[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.

[es] Los accionamientos electromecánicos han tenido tradicionalmente su campo de aplicación en el sector industrial. Sin embargo el uso de este tipo de sistemas se está extendiendo hacia otros sectores dentro del ámbito de los transportes, como el sector del automóvil, o el sector de la aeronáutica con el desarrollo del concepto del Avión Más Eléctrico (MEA). Una de las mejoras más importantes del concepto MEA está relacionada con los actuadores de los controles primarios de vuelo, donde hasta el momento sólo se han considerado actuadores electrohidráulicos, aunque la tendencia actual es remplazarlos por actuadores electromecánicos (EMA). El uso generalizado, en el futuro, de accionamientos EMA en sistemas de transporte, pasa por la investigación y los avances en los algoritmos de detección y diagnóstico de fallos que se puedan producir, tanto en la parte eléctrica como en la mecánica, con el fin de garantizar la fiabilidad del accionamiento y la seguridad de los usuarios. Durante los últimos años, el estudio de sistemas electromecánicos y el diagnóstico de fallos en diversas condiciones de par y de régimen de funcionamiento, han sido estudiados profundamente por diferentes autores, aunque la mayoría de los trabajos se centran en la detección de un único fallo. Por lo tanto, existe una falta de métodos de diagnóstico capaces de detectar diferentes tipos de defectos en un actuador electro-mecánico. Hay muy pocos estudios relacionados con los sistemas de diagnóstico, capaces de identificar diversos fallos bajo diferentes condiciones de operación, y mucho menos analizar profundamente toda la cadena de diagnóstico para afrontar el problema desde todas las perspectivas posibles. En esta tesis, se propone la investigación sobre técnicas para la monitorización de condición de sistemas electromecánicos, basados en el reconocimiento de patrones. Con el fin de identificar diferentes fallos bajo diferentes condiciones de operación, las técnicas propuestas se elaboran bajo el prisma de la fusión de datos. El tratamiento de grandes cantidades de información, mejora los resultados de los algoritmos de reconocimiento de patrones, pero a su vez, requieren de la aplicación de técnicas y metodologías avanzadas. Por lo tanto, inicialmente se realiza una revisión de la cadena de diagnóstico completa, incluyendo las metodologías y técnicas para las diferentes etapas (cálculo de indicadores, reducción de dimensionalidad y clasificación). La revisión finaliza con la presentación de las estrategias propuestas como aportación en cada etapa de diagnóstico. Los resultados obtenidos permiten avances significativos hacia los sistemas de diagnóstico integrales. En este sentido, se presenta la investigación sobre metodologías de cálculo de indicadores en condiciones no estacionarias. A continuación, en la etapa de reducción de dimensionalidad, se proponen metodologías colaborativas aplicando diferentes técnicas que permiten mejorar la discriminación de clases; concretamente se propone un enfoque basándose en técnicas no lineales, que no se usan habitualmente. Finalmente, se analizan las diferentes estructuras de clasificación y se propone una arquitectura novedosa de clasificación para ser aplicada en problemas de diagnóstico de múltiples fallos. Se presentan resultados experimentales de las diferentes metodologías propuestas, para diferentes configuraciones electro-mecánicas. Los resultados obtenidos muestran un alto nivel de rendimiento, y las metodologías propuestas se pueden adaptar a los requisitos de diagnóstico necesarias en diferentes aplicaciones. Se concluye que la información resultante permite una mejor comprensión del comportamiento del sistema bajo test, y esto tiene un efecto directo sobre su fiabilidad de operación.