Riassunto analitico
Questo elaborato, svolto in collaborazione con Maserati S.p.A., focalizza l’attenzione sullo studio di una strategia per ottimizzare il processo di calibrazione della diagnosi motore AFIM (Air Fuel Imbalance Monitoring) sui propulsori V6, ovvero la diagnosi, effettuata dalla ECU (Engine Control Unit), che si occupa del monitoraggio di eventuali variazioni della miscela aria/combustibile nel cilindro dal valore stechiometrico. In particolare, l’obiettivo del progetto di tesi è stato quello di creare uno strumento, tramite Excel, che permettesse di ottimizzare la calibrazione delle mappe presenti all’interno degli algoritmi del software dell’unità di controllo, la quale ha la funzione di monitorare in tempo reale i segnali provenienti dai sensori posizionati in determinate aree all’interno del motore e il compito di processare tutti questi dati, azionando appositi attuatori al fine di svolgere la strategia di controllo. Quindi, partendo dalle misure effettuate sul banco a rulli, sono stati acquisiti i canali inerenti alla diagnosi AFIM tramite gli strumenti di calibrazione ETAS e la ECU, equipaggiata con un software specifico, e poi i risultati ottenuti sono stati analizzati ed elaborati, al fine di inserire, tramite interpolazione lineare, i numeri inerenti alla mappa della centralina motore. Questo ha portato ad un miglioramento del processo di calibrazione della diagnosi, rendendolo più logico e fluido.
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