[ES] Los sistemas de ingeniería o físicos suelen ser inciertos. Su incertidumbre se manifiesta cuando el sistema muestra comportamientos que son relativamente diferentes a los que su modelo predice; estando principalmente causada por: errores de modelado; dinámicas desconocidas; cambios en las propiedades del sistema; interacciones aleatorias con otros sistemas; o cambios en las condiciones de operación. Durante los últimos 40 años, se ha demostrado reiteradamente que las incertidumbres de los sistemas pueden tener efectos muy negativos sobre el comportamiento de un controlador si éstas no se consideran adecuadamente sus formulaciones matemáticas. Por esta razón, una parte importante de la investigación actual está centrada en este tema; buscando las formas mas adecuadas para representar matemáticamente las incertidumbres de los sistemas, así como buscando nuevas herramientas matemáticas que permitan hacer uso de ésta representación de la incertidumbre con el objetivo de diseñar algoritmos de control robustos. En esta tesis se presentan nuevas aportaciones en esta línea. Concretamente, se desarrollan nuevas metodologías para diseñar controladores (DOBCs) y predictores (DOBPs) para sistemas dinámicos inciertos basados en observadores de perturbaciones. La principal aportación es demostrar que los DOBCs se pueden sintetizar desde un enfoque de control óptimo; siendo su principal criterio de diseño el de aproximar la -irrealizable- señal de control óptima que minimiza un índice de coste cuadrático sujeto a un modelo dinámico lineal (LTI). Este nuevo enfoque de diseño es indistintamente válido para modelos SISO/MIMO con múltiples o únicas perturbaciones. Además permite un ajuste del controlador muy intuitivo gracias a las matrices de ponderación del coste. De forma similar; los DOBPs se construyen con el objetivo de aproximar la solución temporal un sistema dinámico perturbado. Con el objetivo de contextualizar la aportación, el documento también incluye un breve resumen de los principales métodos de control robusto y el impacto que han tenido en la revolución tecnológica del siglo XXI; algunas discusiones sobre la utilidad de los modelos LTI perturbados para representar sistemas dinámicos inciertos; y algunas relaciones, comparaciones y simulaciones numéricas de los métodos propuestos con otras técnicas de control. / [CA] Els sistemes d'enginyeria o físics solen ser incerts. La seua incertesa es manifesta quan el sistema mostra comportaments que són relativament diferents als que el seu model prediu; sent principalment causada per: errors de modelatge; dinàmiques desconegudes; canvis en les propietats del sistema; interaccions aleatòries amb altres sistemes; o canvis en les condicions d'operació. Durant els últims 40 anys, s'ha demostrat reiteradament que les incerteses dels sistemes poden tindre efectes molt negatius sobre el comportament d'un controlador si aquestes no es consideren adequadament les seues formulacions matemàtiques. Per aquesta raó, una part important de la investigació actual està centrada en aquest tema; buscant les formes mes adequades per a representar matemàticament les incerteses dels sistemes, així com buscant noves tècniques matemàtiques que permeten fer ús d'aquesta representació de la incertesa amb l'objectiu de dissenyar algorismes de control robustos. En aquesta tesi es presenten noves aportacions en aquesta línia. Concretament, es desenvolupen noves metodologies per a dissenyar controladors (DOBCs) i predictors (DOBPs) per a sistemes dinàmics incerts basats en observadors de pertorbacions. La principal aportació és demostrar que els DOBCs es poden sintetitzar des d'un punt de vista de control òptim; sent el seu principal criteri de disseny el d'aproximar la -irrealitzable- senyal de control òptima que minimitza un índex de cost quadràtic restringit a un model dinàmic lineal (LTI). Aquest nou plantejament és indistintament vàlid per a models SISO/MIMO amb múltiples o úniques pertorbacions. A més permet un ajust del controlador molt intuïtiu gràcies a les matrius de ponderació del cost. De manera similar; els DOBPs es construeixen amb l'objectiu d'aproximar la solució temporal un sistema dinàmic pertorbat. Amb l'objectiu de contextualitzar l'aportació, el document també inclou un breu resum dels principals mètodes de control robust i l'impacte que han tingut en la revolució tecnològica del segle XXI; algunes discussions sobre la utilitat dels models LTI pertorbats per a representar sistemes dinàmics incerts; i algunes relacions, comparacions i simulacions numèriques dels mètodes proposats amb altres tècniques de control. / [EN] Engineering or physical systems are used to be uncertain. Its uncertainty is manifested whenever the system shows behaviors that are relatively different than the ones predicted by its model; being mostly caused by: modeling errors; unknown dynamics; changes in the system properties; random interactions with other systems; or changes in the operating conditions. Through the last 40 years, it has been persistently proved that the system uncertainties could have very negative effects in the performance of a feedback regulator if they are not properly considered in the mathematical formulations of the employed algorithms. Thus, an important part of the recent research is focused on this topic; searching for the most appropriate ways to mathematically represent the system uncertainties and looking for new mathematical-tools that permit to make use of such uncertainty-representation in order to design robust control algorithms. In this thesis, new contributions in this line are provided. Concretely, novel methodologies to design Disturbance Observer-Based Controllers (DOBCs) and Predictors (DOBPs) for uncertain dynamic systems are developed. The main contribution is to show that the DOBCs can be constructed from an optimality-based approach, with the main objective of approximating the -unrealizable- optimal control signal that minimizes a quadratic-cost performance index subject to a LTI disturbed model constraint. This novel robust control design is indistinctly valid for SISO/MIMO models with single/multiple matched/mismatched disturbances; offering also a highly intuitive and versatile tuning through the weighting matrices. Similarly, the DOBPs are synthesized in order to approximate the time-domain solution of LTI disturbed models. For the sake of completeness, the document also includes a brief review of the main robust control methods and the impact that they have had on the technological revolution of the 21st century; some discussions about the usefulness of the LTI disturbed models for representing uncertain dynamic systems; and different relationships, comparisons and numerical simulations, of the proposed methods with other control approaches. / Castillo Frasquet, A. (2021). Novel Strategies to design Controllers and State Predictors based on Disturbance Observers [Tesis doctoral]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/165034