Presentación
El proyecto aborda el desarrollo e implementación de técnicas de diagnóstico remoto para motores de combustión interna (ICE), en el marco de los vehículos conectados y el internet de las cosas (IoT). Aunque los sistemas de diagnóstico embarcado (OBD), empleados desde 1988, han ido creciendo en complejidad, la detección de fallos sigue siendo una tarea desafiante que se ve limitada por la memoria y potencia de cálculo insuficientes, los modelos y calibraciones subóptimos, y la falta de suficientes datos en operación real para el desarrollo de los métodos de diagnóstico.
El paradigma del vehículo conectado permite remodelar por completo el diagnóstico del motor, pues es posible acceder a datos históricos de operación, entrenar modelos locales y globales capaces de predecir el funcionamiento del sistema y detectar fallos mediante técnicas avanzadas de diagnóstico. Por otra parte, el aumento de las capacidades de cálculo permite embarcar algoritmos más sofisticados e implementar arquitecturas de nueva generación (edge-cloud), y la mejora de los sistemas de adquisición y de los sensores, explorar rangos superiores de frecuencia.
CDPow desarrolla las posibilidades que ofrece la combinación de la conectividad, de la potencia de cálculo embarcada y en la nube, y la existencia de sensores que generan un escenario rico en datos. En este entorno, se han desarrollado diversos algoritmos de diagnóstico de sistemas y subsistemas del motor, así como métodos de monitorización de las emisiones, de aprendizaje basado en datos, y de detección temprana de fallos. Los desarrollos de CDPow se han aplicado a dos casos de uso de relevancia: el diagnóstico y monitorización de motores en vehículos conectados, y la verificación de fin de línea en la fabricación de motores en el ámbito de la industria 4.0.
Equipo del Proyecto CDPow
| Nombre | Función en el proyecto | Departamento/Instituto |
|---|---|---|
| Carlos Guardiola García, PhD | Investigador principal, Experto en control y diagnóstico de motores de automoción | Departamento de Máquinas y Motores Térmicos, UPV |
| Carlos Enrique Palau Salvador, PhD | Experto en sistemas IoT | Departamento de Comunicaciones, UPV |
| José Miguel Salavert Fernández, PhD | Experto en diagnóstico de motores de automoción y sistemas térmicos | Departamento de Máquinas y Motores Térmicos, UPV |
| Alvin Richard Sebastien Barbier | Técnico Superior de Investigación | Departamento de Máquinas y Motores Térmicos, UPV |
| José Luis Guardiola García | Experto en ML/IA | Instituto de Tecnología Informática, UPV |
| Marcello Canova | Colaboración externa en diagnóstico de motores | Ohio State University |
| Giorgio Rizzoni | Colaboración externa en diagnóstico de motores | Ohio State University |
Material y Recursos
Para desarrollar la investigación, se pondrán a disposición del proyecto los siguientes recursos existentes:
- Instalaciones experimentales:
- Un banco de pruebas de motores de encendido por chispa para pruebas de fin de línea en frío.
- Un vehículo demostrador con ECU abierta y sistema de medición de alta frecuencia.
- Infraestructura para el despliegue y validación de edge industrial.
- Bases de datos de la vida real: se utilizarán conjuntos de datos preexistentes para los trabajos iniciales de desarrollo de la plataforma IoT y los KPI y paneles de control.
- Servidores remotos y clúster de computación en la nube: el clúster de computación en la nube consta de cuatro servidores, dos switches de alto rendimiento y dos servidores NAS, cada uno de ellos con 16 TB SSD.
- Apoyo institucional para la protección y transferencia de IPR: el equipo de investigación cuenta con los recursos de marketing ofrecidos por el Servicio de Promoción y Apoyo a la Investigación, innovación y Transferencia (i2T) de la UPV. El i2T-UPV ofrece programas de apoyo que incluyen asistencia para la redacción de ofertas tecnológicas, publicidad de ofertas tecnológicas, y eventos de emparejamiento sectorial específico, entre otros.
Presupuesto del Proyecto CDPow
| Concepto | Importe |
|---|---|
| Personal | €96,879.26 |
| Material Inventariable | €25,322.57 |
| Material Fungible | €19,690.65 |
| Viajes y Dietas | €3,337.67 |
| Otros Gastos | €405.00 |
| Importe Total Ejecutado | €145,635.15 |
| Importe Total Concedido | €137,000.00 |
El proyecto CDPow (PID2019-108031RB-C21) está financiado por la Agencia Estatal de Investigación de España y la Unión Europea Next GenerationEU/PRTR a través de la referencia MCIN/AEI/10.13039/501100011033.
Impacto científico técnico e Impacto social y económico
El proyecto CDPow representa un cambio de paradigma en el diagnóstico de motores, pasando de los diagnósticos a bordo a un servicio de diagnóstico en la nube. Este enfoque combina algoritmos clásicos con aprendizaje automático y pretende demostrar su potencial. Se espera una mejora significativa en el rendimiento del sistema de diagnóstico, con beneficios directos en varios aspectos sociales y económicos:
- Los resultados del proyecto orientarán a la comunidad científica hacia conceptos más viables, evitando la inversión en soluciones prometedoras pero menos efectivas.
- Las empresas del sector automotriz podrán usar los datos recopilados para obtener conocimientos sobre el rendimiento real de sus unidades en el mercado, reduciendo el tiempo de desarrollo del software de la ECU y ofreciendo una reducción de costos y tiempo de comercialización.
- El proyecto proporcionará herramientas y conocimientos a los organismos reguladores para especificar futuras normativas sobre diagnósticos. Esto incluye el acceso remoto a sensores de emisión y motor, lo que podría llevar a requerir informes sobre la huella de emisión de la flota y la identificación de las unidades o modelos más contaminantes.
Además, este enfoque mejorará el diagnóstico, reduciendo las emisiones de contaminantes y gases de efecto invernadero. El proyecto CDPow posicionará al grupo solicitante como un actor importante en el campo de diagnósticos en la nube, con su experiencia y plan de formación de doctores siendo relevante para su transferencia al sector automotriz y campos relacionados.
El sistema permitirá una monitorización avanzada de flotas, la inclusión de datos en alta frecuencia y la adaptabilidad a diferentes tipologías de medida. La implementación de esta aproximación mejorará el conocimiento del sistema, permitirá detectar y diagnosticar vehículos con fallos y obtener métricas de operación a nivel de vehículo y flota. Se espera que el proyecto tenga un impacto positivo en el control de la polución y la calidad del aire, a través de la detección de vehículos contaminantes y la monitorización de flotas en condiciones reales de uso.
El proyecto está orientado al mercado, buscando generar prototipos y soluciones software de interés para diversos segmentos y actores del sector. La naturaleza de la tecnología permite su exportación a otras aplicaciones, tanto de transporte como industriales.
