[ca] Els accionaments electromecànics han tingut tradicionalment el seu camp d'aplicació en el sector industrial. No obstant això l'ús d'aquest tipus de sistemes s'està estenent cap a altres sectors dins l'àmbit dels transports, com el sector de l'automòbil, o el sector de l'aeronàutica, amb el desenvolupament del concepte de l'Avió Més Elèctric (MEA). Una de les millores més importants del concepte MEA està relacionada amb els actuadors dels controls primaris de vol, on fins ara només s'han considerat actuadors electrohidràulics, encara que la tendència actual és reemplaçar-los per actuadors electromecànics (EMA). L'ús generalitzat, en el futur, d'accionaments EMA en sistemes de transport, passa per la investigació i els avenços en els algorismes de detecció i diagnòstic de fallides que es puguin produir, tant en la part elèctrica com en la mecànica, per tal de garantir la fiabilitat de l'accionament i la seguretat dels usuaris. Durant els últims anys, l'estudi de sistemes electromecànics i el diagnòstic de fallides en diverses condicions de parell i de règim de funcionament, han estat estudiats profundament per diferents autors, encara que la majoria dels treballs es centren en la detecció d'una única fallida. Per tant, hi ha una manca de mètodes de diagnòstic capaços de detectar diferents tipus de defectes en un actuador electromecànic. Hi ha molt pocs estudis relacionats amb els sistemes de diagnòstic, capaços d'identificar diverses fallides sota diferents condicions d'operació, i molt menys analitzar profundament tota la cadena de diagnòstic per afrontar el problema des de totes les perspectives possibles. En aquesta tesi, es proposa la investigació sobre tècniques per a la monitorització de condició de sistemes electromecànics, basada en el reconeixement de patrons. Per tal d'identificar diferents fallides sota diferents condicions d'operació, les tècniques propostes s'elaboren sota el prisma de la fusió de dades. El tractament de grans quantitats d'informació, millora els resultats dels algoritmes de reconeixement de patrons, però al seu torn, requereixen de l'aplicació de tècniques i metodologies avançades. Per tant, inicialment es realitza una revisió de la cadena de diagnòstic complerta, incloent les metodologies i tècniques per a les diferents etapes (càlcul d'indicadors, reducció de dimensionalitat i classificació). La revisió finalitza amb la presentació de les estratègies proposades com aportació en cada etapa de diagnòstic. Els resultats obtinguts permeten avenços significatius cap als sistemes de diagnòstic integrals. En aquest sentit, es presenta la investigació sobre metodologies de càlcul d'indicadors en condicions no estacionàries. A continuació, en l'etapa de reducció de dimensionalitat, es proposen metodologies col•laboratives aplicant diferents tècniques que permeten millorar la discriminació de classes, concretament es proposa un enfocament basant-se en tècniques no lineals, que no s'usen habitualment. Finalment, s'analitzen les diferents estructures de classificació i es proposa una arquitectura nova de classificació per ser aplicada en problemes de diagnòstic de múltiples fallides. Es presenten resultats experimentals de les diferents metodologies propostes, per a diferents configuracions electromecàniques. Els resultats obtinguts mostren un alt nivell de rendiment, i les metodologies proposades es poden adaptar als requisits de diagnòstic necessàries en diferents aplicacions. Es conclou que la informació resultant permet una millor comprensió del comportament del sistema sota test, i això té un efecte directe sobre la seva fiabilitat d'operació.

[en] Electromechanical drives have traditionally found their field of application in the industrial sector. However, the use of such systems is spreading to other sectors within the field of transport, such as the automotive sector, or to the aircraft sector with the development of the concept of More Electric Aircraft (MEA). One of the major improvements of the MEA concept is related to the actuators of the primary flight controls, where so far only have been considered electrohydraulic actuators, although the current trend is to replace them with electromechanical actuators (EMA). Widespread use, in the future, of EMA in transport systems, is only possible with research and vances in algorithms for detection and diagnosis of faults that may occur both, in the electrical or mechanical parts, in order to ensure the reliability of the drive and the safety of users. During the last years, the study of electro-techanical systems and the fault diagnosis under varying conditions of torque and speed has been mandatory. Although these requirements have been studied deeply by different authors, most of the works are focused on single fault detection. Therefore, there is a lack of diagnosis methods able to detect different kinds of faults in an electro-mechanical actuator. There are very few studies related with diagnosis schemes capable of identifying various faults under different operating conditions, and even less analyzing deeply all the diagnosis chain to face the challenge from all possible perspectives. In this research work, it is proposed the nvestigation towards integral health monitoring schemes for electro-mechanical systems based on pattern recognition. In order to identify various faults under different operating conditions, the health monitoring scheme is developed from a data fusion point of view. The processing of great deals of information enhances the pattern recognition capabilities but, in turn, requires the mplementation of advanced techniques and methodologies. Therefore, first, it is proposed in this research work a review of the whole diagnosis chain, including the different stages (feature calculation, features reduction and classification), the methodologies and techniques. The review finishes by presenting the proposed strategies to take a step further in each diagnosis stage, proposing methodologies to be investigated which would allow a significant advance towards the integral diagnosis systems. In this sense, investigation towards a novel feature calculation methodology able to deal with non-stationary conditions is presented. Next, the feature reduction stage is covered by the proposal of collaborative methodologies by different techniques to improve the significance of the reduced feature set. Also, a more concrete approach is developed by non-lineal techniques, which are not commonly used. Finally, different classification structures are analyzed and novel classification architecture is proposed to be applied in multi-fault diagnosis problems. Experimental analyses are presented resulting from the application of the proposed strategies to different electro-mechanical arrangements. The obtained results achieve high performance levels, and the proposed methodologies can be adapted to the necessary diagnostic requirements. It should be noticed that the proposed contributions increase the information obtained from the system to a better understanding of its behavior and this, has a direct effect over the reliability of the system operation.