[en] Thermal phenomena hold vital significance in automotive applications involvingpermanent-magnet synchronous motors (PMSMs). The accumulation of heat invulnerable regions, such as magnets or end windings, has the potential to impair device performance and inflict severe damage to components under extreme circumstances.Obtaining precise knowledge of the device temperatures is vital forimplementing preemptive measures. However, conducting direct measurements tomonitor thermal effects during production is often unfeasible. As an alternative,the development of real-time digital twins (DTs), capable of accurately representingthe motor's thermal effects using a limited set of sensor data, emerges as a viablesolution. One of the approaches to building these electric motor DTs for thermalanalysis is lumped parameter thermal networks (LPTNs). LPTNs feature an excellenttradeoff between computational cost and accuracy and are an effective optionto model thermal phenomena in these devices and serve as the starting point forthe development of DTs. The key to obtaining a high-fidelity LPTN model residesin the identification of its parameters. This task is addressed with the developmentof custom LPTN architectures and methods to identify their parameters. Diversemodels have been built and their topology has evolved driven by the requirementsof the application of these models for DT formulation for thermal analysis. Additionally,some new alternatives arose in the context of this work, which were alsoinvestigated.However, the underlying models in the DTs may experience modifications overtime. Thermal ageing is one of the main causes of the gradual deterioration of theinsulation system in electric motors, which leads to changes in the thermophysicalproperties of its dielectric materials. This effect considerably decreases the expectedlifetime of the insulation. Hence, thermal ageing should be considered in order to increasethe fidelity of the LPTN models used in DTs of electric motors. This challengewas tackled with the execution of two experimental campaigns and the generationof a deterioration model to replicate the variations in the eMotor throughout itslifecycle.Moreover, Model-Based System Testing (MBST) is gaining traction in the developmentcycle, especially in the automotive sector. This innovative approachcombines computer simulations and real-world testing to detect and address issuesearly on. By minimizing resource expenditure on problem-solving and design revisions,MBST enables the timely detection of flaws before finalizing a full vehicleprototype. Under the vision of this approach, cyber-physical test benches (CPTBs)emerge as useful platforms for DT implementation. In the context of this thesis,two CPTBs have been built, one in GKN Automotive Zumaia and another one inthe Laboratorio de Ingenier´ıa Mec´anica at the University of La Coru˜na. These environmentsare vital for the tuning of DTs and are intensely advantageous for latervalidation during the operation of eMotors.

[gl] Os fenómenos térmicos teñen unha importancia vital en aplicacións automotrices que involucran motores síncronos de imáns permanentes (PMSMs). A acumulación de calor en rexións vulnerables, como imáns ou extremos dos bobinados, pode deterioraro rendemento do dispositivo e inflixir danos graves aos compoñentes en circunstancias extremas. Obter un coñecemento preciso das temperaturas do dispositivo é vital para implementar medidas preventivas. Con todo, realizar medicións directas para facer un seguimento dos efectos térmicos durante a produción ás veces é, con frecuencia, pouco factible. Como alternativa, o desenvolvemento de xemelgos dixitais en tempo real (DTs), capaces de representar con precisión os efectos térmicos do motor utilizando un conxunto limitado de datos de sensores, emerxe como unha solución viable. Un dos enfoques para construír estes DTs de motores eléctricos para análise térmico ´e mediante redes térmicas de parámetros concentrados (LPTNs). As LPTNs presentan un excelente equilibrio entre custo computacional e precisión e son unha opción eficaz para modelar fenómenos térmicos nestes dispositivos e servir como punto de partida para o desenvolvemento de DTs. A chave para obter un modelo LPTN de alta fidelidade reside na identificación dos seus parámetros. Esta tarefa abordase co desenvolvemento de arquitecturas LPTN adaptadas a aplicacións particulares e métodos para identificar os seus parámetros. Construíronse diversos modelos e a súa topoloxía evolucionou impulsada polos requisitos de aplicación destes modelos para a formulación de DTs para análise térmico. Ademais, xurdiron algunhas novas alternativas no contexto deste traballo, que tamén foron investigadas. Con todo, os modelos subxacentes nos DTs poden experimentar modificacións co tempo. O envellecemento térmico é unha das principais causas do deterioro gradual do sistema de illamento en motores eléctricos, o que conduce a cambios nas propiedades termofísicas dos seus materiais dieléctricos. Este efecto diminúe considerablemente a vida ´útil esperada do illamento. Por iso, o envellecemento térmico debe considerarse para aumentar a fidelidade dos modelos LPTN utilizados en DTsde motores eléctricos. Este desafío abordouse coa execución de dúas campañas experimentais e a xeración dun modelo de deterioro para replicar as variaci´ons noeMotor ao longo do seu ciclo de vida. Ademais, o Ensaio de Sistemas Baseado en Modelos (MBST) está gañando impulso no ciclo de desenvolvemento, especialmente no sector da industria do autom´obil. Este enfoque innovador combina simulacións por ordenador e probas nomundo real para detectar e abordar problemas desde o principio. Ao minimizar o gasto de recursos na resolución de problemas e revisións de deseño, o MBST permite a detección oportuna de defectos antes de finalizar un prototipo completo de vehículo. Baixo a visión deste enfoque, os bancos de probas ciberfísicos (CPTBs)emerxen como plataformas ´atiles para a implementación de DTs. No contexto desta tese, construíronse dous CPTBs, un en GKN Automotive Zumaia e outro no Laboratorio de Enxeñaría Mecánica da Universidade da Coruña. Estes entornos son vitais para o axuste dos DTs e son moi vantaxosos para a súa posterior validación durante a operación dos eMotors.