Presentación
Los sistemas de diagnóstico embarcado han contribuido en gran medida a la mejora del diagnóstico y mantenimiento de los diversos sistemas vehiculares. Sin embargo, las limitaciones asociadas a las tecnologías aplicadas se han convertido en una limitación para el aprovechamiento del potencial de los datos generados durante la vida del sistema. Además, si se considera desde la perspectiva de la flota de vehículos, las soluciones actuales descartan de forma sistemática la mayoría de la información disponible.
Se espera que las tecnologías actuales y futuras de conectividad e Internet de las cosas (IoT) permitirán eliminar estas barreras y contribuirán a rediseñar las estrategias de diagnóstico y monitorización. En este contexto, existe la necesidad de evaluar cómo procesar los datos recopilados, bien en la nube o en el consumo (edge), y cómo adaptar su transmisión a los requisitos de la aplicación final y las infraestructuras disponibles.
Teniendo en cuenta esta situación, HF-REMEDI parte de la siguiente premisa: la gran cantidad de datos generados en las plantas motrices conectadas requiere de herramientas y servicios avanzados, tanto en términos de procesamiento y análisis de datos, como de interfaz de usuario para un acceso rápido y efectivo a los resultados. La aproximación propuesta es escalable y se puede adaptar a un amplio rango de aplicaciones, tanto vehiculares como industriales, lo que permite adelantarse a los futuros requerimientos de usuario. El proyecto incluye el desarrollo de prototipos hardware, así como el desarrollo de una plataforma orientada a mejorar la experiencia de usuario para varios casos de uso, desde la integración de señales de alta frecuencia hasta la verificación de emisiones de conducción real.
Equipo
| Nombre | Departamento/Instituto |
|---|---|
| C Guardiola, PhD, Prof | D Máquinas y Motores Térmicos |
| C Palau, PhD, Prof | D Comunicaciones |
| JM Salavert, PhD, Assoc Prof | D Máquinas y Motores Térmicos |
| JC Cortés, Prof | D Matemática Aplicada |
| RJ Villanueva | D Matemática Aplicada |
| M Llamazares | D Matemática Aplicada |
| J Ponce | D Máquinas y Motores Térmicos |
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 aceptado
| Referencia | Presupuesto total concedido | Costes directos | Costes indirectos | 2022 | 2023 |
|---|---|---|---|---|---|
| PDC2022-133527-100 | €132,250 | €115,000 | €17,250 | €99,187.5 | €33,062.5 |
Proyecto PDC2022-133527-I00 financiado por MCIN/AEI /10.13039/501100011033 y por la Unión Europea Next GenerationEU/ PRTR
Impacto científico técnico e Impacto social y económico
HF-REMEDI permitirá la monitorización avanzada de flotas de transporte, haciendo transparente la inclusión de datos en alta frecuencia que podrán ser compactados en el sistema embarcado y reclamados por el usuario remoto cuando sea preciso. Además, el sistema permitirá adaptarse a diferentes tipologías de medida: desde entornos sofisticados de experimentación, hasta nodos sencillos orientados a interactuar con buses CAN. Los casos de uso seleccionados demuestran este amplio rango de aplicación.
Las ventajas de la implementación de esta aproximación son múltiples: la recogida sistemática de datos permite mejorar el conocimiento del sistema y optimizar el comportamiento del sistema de diagnóstico; los vehículos con fallos pueden ser detectados y diagnosticados; y será posible obtener métricas de operación tanto a nivel vehículo como a nivel flota. Otras ventajas que se prevén son la mejora de la robustez y adaptabilidad del sistema, pues será posible verificar el comportamiento de un determinado modelo ante la variedad real de casos de uso, así como evaluar el efecto de dispersiones de fabricación y del envejecimiento del vehículo.
Finalmente, también es posible la aplicación del sistema para la medida de emisiones en operación, permitiendo a los gestores de tráfico el establecimiento de políticas acordes con las emisiones reales del vehículo en operación. En este sentido, se espera que el proyecto tenga un impacto positivo en el control de la polución y la mejora de la calidad del aire, mediante la detección de vehículos contaminantes y la monitorización de la flota en condiciones de uso.
El proyecto está eminentemente orientado al mercado, buscando la generación de prototipos y soluciones software que sean de interés para los diferentes segmentos y actores: fabricantes de vehículos y de electrónica, proveedores de servicios de ingeniería avanzada y de sistemas de medida, gestores de flotas y de infraestructuras, así como conductores. Además, dada su naturaleza, la tecnología se puede exportar a otras aplicaciones, tanto de transporte como industriales.
