistemas Automotrices Universidad Politécnica
Nacional, 2013-2015. Docente Maestría en Gestión
del Mantenimiento, Universidad del Azuay, 2015.
Responsable de proyectos de investigación en el área
de mantenimiento predictivo para el diagnóstico de
motores de combustión. Participación en Congresos
nacionales e internacionales.
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Paúl Andrés Molina
Campoverde, Ingeniero
Mecánico Automotriz por la
Universidad Politécnica
Salesiana 2014, Máster
Universitario en Ingeniería
Mecánica por la Universidad
Politécnica de Valencia 2016.
Docente de la Universidad
Politécnica Salesiana sede Quito. Responsable del
grupo de Asociacionismo Juvenil Club Automotriz.
Participación en Congresos Nacionales.
Ángel Geovanny Paucar
Urdialez, Ingeniero Mecánico
Automotriz por la Universidad
Politécnica Salesiana 2012,
Magister en Sistemas
Automotrices por la Escuela
Politécnica Nacional 2016.
Director de la Carrera de
Ingeniería Automotriz de la
UPS – sede Quito. Responsable del grupo de diseño y
fabricación de vehículos de competencia UPS-Quito.
Docente Titular Auxiliar de la UPS. Participación en
Congresos Nacionales.
Cristian Paúl Calle Jara, Ingeniero Electrónico, por
la Universidad Politécnica Salesiana Sede Cuenca
miembro del Grupo de investigación de Ingeniería del
Transporte en la línea de investigación de Ingeniería
del Mantenimiento Automotriz.
Darwin Gonzalo Vicuña Pacheco, Ingeniero
Electrónico, por la Universidad Politécnica Salesiana
Sede Cuenca miembro del Grupo de investigación de
Ingeniería del Transporte en la línea de investigación
de Ingeniería del Mantenimiento Automotriz.
REGISTRO DE LA PUBLICACIÓN
Fecha recepción 20 octubre 2018
Fecha aceptación 18 diciembre 2018
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