[en] 'Today, the industry is facing a new way of organizing production, lndustry 4.0, which aims to create smart factories that improve the adaptability of the means of production, not only to produce more and better with lower costs, but also to be able to attend to the personalizad requests of the clients . lndustry 4.0 is based on new technologies such as:artificial intelligence, internet of things, ciber-physical systems, big data, virtual and augmented reality, advanced robotics and additive manufacturing. In this new industrial environment, predictive maintenance will have a much more prominent role than it currently plays in traditional industry. In the industry, the drives with rotary electric motors and especially the drives with asynchronous three-phase motors are one of the industrial equipment to which greater attention has been paid with regard to predictive maintenance plans. In recent years, drives with switched reluctance drives have begun to have some relevance in the industrial field. For these reasons, it is very important to deepen the analysis of faults and fault detection techniques in switched reluctance drives, to implement a predictive maintenance plan. In this thesis, after a brief presentation of the constitution, operation principle and control strategies of the auto-switched reluctance drives, the state of the art of fault analysis and the diagnostic techniques of this type of drives will be presented. After an exhaustive study of the different types of faults in the switched reluctance drives, we will proceed to the simulation of the faults, in our most significant judgment, based on a modeling of the self-commutated reluctance drive by means of finite elements and Matlab-Simulink. After describing the techniques used to diagnose faults that are currently applied in the predictive maintenance of electrical machines. The experimental study of the previously simulated faults will be carried out using two SRD prototypes. One of the prototypes is specially prepared for the simulation of short circuits in the turns of a coil. This study will be done using the most appropriate detection techniques for each type of fault (vibrations, analysis of the currents,...). After the experimental study, the results obtained will be analyzed ,the validity of the simulations will be shown and a predictive maintenance plan will be proposed. Finally, the conclusions will be presented and future lines of research will be pointed out.

[es] Hoy por hoy, la industria se enfrenta a una nueva manera de organizar la producción, Industria 4.0, que tiene como finalidad crear fábricas inteligentes que mejoren la adaptabilidad de los medios de producción, no sólo para producir más y mejor con menores costes, sino también para poder atender a las peticiones personalizadas de los clientes. La industria 4.0 se basa en nuevas tecnologías como: inteligencia artificial, internet de las cosas, sistemas ciberfísicos, big data, realidad virtual y aumentada, robótica avanzada y fabricación aditiva. En este nuevo entorno industrial el mantenimiento predictivo tendrá un papel mucho más destacado que el que juega, actualmente, en la industria tradicional. En la industria, los accionamientos con motores eléctricos rotativos y en especial los accionamientos con motores asíncronos trifásicos son uno de los equipos industriales a los que mayor atención se ha prestado en lo concerniente a planes de mantenimiento predictivo. En los últimos años los accionamientos con motores de reluctancia autoconmutados empiezan a tener cierta relevancia en el ámbito industrial. Por estas razones es muy importante profundizar en el análisis de faltas y en las técnicas de detección de estas faltas en los accionamientos de reluctancia autoconmutados, para así poder implementar un plan de mantenimiento predictivo. En esta tesis, tras una breve presentación de la constitución, principio de funcionamiento y estrategias de control de los accionamientos de reluctancia autoconmutados, se presentará el estado del arte del análisis de faltas y de las técnicas de diagnóstico de este tipo de accionamientos. Después de un estudio exhaustivo de los distintos tipos de faltas en los accionamientos de reluctancia autoconmutados, se procederá a la simulación de las faltas, a nuestro juicio más significativas, en base a un modelado del accionamiento de reluctancia autoconmutado mediante elementos finitos y Matlab-Simulink.Tras describir las técnicas utilizadas para el diagnóstico de faltas que se aplican, actualmente en el mantenimiento predictivo de las máquinas eléctricas, se efectuará el estudio experimental de las faltas anteriormente simuladas utilizando dos prototipos de SRD. Uno de estos prototipos está especialmente preparado para la simulación de cortocircuitos en las espiras de una bobina. Este estudio se hará recurriendo a las técnicas de detección más adecuadas para cada tipo de falta (vibraciones, análisis de corrientes,...). Tras el estudio experimental se analizaran los resultados obtenidos, se mostrará la validez de las simulaciones efectuadas y se propondrá un plan de mantenimiento predictivo. Para finalizar se presentaran las conclusiones y se apuntaran futuras lineas de investigación