[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.

[es] Los fenómenos térmicos tienen una importancia vital en aplicaciones automotrices que involucran motores síncronos de imanes permanentes (PMSMs). La acumulaciónd e calor en regiones vulnerables, como imanes o devanados finales, puede deteriorar el rendimiento del dispositivo e infligir daños graves a los componentes en circunstancias extremas. Obtener un conocimiento preciso de las temperaturas del dispositivo es vital para implementar medidas preventivas. Sin embargo, realizar mediciones directas para monitorear efectos térmicos durante la producción a menudo es poco factible. Como alternativa, el desarrollo de gemelos digitales (DTs) en tiempo real,capaces de representar con precisión los efectos térmicos del motor utilizando un conjunto limitado de datos de sensores, emerge como una solución viable. Uno delos enfoques para construir estos DTs de motores eléctricos para análisis térmico es mediante redes térmicas de parámetros concentrados (LPTNs). Las LPTNs presentan un excelente equilibrio entre costo computacional y precisión y son una opción eficaz para modelar fenómenos térmicos en estos dispositivos y servir como punto departida para el desarrollo de DTs. La clave para obtener un modelo LPTN de alta fidelidad reside en la identificación de sus parámetros. Esta tarea se aborda con el desarrollo de arquitecturas LPTN adaptadas a aplicaciones particulares y métodos para identificar sus parámetros. Se han construido diversos modelos y su topología ha evolucionado impulsada por los requisitos de aplicación de estos modelos parala formulación de DTs para análisis térmico. Además, surgieron algunas nuevas alternativas en el contexto de este trabajo, que también fueron investigadas. Sin embargo, los modelos subyacentes en los DTs pueden experimentar modificaciones con el tiempo. El envejecimiento térmico es una de las principales causas del deterioro gradual del sistema de aislamiento en motores eléctricos, lo que conduce a cambios en las propiedades termofísicas de sus materiales dieléctricos. Este efecto disminuye considerablemente la vida útil esperada del aislamiento. Por lo tanto, el envejecimiento térmico debe considerarse para aumentar la fidelidad de los modelos LPTN utilizados en DTs de motores eléctricos. Este desafío se abordó con la ejecución de dos campañas experimentales y la generación de un modelo de deterioro para replicar las variaciones en el eMotor a lo largo de su ciclo de vida. Además, el Ensayo de Sistemas Basado en Modelos (MBST) está ganando impulso en el ciclo de desarrollo, especialmente en el sector automotriz. Este enfoque innovador combina simulaciones por computadora y pruebas en el mundo real para detectar y abordar problemas desde el principio. Al minimizar el gasto de recursosen resoluci´on de problemas y revisiones de diseño, el MBST permite la detección oportuna de defectos antes de finalizar un prototipo completo de vehículo. Bajo la visión de este enfoque, los bancos de pruebas ciberfísicos (CPTBs) emergen como plataformas ´útiles para la implementación de DTs. En el contexto de esta tesis, se han construido dos CPTBs, uno en GKN Automotive Zumaia y otro en el Laboratorio de Ingenieíıa Mecánica de la Universidad de La Coruña. Estos entornos son vitales para la ajuste de los DTs y son muy ventajosos para su posterior validación durante la operación de los eMotors.