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EVISTA
ENERGÍA MECÁNICA INNOVACIÓN Y FUTURO
Vol. 13 Núm. 1 / 2024
CHÁVEZ A., GARZOZI H., ESTRELLA M., Desarrollo de una aplicación de apoyo en el diagnóstico del sistema de inyección
electrónica a gasolina utilizando programación Python
Edición No.13/2024 (10) ISSN 1390- 7395 (3/10)
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Artículo Científico / Scientific Paper
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Desarrollo de una aplicación de apoyo en el diagnóstico del sistema de inyección
electrónica a gasolina utilizando programación Python
Development of an application to support the diagnosis of the electronic gasoline
injection system using Python programming
Anthony Alexander Chávez Alvear
1
, Havit Amin Garzozi Calderón
1
, Marcelo Xavier Estrella Guayasamín
1
1
Universidad Politécnica Salesiana /Facultad de Ingeniería y Ciencias Aplicadas/ GMovInt, Guayaquil, Ecuador
Correspondencia Autores: achaveza3@est.ups.edu.ec, hgarzozi@est.ups.edu.ec,mestrellag@ups.edu.ec,
Recibido: 10 de septiembre 2024, Publicado: 18 de diciembre de 2024
Resumen— En el presente estudio ha dado lugar al
desarrollo de una aplicación diseñada para servir como guía
en las reparaciones automotrices relacionadas con el sistema
de inyección a gasolina. La programación de esta aplicación
se llevó a cabo utilizando el método ADDIE (Analizar,
Diseñar, Desarrollar, Implementar y Evaluar), lo que implicó
el uso del entorno de desarrollo integrado (IDE) “Kivy” y la
librería “KivyMD”. Esto permitió crear una interfaz gráfica
compatible con sistemas operativos Android, asegurando un
proceso de desarrollo ordenado, respaldado por la elaboración
de un diagrama de flujo que sirvió de guía durante la creación
de la aplicación. Además, para desarrollar los comandos, se
optó por el lenguaje de programación Python, que facilitó la
conexión entre el código y la interfaz de usuario. Para la
migración del código a Java se utilizó “Buildozer”, con el fin
de crear la aplicación Android. En cuanto a la adquisición de
datos, se utilizaron equipos de medición normalizados como el
multímetro ANENG A3005 y el osciloscopio Micsig tBook
mini, fundamentales para medir los parámetros normales de
funcionamiento de los sensores, información que será
utilizada en la aplicación. Como resultado, se obtuvo una
aplicación con una interfaz interactiva que ofrece una guía
para la localización y reparación de averías en el sistema de
inyección.
Palabras clave— ADDIE, IDE, Python, Buildozer, Java,
Android
Abstract— The present study has led to the development of
an application designed to serve as a guide in automotive repairs
related to the gasoline injection system. The programming of
this application was carried out using the ADDIE method
(Analysis, Design, Development, Implementation and
Evaluation), which involved the use of the integrated
development environment (IDE) “Kivy” and the “KivyMD”
library. This allowed for the creation of a graphical interface
compatible with Android operating systems, ensuring an
orderly development process, supported by the elaboration of a
flowchart that served as a guide during the creation of the
application. Additionally, to develop the commands, the Python
programming language was chosen, which facilitated the
connection between the code and the user interface. For the
migration of the code to Java, “Buildozer” was used, in order to
create the Android application. Regarding the acquisition of
data, standardized measuring equipment such as the ANENG
A3005 multimeter and the Micsig tBook mini oscilloscope were
used, essential for measuring the normal operating parameters
of the sensors. As a result, an application with an interactive
interface was obtained, offering a guide for locating and
repairing faults in the injection system.
Keywords— ADDIE, IDE, Python, Buildozer, Java, Android
I I
NTRODUCCIÓN
En la actualidad la Industria 4.0, ha generado una
significativa transformación en la forma en la que se
producen, gestionan y diseñan los productos y servicios;
la implementación de tecnologías como la inteligencia
artificial, la robótica y la automatización de procesos
puede resultar en la sustitución de ciertos trabajos
manuales por máquinas, ya que representa un impacto
significativo en productividad, economía y
competitividad de la sociedad [1,2]. Además, ha
demostrado ser relevante por su innovación,
transformación de las cadenas de suministro y
tecnologías avanzadas ya que cuenta con algunos
aspectos claves como la inteligencia artificial, la
automatización avanzada, el internet de las cosas, entre
otros [3].
Su alcance se extiende afectando a diferentes sectores
y a las industrias e incluso a la sociedad en general. Es así
como la industria automotriz actualmente experimenta
una transformación en la implementación de nuevas
tecnologías que influyen en la fabricación, diseño,
distribución y mantenimiento de los vehículos [4]. Una
de esas tecnologías es la de conectividad, que es esencial
para facilitar los servicios de conexión y comunicación a
los conductores y pasajeros. Otra es el internet de las
cosas ya que los vehículos modernos vienen equipados
con dispositivos y sensores que recopilan datos a tiempo
real y que permiten un monitoreo constante del
rendimiento y detección temprana de problemas en el
vehículo [5,6].
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La industria automotriz ha creado diferentes
alternativas para monitorear el motor de un vehículo,
incluyendo sensores de lectura que constantemente se
comunican con la Unidad de Control Electrónica (UCE)
[7]. Estas alternativas contemplan el uso de programas de
computadora que se comunican directamente con el
vehículo para monitorear el funcionamiento del motor, o
bien, utilizan un escáner automotriz para verificar
parámetros de funcionamiento. Sin embargo, muchos de
estos métodos de detección de códigos de falla son
complejos y necesitan de personal capacitado para su
correcto uso.
Entre las opciones disponibles se hallan programas
informáticos que permiten el monitoreo de sensores y
actuadores, facilitando así el diagnóstico de fallas
electrónicas automotrices. No obstante, estas
herramientas presentan desventajas, como la falta de
compatibilidad con todas las marcas de automóviles y su
potencial costo elevado tal como ocurre con Scantool de
Autoenginuity, ProScan, PCMSCAN, EOBD Facile,
OBD2 Auto Doctor, entre otros [8].
En [9], los autores desarrollaron una aplicación móvil
denominada “CarAnalyzer”, esta aplicación se creó con
el fin de diagnosticar los vehículos a través de la interfaz
OBD-II y funciona con sistema operativo Android, utiliza
conectividad bluetooth e interfaz de transmisión de voz
para recopilar información que la aplicación obtuvo en la
lectura de datos. La aplicación tiene la capacidad de
almacenar datos del usuario, proporcionando información
detallada del vehículo y su historial de códigos de falla.
Su desarrollo se fundamenta en el estudio [10], está
utilizó Android Studio como entorno de desarrollo
integrado (IDE) y el lenguaje de programación Java.
Sánchez et al [11], desarrollaron una aplicación móvil
para el proceso de gestión automatizada de soporte
técnico en un taller de servicio. La aplicación fue creada
para uso exclusivo de smartphones con sistema operativo
Android. Su función es ingresar datos del vehículo e
indicar cuales son los problemas que presenta previo a la
cita de mantenimiento, la aplicación está programada con
lenguaje TypeScript, el diseño del entorno de la
aplicación fue utilizado mediante en el estudio [12],
donde se aplicó el Framework Ionic y se codificó con
Visual Studio Code utilizando un flujograma de cliente a
servidor e implementación de un modelo NoSQL a través
de los servicios de Firestore y autentificación de Firebase
de Google. Este trabajo se llevó a cabo bajo la guía de
[13,14], que aplicaron herramientas de desarrollo
eficientes y manejo intuitivo de interfaces para garantizar
su seguridad y capacidad de adaptación a las demandas
cambiantes de la industria automotriz.
En [15], se desarrolló una aplicación como método de
aprendizaje para el mantenimiento de vehículos livianos
con sistema de inyección a gasolina. El desarrollo de la
aplicación utiliza medios de aprendizaje basados en
Android, aplicando el método Analizar, Diseñar,
Desarrollar, Implementar y Evaluar (ADDIE). La
aplicación contiene un menú de introducción de los
sistemas de control electrónico, diagnósticos, inspección
y mantenimiento; además, presenta un medio de
aprendizaje equipado con texto, imágenes y videos.
En [16], se desarrolló una aplicación para concientizar
a la población sobre el significado de las señales de
tránsito. Esta aplicación utilizó el método ADDIE para
desarrollar un entorno de aprendizaje fácil de usar, lo que
la convirtió en un entorno interactivo mediante el uso de
Android Studio y el lenguaje de programación Python. La
aplicación ofrece un menú de opciones múltiples donde
puede el usuario seleccionar cualquier señal de tránsito
para informarse sobre los riesgos. Además, cuenta con un
medio de aprendizaje equipado con texto, imágenes y un
video simulador en 3D.
Debido al incremento de tecnologías, muchos de los
técnicos mecánicos sienten el temor de experimentar en
estos nuevos sistemas debido a la complejidad y al
desconocimiento [17]. Por lo tanto, el desarrollo de
nuestra aplicación busca darles una mayor seguridad a los
técnicos al tener una guía que les brinde indicaciones paso
a paso de lo que tienen que hacer para la localización de
la avería.
Este proyecto cobra relevancia al enfocarse en la
creación de una aplicación destinada a orientar
reparaciones automotrices, especialmente en el ámbito
del sistema de inyección. La programación se realizó
utilizando las metodologías previamente mencionadas
como el entorno desarrollo integrado (IDE) Kivy y la
librería KivyMD, garantizando así una interfaz gráfica
compatible con dispositivos Android. A diferencia de
otras aplicaciones, esta se centra en la identificación de
códigos de avería y en la presentación de guías de
reparación, ofreciendo opciones de retroalimentación
para evaluar problemas y brindar alternativas.
II M
ÉTODOS Y MATERIALES
Software de programación
Se empleó el programa VSCodium para plasmar la
codificación del entorno y programar la aplicación. Este
programa es de libre uso y permite trabajar con varios
lenguajes de programación [18]. Por otro lado, se utilizó
la biblioteca de código abierto Kivy para desarrollar
aplicaciones con interfaces nuevas de usuario. Además,
se utilizó la librería KivyMD para la interfaz gráfica de
usuario [19].
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Para las funcionalidades del programa, se aplicó el
lenguaje de programación Python con el fin de obtener un
flujo de funcionamiento de la aplicación. Maneja un
lenguaje de programación multipropósito que permite
realizar funciones desde análisis de datos, desarrollo web
hasta aprendizaje automático [20].
Los protocolos de diagnóstico se obtuvieron a partir
de los manuales de servicio, accediendo al sitio web del
National Automotive Service Task Force (NASTF),
organización que facilita la resolución de problemas y la
comunicación entre técnicos automotrices, fabricantes y
propietarios de vehículos [21].
Equipos de medición
Para las mediciones, se emplearon herramientas
específicas como: el osciloscopio Micsig tBook mini, con
dos canales de conexión para obtener oscilogramas de
cada uno de los sensores, el multímetro ANENG A3005,
tipo bolígrafo con un rango de medición AC/DC de 0.8V
a 600V y un rango de medición de resistencia de 0.1Ω a
40MΩ. Estas herramientas se utilizaron para medir
parámetros de funcionamiento y validar que se cumplan
con lo especificado en el manual de servicio.
Metodología
La metodología para la creación de la aplicación base
se muestra enumerados los procesos del desarrollo de la
aplicación en la Figura 1, el primer paso es la creación de
interfaz de la aplicación utilizando VSCodium, un
programa de código abierto que permite la creación de
programas en varios lenguajes de programación (1).
Luego, mediante el uso de Python se enlazo fácilmente
varias librerías y dependencias, mejorando la conexión
entre el código y la interfaz de usuario [22].
A continuación, se utilizó la información de la librería
KivyMD para obtener los comandos necesarios y crear
las clases individuales para cada pantalla con el propósito
de organizar los componentes y códigos por
funcionalidad (2). Cada pantalla se definió para asegurar
que la aplicación tuviera acceso a una biblioteca completa
de todos los segmentos registrados (3 y 4). Dentro de
Kivy, se hizo referencia a las pantallas previamente
definidas en las clases y se comenzó a construir el
contenido de acuerdo con los requisitos del programa (5
al 7) [23].
Luego, para la migración del lenguaje de
programación Python a Android se necesitó un traductor
intermedio, que se conoce como “Buildozer” este
migrador de código y creador de APK se utilizó por
medio de Ubuntu, el cual se instaló desde la tienda de
Windows (8) [24]. Este script de Ubuntu permitió traducir
el código de Python y Kivy enlazando las funciones e
interfaz gráfica, realizando una recopilación de cada una
de las imágenes y documentos utilizados traduciendo de
Python a Java, lenguaje el cual es compatible con
sistemas Android y permite la lectura de archivos APK
[25].
Por último, para desarrollar la aplicación, se
implementó el método ADDIE con el fin de crear una
aplicación interactiva para dispositivos Android. En
primer lugar, se recopilaron datos, incluyendo parámetros
normales de funcionamiento, características del sensor y
señales eléctricas. Para la toma de datos de los sensores,
se utilizaron herramientas como el multímetro ANENG
A3005 para verificar que estén trabajando dentro de los
rangos de voltaje y resistencia especificados en el manual
de servicio, y un osciloscopio Micsig tBook mini para
captar las señales eléctricas de los sensores y
representarlas como ondas.
Fig. 1. Flujograma del proceso del desarrollo de la
aplicación
Migración de Python a Java
El sistema operativo Android se basa en Java y sus
Interfaces de Programación de Aplicaciones (APIs), lo
que permite la ejecución de aplicaciones en formato APK.
Debido a esta estructura, Android no es compatible
directamente con Python. Por lo tanto, para ejecutar
programas Python en dispositivos Android, dependen de
la descarga de aplicaciones de terceros que interpretan el
código Python a la migración del código a un lenguaje
compatible con Android.
La metodología empleada para migrar de Python a
Java se basó en el uso de Kivy, una plataforma
especializada en la creación de aplicaciones Android.
Buildozer, una extensión de Kivy, facilitó el proceso de
migración y compilación de toda la información,
imágenes y archivos utilizados en Python. Este
procedimiento estableció una conexión funcional entre
los archivos Python y Kivy, lo que permitió la generación
de una interfaz gráfica operativa. Posteriormente,
Buildozer tradujo este código junto con el de Kivy a Java,
e implementó las dependencias necesarias para garantizar
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su funcionamiento en Android y optimizar el tamaño del
archivo APK resultante [26].
Vehículos de estudio
Esta aplicación fue diseñada para el modelo Kia
Sportage R del 2016 con un motor 2.0 EX DOHC,
transmisión automática de 4 y 16 válvulas, una potencia
máxima de 6200 rpm y con un torque máximo de 19.5
kg/m. Un Kia Picanto del 2023 con un motor 1.2 DOHC
CVVT dual de 16 válvulas 4 cilindros en línea,
transmisión manual de 5 velocidades, con una potencia
máxima de 83 hp y un torque máximo de 122 Nm y Kia
Soluto del 2020 con un motor 1.3 DOHC CVVT dual de
16 válvulas 4 cilindros en línea, transmisión manual de 5
velocidades, con una potencia máxima de 94 hp y un
torque máximo de 133 Nm [27].
La información sobre las especificaciones del
fabricante, los parámetros de funcionamiento y los
protocolos de diagnóstico se obtuvieron a partir de los
manuales de servicio adquiridos a través de NASTF [28].
Se recopilaron los valores característicos y oscilogramas
de los sensores y actuadores del motor en funcionamiento
normal para alimentar la aplicación. Los sensores y
actuadores incluidos fueron: Sensor CKP, Sensor CMP,
Sensor MAP, Sensor IAT, Sensor de Oxígeno, Sensor
Knock, Sensor ECT, Bomba de combustible, Sensor TPS,
Sensor APS e Inyector.
III.
P
RUEBAS Y RESULTADOS
Entorno de la aplicación
A continuación, se explicará detalladamente la
fase de creación del entorno, la sección de búsqueda
dentro de grupos, la organización de los grupos y la
incorporación de gráficas.
Fase de creación
RadLab es una compañía ecuatoriana
especializada en Se empleó VSCodium para generar
el ambiente visual, siguiendo el Algoritmo 1, que
define la clase y tipos de variables dentro de la
interfaz de usuario. Además, este algoritmo incluye la
función de visualización de grupos, como se muestra
en la Figura 2.
Fig. 2. Ambiente visual
#Se definen la selección de
vehículos class BaseSportageScreen:
def pagsen(self):
app = App.get_running_app()
pagina_sensor = app.pagina_sensor
print(f"Previous Screen:
{pagina_sensor}") if pagina_sensor:
app.root.transition.direction = 'right'
app.root.current = pagina_sensor
def go_back(self):
app = App.get_running_app()
pagina_anterior = app.pagina_anterior
print(f"Previous Screen:
{pagina_anterior}") if pagina_anterior:
app.root.transition.direction = 'right'
app.root.current = pagina_anterior
class Seleccion(Screen):
def on_group_button_press(self,
group): app =
App.get_running_app()
app.selected_group = group
app.root.current = 'Intro'
Algoritmo 1. Creación del entorno
Para la creación de la función de búsqueda
dentro del grupo seleccionado y la opción de regresar,
se utiliza el Algoritmo 2. En la Figura 3 se muestra el
entorno de búsqueda dentro de un grupo específico,
lo que permite que el programa vincule únicamente la
información relacionada con el grupo previamente
elegido.
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class Intro(Screen):
def
Buscador(self):
app = App.get_running_app()
screen_name =
self.ids.input_text.text group_name
= app.selected_group
#Se utiliza para ver que grupos se están
seleccionando if hasattr(app,
'screen_manager'):
screens_in_group
= app.search_by_group(group_name)
print("Codigos en el grupo:",
screens_in_group) #Esta función revisa que se está
buscando y en qué grupo se encuentra
if screen_name in screens_in_group:
app.screen_manager.transition.directi
on =
'left'
app.screen_manager.current =
screen_name else:
print("Código", screen_name)
self.display_error_message(f"El
código
'{screen_name}'
Algoritmo 2. Sección de búsqueda dentro del grupo
Fig. 3. Búsqueda dentro del grupo
Funciones de organización
Por otra parte, el Algoritmo 3 permite establecer
los dígitos organizados por códigos de avería y establece
un formato de búsqueda dentro del entorno. Esta
codificación organiza los grupos en dígitos como se
muestra en la Figura 4 que contiene la información del
código de falla obtenido del manual de servicio.
class Inspeccion_P0030(Screen,
BaseSportageScreen): def pagsen(self):
app = App.get_running_app()
pagina_sensor = app.pagina_sensor
print(f"Previous Screen,
BaseSportageScreen:
{pagina_sensor}")
if pagina_sensor:
app.root.transition.direction =
'right' app.root.current =
pagina_sensor
screen_groups = {
'Sportage': ['Intro','0030sportage',
'0031sportage', '0032sportage', '0036sportage',
'0037sportage', '0038sportage', '0106sportage',
'0107sportage', …]
Algoritmo 3. Sección de organización por códigos de
falla
Fig. 4. Organización por códigos de falla
Función de colocación de diagramas
Por último, en el Algoritmo 4 se muestra la
función de añadir imágenes, esta tiene el fin de
insertar imágenes en formato gráfico y establecer su
resolución en dimensión estándar y en aumento. La
Figura 5 permite observar el circuito eléctrico, así
como la información sobre los pines del sensor y la
