É apresentada uma metodologia para descrever o mapa de desempenho (ou mapa de consumo de combustível) de um motor de combustão interna como função de suas condições de operação (rotação e torque) baseados em medições embarcadas. É utilizada para este levantamento a combinação de medições via GPS (para a velocidade longitudinal e inclinação de pista) e OBD-II para aquisição de sinais da rede CAN, como rotação do motor e consumo de combustível. É desenvolvida uma metodologia para o cálculo do torque líquido do motor baseado na medição de velocidade e aceleração longitudinal do veículo com uma margem de incerteza de 2% a 5% no cálculo do torque em condições normais de operações. É realizado um detalhamento da origem das incertezas para avaliar a contribuição individual de cada parâmetro. Um modelo de regressão polinomial é utilizado para descrever o mapa de consume de combustível do motor cujos coeficientes característicos são determinados experimentalmente através da metodologia proposta para cinco veículos diferentes a fim de comprovar a eficácia da metodologia. Os coeficientes de correlação variam de 0.797 a 0.997, sendo que em três de cinco veículos o coeficiente de correlação é maior que 0.910, comprovando a robustez da metodologia.

It is presented a methodology to describe the engine performance map (or the engine fuel map) for an internal combustion engine as a function of its operating conditions (engine speed and torque) based on on-board measurements. It is used a combination of GPS measurements for vehicle speed and road grade together with a OBD-II acquisition system in order to acquire information provided by CAN network, such as engine speed and fuel consumption. A methodology to calculate the engine torque based on speed and acceleration measurements is shown with an average uncertainty in the range of 2% to 5% for torque calculation in normal operating conditions. It is presented a detailed breakdown of the contribution of individual parameters in torque calculation uncertainty. A polynomial regression model to describe the engine fuel map is presented and the coefficients for this model is calculated based on on-road measurements for 5 different vehicles to prove the accuracy of the proposed methodology. The correlation coefficients obtained for these measurements are within the range of 0.797 to 0.997 and three out of five vehicles with correlation coefficient higher than 0.910, proving the methodology robust.