Ingeniero Civil Mecánico / El presente trabajo de título tiene como objetivo realizar una caracterización del estado de degradación de una bomba centrifuga en base a datos de emisiones acústicas (EA) medidas durante el período de operación hasta la falla. Las EA se pueden considerar como un indicador indirecto del daño, ya que permiten tener una noción de la evolución de este aún cuando no es directamente observable/medible. La distancia de Mahalanobis (DM), calculada a partir de las señales de EA obtenidas, permite obtener la medida de desviación de nuevas observaciones respecto a un conjunto de observaciones que den cuenta de un estado inicial. Con esto, es posible generar un índice de degradación a lo largo de la vida de operación del componente, tomando como el subconjunto de comparación a las mediciones que representan el estado saludable (sin degradación) del equipo bajo estudio. El diagnóstico de la bomba se realiza por medio de un filtro de partículas (FP), utilizado como método de inferencia dentro de una red Bayesiana dinámica (RBD). Esta permite representar la dependencia temporal y funcional entre todas las variables involucradas en el proceso de degradación considerado. Es necesario especificar cada dependencia dentro de la RBD. En particular se debe determinar el modelo de estado, que da cuenta de la evolución del daño en el tiempo, y el modelo de medición, que establece la relación entre las mediciones de EA con la degradación. En este caso, no existen modelos físicos que relacione las variables antes mencionadas, por lo tanto, ambos modelos se generan en base a datos. El modelo de estado es obtenido de una regresión polinomial entre los valores de la DM en base a la eficiencia de la bomba y el tiempo respectivo de cada medición. Para la generación del modelo de medición, se emplea la técnica de Support Vector Regression (SVR), la cual permite establecer una correlación no lineal entre las EA con el estado de daño. El FP emplea 1000 partículas para realizar la estimación del daño en cada instante de tiempo, este logra generar una estimación del daño de la bomba muy cercana a los valores de degradación real en el tiempo. Entre otras métricas de error, se obtuvo un coeficiente de determinación de R^2=0.9975. En base a los resultados, se puede concluir que el FP utilizado, en conjunto con los modelos generados, conducen un buen diagnóstico del estado de degradación de la bomba. Permitiendo tener una idea de la evolución del daño sufrido por la máquina a lo largo de su vida útil.