[en] This work presents a methodology for the design and implementation of an intelligent control system and an intelligent monitoring system. This methodology is successfully applied to highly complex processes. To that end, it proposes a procedure based on the neurofuzzy modeling of the process in question. The models are obtained through an identification process which uses representative input-output data of the system to be studied. Once models which describe the dynamic process have been obtained, these are used as the basis of the monitoring and control systems. In the case of design and implementation of neurofuzzy control systems, it proposes a procedure for obtaining a neurofuzzy model of the process dynamics (direct dynamic) and a neurofuzzy model of its inverse dynamics. These models are used according to the internal model control paradigm to control the complex process. Thus, it designs and implements a neurofuzzy control system based on the internal model control paradigm to control the cutting force in a drilling process (complex electrochemical process) by modifying the feed rate of the tool. Moreover, in the case of neurofuzzy monitoring of complex systems, it proposes a procedure to obtain a neurofuzzy model which relates directly measured process parameters through sensors with a range of phenomena difficult to measure on-line. Thus, the monitoring system is implemented on the basis of the obtained neurofuzzy model. The proposed procedure for developing a neurofuzzy monitoring system, it has been applied to monitoring cutting tool wear in a turning process (complex physical-mechanical process). The information obtained from cutting forces sensors, acceleration (vibration) sensors, acoustic emission sensors and using the operating time, it has developed a neurofuzzy model to estimate the flank wear of the cutting tool. Both in the monitoring system design and in the design and implementation of the control system, it has used different neurofuzzy modeling strategies: an inductive strategy and another transductive strategy. Through the inductive strategy, it has obtained global models representing the entire dynamic process. Instead, through transductive strategies, it has obtained local models to study the particular situation. The strategies used have been ANFIS, TNFIS and TWNFI-i. The use of neurofuzzy models (transductive and inductive) to control and monitoring machining processes stems from the nature of these processes, i.e., its complexity. The nonlinear behavior and the presence of uncertainties (difficult to modeling) both in drilling as in turning processes open the door to the use of these techniques. The advantage of the proponed method is that it eliminates the need for an accurate mathematical model of the complex process to design/adjust the control/monitoring system. The results obtained with neurofuzzy modeling, control and monitoring systems have been very significant results and they are based on real experiments carried out in industrial environments. Moreover, from the technical point of view, significant benefits were obtained such as increasing material removal rate, effective utilization of the cutting tool life, increasing safety for the process (operator, machine and workpiece) and better control of downtimes due to breakage of the cutting tool.

[es] Este trabajo presenta una metodolog?a para el dise?o y la implementaci?n de un sistema de control inteligente y de un sistema de monitorizaci?n inteligente. Esta metodolog?a se aplica con ?xito a procesos de gran complejidad. Para ello, se propone un procedimiento basado en el modelado neuroborroso del proceso en cuesti?n. Los modelos se obtienen a trav?s de un proceso de identificaci?n en el cual se utilizan datos entrada-salida representativos del sistema a estudiar. Una vez se han obtenido los modelos que describen la din?mica del proceso, ?stos se utilizan como base de los propios sistemas de monitorizaci?n y control. Para el caso del dise?o e implementaci?n de sistemas de control neuroborroso se propone un procedimiento para obtener un modelo neuroborroso de la din?mica del proceso (din?mica directa) y un modelo neuroborroso de su din?mica inversa. Estos modelos son utilizados seg?n el paradigma del control por modelo interno para efectuar en ?ltimo t?rmino el control del proceso complejo. De este modo, se dise?a e implementa un sistema de control neuroborroso basado en el paradigma del control por modelo interno, para el control de la fuerza de corte en un proceso de taladrado (proceso electromec?nico complejo) a trav?s de la modificaci?n de la velocidad de avance de la herramienta. Por otro lado, para el caso de la monitorizaci?n neuroborrosa de sistemas complejos, se plantea un procedimiento para obtener un modelo neuroborroso mediante el cu?l se relacionan par?metros del proceso medidos directamente a trav?s de sensores con otra serie de fen?menos de dif?cil medici?n on-line. De este modo, el sistema de monitorizaci?n se implementa sobre la base del modelo neuroborroso obtenido. El procedimiento propuesto para el desarrollo del sistema de monitorizaci?n neuroborrosa se ha aplicado a la monitorizaci?n del desgaste de la herramienta de corte en un proceso de torneado (proceso f?sico-mec?nico complejo). Mediante la informaci?n obtenida a trav?s de los sensores de fuerzas de corte, de aceleraci?n (vibraciones), de emisi?n ac?stica y utilizando el propio tiempo de operaci?n se ha desarrollado un modelo neuroborroso para la estimaci?n del desgaste del flanco de la herramienta de corte. Tanto en el dise?o del sistema de monitorizaci?n como en el dise?o e implementaci?n del sistema de control se han utilizado estrategias de modelado neuroborroso distintas: una estrategia inductiva y otra transductiva. A trav?s de la estrategia inductiva se han obtenido modelos globales que representan toda la din?mica del proceso. Por contra, a trav?s de las estrategias transductivas se han obtenido modelos locales de la situaci?n particular a estudiar. Las estrategias utilizadas han sido ANFIS, TNFIS y TWNFI-i. El empleo de modelos neuroborrosos (transductivos e inductivos) para el dise?o de sistemas de control y monitorizaci?n de procesos de mecanizado tiene su origen en la propia naturaleza de estos procesos, es decir, su complejidad. El comportamiento no-lineal y la existencia de ciertas incertidumbres de dif?cil modelado que se dan tanto en procesos de taladrado como en procesos de torneado abren las puertas a la utilizaci?n de estas t?cnicas. La ventaja del m?todo propuesto es que elimina la necesidad de disponer de un modelo matem?tico exacto del proceso complejo para el dise?o/ajuste del sistema de control y/o monitorizaci?n. Los resultados obtenidos con los sistemas de modelado, control y monitorizaci?n neuroborrosos han sido muy positivos, y se han sustentado en experimentos reales desarrollados en entornos industriales. Adem?s, desde el punto de vista t?cnico, se han obtenido importantes ventajas tales como el aumento en la tasa de arranque de material, el aprovechamiento efectivo de la vida ?til de la herramienta de corte, un aumento de la seguridad para el proceso (operario, m?quina y pieza) y, en general, una disminuci?n de los tiempos de parada debidos a la rotura de la herramienta de corte.