The main purpose of this research is to present a solution that enable to manage efficient and reliable way, all of the information in relation to control, tracking and the hospital equipment maintenance. So, was taken as an object of study of Engineering Department of the Central Hospital of the Air Force of Peru, which presents a lot of administrative deficiencies character in its internal processes of reception, record and closing of Work Orders as well as the preventive and corrective maintenance of the hospital equipment of the HCFAP.The contemplated solution comprises from analysis and design to the development of some use cases more significant of the application. / El presente trabajo de investigación tiene como propósito fundamental presentar una solución que permita administrar de forma eficiente y confiable toda la información respecto al control, seguimiento y mantenimiento del equipamiento hospitalario. Para ello se tomó como objeto de estudio al Departamento de Ingeniería del Hospital Central de la Fuerza Aérea del Perú, el cual presenta muchas deficiencias de carácter administrativo en sus procesos internos de recepción, registro y cierre de Órdenes de Trabajo así como el mantenimiento preventivo y correctivo de los equipos hospitalarios del HCFAP. La solución contemplada abarca desde el análisis y diseño hasta el desarrollo de algunos casos de uso más significativos de la aplicación.

[EN] The main objective of this Thesis is the performance and validation of an automatic diagnostic system for induction motor failures, based mainly on the use of Infrared Thermography Technique. The implementation of these systems allow the detection of the failures in advance, when they are still in an incipient state, from information provided by various magnitudes of the machine, is a milestone pursued by many researchers. However, these predictive maintenance systems must possess high reliability making them suitable for a wide variety of industrial applications. Up till today, no predictive maintenance system, fully consistent and valid for the detection of a wide range of faults in electric induction motors, has been developed. The development of such systems becomes more relevant in the current context, in which the mentioned electric machines are expanding to other emerging applications, such as wind generation and driving electric vehicles. This development process consists of several complementary stages. The first phase is focusing on obtaining the thermal model, based on the energy balance of the induction motor as well as the heating curves, with the use of Infrared Thermography and the Heat Transmission Theory. This model, validated after applying it to various assemblies, will accurately predict the heating curves of the motors under different operating conditions or even in fault condition. The second stage involves the detailed analysis of the information from the infrared images obtained experimentally from the different case studies, in order to obtain the relevant data to make a more accurate diagnosis. The third step consists on the combination of the infrared thermography and the motor current signal analyses. The coupling of both will increase the diagnosis reliability and expand its applicability to a wider range of faults. Finally, the postprocessing of the data gathered from the previous stages using artificial intelligent algorithms, based on the recognition of thermal patterns, will be integrated into the automatic diagnostic system. These systems are able to minimize the human intervention in the detection process with a consequent increase in effectiveness. The future implementation of these predictive diagnostics systems may well consist of portable diagnostic equipment adapted to industrial environments. The Thesis is presented in the format of articles' compilation. It includes the two articles published in indexed journals and presented in international conferences, performed in collaboration with world renowned groups and covering the different areas and stages described. / [ES] La presente Tesis tiene como principal objetivo el desarrollo y validación de un sistema de diagnóstico automático de averías en motores de inducción, basado principalmente en el uso de la técnica de Termografía Infrarroja. La implementación de sistemas que hagan factible la detección de las citadas averías con suficiente antelación, esto es, cuando éstas todavía se encuentran en estado incipiente, a partir de la información suministrada por diversas magnitudes de la máquina constituye un hito perseguido por muchos investigadores. Además, estos sistemas de mantenimiento predictivo deben poseer una alta fiabilidad, que los haga idóneos para su utilización en una amplia variedad de aplicaciones industriales. Sin embargo, todavía hoy no se ha desarrollado un sistema de mantenimiento predictivo que se muestre plenamente consistente y válido para la detección de un amplio rango de averías en motores eléctricos de inducción. El desarrollo de este tipo de sistemas cobra, si cabe, más relevancia en el contexto actual, en el que las citadas máquinas eléctricas se están expandiendo a otras aplicaciones emergentes, como la generación eólica o el accionamiento de vehículos eléctricos. El proceso a implementar está constituido por diversas fases complementarias, caracterizadas por un determinado grado de precisión en el diagnóstico de averías de motores eléctricos. Cada una de ellas consta de una parte experimental, basada en ensayos en motores de inducción, tanto del motor sano, como del motor en estado de fallo. Una vez concluida la fase experimental, se procede al correspondiente análisis y tratamiento de la información obtenida, por diversas técnicas características. Se parte de una primera fase, centrada en la obtención del modelo térmico, fundamentado por el balance energético del motor de inducción, así como por las curvas de calentamiento. Para ello se utiliza la tecnología infrarroja experimental y las ecuaciones de la Teoría de Transferencia de calor. De esta manera, a partir de dicho modelo, validado tras la aplicación a diversos montajes, se pretende predecir y comparar las curvas de calentamiento del motor, bajo distintas condiciones de operación o estado de fallo. La siguiente fase consiste en el análisis detallado de la información procedente de las imágenes infrarrojas obtenidas experimentalmente en los distintos casos estudiados, encaminada a la obtención de datos relevantes para poder efectuar un diagnóstico de mayor precisión. El tercer paso que se plantea es la combinación del método de termografía infrarroja con la técnica de análisis de corrientes para conseguir un aumento en la fiabilidad en el diagnóstico, además de poder analizar un rango más amplio de averías. Finalmente, a partir de la información procedente de los ensayos y análisis previos y con la ayuda de sistemas de procesamiento dotados de algoritmos de inteligencia artificial, basados en el reconocimiento de patrones térmicos, se realizará la implementación del sistema de diagnóstico automático de detección de averías. De esta manera, estos sistemas evitan la subjetividad característica de la utilización de la termografía infrarroja de manera aislada, e incluso pueden llegar a eliminar por completo la intervención humana en el proceso de detección, con el consecuente aumento de efectividad. Ello permitiría la implementación futura de estas técnicas de diagnóstico en sistemas de diagnóstico predictivo, que bien pudieran consistir en equipos portátiles de diagnóstico adaptados a ambientes industriales. La tesis se presenta en el formato compilación de artículos, incluyendo tanto artículos publicados en revistas indexadas como en congresos internacionales, algunos de ellos en colaboración con grupos de renombre mundial, y que cubren las diferentes áreas y fases comentadas. / [CAT] La present Tesi té com a principal objectiu el desenvolupament i validació d'un sistema de diagnòstic automàtic d'avaries en motors d'inducció, basat principalment en l'ús de la tècnica de Termografia Infraroja. La implementació de sistemes que facin factible la detecció de les esmentades avaries amb suficient antelació, és a dir, quan aquestes encara es troben en estat incipient, a partir de la informació subministrada per diverses magnituds de la màquina constitueix una fita perseguida per molts investigadors. A més, aquests sistemes de manteniment predictiu han de tenir una alta fiabilitat, que els faci idonis per a la seva utilització en una àmplia varietat d'aplicacions industrials. No obstant això, encara avui no s'ha desenvolupat un sistema de manteniment predictiu que es mostri plenament consistent i vàlid per a la detecció d'un ampli ventall d'avaries en motors elèctrics d'inducció. El desenvolupament d'aquest tipus de sistemes cobra més rellevància en el context actual, en què les esmentades màquines elèctriques s'estan expandint a altres aplicacions emergents, com la generació eòlica o l'accionament de vehicles elèctrics. El procés a implementar està constituït per diverses fases complementàries, caracteritzades per un determinat grau de precisió en el diagnòstic d'avaries de motors elèctrics. Cadascuna d'elles consta d'una part experimental, basada en assajos en motors d'inducció, tant del motor sa, com del motor en estat de fallada. Un cop conclosa la fase experimental, es procedeix al corresponent anàlisi i tractament de la informació obtinguda, per diverses tècniques característiques. Es parteix d'una primera fase, centrada en l'obtenció del model tèrmic, fonamentat en el balanç energètic del motor d'inducció, així com per les corbes d'escalfament. Per a això s'utilitza la tecnologia infraroja experimental i les equacions de la Teoria de Transferència de calor. D'aquesta manera, a partir d'aquest model, validat després de l'aplicació a diversos muntatges, es pretenen predir i comparar les corbes d'escalfament del motor, sota diferents condicions d'operació o estat de fallada. La següent fase consisteix en l'anàlisi detallada de la informació procedent de les imatges infraroges obtingudes experimentalment en els diferents casos estudiats, encaminada a l'obtenció de dades rellevants per poder efectuar un diagnòstic de major precisió. El tercer pas que es planteja és la combinació del mètode de termografia infraroja amb la tècnica d'anàlisi de corrents per aconseguir un augment en la fiabilitat en el diagnòstic, a més de poder analitzar un rang més ampli d'avaries. Finalment, a partir de la informació procedent dels assaigs i anàlisis previs i amb l'ajuda de sistemes de processament dotats d'algoritmes d'intel·ligència artificial, basats en el reconeixement de patrons tèrmics, es realitzarà la implementació del sistema de diagnòstic automàtic de detecció d'avaries. D'aquesta manera, aquests sistemes eviten la subjectivitat característica de la utilització de la termografia infraroja de manera aïllada, i fins i tot poden arribar a eliminar completament la intervenció humana en el procés de detecció, amb el conseqüent augment d'efectivitat. Això permetrà la implementació futura d'aquestes tècniques de diagnòstic en sistemes de diagnòstic predictiu, que bé podrien consistir en equips portàtils de diagnòstic adaptats a ambients industrials. La Tesi es presenta en el format compilació d'articles, incloent tant articles publicats en revistes indexades com en congressos internacionals, alguns d'ells en col·laboració amb grups de renom mundial, i que cobreixen les diferents àrees i fases comentades. / Picazo Rodenas, MJ. (2016). Diagnóstico de máquinas eléctricas mediante técnicas de termografía infrarroja [Tesis doctoral no publicada]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/62317 / TESIS

La presente tesis cuenta con dos objetivos. Por una parte introducir y validar un método de análisis de corrientes estatóricas para el diagnóstico de máquinas de inducción conectadas a la red que operan en estado transitorio, basado en el uso de filtros de rechazo de frecuencia en combinación con la distribución de Wigner-Ville, con especial interés en su aplicación para la detección incipiente de defectos. El segundo objetivo consiste en replicar de la manera más fidedigna posible el proceso de rotura de una barra en el rótor de un motor de inducción. Para ello se ha diseñado un ensayo encaminado a provocar dicha avería sometiendo un motor a fatiga. Con este objetivo se ha construido un banco de pruebas y emplazado los sensores necesarios, así como un sistema de recogida de datos de manera automatizada. Adicionalmente, se ha diseñado los programas de procesamiento de los mismos, también para ser llevado a cabo de la manera lo más desatendida posible. / Climente Alarcón, V. (2012). Aportación al mantenimiento predictivo de motores de inducción mediante modernas técnicas de análisis de la señal [Tesis doctoral no publicada]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/15915 / Palancia

El proyecto profesional tiene como propósito que las empresas cuyo rubro es la minería y se encargan de la perforación en la etapa de exploración cuenten con una herramienta para la correcta planificación del mantenimiento de sus maquinarias, ya que los reprocesos en la operación de perforación son sumamente costosos y ocurren cuando el equipo tiene una falla irreparable en el sitio. La empresa dedicada a la perforación de exploración tiene un rígido plan de mantenimiento (overahul) que debido al amplio margen en el pasado era viable, sin embargo, en la actualidad el margen se ha reducido obligando a ser cada vez más eficiente en todos los aspectos. El modelo presentado propone el cambio de plan de mantenimiento a uno predictivo y para ello se utilizan las siguientes herramientas: 5S’s para la limpieza y el orden de los espacios de trabajo a tratar; SLP para reducción de transito inútil en la operación de mantenimiento; MTBF para la confiabilidad del mantenimiento de los equipos; y por último MRP para controlar los repuestos y componentes en el abastecimiento. Los reprocesos llegaban a un número de 77 anuales equivalentes a 26 equipos de los 130; luego de desarrollado el modelo se corrigieron 24 equipos dando una disponibilidad del 98.46% con la metodología PdM (Predictiva), además, se obtuvo un 29.84% de ahorro en costo de almacenaje de repuestos y componentes. / This professional project has as a purpose that mining companies in charge of drilling which are in the exploration phase may have a tool for precise planning of their machinery maintenance, since reprocessing in drilling operations is very costly and happens when there is an irreparable damage on-site. The drilling and exploration company has an extremely strict overhauling plan which -due to a vast bottom line in the past- used to be viable, however these days that margin has been reduced which forces us to be more efficient in every aspect. This model proposes a change in the maintenance plan towards a predictive nature and for that we use the following tools: SS for cleaning and order in our working space for treating; SLP for a reduction in useless transit in maintenance operations; MTBF for the reliability of equipment maintenance: and, at last MRP to control spare parts and supply components. Reprocessing gets to a total of 77 yearly, which equates to 25 machines out of 130; after this model is applied 24 machines were corrected providing an availability of 98.46% with PdM (Predictive) methodology, besides that, we get a total of 29.84% of saving on spare parts and components storage costs. / Trabajo de Suficiencia Profesional

[ES] Los motores eléctricos son máquinas eléctricas rotatorias que permiten realizar la conversión de energía eléctrica en energía mecánica, misma que resulta de gran utilidad en diversos procesos industriales, principalmente para accionar mecanismos y cadenas cinemáticas complejas que ejecutan alguna tarea en específico. Dentro de los distintos tipos de motores eléctricos, las máquinas de inducción se han utilizado ampliamente en una gran variedad de procesos industriales. Esto se debe principalmente a sus excelentes características y prestaciones, como lo son: robustez, fácil control, simplicidad, confiabilidad, y fácil mantenimiento. Sin embargo, a pesar de su elevada robustez, este tipo de máquinas se encuentran sujetas a esfuerzos mecánicos, térmicos, eléctricos y ambientales bajo diversas condiciones de operación durante su vida útil, lo que de forma inevitable conduce a fallos. Los principales fallos que suelen presentarse en los motores eléctricos de inducción son aquellos relacionados a sus componentes internos como lo son barras de rotor rotas, desgaste en las pistas exterior e interior en los rodamientos, desgaste en la jaula del rodamiento, fallas en el estator (por ejemplo, cortocircuito entre espiras adyacentes), entre otros. Cuando un motor eléctrico se encuentra operando bajo alguna condición de falla su rendimiento puede verse afectado, lo que se traduce en consumos de energía más elevados, causando a su vez costos extras al momento de facturar. En este trabajo de investigación se presenta el desarrollo de una metodología innovadora, capaz de generar un diagnóstico adecuado y de forma automática de la ocurrencia de las fallas más comunes que pueden desarrollarse en los motores eléctricos de inducción bajo diversas condiciones de operación mediante el análisis del flujo magnético de dispersión (que puede ser capturado en la periferia del marco del motor) empleando herramientas de descomposición en tiempo-frecuencia, herramientas de clasificación de datos y parámetros de caracterización de señales. Así entonces, se prueba la validez de técnicas basadas en el análisis del flujo magnético de dispersión para el diagnóstico de distintas fallas electromecánicas en motores de inducción. Los resultados demuestran el excelente desempeño de la metodología de diagnóstico automático propuesta, al ser evaluada en una gran variedad de motores con diversas características constructivas. / [CA] Els motors elèctrics són màquines elèctriques rotatòries que permeten realitzar la conversió d'energia elèctrica en energia mecànica, la qual cosa resulta de gran utilitat en diversos processos industrials, principalment per a accionar mecanismes i cadenes cinemàtiques complexes que executen alguna tasca en específic. Dins dels diferents tipus de motors elèctrics, les màquines d'inducció s'han utilitzat àmpliament en una gran varietat de processos industrials. Això es deu principalment a les seues excel·lents característiques i prestacions, com ara robustesa, fàcil control, simplicitat, fiabilitat i fàcil manteniment. No obstant això, malgrat la seua elevada robustesa, aquest tipus de màquines estan sotmeses a esforços mecànics, tèrmics, elèctrics i ambientals en diverses condicions d'operació durant la seua vida útil, la qual cosa inevitablement condueix a fallades. Les principals fallades que solen presentar-se en els motors elèctrics d'inducció són aquelles relacionades amb els seus components interns, com ara barres de rotor trencades, desgast en les pistes exterior i interior dels rodaments, desgast en la gàbia del rodaments, fallades en l'estator (per exemple, curtcircuit entre espires adjacents), entre altres. Quan un motor elèctric està funcionant sota alguna condició de fallada, el seu rendiment pot veure's afectat, la qual cosa es tradueix en consums d'energia més elevats, causant al seu torn costos addicionals en el moment de facturar. En aquest treball d'investigació es presenta el desenvolupament d'una metodologia innovadora, capaç de generar un diagnòstic adequat i de forma automàtica de l'ocurrència de les fallades més comunes que poden desenvolupar-se en els motors elèctrics d'inducció sota diverses condicions d'operació mitjançant l'anàlisi del flux magnètic de dispersió (que pot ser capturat en la perifèria del marc del motor) emprant eines de descomposició en temps-freqüència, eines de classificació de dades i paràmetres de caracterització de senyals. Així doncs, es prova la validesa de tècniques basades en l'anàlisi del flux magnètic de dispersió per al diagnòstic de diferents fallades electromecàniques en motors d'inducció. Els resultats demostren l'excellent rendiment de la metodologia de diagnòstic automàtic proposada, en ser avaluada en una gran varietat de motors amb diverses característiques constructives. / [EN] Electric motors are rotating electrical machines that allow the conversion of electrical energy into mechanical energy, which is very useful in various industrial processes, mainly to drive mechanisms and complex kinematic chains that perform a specific task. Within the different types of electric motors, induction machines have been widely used in a wide variety of industrial processes. This is mainly due to its excellent features and benefits, such as robustness, easy control, simplicity, reliability, and easy maintenance. However, despite its high robustness, this type of machine is subject to mechanical, thermal, electrical, and environmental stress under various operating conditions during its useful life, which inevitably leads to failures. The main failures that usually occur in electric induction motors are those related to their internal components, such as broken rotor bars, wear on the outer and inner races of the bearings, wear on the bearing cage, stator failures ( for example, short circuit between adjacent turns), among others. When an electric motor is operating under some fault condition, its performance may be affected, which translates into higher energy consumption, causing extra costs at the time of billing. This research thesis presents the development of an innovative methodology capable of automatically generating an adequate diagnosis of the occurrence of the most common failures that can develop in electric induction motors under various operating conditions through the analysis of the stray magnetic flux (which can be captured at the periphery of the motor frame). This is performed by using time-frequency decomposition tools, data classification tools, and signal characterization parameters. Thus, the validity of techniques based on the analysis of the stray magnetic flux for the diagnosis of different electromechanical failures in induction motors is tested. The results demonstrate the excellent performance of the proposed automatic diagnosis methodology when evaluated in a wide variety of engines with different construction characteristics. / Zamudio Ramírez, I. (2023). Diagnóstico de fallos electromecánicos en motores eléctricos mediante el análisis avanzado del flujo magnético y su implementación en hardware [Tesis doctoral]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/197989

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 / TESIS / Compendio