• Estudio detallado de la estructura electrónica de una ECU como sistema embebido en tiempo real.

  Se analiza el flujo de procesamiento interno, incluyendo adquisición de señales mediante ADC, gestión de entradas digitales, ejecución de mapas calibrados y control de salidas mediante drivers de potencia.

  Se profundiza en:

  • Regulación interna de voltaje (5V / 3.3V)
  • Inicialización del microcontrolador
  • Ciclos de ejecución y temporización
  • Gestión de interrupciones en señales críticas (CKP)

  👉 Comprensión fundamental del comportamiento lógico de la ECU bajo condiciones reales.

• Diseño estructural de un banco de pruebas orientado a la simulación controlada de condiciones de operación del motor.

  Se define la arquitectura del sistema incluyendo:

  • Distribución de alimentación y tierras (GND común y retorno de corriente)
  • Aislamiento de señales
  • Protección de entradas/salidas
  • Interfaz entre microcontroladores y ECU

  Se establecen criterios para evitar ruido eléctrico, caídas de voltaje y errores de medición.

  👉 Enfoque en estabilidad, seguridad y confiabilidad del sistema.

• • Análisis técnico de la interacción eléctrica entre la ECU y el entorno simulado.

    Se trabaja en:

    • Identificación de pines críticos (B+, IGN, GND, señales)
    • Secuencia de encendido
    • Validación de fuentes internas de la ECU
    • Medición de líneas de referencia (5V, sensores)

    Se estudia el comportamiento de la ECU en estado idle (sin CKP) y su transición a estado operativo.

    👉 Activación controlada de la ECU fuera del vehículo.

• Desarrollo técnico de señales de sincronización basadas en modelos reales de motores.

Se abordan:

• Sensores inductivos vs sensores Hall
• Generación de señales digitales equivalentes
• Modelado de ruedas fónicas (ej: 60-2, 36-1)
• Relación entre frecuencia y velocidad angular (RPM)
• Sincronización CKP–CMP (fase de motor)

👉 Base crítica para habilitar inyección y encendido en la ECU.

• Implementación de sistemas de generación de señales usando microcontroladores.

  Se desarrollan rutinas para:

  • Generación de trenes de pulsos precisos (timers)
  • Control dinámico de frecuencia
  • Sincronización de múltiples señales (CKP + CMP)
  • Simulación de condiciones de arranque y operación

  Se optimiza el uso de recursos del microcontrolador para garantizar estabilidad temporal.

  👉 Simulación en tiempo real con precisión controlada.

• Diseño de circuitos para emulación de sensores analógicos mediante variación de voltaje.

  Se analizan:

  • Divisores de voltaje
  • Conversión PWM a señal analógica (filtro RC)
  • Curvas características de sensores (TPS, ECT, MAP)
  • Rango operativo típico (0.5V – 4.5V)

  Se implementan interfaces ajustables para control manual y dinámico.

  👉 Representación fiel del comportamiento de sensores reales.

• Captura de señales de actuadores de la ECU mediante ESP32.

Se trabaja en:

• Lectura de señales pulsadas (inyectores y bobinas)
• Medición de ancho de pulso (PW)
• Frecuencia y duty cycle
• Acondicionamiento de señal (protección y adaptación de niveles)

Se implementa visualización en tiempo real mediante interfaces móviles.

👉 Análisis gráfico del comportamiento de la ECU.

• Evaluación del comportamiento de actuadores bajo condiciones simuladas.

  Se estudia:

  • Lógica de control de inyectores
  • Estrategias de disparo de bobinas
  • Relación entre entrada (sensores) y salida (actuadores)
  • Respuesta dinámica de la ECU

  👉 Interpretación técnica del funcionamiento interno.

• Implementación de escenarios de falla controlada.

  Se simulan condiciones como:

  • Pérdida de señal CKP
  • Señales fuera de rango
  • Intermitencias
  • Ruido eléctrico

  Se analiza la respuesta de la ECU y se establecen criterios de diagnóstico.

  👉 Desarrollo de pensamiento analítico aplicado.

• Montaje completo del banco en entorno físico.

  Incluye:

  • Distribución de componentes
  • Organización de cableado
  • Implementación de protecciones
  • Diseño modular

  👉 Sistema funcional listo para uso técnico.

• Mejoras del sistema:

  • Automatización de pruebas
  • Interfaces avanzadas
  • Registro de datos
  • Escalabilidad del hardware

  👉 Evolución hacia plataforma de diagnóstico avanzada.

• Aplicación del conocimiento en entorno real.

  Se abordan:

  • Protocolos de diagnóstico
  • Estandarización de pruebas
  • Servicios técnicos especializados
  • Posicionamiento profesional

  👉 Transformación del conocimiento en valor económico.