RacerPRO Tunning Tool V 1.3.41

En esta nueva versión se han incorporado nuevas y muy interesantes prestaciones, y realizamos algunas correcciones.

Advertencia

Después de instalar esta versión, es importante actualizar el firmware de todos los dispositivos utilizados en el vehículo, ya que algunos cambios en las características pueden dejar de funcionar.

Versión actual del firmware para PRO-100/150: 2.83
Versión actual del firmware para PRO-180: 1.24
Versión actual del firmware para PRO-200/3x0: 8.31

Nuevas Prestaciones

Aprendizaje por lazo cerrado

Ahora tu PRO200/300 puede generar automáticamente una tabla de ajuste adicional al mapa de combustible, compensando la falta o exceso de combustible en cada celda del mapa. Para habilitar el aprendizaje automático, desde la ventana principal, haz clic en el menú Lazo Cerrado y luego en el submenú Aprendizaje.

Inmediatamente se abrirá la ventana de Configuración del auto-aprendizaje por lazo cerrado, como se muestra a continuación.

Cómo funciona el aprendizaje automático

La corrección generada por el lazo cerrado es la información clave que registra el sistema durante el auto-aprendizaje. Cuando el lazo cerrado obtiene la relación aire-combustible deseada, sabe que esa corrección porcentual es la correcta en esa zona del mapa y la promedia con los valores anteriores obtenidos. Este procedimiento se realiza por etapas o iteraciones. Cada iteración se ejecuta durante un tiempo determinado, ajustable en pasos de 30 segundos. Una vez que esa iteración finaliza, la información se vuelca al mapa de aprendizaje y una nueva iteración comienza.

Al volcar la iteración al mapa de aprendizaje, esta modificación entra en efecto. Esto significa que, a medida que se completan iteraciones, las correcciones en cada iteración deberían ser cada vez menores y tender a cero.

Configuración

Lo primero que vamos a hacer es habilitarlo marcando la opción Habilitar el auto-aprendizaje mediante la función de lazo cerrado.

A continuación, configuraremos los cuatro parámetros descritos a continuación:

El auto-aprendizaje de cada celda del mapa finaliza luego de procesar la siguiente cantidad de iteraciones: En este campo seleccionaremos cuántas iteraciones se procesarán en cada celda del mapa. A mayor cantidad, más tiempo se demorará en finalizar el proceso de aprendizaje, aunque el ajuste final será más preciso.
Cada iteración tiene un tiempo de [s]: En segundos, especificaremos cuánto tiempo durará cada iteración. A mayor tiempo, mayor cantidad de muestras se promediarán y mejor será la precisión. Se ajusta en intervalos de 30 segundos.
Límite de ajuste de corrección por celda en cada iteración [+/- %]: En cada iteración, la celda se modificará de acuerdo a la corrección obtenida. Si la corrección obtenida es muy grande, se limitará la corrección según lo indicado en este campo. La intención es que el aprendizaje se acerque al valor final de corrección en saltos limitados por este valor.
Límite de ajuste de corrección por celda Total: Finalmente, configuraremos en este campo el valor máximo de corrección total de la celda.

El mapa de aprendizaje

La información se almacena en el mapa de aprendizaje. Este mapa se suma a la Tabla de Combustible tradicional, ya sea en modo simple o en modo experto, pero no la modifica. La Tabla de Combustible permanece intacta y el preparador la puede editar sin problemas. El mapa de aprendizaje, en cambio, no puede editarse, pero sí puede borrarse para comenzar el proceso de aprendizaje nuevamente.

Para ver el mapa de aprendizaje, debemos seleccionar la pestaña Mapa de Aprendizaje en la misma ventane de Configuración del auto-aprendizaje. A continuación se muestra el mapa de aprendizaje cuando no tiene información alguna.

Como se puede ver, todas las celdas están en cero. A medida que el vehículo funciona, en cada iteración se va a empezar a registrar muestras y correcciones. Las siguientes dos imágenes corresponden al mismo aprendizaje en distintas etapas. Los colores de cada celda indican la cantidad de iteraciones de cada celda, donde los colores verdes más pálidos indican poca cantidad de iteraciones, mientras que los colores verdes mas solidos indican mayor cantidad de iteraciones.

Una vez alcanzada la cantidad de iteraciones programadas de cada celda, o el límite de corrección total establecido, el sistema detendrá el aprendizaje en esas celdas.

Correcciones y Mejoras

Mejor velocidad de respuesta en el funcionamiento del lazo cerrado.
Ahora el lazo cerrado se interrumpe cuando se activa la bomba de pique o el cutoff
Ahora se puede invertir la calibración del TPS.
Nuevo tipo de sensor de entrada: Ajuste del offset de avance.
El tiempo de inyeccion en ralenti, con resolucion de 5 uS
Se corrige un error en la pantalla de configuracon del bloqueo.
Si tenemos error por 5 segundos seguidos en alguno de los postivos GC8 o NB1, las salidas se apagan, para evitar daños internos en la ECU y en la istalación.
El puerto USB se resetea si por 2 segundos no recibe preguntas del PC o PORDASH.
Correcciones importantes en la bomba de pique, cuando se la programa por tiempo de inyección.
Nuevos valores de configuración por defecto. Se modifican los valores del mapa de combustible, de la bomba de pique y de los filtros avanzados.

Versiones Anteriores

Si querés seguir los cambios que venimos realizando con anterioridad, en este enlace vas a encontrar todos los cambios realizados hasta la fecha en cada una de las versiones: Historial de Versiones