Repotenciación de un banco de pruebas funcional para la evaluación del motor GM 2671 en el Laboratorio de Motores de la Carrera de Ingeniería Automotriz – Sede Quito

El presente trabajo tiene como objetivo el estudio y análisis del motor de combustión interna de encendido por chispa, así como la caracterización eléctrica y funcional de los principales sensores electrónicos automotrices utilizadas en los sistemas modernos de gestión del motor. El motor de combustión interna es una máquina térmica que convierte la energía química del combustible en energía mecánica mediante la combustión controlada de la mezcla aire– combustible en el interior de los cilindros, generando gases a alta presión que impulsan los pistones y transmiten el movimiento al cigüeñal. Este proceso se rige por el ciclo termodinámico Otto, el cual comprende las etapas de admisión, compresión, combustión y escape. En los motores actuales, la Unidad de Control Electrónico (ECU) desempeña un papel fundamental en la regulación del funcionamiento del motor, procesando en tiempo real la información proveniente de sensores como el sensor MAP, TPS, ECT, sensor de oxígeno y CKP, con el propósito de optimizar el rendimiento, el consumo de combustible y la reducción de emisiones contaminantes. En este contexto, se diseñó e implementó un sistema de visualización de datos basado en el microcontrolador ESP32, orientado a la medición y análisis de los rangos reales de voltaje generados por dichos sensores automotrices. Las señales analógicas adquiridas presentan rangos típicos de operación entre 0,5 V y 4,5 V, por lo que fue necesario realizar un acondicionamiento de señal para su correcta lectura mediante el convertidor analógico-digital del ESP32, el cual opera en un rango de 0 a 3,3 V con una resolución de 12 bits. La adquisición de datos se llevó a cabo con una frecuencia de muestreo comprendida entre 10 y 50 Hz, adecuada para variables de lenta variación como presión, temperatura y posición del acelerador bajo condiciones normales de operación del motor. Los datos obtenidos fueron transmitidos y visualizados en tiempo real mediante la plataforma Arduino IoT Cloud, utilizando protocolos de comunicación MQTT y HTTP. Los resultados demuestran que el sistema desarrollado constituye una herramienta didáctica y experimental eficaz para la caracterización de sensores automotrices en aplicaciones académicas y técnicas.