[ca] La incursió de la indústria 4.0 ha motivat l'adopció de metodologies basades en dades en entorns industrials. Des del desenvolupament de nous soft-sensors fins a l'adopció de processos de manteniment predictiu, aquest paradigma està canviant la manera de concebre les indústries. A més, la interconnectivitat proposada pels sistemes de comunicació de cinquena generació (5G) introdueix l'intercanvi d'enormes quantitats d'informació no només entre màquines i humans sinó també entre sistemes industrials. Tot i això, la gestió de les indústries segueix depenent de l'adopció dels sempre fiables controladors convencionals. Per això, l'objectiu principal d'aquesta tesi és proporcionar una visió sobre l'aplicació de metodologies d'aprenentatge Profund, i especialment de Xarxes Neuronals Artificials (RNN), per a l'operació d'una infraestructura industrial crítica, una Estació Depuradora d'Aigües Residuals (EDAR) . En primer lloc, es considera que les RNN donen suport als controladors convencionals en la difícil tasca de gestionar les violacions dels límits de contaminants dels efluents. Per això, es considera que les RNNs implementen un soft-sensor basat en aquest tipus de xarxes capaç de predir les concentracions dels efluents. A continuació, les prediccions s'introdueixen als controladors convencionals perquè actuïn per endavant. Aquest fet proporciona un millor rendiment de control, ja que s'eviten gairebé totes les violacions dels contaminants. A continuació, s'aborda l'ús de les RNN com a eines implementant estructures de control. En lloc de fer servir controladors convencionals recolzats en aquestes eines, tot el controlador és implementat per RNNs que realitzen totes les tasques, des del preprocessament de dades fins a l'estimació de l'actuació del control. Aquests controladors són capaços d'oferir un rendiment superior respecte del comportament de les estructures convencionals. Però el punt important és que això es pot aconseguir només considerant les mesures d'entrada i sortida del procés sota control. Això no obstant, el fet de basar-se en dades pot induir una mala gestió de l'entorn industrial si s'introdueixen no idealitats a l'estructura de control. Per això, també es proposa l'ús d'RNN per corregir aquestes no idealitats i, per tant, evitar problemes deguts a una mala gestió. Això es duu a terme mitjançant Autocodificadors d'eliminació de soroll (DAE) capaços de netejar les mesures corrompudes pel soroll i mitjançant RNN que corregeixen els retards introduïts als sistemes de control. Finalment, a l'última part d'aquesta tesi s'aborda l'ús de tècniques d'aprenentatge de transferència (TL) per dissenyar nous controladors basats en RNN, així com el desenvolupament d'una mètrica que mesuri la transferibilitat. L'objectiu principal és determinar la idoneïtat de transferència de les estructures de control basades en RNN derivades en un entorn font per transferir-les a un domini objectiu. D'aquesta manera, es poden obtenir les estructures de control del nou entorn sense recórrer al disseny i el desenvolupament de controladors des de zero. Això no sols implica la reducció de la complexitat del procés de disseny de control, sinó que també porta al desenvolupament d'un enfocament de disseny de control altament escalable.

[en] The incursion of the Industry 4.0 has motivated the adoption of data-driven methodologies in industrial environments. From the development of new soft-sensors to the adoption of predictive maintenance processes, this paradigm is changing the way as industries are conceived. Moreover, the interconnectivity proposed by the fifth generation communication systems (5G) introduces the exchange of huge amounts of information, not only between machines and humans, but also among industrial systems. Nevertheless, the management of industries still depend on the adoption of the always reliable conventional controllers. For that reason, this thesis main aim is to provide an insight on the application of Deep Learning methodologies, and especially Artificial Neural Networks (ANN), for the operation of a critical industrial infrastructure, a Wastewater Treatment Plant (WWTP). First, ANNs are considered to support conventional controllers in the difficult task of managing effluent pollutant limits violations. To achieve this, ANNs are considered to implement an ANN-based soft-sensor able to predict the effluent concentrations. Then, predictions are fed into conventional controllers so as to let them actuate beforehand. This fact provides a much better control performance since nearly all the effluent violations are avoided. Next, the adoption of ANNs as tools implementing control structures is addressed. Instead of using conventional controllers supported by these tools, the whole controller is implemented by ANNs performing all the tasks, from the data preprocessing to the estimation of the control actuation. Such controllers are able to offer a superior performance regarding the behaviour of conventional structures. But, the important point is that this can be achieved only considering input and output measurements of the process under control. Notwithstanding, the fact of relying on data can induce a bad management of the industrial environment if non-idealities are introduced in the control structure. For that reason, the adoption of ANN is also proposed to correct such non-idealities and therefore, avoid mismanagement issues. This is performed by means of Denoising Autoencoders (DAE) able to clean the noise-corrupted measurements and by ANNs correcting the delays introduced in the control systems. Finally, the adoption of Transfer Learning (TL) techniques to design new ANN-based controllers as well as the development of a metric measuring their transferability are addressed in the last part of this thesis. The main aim is to determine the transfer suitability of ANN-based control structures derived in a source environment to transfer them into a target domain. Thus, the control structures of the new environment can be obtained without resorting to the design and development of controllers from scratch. This not only entails the reduction of the control design process complexity, but also lead to the development of a highly scalable control design approach.