Estimación de emisiones por fallos en motores Otto mediante redes neuronales convolucionales - Arias, E. (2026)
En este estudio se implementa una técnica de aprendizaje automático, concretamente redes neuronales convolucionales (CNN, por sus siglas en inglés), con el objetivo de predecir las emisiones contaminantes producidas por fallos en actuadores y componentes de motores Otto. Así pues, el problema de investigación abordado en este trabajo es la ausencia de métodos no intrusivos que, a partir de señales ya disponibles en el vehículo, permitan estimar con alta precisión las emisiones asociadas a fallas en sistemas de inyección, encendido y admisión de aire. Se cuantifican los niveles de CO (monóxido de carbono, %), CO2 (dióxido de carbono, %), HC (hidrocarburos no quemados en ppm) y O2 (oxígeno, %) a partir del análisis de la señal proveniente del sensor MAP (Manifold Absolute Pressure). Para ello, se adopta un protocolo riguroso de muestreo y procesamiento de la señal. La extracción de características óptimas del sensor MAP se basa en su relevancia informativa y capacidad de discriminación, determinadas mediante la transformación espectrográfica de la señal, lo que permite construir una base de datos robusta. Esta base sirve como entrada eficaz para el entrenamiento de la CNN, con la cual se logra un error de predicción inferior al 1 %.//This study applies a machine learning technique, specifically Convolutional Neural Networks (CNNs), to predict pollutant emissions resulting from failures in actuators and components of Otto engines. The work addresses the current lack of non-intrusive methods that exploit signals already available in the vehicle to estimate, with high accuracy, emissions associated with failures in the injection, ignition, and air intake systems. Concentrations of CO (% carbon monoxide), CO2 (% carbon dioxide), HC (unburned hydrocar bons, ppm), and O2 (% oxygen) are quantified by analyzing the Manifold Absolute Pressure (MAP) sensor signal under a rigorous sampling and signal processing protocol. Optimal features are extracted from the MAP signal based on their informational relevance and discriminative capacity. These features are obtained through spectrographic transformation, enabling the construction of a robust database. The resulting dataset serves as an effective input for CNN training, achieving emission prediction errors below 1%.