[pt] Os sistemas dinâmicos desempenham um papel crucial no que diz respeito à compreensão de fenômenos inerentes a diversos campos da ciência. Desde a última década, todo aporte tecnológico alcançado ao longo de anos de investigação deram origem a uma estratégia orientada a dados, permitindo a inferência de modelos capazes de representar sistemas dinâmicos. Além disso, independentemente dos tipos de sensores adotados a fim de realizar o procedimento de aquisição de dados, é natural verificar a existência de uma certa corrupção ruidosa nos referidos dados. Genericamente, a tarefa de identificação é diretamente afetada pelo cenário ruidoso previamente descrito, implicando na falsa descoberta de um modelo generalizável. Em outras palavras, a corrupção ao ruído pode ser responsável pela geração de uma representação matemática infiel de um determinado sistema. Nesta tese, no que diz respeito à tarefa de identificação, é demonstrado como a robustez ao ruído pode ser melhorada a partir da hibridização de técnicas de aprendizado de máquina, como aumento de dados, regressão esparsa, seleção de características, extração de características, critério de informação, pesquisa em grade e validação cruzada. Especificamente, sob as perspectivas de classificação e regressão, o sucesso da estratégia proposta é apresentado a partir de exemplos numéricos, como o crescimento logístico, oscilador Duffing, modelo FitzHugh-Nagumo, atrator de Lorenz e uma modelagem Suscetível-Infeccioso-Recuperado (SIR) do Severe Acute Respiratory Syndrome Coronavirus 2 (SARS-CoV-2). / [en] The dynamical systems play a fundamental role related to the understanding of the phenomena inherent to several fields of science. Since the last decade, all technological advances achieved throughout years of research have given rise to a data oriented strategy, enabling the inference of dynamical systems. Moreover, regardless the sensor types adopted to perform the data acquisition procedure, it is natural to verify the existence of a certain noise corruption in such data. Generically, the identification task is directly affected by the noisy scenario previously described, which entails in the false discovery of a generalizable model. In other words, the noise corruption might be responsible to give rise to a worthless mathematical representation of a given system. In this thesis, with respect to the identification assignment, it is demonstrated how the robustness to noise may be improved from the hybridization of machine learning techniques, such as data augmentation, sparse regression, feature selection, feature extraction, information criteria, grid search and cross validation. Specifically, through classification and regression perspectives, the success of the proposed strategy is presented from numerical examples, such as the logistic growth, Duffing oscillator, FitzHugh–Nagumo model, Lorenz attractor and a Susceptible-Infectious-Recovered (SIR) modeling of Severe Acute Respiratory Syndrome Coronavirus 2 (SARS-CoV-2).

Tesis por compendio / [ES] Las averías inesperadas en las máquinas eléctricas rotativas pueden provocar tiempos de inactividad no programados, que pueden tener como consecuencia grandes pérdidas económicas. Esto aplica a las máquinas eléctricas rotativas en general y en particular a los aerogeneradores eólicos, cuya instalación y necesidades de mantenimiento han experimentado un gran crecimiento en los últimos años. Su mantenimiento predictivo evitaría las averías inesperadas y el aumento de costes que se pueden derivar de un mantenimiento preventivo, mediante la medida continua, on-line, de las variables que indican el estado del aerogenerador. Junto con ello, es necesario el desarrollo de técnicas de diagnóstico fiables que necesitan del testeo en aerogeneradores trabajando bajo diferentes condiciones de fallo. Como los ensayos destructivos para el estudio de defectos o fallos no es económicamente factible, se han desarrollado modelos de máquinas eléctricas rotativas trabajando en condiciones de fallo. Así, estos modelos permiten extraer las características de las corrientes de las máquinas bajo condiciones de fallo reduciendo el número de pruebas destructivas. A partir del compendio de artículos científicos y presentaciones en congreso de esta tesis doctoral se han desarrollado las diferentes etapas de implementación del banco de ensayos. En primer lugar, se exploran las diferentes técnicas de modelado de las máquinas eléctricas rotativas mediante una revisión exhaustiva de la literatura técnica disponible hasta el momento. Por otro lado, se pretenden desarrollar técnicas de modelado para ser implementadas en sistemas de prototipado rápido para realizar el diagnóstico online de la máquina. Sin embargo, los modelos analíticos como el presentado, debido a las simplificaciones que se asumen, no pueden modelar con precisión las no idealidades y las no idealidades propias de las máquinas de inducción defectuosas. Los modelos basados en métodos numéricos son más completos, pero requieren una gran capacidad computacional y largos tiempos de simulación. Además, su implementación en sistemas de prototipado rápido, resulta en una tarea muy compleja hasta el momento. Por esta razón, se opta por desarrollar un método de modelado basado en un enfoque híbrido analítico-numérico, que puede ayudar en el desarrollo de pruebas de técnicas de diagnóstico de fallos para ser implementados en dispositivos embebidos, así como para entrenar a sistemas expertos para evaluar la condición de la máquina. No obstante, este modelo desarrollado todavía requiere de importantes capacidades de memoria y tiempos de cómputo, por lo que se aporta un método para optimizar el cálculo de las inductancias de la máquina eléctrica. El estudio de esta técnica, además de una publicación en revista, ha resultado en dos presentaciones en congreso. Por otro lado, se ha optimizado el modelo analítico, aportando un nuevo método basado en el álgebra tensorial que además permite adaptar el modelo híbrido a diferentes tipos de defectos. Finalmente, como alternativa a las técnicas de diagnóstico tradicionales que se basan en el análisis de corriente a través de la transformada de Fourier (FFT), cuyo uso está limitado al diagnóstico en régimen estacionario, así como a las técnicas tiempo-frecuencia que permiten el diagnóstico de fallos bajo condiciones de régimen transitorio pero a un elevado coste computacional, este trabajo presenta una combinación de técnicas de diagnóstico que proporciona alta resolución espectral en todo el rango de carga de la máquina a bajo coste computacional y requisitos de memoria. Para la validación de las técnicas de modelado y la técnica de diagnóstico presentadas se ha implementado un banco de ensayos versátil con la capacidad de reproducir cualquier condición de funcionamiento. / [CA] Les averies inesperades de les màquines elèctriques rotatives poden provocar temps no programats de inactivitat, que esdevindrien en greus pèrdues econòmiques. Aquest raonament és cert per a màquines elèctriques rotatives en general i per als aerogeneradors en particular, la instal·lació dels quals i necessitats de manteniment han experimentat un gran creixement al llarg dels últims anys. El manteniment predictiu evitaria les averies inesperades i el augment de costos derivats de un manteniment preventiu, mitjançant el anàlisi continu i en línia de les magnituds que indiquen l'estat de l'aerogenerador. A més, seria necessari desenvolupar tècniques de diagnosi fiables a través de proves realitzades en aerogeneradors treballant amb distintes condicions de fallada. La realització d'assajos destructius per a l'estudi de defectes o averies no és econòmicament factible. Per tant, s'han desenvolupat models de màquines elèctriques rotatives treballant en condicions de fallada. D'aquesta manera, aquest model permeten extraure les característiques de les corrents absorbides/generades per les màquines en condicions de fallada i permeten reduir el nombre de proves destructives. A partir d'un compendi d'articles científics i presentacions en congrés d'aquesta tesi doctoral s'han desenvolupat les diferents etapes de implementació del banc de proves. En primer lloc s'exploren les diferents tècniques de modelat de màquines elèctriques rotatives mitjançant una revisió exhaustiva de la literatura tècnica disponible fins a la data. D'altra banda, es pretén desenvolupar tècniques de modelat per se implementades en sistemes de prototipat ràpid per realitzar la diagnosi en línia de la màquina. En aquest cas, la primera tècnica de modelat desenvolupada en la tesis es basa en mètodes analítics, obtinguin-se un model molt ràpid que simplifica el procés de càlcul dels paràmetres del model de la màquina elèctrica i és capaç de representar qualsevols tipus i nombre de fallades de simetria del rotor. No obstant això, els models analítics, como el presentat, no poden modelar amb precisió les no idealitats i no linealitats pròpies de les màquines de inducció amb fallada. El models basats en mètodes numèrics son més complets però requereixen una gran capacitat computacional i llargs temps de simulació. A més, la seua implantació en sistemes de prototipat ràpid resulta una tasca complexa i en molts casos inassolible. Per aquesta raó s'ha optat per desenvolupar un mètode de modelat basat en un plantejament híbrid analític-numèric, que pot ajudar al desenvolupament de sistemes per provar tècniques de diagnosi de fallades per se implantats en dispositius embeguts així com per entrenar a sistemes experts per avaluar la condició de la màquina. No obstant això, aquest model encara requereix de importants capacitats de memòria i temps de computació, per tant, en aquesta tesis, s'aporta un mètode per optimitzar el càlcul de les inductàncies de la màquina elèctrica. L'estudi d'aquesta tècnica, a més d'una publicació en revista, ha resultat en dos presentacions en congres. En altra publicació s'ha optimitzat el model analític mitjançant un mètode basat en l'àlgebra tensorial que permet adaptar el model híbrid a altres tipus de fallada. Finalment, com alternativa a les tècniques de diagnòstic tradicionals basades en el anàlisi de la corrent amb la transformada ràpida de Fourier (FFT) limitades al diagnòstic en règim estacionari, així como a les tècniques basades en l'anàlisi temps-freqüència que permeten la diagnosis en règim transitori per a un elevat cost computacional, aquest treball presenta una combinació de tècniques de diagnosi que proporciona alta resolució espectral en totes les zones de treball de la màquina amb un baix cost computacional i de memòria. Per a la validació d'aquestes tècniques de modelat i la tècnica de diagnosi presentada s'ha implementat un banc d'assajos versàtil i amb la capacitat de reproduir qualsevols condició de funcionament. / [EN] Unexpected breakdowns in rotating electrical machines components can lead to unscheduled downtimes and consequently to large economic losses. This relates to electrical machines in general and particularly to wind turbines, whose installation and maintenance needs have raised significantly in recent years. Predictive maintenance would avoid unexpected breakdowns and the associated increased costs from preventive maintenance, by online condition monitoring of the machine. In addition, the development of reliable diagnostic techniques is needed, which requires the testing of wind turbines working under various fault conditions. As destructive testing for fault research purposes is not economically feasible, several rotating electrical machines models running under fault conditions have been developed to investigate the characteristics of faulty machines and have allowed reducing the number of destructive tests. The different stages of the implementation of the test bench have been developed from the compendium of scientific papers and conference presentations of this doctoral thesis. Firstly, the different modeling techniques for rotating electrical machines are explored through an exhaustive review of the technical literature available so far. Moreover, it is aimed at developing modeling techniques valid to be implemented in rapid prototyping systems to perform online diagnosis of the machine. The first modeling technique developed in this thesis is based on analytical methods, obtaining a very fast model which greatly simplifies the process of calculating the parameters of the electrical induction machine model. This model can reproduce any kind and number of rotor asymmetry faults. However, analytical models as the presented one, due to the simplifications assumed, cannot accurately model the inherent non-idealities and non-idealities within faulty induction machines. Models based on numerical methods are more complete but require high computational effort and long simulation times. Moreover, their implementation in rapid prototyping systems is challenging so far. For this reason, a modeling method based on a hybrid analytical- numerical approach is developed, which can contribute to the development of testing fault diagnosis techniques to be implemented in embedded devices, as well as to train expert systems to evaluate the state of the machine. However, this model still requires a significant memory capacity and computation time, so it is provided a method to optimize the computation of the coupling para- meters of the machine. The study of this technique has resulted in a journal publication and two conference presentations. Particularly, it is studied the correct implementation of the modelling technique to obtain a reliable fault diagnosis and it is compared with another method of parameter reduction pro- posed in the technical literature. Besides that, the analytical model has been optimized, providing a new method based on tensor algebra, which also allows the hybrid model to be adapted to different types of defects. Finally, this work shows a combination of diagnostic techniques providing high spectral resolution over the entire machine load range at low computational cost and with negligible memory requirements. This provides an alternative to the traditional diagnostic techniques based on current analysis using Fourier transform (FFT), whose implementation is limited to the diagnosis in the steady state, as well as time-frequency techniques, which allow fault diagnosis under transient regime conditions at high computational cost. For the validation of the presented modeling techniques and diagnostic technique, a versatile test bench has been implemented. This test bench allows to reproduce any operating condition of the machine. / Terrón Santiago, C. (2022). Desarrollo e implementación de un banco de ensayos virtual de aerogeneradores para diferentes regímenes de funcionamiento y condiciones de fallo [Tesis doctoral]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/183782 / Compendio